Какими будут тренды в управлении IT-командами в 2025 году

Я Вера, уже больше пяти лет занимаюсь тем, что помогаю IT-командам работать лучше: убираю рутину, ускоряю процессы, внедряю удобные инструменты. За это время многое изменилось: мы пережили взлёты и падения различных методологий, дистанционную работу, обновления в технологиях. 

Сейчас постоянно слышу о трендах в ИТ-менеджменте: искусственном интеллекте, гибридных подходах и персонализации обучения. Но одно дело — говорить, другое — понимать, как это влияет на работу.

В статье разбираю основные направления, рассказываю о том, где есть нюансы и какие выводы могут быть полезны не только руководителям, но и их командам.

AI-системы в менеджменте

Становятся частью управления командами

Хочу поделиться свежими данными. Уровень использования AI в российских компаниях вырос с 20% в 2021 году до 43% в 2024 году, а в финансах, IT, высшем образовании и энергетике ИИ используют до 66% бизнесов. Это подтверждает, что Россия входит в число мировых лидеров по внедрению искусственного интеллекта.

Конечно, и в остальном мире не сидят сложа руки — объём рынка AI-агентов в 2024 году вырос на 22% и составил 4,92 млрд долларов. Спрос на автоматизацию в здравоохранении, финансах и производстве продолжает расти.

AI проникает в рабочие инструменты, и дальше его будет только больше. Сюда входит машинное обучение, NLP, оптимизационные алгоритмы и предсказательные модели, которые прогнозируют риски и отслеживают нестандартные ситуации.

В таск-трекерах алгоритмы помогают распределять задачи, анализируют, что и кому лучше отдать, и следят за тем, чтобы никто не перегружался. В тикет-системах сортируют запросы, определяют, что срочное, а что может подождать. В рабочих чатах подводят итоги встреч, напоминают о дедлайнах, проверяют статусы задач.

Ещё один тренд — прогнозирование рисков. AI смотрит, где начинаются задержки, кто перегружен, и заранее даёт сигнал, если проект выходит за рамки сроков. Чем больше таких инструментов в работе, тем меньше хаоса и ручного контроля.

При всех возможностях AI, в его применении в бизнесе всё ещё много нюансов: 

1. С распределением задач не всё так гладко. Алгоритм смотрит на загрузку, но не всегда понимает контекст. В итоге срочную доработку может получить человек, который никогда не работал с этой задачей, а тот, кто разобрался в проекте вдоль и поперёк, останется без дела. 

   Если в системе заложен принцип «Даём больше задач тем, кто делает быстрее», отдельные сотрудники превращаются в узкое горлышко — на них летит весь поток, пока остальные загружены наполовину.

2. С тикетами тоже хватает нюансов. AI-боты отлично создают заявки по ключевым словам и могут подсказать, где что искать. Но если формулировка запроса нестандартная, бот либо не поймёт, либо сгенерирует что-то странное. А ещё есть поток автоуведомлений: если не настроить фильтры, важные тикеты теряются среди бесконечных обновлений.

3. И конечно, безопасность. AI анализирует всё, что попадает в систему, — задачи, переписки, внутреннюю документацию. Если не разбираться, как это устроено, легко случайно передать больше данных, чем хотелось бы. Даже если AI стоит на локальном сервере, он может использовать внешние сервисы для обработки информации.

Вывод: AI встраивается в рабочие процессы, и сопротивляться этому не имеет смысла. При этом стоит тестировать его точечно: запустить на отдельных процессах, посмотреть, как он справляется, и только потом расширять.

Перед запуском важно понять, какие данные AI использует и как с ними работает. Если система анализирует чувствительную информацию, стоит заранее проверить, где она хранится, передаётся ли она во внешние сервисы и кто имеет к ней доступ.

AI неплохо справляется с простыми тасками, но сложные процессы лучше оставлять людям. Даже автоматизированные сценарии нужно время от времени проверять, поскольку обновления или изменения в данных могут повлиять на работу системы.

Перестраивают штат

Да, автоматизация меняет рынок, но не так, как это любят описывать в заголовках новостей. В большинстве случаев речь не про массовые увольнения, а про перестройку команды и процессов. 

По данным Всемирного экономического форума, 40% работодателей планируют сократить персонал к 2030 году из-за автоматизации. Однако ИИ создаст 170 миллионов новых рабочих мест, а исчезнут 92 миллиона, что в итоге даст прирост в 78 миллионов.

Сокращения и новые вакансии идут параллельно: одни позиции исчезают, но появляются другие, требующие новых навыков.

Где-то AI уже стал нормой, а где-то пока остаётся скорее вспомогательным инструментом. 

