ИИ делает рынку труда серьезный рефакторинг. По прогнозу Всемирного экономического форума, к 2030 году нейросети создадут 11 млн новых рабочих мест, но в результате автоматизации могут исчезнуть 9 млн.
За этой статистикой — конкретные профессии, некоторые из них уйдут в прошлое, другие трансформируются, а третьи — только зарождаются. Что касается программистов, то ИИ не заменит их, но потребует новых навыков. Компаниям все больше нужны специалисты на стыке дисциплин: те, кто умеет говорить и с бизнесом, и с нейросетью, и с киберпреступником одновременно.
Разбираемся с экспертами ГК Softline, кто останется востребованным в ближайшие пять лет и почему «белый хакер» — это уже не сленг, а официальная должность.
Три тренда, которые пересобирают рынок
Отчет ВЭФ выделяет три драйвера трансформации: робототехника и автоматизация, энерготехнологии, ИИ и большие данные. Ассоциация Финтех добавляет свой слой — «слияние машины и человека». Звучит как сай-фай, но это уже реальность: генеративный ИИ меняет поиск информации, ИИ-агенты автономно принимают решения, ИИ-аватары неотличимы от людей, нейроинтерфейсы выходят из лабораторий.
ГК Softline отмечает ключевой сдвиг: ИИ больше не инструмент, он становится основой бизнес-моделей. А значит, появляются профессии, которых пять лет назад не существовало в природе: промпт-инженеры, архитекторы ИИ-агентов, специалисты по этике нейросетей.
Но оптимизма пока меньше, чем скепсиса. Только 31% респондентов Стэнфордского университета верят, что ИИ положительно повлияет на занятость. Остальные ждут автоматизации, сокращений и переучивания.
Четыре профессии, которые ИИ не заменит
Второй ключевой тренд, по данным Ассоциации Финтех, — борьба с новым поколением киберугроз. ИИ генерит фишинг, дипфейки, автоматизированные атаки — и старые методы защиты уже не работают.
Специалисты Softline выделяют четыре специальности, которые будут только дорожать в ближайшие годы.
DevSecOps-инженер: безопасная разработка на конвейере
DevSecOps — это философия, при которой безопасность вшита в каждый этап разработки, а не прикручена прикручена наспех перед релизом. Раньше ИБ-специалисты приходили в конце: находили уязвимости, срывали сроки, бесили разработчиков. Теперь безопасность живет внутри CI/CD-конвейера.
Рынок безопасной разработки растет взрывными темпами. После ухода иностранных вендоров и взрывного числа кибератак отечественный сегмент к 2027 году достигнет 17,75 млрд рублей — это прогноз Центра стратегических разработок, и он осторожный. Доклад ЦСР «Северо-Запад» и Positive Technologies прямо говорит: DevSecOps-специалисты войдут в пятерку самых востребованных профессий в ИБ.
Чем занимаются:
- проектируют безопасную архитектуру приложений и контролирует ее соблюдение;
- внедряют стандарты безопасного кода и лучшие практики;
- строят CI/CD-конвейеры с автоматизированной проверкой безопасности;
- ведут базу знаний и обучает команды разработки;
- работают с проектной документацией и регламентами.
Деньги. Junior стартует от 100 тыс. рублей, middle и senior в крупных компаниях получают 180–500+ тыс. рублей. Специалисты Softline, которые выстраивают процессы безопасной разработки у корпоративных заказчиков, подтверждают: дефицит кадров огромный, зарплаты растут быстрее, чем рынок успевает готовить специалистов.
Где учиться. Программа профессиональной переподготовки «Специалист DevSecOps» в Академии Softline. Фокус — на практических навыках: ревью безопасности архитектуры, тестирование, управление уязвимостями.
MLSecOps: защитник нейросетей — профессия, которой еще нет в учебниках
MLSecOps — самая свежая специальность в этом списке. Если DevSecOps защищает обычный код, то MLSecOps защищает модели машинного обучения. Это принципиально другой фронт: атаки на ML-модели (отравление данных, adversarial-атаки, утечка обучающих выборок) требуют совершенно иных инструментов, чем классическая ИБ.
Спрос на таких специалистов в России, по данным за 2024 год, вырос в 5,5 раза. Пока их в основном хантят топовые корпорации — банки, страховые, промышленные холдинги, крупные IT-компании. Но, как отмечают эксперты Softline по ИБ, уже в ближайшие два года MLSecOps-инженеры понадобятся компаниям среднего уровня, поскольку без защиты ML-моделей бизнес начнет нести прямые убытки.
Чем занимаются:
- оценивают риски и строит стратегию защиты ML-моделей;
- обеспечивают безопасный жизненный цикл модели — от разработки до эксплуатации;
- проектируют защищенную среду для обучения моделей;
- внедряют меры защиты данных и самих моделей;
- мониторят угрозы в ML-системах и автоматизируют реакцию на инциденты;
- тестируют модели на проникновение;
- обеспечивают соответствие корпоративным стандартам и требованиям регуляторов.
Деньги. MLSecOps-инженеры — штучный товар. Зарплаты обсуждаются индивидуально, вилка стартует от 250–300 тыс. рублей и может уходить значительно выше.
Где учиться. Вузы пока не успевают за рынком, поэтому полноценных программ нет. У Академии Softline есть корпоративная программа «Основы MLSecOps. Обеспечение безопасности систем машинного обучения». На курсе узнать можно про нормативное регулирование, безопасный жизненный цикл ML-моделей, методы защиты от атак по методологии OWASP TOP-10, реагирование на инциденты и отказоустойчивость систем.
