Каждая технологическая революция меняет структуру рынка труда. Но развитие генеративного ИИ создало новый, менее очевидный вызов — разрыв между поколениями работников (generative-gap). Сегодня, когда нейросети берут на себя рутинные задачи, исчезает пространство, где раньше учились и росли начинающие специалисты. Что это значит для будущего рынка труда и как адаптироваться к этим изменениям, рассказывает управляющий партнер креативного агентства Multiways Петр Доронин
Искусственный интеллект не просто автоматизирует рутинные задачи — он драматически меняет стартовые условия для молодых специалистов. Раньше пришедшие в компанию джуниоры писали первые черновики, собирали аналитику, делали рутинные презентации — это была своего рода «песочница» для отработки навыков, понимания процессов и встраивания в профессию. Задачи ставили более опытные специалисты, которые таким образом освобождали свой ресурс для сложной и творческой работы. Сегодня же подобные задачи быстрее и дешевле выполняют ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot и другие инструменты. В результате джуниор-уровень как карьерная ступень размывается, а точкой входа на рынок становится уже мидл-позиция. Это разрушает привычную карьерную лестницу и создает новый тип неравенства — generative-gap. По данным PwC, в 2024 году спрос на специалистов начального уровня в IT, дизайне и аналитике сократился на 26, 23 и 14% соответственно — именно в тех сферах, где ИИ быстрее всего забрал простые задачи.
ИИ становится «удлиненной рукой» для мидл- и сеньор-специалистов. У них есть опыт, насмотренность, им легче интерпретировать результаты работы ИИ и встраивать их в рабочие процессы. HubSpot отмечает, что 48% маркетологов уже используют ИИ для генерации первых версий контента — ту самую работу, которая раньше доверялась стажерам.
Это усиливает разрыв: опытные растут еще быстрее, а у начинающих нет задач для практики. Проблема усугубляется тем, что старшие специалисты и без того перегружены: на менторство и сопровождение новичков у них просто нет времени, ведь почти каждый второй сотрудник в России испытывает выгорание.
Карьера становится элитарной
Компании все чаще ищут «универсальных бойцов» в своем направлении — людей, которые и пишут, и презентуют, и работают с ИИ, и разбираются в бизнес-процессах. Сегодняшние вакансии описывают гибридных специалистов, способных не только генерировать идеи, но и тут же реализовывать их с помощью нейросетей, без долгих брифов и многоуровневых команд. Это экономит бюджеты и ускоряет цикл разработки. Имеющиеся сегодня на рынке опытные специалисты смогут быстро освоить работу с ИИ и адаптироваться под ожидания рынка, но как наращивать число таких профессионалов? Джуниоры уже значительно меньше выполняют мелкие задачи, на которых росли предыдущие поколения.
По оценкам Goldman Sachs, более 300 млн работников по всему миру в ближайшие годы столкнутся с необходимостью переквалификации. И если раньше горизонт входа в новую профессию был постепенным, то теперь он все чаще начинается с требований к готовой экспертизе: наличию опыта в конкретной области, а также владению промпт-инжинирингом, знанию бизнес-логики. Такой сдвиг делает карьеру элитарной. Если точка входа смещается сразу на уровень опытного сотрудника, это становится серьезным барьером для молодежи, карьерных смен и освоения новых профессий. Мы получаем систему с замкнутым контуром: внутри — специалисты, которых усиливает ИИ и которые продолжают расти, снаружи — те, кому крайне сложно войти в профессию.
Что будет через пять лет
Проблема не в ИИ как таковом, а в разрушении механизмов выращивания специалистов. Джуниоры раньше выполняли работу на вырост — задачи, которые требовали внимания, усидчивости, желания разобраться, но не глубоких знаний. Это был важный этап, позволявший понять базовые процессы и научиться работать в команде. Сейчас такие задачи либо исчезают, либо автоматизируются. В результате мидл-специалисты просто не появляются, потому что негде пройти путь от ученика к самостоятельному профессионалу.
