ИИ, экономика и найм в IT: разбираемся, что происходит на рынке

Статью для Minervasoft написала фронтенд-разработчик. В своем исследовании она опиралась на официальные новости, статистику, мнения людей с форумов и свой профессиональный опыт.

ИИ берёт на себя рутину, снижает ошибки и помогает компаниям снижает расходы — так объясняют сокращения западные корпорации.

Сценарий похожий: бизнес внедряет алгоритмы, нейросети берут на себя часть задач, а команды становятся меньше.

В России об увольнениях из-за ИИ не говорят. Найм продолжается, рынок кажется стабильным, а пересмотр штатов связан с экономикой. Но автоматизация охватывает всё больше процессов, и айтишники задаются вопросом, как это изменит рынок в будущем.

Разбираемся, что происходит на рынке, какую роль в этом играет искусственный интеллект и как специалистам и бизнесу адаптироваться к новой реальности.

Что случилось с рынком

В 2024 году IT-индустрия сильно изменилась. Компании, зарубежные и российские, которые ещё вчера расширяли команды, сегодня объявляют о сокращениях.

CNews написали, что некоторые отечественные компании хотят сократить как минимум 30% айтишников, а в отдельных случаях — до половины штата. Про ИИ в заявлениях не сказано, но люди всё равно переживают. В Твиттере, на Пикабу и Хабре всё чаще обсуждают, насколько ИИ способен заменить специалистов и кто первым окажется под ударом — фронтендеры, копирайтеры или техподдержка.

В США ситуация тоже непростая: доля безработных айтишников выросла с 3,9 до 5,7% всего за один месяц. При этом западный бизнес часто признаётся, что сократил сотни человек из-за ИИ. 

В начале этого года IBM начала мягкие увольнения в области финансов через требования переехать ближе к хабам компании. Параллельно компания внедряет ИИ-технологии в операционку и заменяет ими реальных людей. В PayPal уволили около 9% сотрудников, а за несколько дней до этого запустили проект с ИИ. Не выглядит как совпадение.

На фоне этого акции Meta (признана в РФ экстремистской организацией и запрещена), Google и NVIDIA бьют рекорды — инвесторы надеются на «революцию ИИ».

Лирическое отступление: что думают люди

Мнения разделились. Некоторые очень сомневаются в том, что ИИ — соперник человека. Скорее это очень сообразительный помощник, за которым всё равно нужно следить.

Другое мнение — скоро нас всех уволят из-за ИИ, потому что нейросети уже могут создать веб-приложение, настроить сервер и помочь подключить Wi-Fi.

По поводу увольнений есть ещё третье мнение: причина сокращений в том, чтобы затем нанять тех же специалистов, но уже на меньшие деньги. То есть, простыми словами, снизить зарплатную вилку. 

Почему компании увольняют IT-специалистов

Во время ковида рынок IT-специалистов резко вырос: компании массово нанимали людей, чтобы поддерживать цифровизацию, онлайн-сервисы и удалённую работу. Сейчас спрос стабилизировался, и перенасыщение рынка привело к закономерным увольнениям. Но это одна из причин.

Крупные российские компании не говорят напрямую, что увольняют сотрудников из-за ИИ, но влияние технологий на рынок ощущается.

Люди делятся историями о том, что некоторые специалисты уже столкнулись с сокращением:

Некоторые компании оптимизируют штаты не ради замены людей на ИИ, а чтобы перераспределить бюджет и инвестировать в специалистов по нейросетям.

Порассуждаем, какую выгоду ИИ приносит бизнесу.

Помогает с рутиной

Copilot помогает писать код и искать ошибки, ChatGPT генерирует сценарии для тестирования, а Claude помогает находить идеи для масштабирования. Если раньше разработчики полагались на IDE и документацию, то теперь у них в распоряжении целый набор нейросетей — и они действительно упрощают работу.

