/Как ИИ уже заменяет фрилансеров - свежие данные/ Последние годы мы много рассуждали, «кого на самом деле заменит ИИ», а теперь на данных видим, как он меняет целые форматы работ. Например, фриланс-рынок труда превращается в песочные часы. Раньше спрос на фрилансеров был распределен близким образом к нормальному - много запросов умеющим делать миддловые задачи - вроде уже и с опытом, но вроде и руками и без грандиозных амбиций на захват мира. А теперь вот эта середина, наоборот, исхудала в распределении. С одной стороны остаются простые и дешевые задачи, которые либо делает ИИ, либо человек с ИИ делает почти мгновенно. С другой — дорогие специалисты, которым платят за экспертизу, решения и ответственность. Цифры такие: после появления ChatGPT спрос на копирайтинг снизился на 33%, на переводы минус 19%, на клиентскую поддержку минус 16%. При этом спрос на видеомонтаж и видеопроизводство вырос на 39%, AI-видео на 329%, интеграцию нейросетей на 178%. [источник] И гланый критерий риска предельно простой: можно ли целиком описать вашу задачу словами? Чем лучше задача помещается в промпт и чем проще проверить результат, тем меньше причин иметь между постановщиком задачи и нейросетью отдельного человека. Поэтому в целом уже бессмысленно обсуждать, какая профессия исчезнет. Скорее исчезают конкретные куски работы внутри профессий. А вот вам все чаще надо понять плохо сформулированную проблему, выбрать между несколькими нормальными решениями и отвечать за результат, тем больше ИИ становится не конкурентом, а экзоскелетом. Неприятный, но гипер важный вопрос для рефлексии: за что конкретно мне платят деньги? За производство результата? За скорость? За знание инструмента? Может быть за энергию или связи? Или за то, что я могу зайти туда, где никто толком не понимает, что происходит, разобраться и решить, что вообще нужно делать. Если вы ждали бесплатных карьерных советов - надо постепенно делать свою работу менее описываемой одним хорошим промптом.

Что с рынком труда в ИТ в 2026: глобально и по регионам Посидела в свежих отчётах и собрала картину по регионам: по продактам, и по ИТ в целом. Спойлер: картина, скорее, позитивная. Глобально. - Рынок продактов на подъёме: 26 900+ открытых PM-ролей, в 2.3 раза больше, чем в 2023. - Главный драйвер AI: 61% вакансий требуют AI-опыта, премия за него 15-30%. - По ИТ в целом та же картина. Единственное, что растёт без оговорок, это всё вокруг AI: у крупных компаний таких вакансий на 50-100% больше, чем год назад. Быстрее всех набирают финтех и security, есть компании, почти удвоившие штат за два года. США. - Найм растёт: вакансии разработчиков за год в плюсе, топ-компании нанимают на 20% больше, чем год назад. - Но рынок жёстко расслоился. AI-продакты получают ~$245k против ~$123k у традиционных PM. В два раза! - География концентрируется: 23% всех открытых PM-ролей в Bay Area. Европа. - Самый противоречивый регион. По разработчикам вакансии выросли только в Британии, Германия и Франция в минусе. Нанимают в основном компании с американскими штабами. - У продактов вакансий больше (+33% г/г), но фактический найм упал на 14%. То есть постят много, нанимают долго и придирчиво. - Своим при этом повышают зарплаты активнее любой другой функции (+5,2%): дешевле удержать, чем искать. - Ориентиры мидла: UK £67k, Германия €71,5k, Нидерланды €70,3k, Франция €63,7k, Испания €54k. Россия. - Рост ниже инфляции. По данным Хабр Карьеры (45 000+ реальных окладов, июль 2026) медиана по ИТ 191к ₽, +4% за полугодие при инфляции 4,5-5,5%. - Продактам не досталось совсем: зарплаты в менеджменте показали ноль роста за год, премия ушла смежным ролям (техподдержка +10%, маркетинг +9%). - Ориентиры: менеджеры в ИТ получают 260к ₽ в Москве, 200к в Питере, 152к в регионах. Индия и Канада самые горячие. Индия +42% г/г по продактам, причём рост тянут не стартапы, а мид-сайз и корпорации. Канада +67% г/г. Удалёнка. Глобально remote-ролей +43% г/г, но США выбиваются: только 7% AI-продактовых ролей там полностью удалённые. В Европе гибрид 2-3 дня в офисе стал дефолтом. Вывод: везде плюс/минус одно с разными акцентами. Рынок награждает специализацию, AI-навыки и senior-опыт. А где не награждает, как в России, там стагнация для всех. Генералистам тяжелее всех, в любом регионе и в любой роли. В следующем посте расскажу, что вижу сама на практике, как обстоят дела у менти и как конвертятся мои отклики. #PG_education

