Искусственный интеллект из технологической диковинки превратился в движущую силу изменений во всех отраслях. Согласно отчету McKinsey «Technology Trends Outlook 2025», 78% компаний уже используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, а 92% руководителей планируют увеличить инвестиции в следующие три года. При этом лишь 1% лидеров считают, что их организации достигли зрелости во внедрении ИИ. Этот разрыв между экспериментами и полномасштабным внедрением ставит ключевой вопрос: как ИИ изменит спрос на ИТ-специалистов — заменит он их или станет мощным инструментом усиления? Темп инноваций в области ИИ продолжает ускоряться, и сегодня истинным дифференциатором становится не только техническая возможность, но и способность перестраивать операционные модели, таланты и систему управления, глубоко внедряя ИИ в рабочие процессы. Это подтверждает и Алекс Сингла, старший партнер McKinsey. Эволюция на рынке труда служит наглядным примером: если в 2022 году наблюдался пик спроса на классических инженеров-программистов, то к 2024 году количество вакансий в этих категориях стабилизировалось или даже сократилось. Вместо этого устойчиво растет потребность в таких специалистах, как исследователь данных, инженер данных и менеджер по продукту. Такой сдвиг сигнализирует о том, что компании прошли этап первоначальных экспериментов с технологией и теперь фокусируются на ее глубокой интеграции в основные бизнес-процессы и создании измеримого эффекта. Например, вместо того чтобы просто разрабатывать алгоритм для прогнозирования спроса, компании теперь стремятся встроить его в систему управления цепочками поставок, что требует участия не только разработчиков, но и специалистов по данным и продукту.
Однако кадровый ландшафт испытывает серьезное давление. Ключевые навыки, такие как машинное обучение, знание Python и наука о данных, по-прежнему в остром дефиците. Наибольший разрыв наблюдается в области облачной инфраструктуры, где предложение квалифицированных специалистов минимально относительно спроса. Ситуация усугубляется тем, что ИИ порождает потребность в принципиально новых компетенциях. Например, инженерия промптов — навык формулировки запросов для ИИ — уже требуется в 12% вакансий, связанных с агентным ИИ, при этом доступность талантов крайне низка. По словам доцента кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве РФ Евгения Сальникова, многие организации столкнулись с необходимостью массового переобучения сотрудников: 46% руководителей называют несоответствие и нехватку навыков основным барьером для внедрения ИИ, а более 20% сотрудников сообщают о минимальном обучении. Это показывает, что технологический прогресс опережает адаптацию кадров.
Следующим шагом эволюции становится агентный ИИ — системы, способные самостоятельно планировать и выполнять многошаговые задачи, действуя как «виртуальные сотрудники». Объем инвестиций в это направление вырос на 985% в 2024 году, а число вакансий — почти в 10 раз. Агентный ИИ перемещает ИИ из пассивного инструмента в активного участника бизнес-процессов. По мере того, как эти системы обретают автономию, критически важно инвестировать в то, чтобы понять, как работать с ИИ, когда он воспринимается как коллега, а не как инструмент. Это меняет саму природу работы ИТ-специалистов. Вместо детерминированного написания кода их задачи смещаются в сторону планирования работ, оркестрации инструментов и принятия контекстных решений в коллаборации с ИИ-агентами. Например, ИИ-агент может самостоятельно провести A/B-тестирование интерфейса, проанализировать результаты и предложить оптимизацию, а разработчик в это время фокусируется на интеграции этого процесса в общую архитектуру продукта. Другой пример — в кибербезопасности, где ИИ-агенты теперь могут круглосуточно мониторить угрозы, автоматически блокировать атаки и даже моделировать действия хакеров для упреждающего усиления защиты, в то время как специалисты по безопасности работают над стратегией и расследуют сложные инциденты.
Таким образом, отрасль стоит на пороге не сокращения штатов, а масштабной трансформации профессий. Успех компаний будет зависеть от их способности адаптировать операционные модели, инвестировать в переобучение персонала и выстраивать эффективное взаимодействие между человеком и машиной. Со временем симбиотические отношения между работниками и ИИ станут менее исключительными и более фундаментальными, постепенно изменяя то, как работают команды, принимаются решения и создается ценность. ИИ не заменяет разработчиков, но требует от них перехода на новый уровень абстракции, где стратегическое мышление, понимание бизнеса и управление сложными системами с участием ИИ становятся ключевыми компетенциями. Будущее принадлежит не тем, кто пишет больше строк кода, а тем, кто может наиболее эффективно направить мощь искусственного интеллекта на решение бизнес-задач. Например, в банковской сфере ИИ-помощники уже сегодня автоматически обрабатывают до 80% стандартных запросов клиентов, что позволяет специалистам сосредоточиться на сложных кейсах и разработке новых финансовых продуктов, а в логистике — оптимизировать маршруты в реальном времени, снижая затраты и улучшая сервис.