Anketolog.ru и Mediacom.Expert опросили 1 100 представителей ИТ-сферы. 57% опрошенных считают, что именно автоматизация рутины — главный плюс ИИ. А 53% специалистов назвали ключевым преимуществом нейросетей увеличение продуктивности. 

Получается, сотрудники с ИИ могут работать быстрее и качественнее, а значит, принесут бизнесу больше пользы. 

Снижает расходы

Бизнес ищет способы снизить затраты, и один из них — внедрить ИИ. По данным исследования Стэнфорда, 42% компаний подтвердили, что нейросети помогли сократить расходы. 

Например, Walmart посчитал, что ИИ на 10% увеличил продажи и на 20% сократил излишек закупок. А исполнительный директор Klarna, шведской финтех-компании, заявила, что их ИИ-ассистент уже может с лёгкостью заменить труд 700 специалистов техподдержки.

Причины не только в автоматизации, о которой говорили выше. Компании экономят на том, что ИИ может сократить ошибки и уменьшить долю человеческого вмешательства в работу с клиентами.

В онлайн-школах нейросети помогают студентам с регистрацией и выбором курсов, в банках — консультируют по тарифам и операциям. Человека подключают только тогда, когда ИИ не справляется. Благодаря этому бизнес может сэкономить деньги и инвестировать их в развитие новых продуктов и улучшение сервиса.

Выгодно ли это на самом деле

ИИ в бизнесе используют уже не первый год, но его влияние на рынок труда ещё до конца не просчитано. Пока компании тестируют новые подходы, а специалисты привыкают работать с нейросетями, уже появляются первые тревожные сигналы. Попробуем разобраться, к чему может привести «ИИфикация» труда.

(Не)дешёвый код

Допустим, джуна заменили подпиской на нейросеть и сэкономили десятки тысяч рублей. Но что дальше? Сеньор берёт на себя не только свои задачи, но и контроль за ИИ: исправляет ошибки, дорабатывает код, а когда устаёт, просто пишет всё заново.

В итоге переработки, выгорание, запрос на повышение зарплаты или увольнение. И небольшая экономия превращается в дополнительные расходы — на поиск и найм нового опытных специалистов, которых на рынке не так уж и много.

Поэтому поспешные увольнения начинающих специалистов может принести не пользу, а убытки. Даже OpenAI пришли к выводу, что самый мощный ИИ пока что не может полностью заменить джуна. 

Деградация экспертности

В начале года Microsoft провёл исследование, которое показало: чем больше мы используем ИИ, тем хуже наше критическое мышление. Мы слишком сильно полагаемся на готовые решения, а иногда даже не пытаемся подумать над ними самостоятельно. 

Такая проблема может грозить и IT-специалистам. Если часто полагаться на ИИ при написании кода, можно потерять полезные навыки: проектировать архитектуру приложения, анализировать тонкие места в коде и придумывать более удачные решения для сложного функционала. 

И если ИИ сгенерирует код, который проще переписать с нуля, важно, чтобы в команде были специалисты, способные это сделать. Пока это кажется маловероятным, но для бизнеса риски всё же есть, поэтому не стоит надеяться, что всё обойдётся.

Разочарование акционеров

Искусственный интеллект — это не только тренд, развлечение и инструмент для работы, но и новое золото для акционеров. 

Некоторые компании объявляют об оптимизациях, в частности для того, чтобы поднять цену своих акций. Но по итогу бизнес убедиться в том, что нейросети пока что не могут полностью заменить человека ни в чём. Если это не учесть, компания может столкнуться с финансовыми потерями и, возможно, начнёт нанимать уволенных специалистов обратно.

На Reddit можно прочитать историю контент-мейкера, которого решили заменить с помощью ChatGPT и нескольких джуниор-копирайтеров. TL;DR: через две недели его попросили вернуться, но парень отказался. Причём речь даже не про IT, а про текстовый контент — задачу, с которой, казалось бы, ИИ уже должен справляться.

И скорее всего, это не разовая акция. 