💡Рынок стал хуже для кандидата Да, не самая инновационная идея, но я хотел обсудить одно из её проявлений, которое заметил сам. Как раньше выглядели вакансии? Ищем Senior QA Требования: - Опыт - Стек - Опциональный стек Обязанности: - И тут список задач, которые по плану придется делать Мы предлагаем: - Печеньки по ТК - Кальяныч в офисе - ДМС И вот сейчас всё примерно так же, только без последнего пункта. 📘 Теперь почти в каждой вакансии расписаны только требования и обязанности. Никаких приколов. А это очень явный показатель рынка работодателя. Ему не нужно пытаться продать себя кандидату, его интересуют только фильтры входящего потока по скиллам и циферкам в резюме. И кандидаты согласятся. Потому что бонусы это круто, но основной бонус - сам факт работы и получения зарплаты. 💸 И тут мы снова зацикливаемся и возвращаемся к тому, что самое важное в работе - зарплата. Как бы просветленные IT и HR умы не пытались вбить в голову сообществу великие идеи горящих глаз и какой-то идеи в перекладывании джейсонов, как только рынок повернулся к ним более удобным местом - сразу откинулась вся эта мишура с бонусами и корпоративной культурой. ✈️ Сама культура-то никуда не девается. Но вполне может трансформироваться из чего-то, что с натяжкой, но было интересно сотрудникам, в BIG BROTHER IS WATCHING YOU с трекерами, мониторингом движения мышки и надсмотрщика с кнутом, который щелкает каждый раз, когда ты от монитора отвернулся. И всё это в офисе в Одинцово, само собой (кто понял, тот понял). Потому что все так и так понимают, что работают люди за зарплату, а все бонусы это лишь способ блестящую обертку нацепить на вакансию. 🔨 Но как же горящие глаза компании? Разве не ради идеи предлагался кальян и массажисты в офисе? Я разочарован.

Не только AI забирает entry-level и execution jobs Сегодня у меня вышел новый коллега, который будет заниматься поддержкой наших сайтов на разных языках. Раньше эту работу делала американка из Portland, Oregon. Теперь: коллега из Chennai, India. И я подумала, что когда мы обсуждаем исчезновение стартовых ролей в США, мы слишком много говорим про AI. Потому что часть этих ролей не исчезает вообще. ⛴️Они просто уезжают. То, что пять лет назад компания нанимала делать в США, сегодня все чаще можно разделить на три части: AI делает наиболее рутинное и повторяемое. Offshore / nearshore teams берут execution: production, updates, localization, QA, support, campaign operations, website operations и т. д. US-based team оставляет у себя ownership, strategy, stakeholder management и accountability. То есть человека, который не обязательно сам руками поменяет 40 страниц сайта, но именно он скажет: что менять, зачем менять, что должно выйти в production — и поставит под этим свое имя. Для кандидатов вывод неприятный, но довольно понятный: просто хорошо выполнять поставленную задачу становится все менее сильным конкурентным преимуществом на американском рынке. Чем дороже ваша локация, тем важнее показать, что вы не просто execute. Вы принимаете решения, определяете направление, влияете на других, управляете риском и отвечаете за результат. И, возможно, именно поэтому сейчас так сложно становится заходить на рынок через классическую junior execution роль. Потому что первый вопрос работодателя уже не только: «Может ли AI это сделать?» Но и: «А почему для этого человека нужно нанимать именно в США?» #сша

