ИИ решает в кадрах: как нейросети убирают профессии с рынка труда

Развитие генеративного искусственного интеллекта (ИИ) постепенно меняет не только требования к квалификации сотрудников, но и саму структуру рынка труда. Компании начинают выделять отдельные специальности для разработки, обучения и эксплуатации нейросетей, одновременно передавая алгоритмам часть функций существующих работников. Наиболее заметны изменения в IT, где формируются профессии, связанные с управлением ИИ-агентами, данными и безопасностью больших языковых моделей. Однако технология постепенно выходит за пределы IT-отрасли, затрагивая здравоохранение, образование, промышленность и другие направления экономики. О том, какие специальности формируются под влиянием ИИ, почему изменения по-разному затрагивают отрасли и действительно ли нейросети приведут к исчезновению привычных профессий, в материале «Ведомости. Инновации и технологии».

Новые роли

Из 50 профессий, наиболее подверженных влиянию генеративного ИИ, 16 должностей исследователи облачного провайдера Cloud.ru и Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ отнесли к новым, 22 – к трансформирующимся и 12 – к устаревающим. При этом на сектор информационно-коммуникационных технологий приходится половина всех специальностей из перечня профессий. Еще две формируются в здравоохранении, по одной – в образовании и строительстве. Исследование было основано на анализе более чем 800 000 медиа- и научных источников, экспертных интервью и изучении вакансий. Авторы проанализировали 41 000 объявлений на рекрутинговом сервисе hh.ru в Москве и 126 000 публикаций в соцсети для поиска деловых контактов LinkedIn в Сан-Франциско, Лондоне и Сингапуре. Для оценки перспектив профессий использовались восемь критериев, включая возможность автоматизации трудовых функций, новизну технологий, динамику вакансий и наличие образовательных программ.

Наиболее заметные изменения происходят в IT, где развитие нейросетей формирует спрос на специалистов практически на всех этапах работы с технологией – от создания и обучения моделей до их эксплуатации и защиты. К новым профессиям исследователи относят разработчика агентных ИИ-систем, инженера синтетических данных, специалиста по дообучению больших языковых моделей (LLM), инженера векторных баз данных и специалиста по безопасности LLM. В перечень также вошли дизайнер взаимодействия ИИ и человека, специалист по мультимодальному ИИ и инженер по оптимизации моделей.

Одновременно меняются требования к существующим IT-специальностям. В категорию трансформирующихся попали 13 профессий, включая продуктового менеджера по ИИ, архитектора инфраструктуры, консультанта по трансформации и инженера по энергоэффективности, связанных с нейросетями. При этом младший программист и специалист базовой технической поддержки, по оценке исследователей, находятся на границе перехода в категорию устаревающих профессий.

Спрос на подобные компетенции растет и на международном рынке. Согласно исследованию PwC Global AI Jobs Barometer 2026, основанному на анализе более 1 млрд вакансий, с 2019 г. количество объявлений о работе, требующих специализированных навыков в области ИИ, выросло на 69% против 9% по рынку вакансий в целом. При этом средняя премия за наличие ИИ-компетенций достигла 62% от зарплаты по сравнению с сопоставимыми позициями, где такие требования отсутствуют. Требования к навыкам в профессиях, наиболее подверженных влиянию нейросетей, меняются более чем вдвое быстрее, чем в остальных.

Достройка процессов

Впрочем, пока речь идет скорее о перераспределении обязанностей между существующими сотрудниками, чем о формировании принципиально новых специальностей, считает начальник отдела IT-разработок научно-образовательного центра ФНС и МГТУ им. Баумана Вячеслав Селезнев. По его словам, большинство профессий сохранятся, но требования к ним будут постепенно меняться. В качестве примера эксперт приводит бухгалтеров: за последние 20 лет сама профессия не исчезла, но значительная часть расчетов была автоматизирована, а требования к компетенциям специалистов расширились. Аналогичный процесс будет происходить и при внедрении генеративного ИИ, считает он.

Заместитель директора Исследовательского центра стратегического анализа технологического развития Высшей школы современных социальных наук МГУ им. Ломоносова Тимофей Воронин также полагает, что российский рынок труда находится в переходной фазе. Сейчас алгоритмы преимущественно забирают рутинные задачи у действующих сотрудников, а выделение таких функций в самостоятельные специальности, например архитектора мультиагентных систем или ИИ-аудитора, может произойти в перспективе 3–4 лет по мере усложнения технологий. При этом уже сформирован спрос на промпт-инженеров, специалистов по безопасности машинного обучения и менеджеров ИИ-продуктов, тогда как ИИ-дизайнеры лекарств и нейроархитекторы пока преимущественно востребованы в отдельных исследовательских проектах, отмечает он.

