Как искусственный интеллект меняет рынок труда в IT

Развитие технологий искусственного интеллекта уже начало менять спрос на рынке труда в сфере информационных технологий, а впереди нас ждут еще более существенные трансформации. Как работодателям и соискателям подготовиться к изменениям и не попасть в ловушки, которые неизбежно возникнут на этом пути, рассказывает директор по инновациям Fork-Tech Владислав Лаптев.

Новый ландшафт рынка труда

Популярная в управлении финансовыми рисками “стратегия штанги” (Barbell Strategy) Нассима Талеба предполагает, что для достижения баланса между потенциальными доходами и потерями в меняющихся рыночных условиях инвестору стоит распределять средства между инвестициями с наиболее высокими и наиболее низкими рисками, избегая средних. На российском рынке труда в сфере ИТ складывается похожая ситуация: в связи с развитием технологий искусственного интеллекта работодателям всё чаще требуются либо высококвалифицированные специалисты, либо рядовые сотрудники, занятые поддержкой и настройкой ИИ-ассистентов.

В обозримом будущем технологии искусственного интеллекта способны совершить очередную технологическую революцию, одним из следствий которой станет глубокое преобразование рынка труда. С каждым днем мы получаем всё больше подтверждений этому. Так, в недавнем исследовании A new future of work: The race to deploy AI and raise skills in Europe and beyond аналитики McKinsey Global Institute прогнозируют, что к 2030 году примерно треть человеко-часов в компаниях Европы и США могут быть автоматизированы с помощью технологий искусственного интеллекта. Среди работодателей значительно (на 17–30% по сравнению с 2022 годом) вырастет спрос на профессии, требующие высокой квалификации: в основном специалистов, объединенных моделью STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics). В отношении ИТ-специалистов CEO одного из ведущих мировых ИИ-разработчиков Anthropic Дарио Амодей высказался еще более категорично: по его мнению, совсем скоро ИИ будет писать 90% программного кода, а чуть позже — и все 100%.

Впрочем, даже не опираясь на мнения экспертов, нетрудно заметить, какую важную роль технологии искусственного интеллекта начинают играть в ИТ-сфере. ИТ-специалистами сегодня считаются не только разработчики ПО, но и гораздо более широкий пласт сотрудников, занятых в создании и развитии цифровых продуктов и сервисов: например, аналитики, исследующие клиентский опыт, или инженеры группы технической поддержки.

Практически во всех крупных компаниях сегмента B2C, например в телекоме и банках, большая доля задач первой линии поддержки пользователей переложена на интеллектуальных ассистентов — голосовых программных роботов или чат-ботов. Они способны обрабатывать большой поток типовых обращений, мгновенно получая информацию из внутренних систем и баз знаний. Это означает, что рядовых сотрудников, обученных действовать по инструкции, требуется всё меньше. Спрос остается только на специалистов, готовых отвечать на нестандартные запросы, когда для решения задачи клиента необходим сбор дополнительной информации, взаимодействие с другими подразделениями и в целом намного более широкие компетенции в продукте.

Еще один пример — оптимизация работы студии, занимающейся веб-дизайном. Если у нее есть наработанный UI Kit — набор компонентов пользовательского интерфейса, которые можно переиспользовать, — то компания может масштабироваться в несколько раз только за счет подключения интеллектуального ассистента, который будет вместо сотрудника по четкой инструкции создавать макет веб-сайта. Подобные решения уже появляются: Figma недавно выпустила бета-версию инструмента Figma Sites, который позволяет преобразовывать шаблоны дизайна в готовые сайты без необходимости писать код.

Тенденции затрагивают и команды разработки ПО. Такие массовые задачи, как написание тест-кейсов и проведение автоматизированного тестирования по готовой документации, ранее обычно поручались младшим специалистам. Сейчас технологии генеративного ИИ позволяют за пару дней реализовать то, на что рядовой сотрудник тратил несколько месяцев. Для этого специалисту уровня senior, способному действовать более комплексно и продуманно, с учетом всех методологий и подходов, достаточно будет дать соответствующие указания ИИ-модели.