Как интернет был когда-то создан для чего-то великого, но превратился в просмотр ленты из котиков, так и нейросети были созданы для чего-то великого, но станут лишь инструментом их генерации. Аминь. А если серьёзно, то давно не было слышно тейка о том, что нейросети полностью уничтожат огромное количество профессий, скоро мы все окажемся на обочине рынка труда, а экономики всех стран ждёт тотальный крахъ. Если посмотреть исторический срез, то мы сразу вспомним, что с развитием научно технического прогресса действительно вымирали некоторые профессии: телефонистки, машинистки, лифтеры, фонарщики, наборщики в типографиях, кучеры, косари и так далее. Но, факт в том, что такое исчезновение не влияло массово на экономику и наоборот создавало другие рабочие места и инструменты, которые двигали человечество вперёд. Да и само исчезновение было не мгновенным процессом и по мере автоматизации плавно подталкивало людей переходить на другие рабочие места.

Немножко статистики: за последнее время всего 8% компаний получили реальный профит от внедрения ИИ в свои процессы, для остальных это было либо неэффективно, либо затраты на внедрение превышали полученный объём конечной пользы.

Самый большой буст получили в сфере программирования. При этом, нельзя сказать, что программистов массово сокращают. Да в крупных западных компаниях постоянно происходят сокращения перед очередным инвест отчётом, но там обычно увольняют просто неэффектиных людей, которых можно было уволить и без внедрения ИИ, чтобы повысить рентабельность для возможного привлечения новых денег. Стали ли программисты меньше работать? Скорее нет, чем да. Задач выполняет больше, времени на проверку выполненной работы тоже стало больше, времени на постановку задачи ИИ-агенту уходит ещё больше, потому что неверно поставил задачу — потратил квоту токенов впустую. Нейросети массово не вытесняют человека, а автоматизируют легкоповторяемый и проверяемый результат работы, как было с другими устаревшими профессиями. Ну, и бонусом мы получаем аквариумных котиков :)

Твою карьеру делят на ноль Ага, в новой реальности карьера уже почти ничего не стоит. Причин несколько: 1. Быстрое устаревание опыта Я вот, например, уверен, что знатно охренею, если попаду продактом в какую-нибудь ai-first или ai-native контору, хотя прошло-то всего чуть больше полутора лет, как ушёл из ВК. И продукт у меня был сложный, и ии-шку использовал активно, но всё довольно сильно поменялось. 2. Растущие заборы и границы Ты можешь получить опыт в стране или компании, которая в другой юрисдикции считается неправильной, на конкретный опыт даже смотреть не будут. Буквально сегодня видел в самой кринжовой соцсети пост эйчарыни, которая возмущалась, что к ней посмел обратиться мужчина с опытом в подсанкционном банке, где это видано, караул, куда пропали манеры. А кандидату что делать, если это его реальный опыт? 3. Враки Ну да, вот так просто: у всех красивый опыт и отполированное резюме, поэтому у нанимающих образовалась карьерная слепота. Очередной подниматель бизнеса с колен и властелин метрик, ну сколько можно, ну точно воздухан и сочиняет. Если раньше по резюме можно было делать выводы, то теперь оно рудимент и чистая формальность, пока не перестроился процесс найма. А что сейчас ценится и работает? Да никто не знает на самом деле. Я, кстати, на эксперимент по поиску работы без привлечения нетворка почти забил, совершенно бессмысленное занятие, которое выжигает менталку к херам, зачем мне на это тратить энергию, которой и так не в избытке.

Вакансию пишет нейросеть. Резюме правит нейросеть. Отклик составляет нейросеть. Потом другая нейросеть решает, подходит ли кандидат, а первое собеседование проводит ИИ-интервьюер. Люди могут впервые поговорить уже где-то около оффера. Вот до этого дошла гонка автоматизации найма. Люди отправляют автоматические отклики, работодатели ставят всё больше фильтров. И это еще не самое плохое. Компании сознательно публикуют вакансии, на которые никого не собирается нанимать. Среди причин — собрать резюме на будущее, показать рост бизнеса и даже напомнить своим сотрудникам, что им легко найти замену. Автор разбирает, как рынок труда оказался в этой гонке вооружений, кому она выгодна и почему технологии ускоряют отдельные этапы найма, а сам поиск работы становится всё длиннее и сложнее. И предлагает подумать, как из этой системы выйти.

