ИИ в российских реалиях: роботы уже в очереди за вашим рабочим местом. Или нет?

Корпоративное исследование зафиксировало парадоксальную тенденцию: в ряде IT-специальностей наблюдается одновременное сокращение персонала и рост потребности в тех же самых специалистах.

Аналитическая компания Snowflake опросила 2050 топ-менеджеров из разных стран мира. Выяснилось, что внедрение искусственного интеллекта приводит к увольнениям, но при этом востребованность многих профессий только растет. Так, 40% респондентов признались, что автоматизация позволила им урезать штат в ИТ-подразделениях. Однако 56% опрошенных руководителей заявили, что продолжают активно набирать людей на аналогичные позиции.

В сфере софтверной разработки 26% компаний провели сокращения, но 37% организаций, напротив, расширяют команды программистов. Среди дата-аналитиков картина зеркальная — 37% опрошенных увольняли таких работников, и ровно столько же (37%) нанимают новых.

Видео от DGL.RU

В не tech-сегменте динамика выглядит более предсказуемой и менее радикальной. Исключение составляет клиентский сервис и поддержка пользователей. В опрошенных компаниях численность персонала, занятого общением с заказчиками, сократилась на 37%. При этом лишь 15% фирм увеличили штат в этом направлении. Хотя списывать всё на искусственный интеллект преждевременно — часть увольнений может объясняться переводом функций на аутсорсинг.

В производственной и логистической сферах 6% участников опроса уменьшили число сотрудников, а 13% — провели дополнительные наймы. В маркетинговых отделах 16% компаний расставались с людьми, а 12% — искали новых специалистов.

Сопоставлять динамику роста и сокращения конкретных должностей не совсем корректно. Барис Гюльтекин, занимающий пост вице-президента Snowflake по направлению искусственного интеллекта, в беседе с ZDNET пояснил: сейчас мы наблюдаем трансформацию рабочих процессов, а не механическое увеличение или уменьшение штата.

По его словам, искусственный интеллект автоматизирует шаблонные операции, которые прежде выполнялись вручную. Параллельно возникают принципиально новые функции: внедрение ИИ-решений, администрирование, работа с данными, обеспечение безопасности и мониторинг эффективности. Гюльтекин подчеркивает, что картина не сводится к простому сокращению или расширению штата. Компании перепроектируют свои бизнес-процессы, интегрируя в них новые сценарии работы с ИИ.

Эволюция, а не исчезновение

Участникам опроса задали вопрос: привело ли появление генеративного ИИ к созданию новых позиций, упразднению старых или к обоим сценариям сразу? Распределение ответов выглядит следующим образом: 42% заявили, что генеративный ИИ способствовал появлению дополнительных вакансий. 11% сообщили о сокращении рабочих мест. Еще 35% отметили, что имели место и создания, и упразднения. Оставшиеся 13% не заметили никакого влияния на занятость.

В совокупности 77% респондентов подтвердили факт появления новых рабочих мест, независимо от того, сопровождался ли этот процесс увольнениями. Гюльтекин интерпретирует это как свидетельство эволюционного процесса, а не тотальной ликвидации должностей.

Он пояснил, что переход от экспериментов к реальному внедрению ИИ кардинально меняет запрос на компетенции. Пилотный проект и масштабирование ИИ в масштабах предприятия — принципиально разные задачи. Для второго требуются надежная инфраструктура данных, понятные модели управления, техническая экспертиза и специалисты, способные отслеживать, оценивать и улучшать работу моделей в динамике.

Исследование показало, что 35% организаций называют дефицит квалифицированных кадров главным тормозом на пути успешного внедрения ИИ. Гюльтекин видит в этом четкий сигнал: проблема не столько в самой технологии, сколько в отсутствии экспертизы для ее грамотного применения. По мере усложнения сценариев использования ИИ потребность в контроле только нарастает. Необходим кто-то, кто будет отвечать за качество данных, управление рисками и этичное функционирование систем. Таким образом, ИИ не устраняет потребность в человеке, но кардинально меняет набор требуемых знаний.

Рост востребованности высококвалифицированных кадров

По мнению Гюльтекина, текущая ситуация с вытеснением ИИ работников из технологической сферы гораздо сложнее упрощенных представлений. Исторически крупные технологические прорывы скорее трансформируют структуру занятости, нежели уничтожают рабочие места в целом. То же самое происходит сейчас с генеративным и агентным ИИ. Автоматизации подвергаются профессии, связанные с выполнением узких конкретных задач. Одновременно взлетает спрос на экспертов в области управления ИИ, кибербезопасности, анализа данных и управления данными.