Сооснователь AI Talent Hub Павел Подкорытов, в свою очередь, не согласен с выделением IT в качестве основного направления появления новых специальностей. По его мнению, такая классификация не учитывает изменения профессиональных ролей внутри других отраслей. Например, коммерческий директор продолжит руководить подразделением, значительную часть работы которого будут выполнять ИИ-агенты, но сам руководитель при этом не станет IT-специалистом. «Меняться будут индустриальные и функциональные роли в реальных индустриях», – считает эксперт.

Наиболее востребованной новой специальностью Подкорытов называет специалиста по внедрению ИИ (forward deployed engineer). В отличие от разработчиков моделей такие сотрудники внедряют технологию непосредственно в бизнес-процессы компаний, работая совместно с бухгалтерами, финансистами, маркетологами и другими специалистами. Их задача – перераспределять операции между человеком и алгоритмами, повышая эффективность существующих подразделений. По словам Подкорытова, именно подобные специалисты сегодня особенно востребованы российскими работодателями.

За пределами IT

В других отраслях развитие генеративного ИИ пока преимущественно приводит к изменению существующих профессий, хотя формируются и новые специальности. Например, в здравоохранении выделили специалиста по ИИ-дизайну лекарственных препаратов и дизайнера медицинских аватаров, говорится в исследовании НИУ ВШЭ и Cloud.ru. Первые будут использовать нейросети для молекулярного моделирования на ранних стадиях разработки лекарств, вторые – создавать цифровые модели пациентов для обучения хирургов, телемедицины и персонализированной терапии. Одновременно к устаревающим профессиям отнесены медицинский транскрипционист и архивариус, функции которых по обработке и систематизации информации могут частично автоматизироваться.

В образовании формируется профессия дизайнера индивидуального образовательного опыта, который будет создавать персонализированные программы обучения с использованием ИИ-ассистентов и данных об успеваемости. В категорию трансформирующихся попали методист и разработчик моделей для научных исследований, а к устаревающим исследователи отнесли библиотекаря-каталогизатора.

В промышленности новых профессий в перечне не выделено, но две существующие специальности отнесены к трансформирующимся: инженер цифровых двойников и разработчик коллаборативных роботов (коботов). Одновременно в категорию устаревающих попали контролер отдела технического контроля и оператор производственной линии. В транспорте трансформируются профессии инженера цифровых двойников транспортных сетей, инженера по V2X-взаимодействию, отвечающего за обмен данными между автомобилями и инфраструктурой, и специалиста по ИИ-декарбонизации. Диспетчер по логистике и дежурный по железнодорожному переезду, напротив, отнесены к устаревающим.

Изменения происходят в финансах, энергетике и строительстве. В финансовом секторе исследователи выделили специалиста по ИИ-комплаенсу, тогда как младший кредитный аналитик и операционист по вводу платежных поручений попали в категорию устаревающих профессий. В топливно-энергетическом комплексе традиционная профессия инженера трансформируется в специалиста цифровых двойников скважин. В строительстве ожидается появление инженера по генеративному проектированию зданий и сооружений, использующего алгоритмы для поиска оптимальных архитектурных решений.

Концентрация новых профессий в IT закономерна, поскольку отрасль выступает разработчиком и основным испытательным полигоном генеративных моделей, считает Воронин. В промышленности, транспорте и энергетике внедрение ИИ сложнее из-за высоких требований к безопасности и надежности технологических процессов. Поэтому здесь алгоритмы пока преимущественно дополняют существующие инструменты инженеров, а не формируют самостоятельные профессиональные роли. Впрочем, в дальнейшем новые компетенции потребуются и в этих отраслях, соглашается Селезнев. В частности, может возникнуть спрос на специалистов по настройке автомобилей, использующих технологии ИИ, приводит пример эксперт.

Неравномерная автоматизация

При этом спрос на ИИ-компетенции в российских отраслях остается неравномерным. По данным Cloud.ru и НИУ ВШЭ, в Москве доля вакансий с такими требованиями составляет 62% в IT против 17% в зарубежной выборке, а в промышленности – 18% против 10%. Однако в здравоохранении соотношение обратное – 4% против 6%, в финансах – 4% против 7%, в транспорте и энергетике – по 2% против 3%. В строительстве показатели совпадают и составляют по 1%.

В целом проникновение ИИ-компетенций в вакансии различных отраслей помимо IT в Москве составляет около 10% против 20% в Сан-Франциско, Лондоне и Сингапуре. Различается и содержание спроса: московские работодатели преимущественно ориентируются на традиционные инструменты машинного обучения, включая Python, SQL и PyTorch, тогда как за рубежом чаще предъявляются требования к разработке ИИ-агентов и интеграции моделей с внешними сервисами. Впрочем, сравнение основано на вакансиях разных рекрутинговых площадок и само по себе не позволяет оценить степень внедрения технологии в каждой стране.