Кстати, об акциях. Вопрос окупаемости ИИ волнует не только компании, но и инвесторов.

Goldman Sachs в своём отчёте задались логичным вопросом: в ИИ вложили около триллиона долларов — а что на выходе? Пока что главное достижение — разработчикам стало работать проще. Ну и в соцсетях можно посмотреть на Марка Цукерберга, неожиданно заговорившего по-русски.

Аналитик Джим Ковелло в этом отчёте предполагает, что эта сумма так никогда и не окупится: нет таких дорогих задач, которые под силу искусственному интеллекту. 

Прав ли он? Время покажет. 

ИИ без базы знаний — деньги на ветер

Даже самый продвинутый ИИ бесполезен, если «кормить» его устаревшими материалами. Это приведёт к ошибкам и некачественному коду. А дальше — убытки, репутационные риски и ещё раз убытки. 

Именно такие риски грозили Amazon ещё в 2017 году, когда компания пыталась внедрить ИИ для подбора персонала. Нейросеть училась на данных, в которых было больше мужских кандидатур, и поэтому отдавала предпочтение именно мужчинам. По итогу Amazon от этой технологии отказался, так как получилось не очень этично. 

Чтобы понять, почему это важно, возьмём утрированный пример. Сценарий маловероятный, но, если вдруг он станет реальностью, последствия будут катастрофическими.

Представим медицинскую справочную систему, где врачи ищут информацию о редких заболеваниях и актуальных протоколах лечения. Если в такой базе окажутся устаревшие рекомендации или непроверенные данные, то могут возникнуть ошибки в лечении пациентов, а компания столкнётся с серьёзными юридическими и финансовыми проблемами.

Дыры в безопасности

Есть ещё один риск, который угрожает самой компании, — утечка конфиденциальных данных. Это касается как внутренних документов, так и пользовательской информации. Их потеря может обернуться репутационными ударами, штрафами и судебными разбирательствами.

И самое неприятное — утёкшие данные уже не вернуть. Даже если удалить их с одной платформы, копии могут разойтись по интернету, оставаясь в открытом доступе навсегда. 

К счастью, многие компании не хотят играть в эту лотерею и тщательно следят за безопасностью своих данных. На кону слишком большие деньги.

Но не все так осторожны. В 2023 году сотрудники Samsung трижды (!) поделились с ChatGPT исходным кодом компании, из-за чего этот код добавился в базу для обучения нейросети. Это произошло случайно: работники Samsung просто не знали, как именно работает ИИ-чат. Судя по всему, к каким-то критичным последствиям это не привело. Но это скорее везение. 

Чем компании могут заменить массовые сокращения

Изменения на рынке неизбежны — ИИ постепенно становится таким же повсеместным инструментом, как интернет. Это меняет требования к специалистам: одни профессии трансформируются, а другие со временем могут вовсе исчезнуть. Да и рынку не нужно такое количество IT-специалистов, как раньше. 

Бум диджитализации закончился, и даже Марк Цукерберг постепенно сокращает штат. К концу пандемии в Meta * было 87 000 специалистов. Но уже в 2023 году он уволил 10 тысяч человек, а в начале 2025-го — ещё 5%, примерно 3 600 сотрудников. 

Тем не менее пример Цукерберга — не призыв к действию. Бизнес может обойтись без массовых сокращений, если продумает долгосрочную стратегию.

Переформатировать, а не сокращать

Компании могут сохранить команду и перераспределить ресурсы:

1. Переобучить сотрудников. Например, IBM в 2020–2023 годах инвестировала 1 млрд долларов в переподготовку своих специалистов для работы с ИИ. 

2. Создать новые роли. Вместе с ИИ появились и новые профессии — промпт-инженеры и ИИ-тренеры. Это направление уже осваивают Microsoft, Google и российский «Яндекс».

3. Построить гибридные рабочие модели. Переключите членов команды на задачи, где нужен человеческий опыт: креатив, стратегия, коммуникация с клиентами. А рутину оставьте искусственному интеллекту. 