Практически везде, где ИТ-специалисты уровня junior/middle занимаются решением шаблонных задач по четкому алгоритму, они могут быть заменены моделями искусственного интеллекта. Цифровой ассистент выполнит эту работу с сопоставимым качеством, намного быстрее, а главное — дешевле. Исключение составляют, пожалуй, только специфические или legacy-системы, имеющие неоцифрованную документацию, по которым обучать ИИ-модель экономически нецелесообразно.

Значит ли это, что специалисты junior/middle будут полностью вымыты с рынка труда? Безусловно, нет. Но структура этого рынка, ожидания работодателей и их требования к кандидатам сильно изменятся.

Модернизация кадровой стратегии

В сфере ИТ останутся широко востребованными, прежде всего, наиболее ценные кадры, которые определяют стратегию развития бизнеса:

• senior-специалисты,
• системные архитекторы,
• аналитики,
• продакт-оунеры,
• руководители проектов.

Это эксперты с сильно развитыми как аналитическими, так и креативными способностями, умеющие нетривиально мыслить и находить верные решения в быстро меняющихся условиях, эффективно руководить командой, отслеживать и имплементировать современные цифровые продукты в бизнес-процессы. Чтобы адаптироваться к новым условиям, им будет достаточно приобрести hard skills по моделям ИИ. Их позиции только укрепятся, и они будут подбирать себе перспективных, обучаемых коллег, обладающих таким же нестандартным подходом.

Однако при такой схеме бизнес сталкивается с новыми рисками. Во-первых, когда в компании многие процессы автоматизированы и отданы на откуп нейросетям, а акцент делается на компетенциях ключевых сотрудников, их возможный уход станет серьезной проблемой. Хантеры сейчас активны, как никогда раньше: известны случаи, когда благодаря предложению двукратного увеличения зарплат удавалось переманить целые команды. Вероятно, некоторые компании для подстраховки будут привлекать для выполнения одной функции нескольких сотрудников с высокой квалификацией. Конкуренция за таких «звезд» ужесточится, и в отдельных нишах снова случится перегрев рынка.

Очевидно, что полностью исключать вакансии младших специалистов для ИТ-компании было бы огромной ошибкой. Это вопрос преемственности. Кроме того, кому-то нужно заниматься обслуживанием нейросетей, их настройкой и контролем. Но требования к этой категории сотрудников поменяются кардинально: компаниям уже на этом уровне квалификации нужны будут более универсальные специалисты с системным мышлением, не пытающиеся ограничиться одной ролью.

Даже для того, чтобы обеспечивать деятельность моделей ИИ или использовать их как инструмента для решения рабочих задач, необходимы достаточно широкие знания и способности:

• Программист должен знать практики DevOps, обладать навыками проектирования архитектуры комплексных систем, опыт прототипирования и навыки работы с данными.
• Аналитик должен разбираться в том, что такое UML-диаграмма, технические, функциональные и нефункциональные требования.

ИИ помогает быстро и качественно реализовывать многие процессы, но без понимания фундаментальных вещей сотрудник получит пресловутое garbage in — garbage out.

Синергия образования и бизнеса

В условиях, когда искусственный интеллект берет на себя большую часть рутинных задач, решающим фактором при найме в ИТ-компанию начинающего специалиста становится его способность быстро обучаться и системно мыслить, быстро прокачивать фундаментальные навыки в разных направлениях. Вопрос в том, готова ли существующая система образования предоставить рынку такие кадры?

На практике мы видим, что большинству вчерашних студентов, пополняющих штат ИТ-компаний, нужно много времени для адаптации к работе над реальными проектами. В России, как и во всем мире, образовательные системы не успевают за…