Что уже автоматизируется:

• Клиентская поддержка давно дружит с чат-ботами. Простые вопросы обрабатывает ИИ, а операторы подключаются только в сложных или конфликтных ситуациях. Это не сокращает персонал в ноль, но снижает нагрузку.

• Документооборот и финансы тоже всё больше зависят от AI. Алгоритмы проверяют контракты, анализируют риски, формируют отчёты, снижая долю ручной работы. Финансовые отделы не исчезают, но работают быстрее и точнее.

• Контент, реклама, маркетинг уже активно используют AI для аналитики, персонализации, генерации текстов и креативов. Человек остаётся в процессе, но его роль меняется — он становится редактором, стратегом, аналитиком.

Где AI пока не вытесняет людей. Разработка, несмотря на Copilot, по-прежнему требует инженеров, которые проектируют архитектуру и решают сложные задачи. В тестировании AI помогает с автотестами, но нестандартные баги и UX-проверки остаются за людьми. В управлении командами и в переговорах AI тоже не заменит человека: алгоритмы не умеют договариваться и разрешать конфликты :)

Вывод для управленцев. Вопрос не в том, кого сокращать, а в том, как поменять роли в команде. Если AI забирает часть задач, значит, людям нужно перестраиваться: кто-то займётся аналитикой, кто-то перейдёт в более экспертную зону. Возможно, придётся пересмотреть, какие навыки важны, и помочь сотрудникам их освоить.

Обучение и индивидуальные планы развития

Корпоративные базы знаний

За последние полтора года всё больше компаний переходят на цифровые базы знаний. Российский рынок догнал и даже в чём-то перегнал западные решения: уже есть аналоги Confluence, а кое-где и интересные фичи сверху, например разные AI-боты и помощники.

Для HelpDesk особенно будет полезно, потому что поиск инфы для ответов — вечная боль. А если добавить сюда ещё поток тикетов, времени на копание просто не остаётся.

Тут немного делюсь результатами своих поисков. Есть ИИ-ассистент от «К-Тим» — виртуальный консультант для работы с корпоративными регламентами. Он подключается к уже существующей базе знаний, помогая находить нужные инструкции.

Единственное комплексное решение среди баз знаний, которое я нашла, — Minerva Knowledge. Она совмещает полноценную базу знаний с AI Copilot. Если в компании в целом бардак в базе (или её вообще нет), такой вариант 100% удобнее, чем подключение отдельных инструментов.

В ней Copilot встроен не как чат-бот, а как виджет, который отображает информацию в текущей рабочей программе (CRM-системе, таск-трекере или другой корпоративной платформе), то есть не надо переключаться между окнами. 

Собираемся тестировать у себя, посмотрим, какие будут эффекты.

Почему цифровые базы знаний — это хорошая идея

Работала в компаниях без базы знаний и в тех, где она была, но никто ей толком не пользовался. Если система нормально настроена, она действительно упрощает работу.

Покопалась в Хабре, чтобы собрать побольше соц. пруфов :)

Во-первых, экономят время. Вместо переписки в почте или вопросов вроде «где инструкция?» люди сразу находят всё сами.

Во-вторых, фиксируют знания. Команда меняется, люди уходят, но документация и все кейсы остаются, и не приходится каждый раз разбираться с нуля.

В-третьих, помогают структурировать информацию. Вместо разрозненных гуглдоков, таскменеджеров и переписок у вас есть единое хранилище знаний, где всё организовано по иерархии. Искать информацию проще и быстрее, потому что все данные находятся в одном месте.

Ещё полезно для онбординга — мозг взрывается чуть меньше, и люди быстрее вливаются процессы. 

Какие нюансы

Люди не хотят ей пользоваться. Мозг ленив, поэтому с каждым годом нам всё тяжелее менять привычки. А ещё многие специалисты принципиально избегают задач по формированию базы. В нашей команде этим грешат разработчики. 

Вывод. База знаний — мастхэв, но, к сожалению, даже крутой софт может остаться иконкой на рабочем столе. Поэтому надо подумать, как встроить систему в ежедневную рутину и мотивировать людей ей пользоваться. 

Думаю, многим знакома эта боль при переезде в новые таскменеджеры. В нашей компании была целая стратегия. Мы пытались сделать так, чтобы без системы было просто неудобно: задачи без тикетов не обсуждались, статус проекта был виден только в трекере и т. д.

С базой знаний тоже надо создать понятные механизмы, ну и главное, чтобы тимлиды и менеджеры сами пользовались системой.