Компании, естественно, инвестируют в опытных сотрудников — они приносят наибольшую отдачу. Но чтобы через несколько лет в компании появился новый сильный специалист, сегодня нужно дать шанс новичку. ИИ значительно сузил кадровую воронку. И если не найти новую «песочницу» для практики, пусть через стажировки, проектные школы, симуляции, нас ждет системный провал. По статистике, опытный диджитал-специалист работает в одной компании не более трех с половиной лет, а значит, организациям нужно не только удерживать сильных, но и стабильно выращивать новых.
Решением может стать переосмысление подготовки специалистов. Возможно, осваивать инструменты ИИ нужно уже в школе — не факультативно, а на уровне базового навыка, такого же, как работа с текстом или интернетом. Университеты должны не просто давать теорию, а активно внедрять ИИ в учебный процесс: использовать его в преподавании, делать частью проектной деятельности, развивать цифровую инфраструктуру. Абитуриентам стоит выбирать вузы не столько по названию специальности, а по тому, насколько они готовят студентов к реальной практике.
Чтобы компенсировать исчезновение «входного уровня», молодой специалист должен искать какую-то практику, максимально приближенную к рабочим условиям. Поэтому будущим сотрудникам нужно не только готовиться к работе с технологиями, но и осваивать новые стратегические навыки: работать в командах, презентовать идеи, ориентироваться в бизнесе.
Самая уязвимая группа — не школьники, которые через несколько лет выйдут на адаптировавшийся к новым реалиям рынок уже с привычкой использовать ИИ как соцсети. В зоне риска те, кто выпускается сейчас или выпустился недавно. Им необходимо проявлять больше инициативы: искать интенсивы, краткосрочные программы, переквалификационные курсы, которые позволят перескочить исчезающую ступень джуниора. Бизнесу важно включиться в этот процесс: открывать кафедры, внедрять практику в вузы, развивать треки внутри компаний. Иначе рынок получит кадровый обрыв: специалистов в среднем звене будет не хватать, нагрузка на оставшихся вырастет, а сама система станет негибкой и уязвимой.
Искусственный интеллект не просто автоматизирует рутинные задачи — он драматически меняет стартовые условия для молодых специалистов. Раньше пришедшие в компанию джуниоры писали первые черновики, собирали аналитику, делали рутинные презентации — это была своего рода «песочница» для отработки навыков, понимания процессов и встраивания в профессию. Задачи ставили более опытные специалисты, которые таким образом освобождали свой ресурс для сложной и творческой работы. Сегодня же подобные задачи быстрее и дешевле выполняют ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot и другие инструменты. В результате джуниор-уровень как карьерная ступень размывается, а точкой входа на рынок становится уже мидл-позиция. Это разрушает привычную карьерную лестницу и создает новый тип неравенства — generative-gap. По данным PwC, в 2024 году спрос на специалистов начального уровня в IT, дизайне и аналитике сократился на 26, 23 и 14% соответственно — именно в тех сферах, где ИИ быстрее всего забрал простые задачи.
ИИ становится «удлиненной рукой» для мидл- и сеньор-специалистов. У них есть опыт, насмотренность, им легче интерпретировать результаты работы ИИ и встраивать их в рабочие процессы. HubSpot отмечает, что 48% маркетологов уже используют ИИ для генерации первых версий контента — ту самую работу, которая раньше доверялась стажерам.
Это усиливает разрыв: опытные растут еще быстрее, а у начинающих нет задач для практики. Проблема усугубляется тем, что старшие специалисты и без того перегружены: на менторство и сопровождение новичков у них просто нет времени, ведь почти каждый второй сотрудник в России испытывает выгорание.
