Прошедший год стал переломным для цифровых профессий как в России, так и за рубежом. Искусственный интеллект перестал быть приятным дополнением и превратился в базовый инструмент работы. Как будет проходить адаптация к новым технологиям, какие категории сотрудников окажутся под угрозой, а кому придется осваивать новые направления, Павел Милосердов и Лиана Расулова, эксперты рынка диджитал и IT в 
Kokoc Group, рассказали редакции Sostav.
От кодера к архитектору
Павел Милосердов, СЕО kokoc.tech и kostaff.ru, руководитель дивизиона Talents (входит в Kokoc Group):
По опыту работы с российским IT-рынком мы замечаем, как быстро растут требования работодателей к разработчикам. Ключевое изменение: исчезает четкое разделение на создателей интерфейса (frontend) и тех, кто формирует внутреннюю логику (backend). Сегодня бизнесу нужны универсалы. Кроме того, программистам все чаще приходится брать на себя настройку серверов и поддержку инфраструктуры продукта (DevOps).
Новая реальность превращает разработчика из простого кодера в архитектора-управленца, который умеет применять ИИ-инструменты, выстраивать процессы и обеспечивать устойчивость продукта. Разумеется, в обозримом будущем искусственный интеллект не заменит людей, однако радикально трансформирует формат их работы. Согласно данным McKinsey, раньше специалист тратил 70% времени на программирование и 30% на обдумывание. Сегодня эта пропорция становится зеркальной.
Многие специалисты уже сейчас работают в программах со встроенными агентами на базе LLM. Такие инструменты, как Windsurf, Cursor и GitHub Copilot, теперь не просто автоматически дополняют строки, а генерируют до 46% кода и влияют на структуру проектов. За человеком остается постановка задачи, составление грамотных запросов для нейросети (промпт-инжиниринг), контроль качества и архитектурное мышление.
Под угрозой ИИ
Самая сложная ситуация складывается у начинающих специалистов. На рынке развивается колоссальная конкуренция, потому что компании все реже открывают вакансии для новичков. Причина сугубо экономическая: согласно исследованию GitHub, использование ИИ ускоряет выполнение задач программистами на 55% и экономит бюджет бизнеса. Сотрудник среднего уровня с ИИ-помощником теперь может закрыть объем работы, для которого раньше нанимали нескольких джунов.
Тем не менее, опытным специалистам также нужно осваивать новые инструменты и модели и выбирать наиболее эффективные для решения конкретных задач. Сеньоры должны сфокусироваться на автоматизации процессов, построении инфраструктуры, тестировании и оптимизации командной работы. В технологической гонке победят разработчики, которые хорошо адаптируются к меняющейся реальности и готовы быстро взяться за решение стратегических вопросов и разработку архитектуры всех процессов.
Однако у гонки между специалистами есть и обратная сторона — возрастает риск ошибок при массовой кодогенерации.
Павел Милосердов, СЕО kokoc.tech и kostaff.ru, руководитель дивизиона Talents (входит в Kokoc Group):
Наши сотрудники сообщают об увеличении времени на проверку, рефакторинг и понимание сгенерированного кода. Иногда ИИ предлагает решение с избыточной структурой. Порой до десятков тысяч строк для одной функции. В условиях жестких дедлайнов разработчики принимают «работающий, но не идеальный» код, что ведет к накоплению технического долга, несмотря на то, что ИИ в общем сильно экономит время при генерации шаблонов, сложных запросов и базовой логики.
Человек физически не способен качественно проверять десятки тысяч строк. В связи с этим критически возрастает роль инструментов автоматической проверки кода и CI/CD — конвейера непрерывной интеграции и доставки кода, автоматизирующего тестирование и выпуск обновлений. Тестирование и ревью также приходится делегировать нейросетям. Выигрывают сеньоры, которые фокусируются на автоматизации этих процессов и построении устойчивой инфраструктуры.
Умный маркетолог
Лиана Расулова, руководитель Kokoc.Recruitment (входит в Kokoc Group):
Профессия маркетолога сейчас переживает революцию. То, что было конкурентным преимуществом в 2020, сегодня уже неинтересно рынку.