Кто круче: олдскульный айтишник без ИИ или джуниор клод-энтузиаст? 😎 Я не продаю вам никакие курсы по ИИ, да и если честно меня подзадолбал этот ажиотаж вокруг ИИ, аура успешного успеха с сотней ИИ-ассистентов которые работают за вас. Не верю! Но я верю в то, что этот инструмент поменяет рынок труда и что это происходит уже сейчас. Если пару лет назад про ИИ в вакансиях почти никто не писал, то сегодня все чаще встречаются требования вроде «умеет использовать AI-инструменты в работе», «опыт работы с LLM» или хотя бы упоминание ChatGPT, Claude и других инструментов как преимущества кандидата. Пока это не массовая история, но тренд уже заметен. Представьте двух кандидатов. 🤟 Первый – хороший специалист с 2-3 годами опыта. Он решает задачи так же, как решал их несколько лет назад. ИИ почти не использует, потому что и без него нормально работается. 🤔 Второй – новичок с годом опыта. Он еще многого не знает, но каждый день работает с Claude, ChatGPT, Cursor и другими инструментами. Быстрее ищет информацию, быстрее пишет документы, быстрее анализирует данные, быстрее проверяет идеи и автоматизирует рутину. Понятно, что опыт второго не заменить. В сложных задачах, где нужны насмотренность, понимание бизнеса и умение принимать решения, первый кандидат будет сильнее. Но вот вопрос: если благодаря ИИ новичок закрывает значительно больше задач, быстрее учится и быстрее растет, насколько долго сохранится преимущество специалиста, который игнорирует эти инструменты? Мне кажется, именно здесь в ближайшие годы и будет происходить самое интересное. 👉 Мой вывод прост: ИИ это не волшебная таблетка от всех бед, а рабочий инструмент как Excel, Figma или Miro, который помогает специалисту делать работу быстрее и качественне, а значит он становится ценнее и дороже в глазах работодателя. А вы что думаете? Через 3-5 лет умение эффективно использовать ИИ станет таким же обязательным навыком, как сегодня умение работать в Excel или это очередной хайп, который рынок переварит и забудет?