Карьера становится элитарной
Компании все чаще ищут «универсальных бойцов» в своем направлении — людей, которые и пишут, и презентуют, и работают с ИИ, и разбираются в бизнес-процессах. Сегодняшние вакансии описывают гибридных специалистов, способных не только генерировать идеи, но и тут же реализовывать их с помощью нейросетей, без долгих брифов и многоуровневых команд. Это экономит бюджеты и ускоряет цикл разработки. Имеющиеся сегодня на рынке опытные специалисты смогут быстро освоить работу с ИИ и адаптироваться под ожидания рынка, но как наращивать число таких профессионалов? Джуниоры уже значительно меньше выполняют мелкие задачи, на которых росли предыдущие поколения.
По оценкам Goldman Sachs, более 300 млн работников по всему миру в ближайшие годы столкнутся с необходимостью переквалификации. И если раньше горизонт входа в новую профессию был постепенным, то теперь он все чаще начинается с требований к готовой экспертизе: наличию опыта в конкретной области, а также владению промпт-инжинирингом, знанию бизнес-логики. Такой сдвиг делает карьеру элитарной. Если точка входа смещается сразу на уровень опытного сотрудника, это становится серьезным барьером для молодежи, карьерных смен и освоения новых профессий. Мы получаем систему с замкнутым контуром: внутри — специалисты, которых усиливает ИИ и которые продолжают расти, снаружи — те, кому крайне сложно войти в профессию.
Что будет через пять лет
Проблема не в ИИ как таковом, а в разрушении механизмов выращивания специалистов. Джуниоры раньше выполняли работу на вырост — задачи, которые требовали внимания, усидчивости, желания разобраться, но не глубоких знаний. Это был важный этап, позволявший понять базовые процессы и научиться работать в команде. Сейчас такие задачи либо исчезают, либо автоматизируются. В результате мидл-специалисты просто не появляются, потому что негде пройти путь от ученика к самостоятельному профессионалу.
Компании, естественно, инвестируют в опытных сотрудников — они приносят наибольшую отдачу. Но чтобы через несколько лет в компании появился новый сильный специалист, сегодня нужно дать шанс новичку. ИИ значительно сузил кадровую воронку. И если не найти новую «песочницу» для практики, пусть через стажировки, проектные школы, симуляции, нас ждет системный провал. По статистике, опытный диджитал-специалист работает в одной компании не более трех с половиной лет, а значит, организациям нужно не только удерживать сильных, но и стабильно выращивать новых.
Решением может стать переосмысление подготовки специалистов. Возможно, осваивать инструменты ИИ нужно уже в школе — не факультативно, а на уровне базового навыка, такого же, как работа с текстом или интернетом. Университеты должны не просто давать теорию, а активно внедрять ИИ в учебный процесс: использовать его в преподавании, делать частью проектной деятельности, развивать цифровую инфраструктуру. Абитуриентам стоит выбирать вузы не столько по названию специальности, а по тому, насколько они готовят студентов к реальной практике.
Чтобы компенсировать исчезновение «входного уровня», молодой специалист должен искать какую-то практику, максимально приближенную к рабочим условиям. Поэтому будущим сотрудникам нужно не только готовиться к работе с технологиями, но и осваивать новые стратегические навыки: работать в командах, презентовать идеи, ориентироваться в бизнесе.
Самая уязвимая группа — не школьники, которые через несколько лет выйдут на адаптировавшийся к новым реалиям рынок уже с привычкой использовать ИИ как соцсети. В зоне риска те, кто выпускается сейчас или выпустился недавно. Им необходимо проявлять больше инициативы: искать интенсивы, краткосрочные программы, переквалификационные курсы, которые позволят перескочить исчезающую ступень джуниора. Бизнесу важно включиться в этот процесс: открывать кафедры, внедрять практику в вузы, развивать треки внутри компаний. Иначе рынок получит кадровый обрыв: специалистов в среднем звене будет не хватать, нагрузка на оставшихся вырастет, а сама система станет негибкой и уязвимой.
