Искусственный интеллект так и не вытеснил младших айтишников с рынка труда
Число вакансий для ИТ-специалистов в России сократилось на 20 процентов за первые 6 месяцев 2025 года по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Такие данные приводит платформа hh.ru. Сильнее всего изменения затронули младших специалистов. По данным анализа платформ hh.ru, Habr Career и SuperJob, число джуниор-вакансий упало с 637 в 2024 году до примерно 300 в 2025 году, то есть почти вдвое. Конкуренция среди начинающих разработчиков при этом выросла на 30 процентов. Найти работу таким специалистам стало сложнее, чем годом ранее.
Написанный ИИ код часто содержит серьезные ошибки и требует проверки программистами. / iStock
Эксперты частично связывают эту тенденцию с распространением инструментов на основе искусственного интеллекта. По мнению специалистов, именно простые, шаблонные задачи, которыми обычно занимаются начинающие разработчики, оказались наиболее уязвимы перед автоматизацией.
"Задачи уровня джуниор могут быть автоматизированы, - отмечает эксперт по кибербезопасности компании Angara Security Никита Новиков. - ИИ способен выполнять их быстрее и без обучения. В этом сценарии компания может взять не троих джуниоров, а одного мидла с ИИ".
В ряде компаний такая замена уже происходит. ИИ справляется с написанием стандартных фрагментов кода по образцу, генерацией однотипных запросов к базе данных, автодополнением кода, рефакторингом небольших методов и составлением технической документации.
"Все, что имеет четкий образец и не требует понимания бизнес-контекста, ИИ делает хорошо", - говорит ведущий специалист отдела исследовательских разработок компании "Стахановец" Алексей Миронов.
Практический эффект от использования ИИ в разработке, по оценке Миронова, составляет от 20 до 40 процентов прироста производительности на одного специалиста. Однако это не означает, что один инструмент полностью заменяет штатную единицу: разработчик все равно тратит время на проверку и исправление сгенерированного кода.
"Наверное, если разработка подразумевает выпуск однотипных сайтов или примитивных приложений без отклонений от шаблона, то ИИ уже справится, - считает генеральный директор системного интегратора "Айтоника" Алексей Болдырев. - Однако крупные проекты устроены иначе: требования в них противоречивы, изменчивы и полны скрытых нюансов, с которыми ИИ пока не справляется без участия человека".
Кроме того, есть целый ряд задач, где замена человека ИИ принципиально невозможна. Это касается, в частности, проектирования архитектуры сложных систем, поиска причин падения производительности в незнакомом коде, согласования требований с заказчиком, принятие ответственности за сбой или утечку данных.
Практический эффект от ИИ составляет до 40 процентов на одного ИТ-специалиста
"ИИ не способен отличить правильное техническое решение от неправильного, если нет явно прописанных правил, - поясняет Алексей Болдырев. - Без человека, который ставит правильные границы и проверяет результат, ИИ выдает красиво оформленный, но часто опасный или логически неверный код".
Пока ИИ не способен нести ответственность за принятые решения, управлять командой, разрешать конфликты и обучать - таков общий вердикт экспертов.
"ИИ - это мощный инструмент для автоматизации, но не для замены мышления, ответственности и живого человеческого взаимодействия", - резюмирует Алексей Болдырев.
По словам экспертов, не все сегодня понимают, что полностью заменять человека умным алгоритмом не стоит. Для многих ИИ является соблазнительным инструментом для того, чтобы сократить штат и оптимизировать издержки. Однако эксперты уверены, что это недальновидный и даже опасный путь. По их прогнозам, если полностью перекрыть приток джуниоров сегодня, то через несколько лет в компаниях образуется дефицит старших специалистов, понимающих специфику продукта.
"Джуниоры нужны ИТ-компании в том числе для погружения в специфику и формирования кадрового резерва", - отмечает Алексей Болдырев. Кроме того, по его словам, опытные разработчики, вынужденные постоянно проверять код, сгенерированный ИИ, быстро выгорают от рутины и уходят на поиск более интересных задач.
Эксперты сходятся во мнении, что оптимальная модель - это не сокращение команд, а перераспределение задач. Вместо того чтобы уволить треть программистов ради экономии, целесообразнее выпускать на 50 процентов больше продукта за тот же срок и с действующей командой.
ИИ пока не способен полноценно заменить человека даже на позициях начального уровня. Он закрывает шаблонные задачи, но не берет на себя ответственность, не понимает бизнес-контекста и не формирует кадровый резерв. Вместе с этим ИИ заставляет рынок меняться: компании становятся избирательнее в найме, а роль разработчика смещается от исполнителя к тому, кто управляет инструментами и отвечает за результат.