Что будет, когда ИИ-пузырь лопнет? У The Hustle вышла именно такая статья. Про термин "ИИ-пузырь" можно бесконечно спорить, но сам материал любопытный, и его считаю нужным разобрать. Итак, начинают с велосипедной метафоры. В 1897 году в Бирмингеме изобрели безопасный велосипед с пневматическими шинами, и город сошёл с ума. Около 400 местных вело-мастерских тут же вышли на биржу, их акции разогнались в 100500 раз, но уже через год 3/4 из них сдохла, потому что велосипеды не заменили весь транспорт планеты Земля. Хотя сам велик, как вид транспорта, прекрасно закрепился, и все мы на нём иногда катаемся. Так вот, авторы утверждают, что слово "пузырь" - плохая метафора для таких штук. Ну, потому что пурызь делает бум-бах и исчезает полностью. Исследователи фин пузырей Куинн и Тёрнер предлагают заменить его на огонь. Огонь может всегда гореть, но сегодня он небольшой язычок пламени, завтра - порядочный костёр, а послезавтра - гигантский пожар. Его размер зависит от количества и качества дров (= дешёвого кредита и других типов финансирования, рынка, хайпа, возможностей спекулировать и шортить и т.д.). Ну и чтобы его изначально зажечь - нужна искра (= новая технология, после которой уже не будет как раньше). ИМХО, это действительно более подходящая аналогия. Так что, если встретите свидетелей ИИ-пузыря - расскажите им, что на самом деле они веруют в костёр, вот. Далее статья разбирает, что будет, если дровишки всё-таки оскудеют. Причём разбирают 4 разных зоны, которые почувствуют эффект: 1. Рынок акций. Гиперскейлеры собираются потратить $1,4 трлн к 2028 (прогноз Morgan Stanley) или $1,1 трлн к 2027 (Wells Fargo), а Anthropic и OpenAI оценены так, будто каждая из них станет победителем всей гонки, хотя так не бывает. Когда костёр ослабеет, частные инвесторы, понятное дело, обломятся - но хрен бы с ними. Хуже, если институционалы будут ставить на ИИ-бум заёмные средства. Вообще считается, что в отличие от той же недвиги в 2008, на ИИ ставят в основном собственные средства. Но кейс Ашенбреннера явно показывает, что это... ну.... не совсем так. Я не знаю общий объём плеча на ИИ-индустрию, но если он большой, то это системный риск. Банки и фонды могут допнуть и потянуть за собой других участников. 2. Рынок труда. Сейчас все строят гигантские ЦОДов и дают временные рабочие места, но чтбы обслуживать готовый дата-центр - нужно всего 50–200 человек. Это вряд ли компенсирует замещение людей ИИ-агентами (тут я бы поспорил, что вообще есть какое-то замещение, но да ладно). Но тут общий прогноз в целом оптимистичный. Раз интернет породил кучу индустрий с кучей вакансий, то и от ИИ стоит ждать подобного креативного всплеска. И это всё окупит, даже если дата-центры сдуются, а агенты продолжат выкидывать джунов. 3. Пенсионные накопления. Сейчас обычный человек [американский - речь в основном про США] человек привязан через ETF к пузырю сильнее, чем во времена доткомов. В том же индексной фонде S&P 500 1/3 идёт на "Семёрку" (Nvidia, Google, Microsoft, Amazon, Apple, Tesla и экстремисты). В момент икс может сработать "эффект богатства в обратную сторону". Если портфели начнут усыхать - люди будут резать реальные траты на квартиары, машину, отпуска и т.д., и это надавит на всю экономику. После тех же доткомов S&P 500 восстанавливался около 5 лет. Поколению X придётся сложнее всего - у них только 14% имеют традиционную пенсию против 56% у тех же бумеров (миллениалы и зумеры, видимо, ничего не почувствуют - у них и так нет денег 😈). 4. Повседневная жизнь. Хотя плечо и используется, сейчас всё-таки финансируют в основном через акционерный капитал (ну, если сравнивать с той же недвижкой в 2008). Именно поэтому после "лопания" последствия должны быть менее разрушительными для экономики в целом. Ну и плюс в том, что технологические пузыри, в отличие от долговых, оставляют после себя что-то осязаемое, на чём можно строить продукты и генерить новые кусочки ВВП. Интересно, что об этом начинают предметно задумываться в паблике. Гои сами себя не прогреют, как говорится. Дизраптор

Прочитал пару пейперов о влиянии ИИ на рынок труда, пока наблюдается такая картина: 1. Примерно 20% компаний активно внедреняет ИИ в процессы, это приводит к росту бизнеса 2. У этих 20% в 5 раз быстрее растет размер штата и на 15% быстрее растут средние зарплаты. 3. Эти компании активнее нанимают людей без опыта, НО только самых топовых 4. В остальных компаниях (США) не наблюдается резкого сокращения рабочих места из-за ИИ, но при этом падают реальные зарплаты и падает найм новых сотрудников Я бы ожидал что нас ждет примерно следующее: - топовые ИИ компании будут становиться очень эффективными и продолжат нанимать и расти - другие компании на рынке будут терять долю и им придется оптимизироваться - больше найма в ближайшем будущем будут в около-технических областях, для людей которые умеют выстраивать и налаживать системы - это вынудит все компании стать ИИ нейтив, но гонка между компаниями превратится из умения выстраивать системы коммуникации и координации людей в умение выстраивать системы, которые автономно учатся на собственных ошибках.

Рассказываю, как выглядит поиск кандидата со стороны нанимающего в 2026 году Нам тут понадобилось 2 нон-айти рекрутера. В последний такой поиск заходила года два назад. В среду я разместила вакансию, в пятницу у меня было около 200 откликов. Из них я устранила 70%, кто не смогли написать сопровод в соответствии с запросом из вакансии. Из оставшихся выбрала 10 самых сильных резюме. Отказала всем, кто меньше года работал на предыдущих местах, у кого мало инфо в резюме и кто работал с нерелевантными вакансиями. Назначила 3 зум-интервью с наиболее понравившимися кандидатами и 7 созвонов телефонных. Сейчас обед вторника и у меня есть 2 кандидата, кому я готова делать оффер. До четверга еще пообщаюсь с теми, кто уже назначен. Тем временем накапало еще 138 откликов, среди которых точно есть достойные ребята. Но мне не останется ничего иного, кроме как запихать их всех в отказ, даже не открывая резюме. Честно говоря, ощущается, как голодные игры. Выводы для соискателей: • Не игнорируйте то, что написано в вакансии • Не пишите ии-сопроводы • Заполняйте резюме • Не воспринимайте отказ как обратную связь - возможно, до вас просто не добрались • ХХ - это лотерея. Развивайте нетворк, если реально хотите работу найти Выводы для работодателей: • Если вам нужны не единороги, то вы получите много качественных кандидатов очень быстро • Зарплатные ожидания соискателей сильно упали, кандидаты готовы торговаться прям в диалоге • Что кандидатов стало много, но качество стало хуже, - полный бред, качество тоже стало выше Вот такие дела. По возможности, старайтесь быть по правильную сторону хх.