ИБ-гигиена: не только для безопасников

Многие компании начали относиться к информационной безопасности серьёзнее — не на уровне «поставили антивирус и забыли», а стали создавать реальные процессы: внутренние тренинги, гигиену паролей, контроль AI-инструментов.

Особенно актуальна тема утечки данных. Историй, когда сотрудники загружают код или конфиденциальную информацию в ChatGPT, уже достаточно. Крупные компании ввели жёсткие ограничения, но в стартапах и даже среднем бизнесе это до сих пор происходит.

Мы в команде раз в квартал проводим разбор кейсов: что нового в атаках, какие уязвимости нашли в популярных сервисах, где сами ошиблись. Формат без бюрократии — просто собрались, обсудили, что стоит улучшить.

Вывод. Тренд полезный, особенно с учётом развития ИИ, которое уже давно напоминает сюжеты «Чёрного зеркала». 

В крупняке есть целые отделы по ИБ, которые контролируют этот вопрос. Для небольших бизнесов программа «на минималках» может включать настройку автоматических проверок загружаемых данных, заведение бота для контроля прав доступа, усиление защиты при доступе в корпоративную систему через Google Authenticator или хотя бы регулярную проверку того, что уволенные сотрудники потеряли доступ к системе.

Индивидуальные планы развития, микрообучение и UGC

Компании давно начали уходить от шаблонных планов развития, но до сих пор не все этим пользуются. Раньше джуны и мидлы проходили одни и те же курсы, защищали одинаковые квалификации — всё по одной схеме. Теперь обучение стало гибче: каждому подбирают маршрут с учётом его сильных сторон, интересов и карьерных целей.

Длинные лекции и стандартные программы постепенно заменяют микрообучением. Вместо часов видео — короткие блоки по 5–15 минут: мини-лекции, подкасты, статьи, интерактивные модули. Такой формат удобнее, особенно для зумеров, которые привыкли к быстрому и динамичному обучению.

За счёт цифровых платформ всё это можно легко автоматизировать. В корпоративном обучении используют LMS-системы. Среди популярных знаю iSpring и SAP, которые встречала в разных компаниях. В базе знаний Minerva, которую будем тестить, тоже есть обучающий модуль. На демо показывали геймификацию курсов и отчёты по эффективности — люблю такое.

А ещё в обучении всё большую роль играет UGC — когда сотрудники сами записывают разборы, делятся кейсами и примерами из работы. Такой контент помогает разбираться в задачах быстрее и точнее, потому что основан на живом опыте. А ещё его проще обновлять: если в компании что-то меняется, меняется и контент. Да и учиться у коллег куда проще, чем слушать внешних коучей.

Обучение уже давно не только про хард-скиллы. Компании начинают уделять внимание тому, как человек берёт ответственность, проявляет инициативу и вообще вкладывается в работу. В нашей команде развитие встроено в перформанс-ревью: кто-то углубляется в машинное обучение, кто-то в DevOps.

В итоге выигрывают все: сотрудники видят, куда могут расти, а компаниям проще распределять задачи.

Вывод. Люди — это всё ещё самый ценный ресурс. Важно, чтобы руководители сами участвовали в составлении планов, а не просто передавали это эйчарам.

Один из рабочих способов — встроить обсуждение роста в регулярные one-on-one-встречи: не раз в год, а по мере изменения задач. Если сотруднику дают не только курсы, но и возможность применять новые знания на реальных проектах, мотивация растёт в разы.

Помним о том, что найти специалиста на рынке гораздо дороже, чем удержать опытного сотрудника, который хочет развития внутри компании.

Гибридные подходы: не Waterfall, но и не чистый Agile

Чистый Agile в крупных компаниях — редкость, особенно там, где есть жёсткие регуляторные требования. Сейчас опытные тимлиды стараются комбинировать подходы: внутри команды процессы гибкие, но когда дело доходит до финальных этапов, подключаются конкретные правила. 

При этом Agile часто превращается в модное слово: вместо того, чтобы просто использовать здравый смысл, люди называют его Agile, а любые старые методы — Waterfall. В итоге Agile начинают применять даже там, где это не имеет смысла.

Мы в компании используем микс: для мелких релизов — спринты, канбан, но некоторые крупные этапы (например, официальное тестирование для госов) прописаны жёстко. Это помогает соблюдать все формальные требования и не терять гибкость в разработке.

Вывод. Тренд не такой уж новый, но приятно, что Agile перестают идеализировать и адаптируют практики к реальным нуждам проекта. Если вам откликается (и есть такая возможность), стоит потестировать подобный подход.