Pentester: «белый хакер» с официальной зарплатой
Пентестер — это легальный взломщик. Он использует те же инструменты, что и киберпреступники, но с противоположной целью: найти уязвимости до того, как их найдут злоумышленники. Команда ИБ-специалистов Softline регулярно привлекает пентестеров для аудита корпоративных систем, и каждый такой аудит спасает бизнес от потенциальных убытков на миллионы.
Пентестеры бывают внутренними (в штате) и внешними (на аутсорсе). Компании нанимают их, чтобы проверить реальную устойчивость сетей, приложений и инфраструктуры. Это не формальность — это единственный способ узнать, сколько минут продержится ваша защита против целевой атаки.
Чем занимаются:
- ищут слабые места в защите систем;
- моделируют реальные сценарии взлома;
- готовят отчеты об уязвимостях и рекомендации по их закрытию;
- строят план усиления защиты;
- проводят тренинги для сотрудников.
Деньги. В регионах старт от 70 тыс. рублей, в Москве и у опытных специалистов — 150–300+ тыс. рублей.
Где учиться. Курс «Пентестер: этичный хакинг и анализ систем безопасности» в Академии Softline дает прикладные навыки: инструменты «белых хакеров», методы атак на корпоративные сети, основы программирования и эксплуатации уязвимостей, актуальная картина угроз.
AI Developer: тот, кто строит нейросети
AI Developer — это архитектор и строитель ИИ-решений одновременно. Он проектирует, обучает и внедряет модели машинного обучения, которые оптимизируют бизнес-процессы, прогнозируют результаты, анализируют большие данные. Это одна из самых высокооплачиваемых и быстрорастущих специальностей на рынке.
Чем занимаются:
- создают и обучают ML-модели, оптимизируют их работу;
- собирают, чистят и интерпретируют большие данные для обучения;
- внедряют модели в продакшн и поддерживают их работу.
Деньги. В ИИ-разработке больше десятка узких специализаций. Чем ближе к безопасности, hardware или фундаментальным исследованиям — тем выше порог входа и зарплата.
Где учиться. В Академии Softline — три программы с упором на практику:
- «Машинное обучение на Python в реальных проектах» — бизнес-применение ML через командные проекты.
- «Разработка систем искусственного интеллекта на Python» — создание ИИ-систем с использованием современных библиотек.
- «Глубокое обучение и нейросети в действии на PyTorch и Python» — разработка и оптимизация нейросетевых моделей.
Что будет с программистами: конец или рефакторинг?
Самый горячий спор в ИТ-сообществе: заменит ли ИИ программистов? CEO NVIDIA Дженсен Хуанг однажды заявил, что детей не нужно учить программированию — мол, языком программирования станет человеческий язык. Разработчики Softline относятся к этому скептически: ИИ отлично генерит код, но не понимает бизнес-логику, контекст и стратегические цели.
Тим О’Рейли, основатель O’Reilly Media и идеолог концепции «веб 2.0», добавляет: «Это не конец программирования. Это конец программирования, каким мы его знаем сегодня». По его словам, каждый технологический скачок — от машинного кода до высокоуровневых языков, от веба до облачных API — не уничтожал профессию, а трансформировал ее, создавая больше возможностей.
Старший аналитик Gartner Филип Уолш сказал: «ИИ изменит будущую роль инженеров-программистов, но человеческий опыт и творческий подход всегда будут важны для создания сложного инновационного программного обеспечения». Он считает, что развитие ИИ, напротив, потребует еще больше квалифицированных специалистов, чтобы удовлетворить растущий спрос на разработку ПО на базе ИИ.
Вывод однозначен: ИИ не вытеснит программистов, но изменит их роль. Рутинный код будет писать нейросеть, а человек займется архитектурой, бизнес-логикой и стратегией. Более того — ИИ сам нуждается в программистах: кто-то должен его создавать, обучать, защищать и интегрировать.
Какие языки останутся в топе? По данным Stack Overflow, пятерка лидеров: JavaScript, SQL, HTML/CSS, Python, TypeScript. Далее — Java, C#, C++, PHP, C, Go, PowerShell, Rust, Kotlin. Python, ожидаемо, на волне ИИ-бума только укрепляет позиции.
Пять навыков, которые будут продавать вас дороже всего
Технологический сектор остается лидером по созданию новых рабочих мест. Согласно отчету ВЭФ, половина работодателей планирует переориентировать бизнес под ИИ, две трети хотят нанимать сотрудников с соответствующими навыками. Но 40% компаний ожидают сокращений на позициях, которые можно автоматизировать.
Эксперты Softline указывают на эту двойственность: с одной стороны — взрывной спрос на AI-инженеров и специалистов по ИБ, с другой — сжатие штатов на рутинных позициях.
В топ-5 самых востребованных навыков на ближайшие пять лет войдут:
- ИИ и большие данные;
- кибербезопасность;
- технологическая грамотность;
- креативное мышление;
- гибкость и адаптивность.
В ГК Softline обращают внимание: три из пяти напрямую связаны с технологиями. И два — с человеческими качествами. Технологии без людей не работают, а люди без технологий проигрывают.
Что в итоге
ИИ не стирает профессии с рынка, он их трансформирует. Программист без понимания бизнес-логики, DevSecOps-инженер без знания новых векторов атак, AI-разработчик без регулярного обновления навыков — все они теряют конкурентоспособность.
Проектные команды Softline, которые внедряют ИИ-решения в крупных компаниях, фиксируют один и тот же паттерн: выигрывают не те, кто знает больше инструментов, а те, кто умеет быстро менять их набор. Рынок труда 2030 года будет именно таким: требующим не глубины, а скорости адаптации.
Комментарии