Саббатикал — уходящий тренд? Если еще совсем недавно, было модно говорить о выгорании и выходе на длительный срок, особенно среди топ-менеджеров, причем бросались хорошие, высокооплачиваемые, перспективные позиции, а само решение воспринималось как признак осознанности, смелости и даже определенной амбициозности, то сегодня я все чаще ловлю себя на мысли, что смотрю на это совсем по-другому. Впрочем, тогда мне тоже это казалось странным, уж, если быть до конца откровенным. Причины очевидны Скорость изменений сегодня настолько высокая, что надолго выпасть из профессии становится гораздо опаснее, чем еще несколько лет назад. Меняется рынок, технологии, требования к людям, сами компании. И вероятность вернуться через год в ту же профессиональную точку, как мне кажется, становится все меньше. Если человек просто устал и ему действительно нужно восстановиться, я обеими руками за отдых. Более того, мне кажется, иногда человеку необходима полноценная остановка. Неделя, две, месяц — если это действительно помогает перезагрузиться Но если речь идет о смене профессии или полном выходе из операционного управления, особенно если человек занимает топовую позицию, то здесь, мне кажется, уже нужен совсем другой подход. Подготовь сильного преемника. Попробуй договориться о роли в совете директоров или в консультативном формате. Это позволит сохранить связь с компанией, продолжать приносить пользу и при этом спокойно искать для себя новое направление, не обрывая все одним днем. Мне вообще кажется, что сегодня время резких движений постепенно заканчивается. Их место занимают продуманные переходы, когда человек не хлопает дверью, а заранее строит следующую ступень своей карьеры. Права?

И еще немножко свежей аналитики по рынку труда США, и снова она не подтверждает ничего из апокалипсических тезисов ИИ-скептиков (или, правильнее, ИИ-бояк?) Основной вывод сформулирован коротко: Employers expect more productivity from workers using AI: 57% of employers say they expect more productivity from their workforce because of AI. Остальное так или иначе из этого тезиса вытекает: если безработица кому и угрожает, так тем, кто не желает быстро учиться и переучиваться. Проблемы стартовых начальных позиций — тоже прямое следствие требований работодателей, а университеты, тратившие силы на борьбу с ИИ, перестали давать студентам то, что от них ждет рынок. И это — проблема косности системы образования, а не злонамеренных работодателей.

“AI is changing the way employers plan for their workforce. New roles are emerging across the labor market, but the bar is rising with them. What we’re seeing is a fundamental shift in expectations on both sides of the hiring process — employers want higher-skilled, higher-producing candidates, while job seekers want a faster, more transparent hiring experience.”

А сам ИИ оказывается скорее двигателем роста, чем средством бездумного сокращения расходов. Правда, для этого многим придется согласиться быстро расти (а это требует усилий и воли), а не цепляться за свое прошлое:) https://www.ziprecruiter-research.org/economic-insights-research/ai-employer-report-2026