Гибрид стал нормой, но…

После пандемии многие компании ввели гибридные графики — часть времени в офисе, часть дома. Но уже к 2023–2024 годам некоторые крупные корпорации начали возвращать людей в офисы, аргументируя это падением эффективности на удалёнке.

Например, Amazon, Microsoft и Dell заставили людей чаще бывать в офисе, чтобы улучшить коммуникацию. На мой взгляд, это вопрос корпоративной культуры: где-то и удалёнка продуктивна, если все организованны, а где-то без офиса теряется так называемая синергия :) 

Я работала с абсолютно полярными мнениями: кого-то офис бесит, другим очень нужны кофейные паузы и смолтоки, чтобы не выгорать. 

Вывод. Возможно, стоит пересмотреть мнение о том, что удалёнка = меньше контроля. В 2025 году, да ещё и в айти-сфере, это уже немного моветон. 

Если удалёнка даёт сбои, дело чаще не в формате, а в нехватке нормальных инструментов и прозрачных процессов. Гибридная модель будет работать только по чётким правилам: как команда синхронизируется, где фиксируются задачи, как происходит обмен знаниями.

Руководителям стоит смотреть не на то, откуда работают люди, а на результат. Если команда выполняет задачи, держит сроки и остаётся в контексте, какая разница, сидят они в офисе или нет? Главное — найти баланс, который подходит вашим проектам.

Благополучие сотрудников

Во многих странах, в том числе и в России, растёт тренд на заботу о физическом и психологическом состоянии сотрудников. Это могут быть консультации психологов, гибкий график, дополнительные выходные. 

Крупный бизнес уже закладывает на well-being 1–2% выручки, и это не просто пиар-кампания. По результатам, продуктивность сотрудников растёт на 43%, вовлечённость может увеличиться на 88%, а уровень инновационности — в три раза.

Я не раз убеждалась в том, что такие меры действительно работают. Когда сотрудники менее перегружены, у них есть эмоциональные ресурсы, чтобы генерировать идеи и развиваться. 

Например, well-being-инициативы (например, отказ от лишних совещаний) помогают избежать таких ситуаций, когда вместо реального отдыха или работы людей загоняют на бесконечные митинги.

У нас есть отдельные спецы, которые формируют well-being-программы. А в нашей команде хотим дополнительно попробовать «дни тишины» по средам: никаких совещаний и созвонов — только личная работа над задачами. Мне кажется, эта передышка в середине недели может сильно снизить уровень стресса.

Если well-being — это не просто формальность, команда меньше выгорает и реже уходит. По данным российских исследований, компании, которые вкладываются в здоровье сотрудников, снижают текучку на 51%, а количество больничных уменьшается на 20%.

В масштабах большого бизнеса это не просто приятный бонус, а значительная экономия бюджета и более стабильная работа.

Вывод. На мой взгляд, очень полезный тренд. Хочется надеяться, что он распространится по рынку, как чай и печеньки в офисе. 

Повышенное внимание к качеству IT-образования

Айтишников по-прежнему становится больше, но найти сильных специалистов всё так же сложно. Причины разные: ускоренная цифровизация, массовый отток IT-кадров, наплыв IT-курсов. 

По словам экспертов, в 2025 году бизнес будет вкладываться в обучение внутри: запускать стажировки, сотрудничать с вузами, доучивать своих же людей. 

Мы давно сотрудничаем с университетами: берём студентов на стажировки, проводим небольшие хакатоны. Это требует ресурсов, но в перспективе даёт хардовых людей, которые уже знакомы с процессами и могут быстро влиться в работу.

Вывод. В целом уже проговорили это выше. Команда — основа проекта, поэтому от квалификации сотрудников зависит его успешность. Я продолжаю встречать очень опытных людей, которые давно в сфере, но хочется, чтобы их экспертность не снижалась со временем. Поэтому тимлидам стоит работать в этом направлении. 

В качестве итога. Все ли компании осознанно меняют процессы, а не просто следуют трендам? Вопрос дискуссионный. Часто новые подходы копируют без понимания того, под какие задачи они, вообще, создавались.

Например, AI нужен не потому, что он «всё делает сам», а потому, что команды хотят сократить рутину. Гибридная работа прижилась не везде, а только там, где действительно научились управлять без тотального контроля.

Тренды — это не универсальные решения, а ответы на конкретные вопросы. Например, что в наших процессах не работает и как это решить? Только тогда новые подходы превращаются в рабочие инструменты, а не в очередные «прогрессивные» идеи, которые мешают нормальной работе.

Надеюсь, моё исследование и скромный опыт будут полезными. Буду рада почитать ваши комментарии :)

Расскажите, что работает в ваших проектах, а что пока точно не приживётся?