4. Учесть риски и преимущества ИИ. Маленьким компаниям стоит проводить «ИИфикацию» только в том случае, если ИИ действительно принесёт пользу. Потому что есть риск, что вы больше потратите, чем сэкономите. Интеграция нейросетей в бизнес-процессы может стоить недёшево. 

Внедрять ИИ осмысленно

Любые изменения стоит делать не рывком, а постепенно. Например:

1. Можно начать с малого, например автоматизировать техподдержку, и проверить, не просядет ли качество. 

2. Считать расходы правильно — учитывать не только зарплаты, но и затраты на платформы, ML-инженеров и доработки, которые вносятся в сгенерированный нейросетью результат. 

3. Стоит отдавать предпочтение закрытым и безопасным ИИ-моделям, чтобы не сливать данные конкурентам и не подводить своих клиентов, выдав их личную информацию злоумышленникам. 

4. Обучать ИИ только на проверенных данных. Это снижает риск ошибок и «галлюцинаций» модели.

Если у обычного сотрудника не получается разобраться во внутренней информации, то ИИ тем более не сможет подобрать точный ответ. 

Чтобы решить эту проблему, бизнес внедряет системы управления знаниями, которые помогают не только команде, но и ИИ. Например, в Minerva Knowledge можно объединить знания всей компании: создать статьи и инструкции, загрузить любые документы и файлы, а потом легко найти их с помощью умного поиска.

Для работы в привычных системах можно использовать Minerva Copilot. Это ассистент с генеративным ИИ. Он сам анализирует контекст и подсказывает ответы на основе материалов из базы знаний. 

Узнать подробнее о продуктах Minervasoft

Для айтишников: в какую сторону двигаться

ИИ уже стал частью рабочих процессов, и игнорировать его бессмысленно. Но вместо того, чтобы воспринимать его как угрозу, можно приспособиться к изменениям. 

Дружба с ИИ. Модели допускают ошибки, могут генерировать некорректные ответы, а ещё «галлюцинируют». Поэтому нейросети лучше использовать как ассистента, проверяя их результаты.

Автоматизация рутины. ИИ может ускорить тестирование, написание документации и работу с кодом. Он генерирует тест-кейсы, упрощает описание технических процессов и помогает с типовыми фрагментами кода. Это освобождает время для задач, где нужна экспертность. 

При этом как и в предыдущем пункте, ответы модели нужно проверять, но это занимает в разы меньше времени, чем работа с нуля.

Изучение промпт-инжиниринга. Очень важно точно формулировать запросы к ИИ, чтобы он смог дать качественный ответ. Советы можно посмотреть в гайдах от OpenAI. 

Анализ рынка. Можно изучить вакансии — например, AI-тренера и промпт-инженера. Вдруг вас заинтересует сфера ИИ и нужно будет начинать карьеру с джуновских вакансий.

А для тех, у кого есть опыт, зарплатная вилка будет выше. Например, для ИИ-разработчика на Python. Если уже пишете на нём, сменить профессию будет проще.

Некоторые веб-разработчики уже всерьёз задумались, не стоит ли перейти в эту область. 

Подытожим. 

• ИИ — не враг, а инструмент, и те, кто научится им управлять, получат преимущество, так как смогут подкреплять свою экспертность знаниями нейросетей. 

• Бизнесу не стоит экономить на сотрудниках, а стоит начать инвестировать в их переобучение. 

• Разработчикам следует воспринимать ИИ как второго пилота — толкового, но требующего контроля. 

Что будет дальше — увидим уже очень скоро. А пока что в IT есть место и людям, и нейросетям.

Как вы ощущаете влияние ИИ на рынок IT? Сталкиваетесь ли вы с изменениями в своей работе из-за новых технологий?

Кстати, у нас есть свой блог в Telegram. Там выходят другие статьи про спорные вопросы в найме, менеджменте и планировании. Подпишитесь, чтобы не пропустить.