Более того, чем глубже компания погружена в тематику ИИ, тем вероятнее рост числа вакансий. Гюльтекин подчеркивает, что организации, активно внедряющие технологии, значительно чаще сообщают о позитивном влиянии на занятость. Это важный маркер, указывающий не на шоковые сокращения, а на переток специалистов в более стратегические, технические и связанные с ИИ роли.

Помимо прочего, исследование Snowflake затрагивало ключевые бизнес- и технические препятствия при разработке и внедрении агентного ИИ. Среди основных проблем респонденты назвали сложности совместимости (42%), нестыковку с унаследованными системами (39%), обеспечение обработки информации в реальном времени для принятия решений (42), сокращение рабочих мест (29), необходимость человеческого контроля и предотвращения несанкционированных действий агентов (29), а также опасения по поводу хранения и использования корпоративных данных (29).

А что в России?

Пока глобальное исследование Snowflake рисует картину трансформации рынка труда в мире, российские реалии вносят свои коррективы. Цифры в 42% компаний, создающих новые рабочие места благодаря ИИ, в России выглядят иначе, но тренд прослеживается тот же — технологии меняют спрос на специалистов. Информацию нужно искать в интернете.

Глобальные цифры и российская проекция

Мировое исследование Snowflake показало, что 42% компаний создают новые рабочие места благодаря генеративному ИИ, а 77% респондентов в целом сообщили о появлении новых вакансий. В России прямой аналогии этого опроса не проводилось, но локальные данные подтверждают схожую динамику. Крупнейшие работодатели — «Ростелеком», «Северсталь», «Ростех» и «Сбер» — заявляют об отсутствии прямого влияния ИИ на планы по количественному найму в 2026 году. «Ростех» сохраняет планы по дополнительному набору примерно 160 000 специалистов до 2028 года. Это значит, что массовых увольнений из-за ИИ в России не ожидается, но структура спроса меняется.

Кого ищут работодатели в России

Спрос смещается в сторону высококвалифицированных специалистов, напрямую связанных с разработкой и внедрением ИИ. Российские компании активно ищут AI-инженеров, специалистов по внедрению ИИ, промпт-инженеров, экспертов по качеству и безопасности ИИ. В «Сбере» дополнительно востребованы Deep Learning Engineers для оптимизации моделей, NLP Engineers для разработки лингвистических моделей и ML Ops для автоматизации цикла обучения. При этом бизнес отмечает катастрофический дефицит таких кадров: по данным HR-специалистов, из четырех откликнувшихся кандидатов требованиям соответствует только один.

Навыки работы с ИИ становятся массовым требованием

Исследование hh.ru показало, что за первый квартал 2026 года работодатели разместили более 16,5 тысячи вакансий, где упоминаются навыки работы с нейросетями. По сравнению с прошлым годом количество таких предложений выросло в 2,7 раза. Спрос на ИИ-компетенции активно выходит за рамки IT-сектора: они требуются клиентским менеджерам, интернет-маркетологам, финансовым аналитикам, контент-менеджерам, дизайнерам и даже специалистам контактных центров. Навыки работы с ИИ перестали быть дополнительным преимуществом и превращаются в универсальную компетенцию для широкого круга профессий.

Кто в зоне риска

Эксперты предупреждают о возможной структурной безработице в отдельных отраслях. Наиболее уязвимы секторы, активно внедряющие ИИ: доставка, маркетплейсы и логистика, ритейл, банки и финансы, грузоперевозки. Под сокращение попадают операции по обработке информации, приведению ее к шаблонному виду, поддержанию простой коммуникации, наполнению баз данных и созданию служебных текстов. В этих сферах темпы найма и рост зарплат существенно замедлятся. При этом дефицит кадров в инженерных и технических специальностях, а также в медицине никуда не исчез.

Как бизнес перестраивает работу

Российские компании переходят от экспериментов с ИИ к промышленному внедрению. Это требует не только новых специалистов, но и перестройки процессов. В X5 Group нейросети позволяют сдерживать рост численности персонала при масштабировании бизнеса, поэтому фокус смещается с массового найма на точечный. В МТС ИИ помогает оптимизировать скорость работы сотрудников, а не сокращать штат. Крупные игроки уже тестируют «бесконтактный наём», когда цифровой рекрутер самостоятельно находит кандидата и проводит интервью, повышая качество отбора до 85%.

Смартфон Samsung Galaxy S26 получил крутые фишки ИИ: старые флагманы теперь никому не нужны