ИИ-бум создает кадровый голод в российском IT

Сегодня 84% разработчиков используют нейросети, делегируя им до 40% написания кода. Один опытный инженер с помощью ИИ-ассистентов замещает труд двух-трех новичков, что позволяет бизнесу экономить до полутора годовых окладов на каждой junior-позиции. Однако рост производительности на отдельных этапах не ускоряет выпуск продуктов на рынок. Основным препятствием стала верификация сгенерированного контента: senior-специалисты тратят до 70% рабочего времени на исправление ошибок и проверку кода, который часто оказывается низкого качества.

Активное внедрение генеративных технологий привело к росту churn rate — объемов кода, требующего переработки вскоре после написания. Компании накапливают технический долг быстрее, чем при ручном программировании. Ситуация усугубляется сокращением притока молодых кадров: с 2020 по 2026 год доля junior-разработчиков в структуре команд упала с 40% до 30%. Андрей Толстов из Axenix предупреждает, что без системного обучения новичков сложные цифровые системы превратятся в «черные ящики», которыми некому будет управлять.

Эксперты предлагают не отказываться от найма молодежи, а менять профиль подготовки. Часть кадрового дефицита можно закрыть за счет системных аналитиков с пятилетним стажем: ИИ снижает порог входа в архитектурные задачи, позволяя им быстрее переквалифицироваться в технических архитекторов. В текущих условиях выживут компании, которые научатся сочетать автоматизацию с сохранением преемственности поколений, а не просто замещать людей алгоритмами.