Несмотря на появление новых специальностей, распространение генеративного ИИ одновременно ставит вопрос о сокращении потребности в существующих профессиях. По прогнозу Всемирного экономического форума (WEF) Future of Jobs Report 2025, к 2030 г. глобальные структурные изменения рынка труда приведут к созданию около 170 млн рабочих мест и вытеснению 92 млн существующих. Чистый прирост, таким образом, может составить 78 млн рабочих мест. Прогноз учитывает не только развитие ИИ, но и другие технологические, экономические и демографические факторы. При этом 86% опрошенных WEF работодателей ожидают, что ИИ и технологии обработки информации изменят их бизнес к 2030 г., а около 40% допускают сокращение численности сотрудников там, где задачи могут быть автоматизированы.

Без лишних рук

Наибольшие изменения в ближайшие 3–5 лет затронут IT, финансовый сектор, телекоммуникации и ритейл, считает Воронин. В этих отраслях внедрение генеративных моделей может привести к существенному сокращению потребности в младшем персонале, занятом рутинными операциями. Одновременно новые рабочие места будут возникать в направлениях проверки сгенерированных данных, интеграции моделей в корпоративную инфраструктуру и обеспечения безопасности ИИ-систем.

Похожую тенденцию ожидает руководитель отдела развития бизнеса ПО Solar appScreener Владимир Высоцкий. По его словам, в ближайшие годы генеративный ИИ и инструменты low-code/no-code, позволяющие создавать приложения с минимальным использованием программного кода или без него, сильнее всего изменят отрасли с высокой долей интеллектуального труда. При этом основной эффект будет заключаться не столько в массовом сокращении сотрудников, сколько в изменении структуры рабочих мест и снижении зависимости компаний от дефицитных кадров.

В качестве примера Высоцкий приводит сферу безопасной разработки ПО (DevSecOps). По его оценке, годовой фонд оплаты труда команды из пяти инженеров по информационной безопасности может превышать 26 млн руб., тогда как внедрение специализированных ИИ-инструментов для поиска и устранения уязвимостей способно сократить соответствующие расходы на 20–50% в зависимости от масштабов использования. В первую очередь автоматизация затронет начинающих специалистов, выполняющих однотипные операции. Однако потребность в квалифицированных инженерах сохранится, поскольку окончательное решение по вопросам безопасности по-прежнему должен принимать человек, считает эксперт.

Базовый минимум

Впрочем, подверженность профессии автоматизации не обязательно означает ее исчезновение. По оценке Международной организации труда и польского исследовательского института NASK, опубликованной в мае 2025 г., около 25% рабочих мест в мире в той или иной степени подвержены влиянию генеративного ИИ, однако только 3,3% относятся к категории с наиболее высокой степенью потенциальной автоматизации. В странах с высоким уровнем доходов доля рабочих мест, подверженных воздействию технологии, достигает 34%, а в странах с низким уровнем доходов – 11%. Для большинства специальностей исследователи считают более вероятной трансформацию трудовых функций, а не полную замену сотрудников.

С этим согласен Подкорытов. По его мнению, даже в профессиях, которые исследователи относят к устаревающим, человек сохранит роль субъекта, принимающего решения и несущего за них ответственность. ИИ сможет взять на себя значительную часть рутинных операций, тогда как специалист будет проверять и подтверждать результаты его работы. «Я не думаю, что эти специальности исчезнут. Я думаю, что люди, адаптирующиеся в этих специальностях к новой гибридной реальности, станут на порядок более эффективными», – говорит эксперт. По его оценке, до 90% профессий, связанных с информацией, могут измениться практически до неузнаваемости. Следующим этапом станет трансформация специальностей, предполагающих взаимодействие с физическим миром, по мере развития робототехники в ближайшие 10–15 лет.

При этом владение генеративным ИИ постепенно становится базовым требованием и для сотрудников, чья работа непосредственно не связана с разработкой технологий, отмечает директор центра исследований перспективных компетенций и развития талантов ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Андрей Сельский. «Это касается самых разных сфер, даже если ваша деятельность не связана напрямую с IT», – говорит он. По словам Селезнева, преимущество на рынке труда получат прежде всего сотрудники, которые самостоятельно изучают новые инструменты и внедряют их в повседневную практику, не дожидаясь появления формальных требований со стороны работодателя.

В результате развитие генеративного ИИ может изменить рынок труда не столько за счет появления большого количества новых профессий, сколько через перестройку существующих, говорится в исследовании. Отдельные роли, связанные с разработкой и эксплуатацией нейросетей, будут выделяться в самостоятельные специальности, тогда как для большинства работников ИИ станет дополнительным инструментом выполнения привычных задач. При этом автоматизация рутинных функций способна повысить требования к начинающим специалистам, которым придется быстрее осваивать более сложную работу. Поэтому основным изменением может стать не исчезновение одних профессий и появление других, а постепенное размывание границ между ними, когда навыки работы с ИИ будут все чаще требоваться от сотрудников вне зависимости от отрасли и должности.