По словам эксперта, кандидаты разделились на два непримиримых лагеря. Первые ждут больших бюджетов на вирусные кампании и верят в «одну гениальную идею». Вторые уже живут в новой реальности, строят воронки продаж с помощью ИИ, автоматизируют рутину и отвечают за конечный финансовый результат.
Более 42% корпораций по всему миру системно внедряют ИИ в маркетинговые процессы. По данным отчета Semrush, уже 68% компаний отмечают улучшение возврата инвестиций (ROI) благодаря использованию ИИ в контенте и поисковой оптимизации сайта (SEO). Специалисты, игнорирующие эти инструменты, сталкиваются с долгим поиском работы, тогда как за смарт-маркетологов работодатели готовы переплачивать. Почему так происходит?
Лиана Расулова, руководитель Kokoc.Recruitment (входит в Kokoc Group):
Маркетинг стал дороже и сложнее: стоимость лида взлетела, рабочие каналы сократились, а требования к отчетности и аналитике ужесточились. Теперь любая активность, даже имиджевая, должна показывать результат в цифрах. В этой гонке выживут только самые эффективные и универсальные.
Специалисты новой волны
Последние десять лет маркетинг дробился на мелкие направления: таргетолог, SEO-специалист, email-, контент-маркетолог и другие. Однако эти времена проходят, и наступает эра специалистов широкого профиля.
По данным Boston Institute of Analytics, базовые навыки настройки таргета или контекста больше не гарантируют трудоустройства — эту рутину забирают автоматизированные платформы. Компании готовы платить только тем, кто обладает навыками сквозной аналитики и способен связать маркетинговые активности с прямыми бизнес-результатами. Выигрышной является комбинация: performance-специалист, аналитик и автоматизатор. Такие специалисты не только запускают рекламу, но и сами строят воронки, настраивают ИИ-скрипты для оптимизации ставок и быстро считают KPI.
Будет востребовано сочетание контент-стратега, креативщика и продакшен-специалиста. Пока нейросеть забирает на себя черновую работу — анализ данных и генерацию базового визуала с текстами, — человек выступает в роли арт-директора. Его главная задача теперь — не написать контент с нуля, а придумать идею, поставить точную задачу алгоритмам, оживить результат и наделить продукт уникальным голосом бренда, органично вписав его в общую стратегию.
Нужны рынку и генералисты, которые хорошо разбираются в продуктовой аналитике. Такие специалисты становятся главным мостом между привлечением трафика и разработкой. Бизнес ждет от них понимания маркетинговых воронок (user journey), навыков сложного A/B-тестирования и, самое главное, способности на основе этих данных предлагать реальные изменения в продукте, повышающие его ценность.
Трансформация профессий не означает, что теперь специалистам нужно знать все. Однако им необходимо видеть связи между областями и уметь управлять процессами на их стыке с помощью технологий.
Новый аналитик
В условиях ограниченного доступа к зарубежным решениям формируется внутренний спрос на локальные разработки. Особенно востребованы интеграторы и специалисты по практическому применению моделей. В небольших компаниях можно увидеть конвергенцию профессий: аналитик, ML-инженер и дата-инженер.
Дело в том, что роль простого аналитика как «переводчика с человеческого языка на язык структурированных запросов к базам данных (SQL)» уходит в прошлое. Теперь работу с базами данных, генерацию кода, поиск информации по проекту и документации могут выполнять агенты. Это стандартные задачи, где не требуется сложная логика и проектирование архитектуры. Однако ИИ пока слабо справляется с дизайном экспериментов и анализом A/B-тестов: только специалист может грамотно выявить причинно-следственные связи, исключить статистические погрешности и сделать правильный бизнес-вывод.
По мнению Лианы Расуловой, работодатели сейчас покупают не время, а результат и скорость его достижения. Специалисты с навыками работы с ИИ и широким набором компетенций делают работу за троих. Это становится крайне выгодной инвестицией. Тот, кто остается на позиции «я только креатив/только настройка», вынужден конкурировать не только с фрилансерами, но и с ИИ. Рынок уже изменился. Наступает время гибких и технологичных универсалов-стратегов.