Внятное и лишенное журналистской истеричности и упрощений исследование рынка труда от Revelio Labs демонстрирует справедливость ненавидимой медиа и многими читателями фразы: “все сложно”. Очень хочется простых ответов на классические вопросы “что делать?” и “кто виноват?”, но их, как обычно в жизни случается, просто нет. Видно, что рынок труда меняется, но процессы на нем сложные и разные в разных местах. Июльский AI Labor Market Tracker показывает, например, что спрос на наиболее «AI‑экспонированные» роли упал на 42% относительно менее подверженных автоматизации позиций, но при этом в фирмах‑адоптерах AI общая численность персонала растёт на 27% быстрее, чем у не‑адоптеров — то есть рынок не столько «убивает рабочие места», сколько радикально перераспределяет функции внутри компаний. Страхи и разочарования повлияли и на образование: имеется заметное проседание поступающих на компьютерные науки и ИТ-специальности (минус 28% набора студентов по сравнению с 2022), это происходит одновременно с ростом доли задач в существующих ролях, которые выполняются с участием AI‑инструментов. В практическом смысле это подтверждает картину из более ранних отчётов LinkedIn: вместо классической смены профессий наблюдается рост гибридных позиций, где умение работать с моделями становится базовой грамотностью, а не отдельной профессией. Понимаю, что мой пересказ выглядит мутным, но в данном случае это намеренно: тут надо внимательно читать и думать, а не хвататься за чужие выводы. Потому что, повторюсь, картинка сложная и и ее упрощение просто лишает ее смысла. https://www.reveliolabs.com/ai-labor-market-tracker/us/july-2026

Сеньор надел маску джуна и пошёл по собесам Senior Java из ОТП Банка собрал фейковое резюме на 1,5 года опыта, завёл новый Telegram и за 30 дней откликнулся на 94 вакансии. Половину пришлось отсеять сразу, потому что под запросом Java developer прятались то дубли, то девопсы, то техподдержка. Из 94 откликов пришло 8 ответов, и живой разговор с HR случился ровно один. Зато в личку постучался некий гуру, который брался научить чему угодно от тестирования до программирования ракет, работал сам на 6+ проектах и в каждом объявлении на Авито оказывался разработчиком нового языка. Просил за вход 60к, а через пару дней его аккаунт постигла показательная судьба. Посмотрим, каким оказался рынок для джуна глазами сеньора.

AI убирает одну работу и тут же создаёт другую Сегодня обсуждали с коллегами любопытный парадокс. AI резко снизил порог входа во множество задач. Люди начали делать то, за что раньше даже не брались: разбирать финансы, копаться в своём здоровье, собирать мобильные приложения, автоматизировать процессы, работать с данными и документами. Раньше для этого надо было долго учиться, читать инструкции и набивать руку, а теперь можно быстро получить объяснение, пример, прототип и даже какое-то рабочее решение. Вот только доступность задачи ничего не говорит о глубине её решения. Современный AI часто напоминает университетского профессора, который прекрасно знает теорию, убедительно объясняет материал и щёлкает учебные примеры. Как только знания надо применить в реальной среде: с ограничениями, архитектурой, производительностью, исключениями и контекстом - начинаются проблемы. Модель легко напишет огромный объём текста, обработает массив данных самым неэффективным способом и предложит архитектуру, которая выглядит убедительно, но плохо живёт на практике. Скажем, большой набор данных разумнее один раз превратить в реляционную базу и дальше получать ответы короткими запросами на SQL или Python. Вместо этого ИИ раз за разом прогоняет через контекст тысячи строк, сжигая время и токены. Забавно, что длинные рассуждения и многократная обработка данных - ровно то, на чём зарабатывают поставщики LLM. Но интереснее другое следствие. AI породил огромный объём прототипов, полуготовых решений и новых инициатив, и люди начали встраивать их в бизнес-процессы, не всегда понимая архитектуру, программирование, безопасность и экономику продукта. Всё это теперь нужно проверять, исправлять, интегрировать, защищать и доводить до промышленного уровня. Дальше начинается цепная реакция. Юристы с помощью AI находят в договорах больше несоответствий, и другая сторона получает документ ещё сложнее, на проверку которого уходит ещё больше времени. Предприниматели быстрее собирают прототипы, но потом им нужны разработчики, архитекторы и консультанты, чтобы превратить это в надёжную систему. Компании видят новые возможности и тут же упираются в новые вопросы: где будет реальная экономия, как изменятся процессы, какие появятся риски и кто на самом деле получит прирост производительности. Пока что я вижу, что новой работы ИИ создаёт не меньше, чем убирает и её будет много. @maxvotek | linkedin | substack