Навыки работы с ИИ стали ключевыми преимуществами на рынке труда в России

Чем выше вероятность того, что профессию заменит искусственный интеллект (ИИ), тем острее в ней конкуренция за рабочие места. К такому выводу пришли аналитики онлайн–школы "Зерокодер", проанализировав HH–индекс — показатель конкуренции на рынке труда от компании HeadHunter, рассчитываемый как число активных резюме, делённое на число открытых вакансий.

Как отмечают сами авторы исследования, "ИИ усиливает давление на рынок, но не создаёт его в одиночку": эффект автоматизации на рынок труда можно оценить примерно в 18–20%. Оставшиеся 80% формируют более традиционные проблемы — структура образования, инвестиционные циклы, барьеры входа в профессию и демография.

Связанные с этим данные также обсуждались в рамках ПМЭФ–2026 на сессии "Рынок труда 2.0: диктатура ИИ, трансформация навыков и профессий". "Сбер" представил на ней итоги анализа 22 млн реальных вакансий за 2022–2026 годы: ИИ затронет 60–70% компетенций в каждой профессиональной группе. Министр труда Антон Котяков уточнил, что уже сейчас искусственный интеллект способен полностью выполнять 7,5% всех трудовых функций. А глава HeadHunter Дмитрий Сергиенков обозначил ключевой разрыв: ИИ–навыки требуются в тысячах вакансий, но лишь 2–3% соискателей вообще упоминают их в резюме.

Дизайн в зоне риска

В зоне риска, по данным "Зерокодера", находятся такие профессии, как дизайнер презентаций и продуктовый аналитик (риск быть заменённым выше 70%). За ними в "антитопе" оказались писатели, финансовые аналитики и другие "белые воротнички", чья работа заключается в анализе чисел и текстов, а также генерации идей.

Программисты пока под потенциальные сокращения не попадают, хотя внедрение ИИ в IT–процессы очень глубоко, а HH–индекс в этой сфере вырос за год на 101%. Показательный пример из мировой практики — компания Anthropic, разработчик Claude, одной из ведущих ИИ–систем в мире. По состоянию на май 2026 года более 80% кода, который попадает в производственную кодовую базу компании, написано самим Claude. При этом инженеры из штата не исчезли, но их роль сместилась: они больше не пишут код, а проверяют то, что пишет ИИ.

О подобном смещении фокуса говорят и аналитики "Зерокодера": риск автоматизации не значит, что профессия исчезнет целиком. Роли сотрудников становятся более многоуровневыми, их время дорожает, а уровень требуемых навыков растёт. Это не повод переучиваться на новые специальности, а скорее сигнал, что необходимо повышать квалификацию в своей отрасли.

И если базовый минимум уже воспринимается как нечто, что есть у соискателя по умолчанию, умение зайти на несколько уровней выше будет конкурентным преимуществом.

"Многие остановились на интерфейсе чата: зашли на сайт, спросили. Но они не знают, что можно перейти к агентам, настраивать их навыки, автоматизировать внутренние процессы, собирать собственные решения через вайб–кодинг, — говорит популяризатор ИИ, автор канала “На час раньше” Кирилл Песков. — Разница между специалистами сегодня в том, насколько глубоко они заходят и насколько смело взаимодействуют с инструментом".

По мнению Кузнецова, через 5 лет технические навыки сместятся из области "я знаю конкретные технологии" в область "я знаю принципы действия и ограничения существующих технологий". Когда скорость и объём выполняемых задач растут экспоненциально, разбираться в процессах становится менее востребовано, чем стратегически понимать поле их применения. Если раньше ИИ помогал сократить время, которое требовалось на задачу, то теперь он позволяет автоматизировать эти задачи в производственных масштабах.

Ещё в марте 2024 года Claude оперативно справлялся с задачами, на которые у человека уходило около 4 минут. Год спустя это стали задачи, на которые сотрудник потратил бы 1,5 часа. К 2026 году Claude экономит уже 12 часов работы. Если этот тренд сохранится, задачи, требующие нескольких дней, могут быть решаемыми за несколько минут уже к концу 2026 года.

За себя и за того парня

Однако повсеместная автоматизация не всегда имеет позитивный эффект. Согласно майскому опросу сервиса "Анкетолог" (1200 сотрудников российских компаний, где используют ИИ), 94% работников уже умеют распознавать нейрогенерацию в работе коллег, чаще всего в текстах, идеях и презентациях. И это порождает новую проблему: 36% респондентов отмечают, что слишком вольное использование ИИ коллегами создаёт дополнительную нагрузку на остальных в виде фактчекинга, редактуры и правок. Сэкономленные одним сотрудником часы превращаются в чужую сверхурочную работу.

82% опрошенных считают, что регулярное использование ИИ снижает критическое мышление, а 60% и вовсе видят в бесконтрольном применении нейросетей прямой путь к профессиональной деградации. К этому добавляется и репутационный риск: 83% называют отправку необработанного ИИ–ответа проявлением неуважения, а 51% уверены, что такая практика снижает профессиональный авторитет сотрудника.

Именно поэтому, по мнению Кузнецова, разговор об ИИ–компетенциях не сводится к инструментам.

Первые два, по его мнению, можно освоить самостоятельно. Третье же приходит только в процессе обучения: слепая вера нейросети обходится дороже, чем её полное игнорирование.

"Это как ветрянка"

Бизнес реагирует на новые вызовы переобучением. По данным исследования "Кибердома", в рамках которого опросили 1527 предпринимателей и топ–менеджеров, навык работы с ИИ уже занимает второе место среди корпоративных образовательных приоритетов. Его развивают 25% компаний. При найме ИИ–компетенции и вовсе выходят на второе место после умения продавать.

Песков выделяет два паттерна, которые мешают специалистам освоить ИИ по–настоящему. Оба связаны не с нехваткой курсов, а с неверной установкой.

"Первое — избыточная подготовка. Люди хотят всё выяснить заранее, подстелить соломку. Но лучше сразу нырять в практику. Готовым не станешь никогда, нужно попробовать и почувствовать. Второе — сверхинжиниринг. Попытка с первого шага построить максимально сложную систему. Это как ветрянка, которой надо переболеть, чтобы прийти к пониманию того, что реально стоит строить", — говорит он.

Песков считает, что три вещи останутся вне досягаемости нейросетей в ближайшие годы: публичность и личный бренд, креатив в разработке продукта и фанатичная экспертиза, когда специалист разбирается в чём–то настолько глубоко, что это уже не работа, а призвание.

"Всё остальное, что можно описать чек–листом и закрыть пошагово, нейросети умеют очень хорошо", — резюмирует он.

Кузнецов убеждён, что будущее — за специалистами с большой широтой знаний и пониманием основополагающих принципов в своей предметной области. Не за теми, кто знает конкретные инструменты, а за теми, кто понимает, зачем и как они работают.