Рынок IT просел, но не для всех: кто будет востребован в 2027

IT-рынок в кризисе – это не новость. Но одни специалисты не могут найти работу годами, а за другими идет настоящая охота.

Я руковожу подбором IT-специалистов для крупных клиентов из разных отраслей. Разберу, какие стеки и роли пользуются спросом, а также зачем компании даже в кризис вкладываются в ИИ – и как под это перестроиться.

С конца 2024 года ключевая ставка ЦБ больше полугода держалась на отметке 21%. Это означает, что бигтех-компания может привлечь деньги, скажем, под 27%. Какова должна быть эффективность проекта, чтобы покрыть стоимость кредита и сохранить рентабельность? 50%? Таких просто нет.

Бигтехи стали массово отказываться от проектов развития. Проживем мы без новой ERP-системы? Конечно, жили же до этого. Бизнес фокусируется на проектах с очень понятным треком и сильным эффектом.

2026-й, скорее всего, будет архи-тяжелым, кардинальных изменений не произойдет. Восстановление начнется не раньше 2027 года. Все упирается в ставку: бизнес ждет, когда она опустится ниже 10% и будет около 7–8% – тогда будет новый виток роста.

Сеньор – это результат завтра, а джун – это инвестиция, которую сейчас могут позволить себе далеко не все. Когда проект «горит» и пришло руководство со словами «Завтра надо внедрить систему», джуна привлекать нет смысла. Нужен сильный специалист, чтобы быстро все закодить, желательно без ошибок, и выпустить.

Сеньор может грамотно написать промпт для ИИ. Все хотят загрузить ТЗ в модель и получить на выходе качественный код. Но кто это ТЗ сформулирует? По сути, это компетенция сеньора: декомпозировать задачу, выбрать подход и задать все нужные вводные. Джун или слабый миддл с этим просто не справится.

Сеньор погружен в конкретную отрасль. У нас был крупный заказчик, которому нужно было внедрить лизинговый конвейер. За полтора месяца мы собрали команду из 16 человек с лизинговым опытом на нужных стеках. Они были крайне довольны, потому что когда твой разработчик или аналитик понимает твой бизнес, он знает, какой эффект надо получить от системы. А джуны или мидлы еще не накопили такой экспертизы.

Есть роли, которые нужны везде и всегда:

Стек может быть разным, зависит от отрасли. Например, в финтехе превалирует Java-разработка. Также популярны .NET, Go. Два года назад на фоне импортозамещения резко вырос спрос на 1С – в какой-то момент такие разработчики стоили даже дороже Java-специалистов.

Одним словом, даже при общем спаде рынок не стоит на месте: технологии меняются, законодательство меняется. Один цифровой рубль чего стоит – это доработки инфраструктуры, которые нужно кому-то реализовывать. Поэтому спрос на базовые IT-роли сохранится, просто не в таком объеме, как раньше. И конечно, предпочтение все так же отдается сеньорам и сильным мидлам.

ML-инженеры, дата-сайентисты, разметчики данных – все эти роли сейчас стремительно растут и будут формировать спрос в следующие 2-3 года. Особенно активно в эту сторону смотрят финтех, ритейл и в целом весь B2C.

Конечно, рынок традиционных стеков десятикратно выше, чем рынок ИИ. В крупном банке может работать около 1,5 тысячи IT-специалистов, и только где-то 50 из них занимаются ИИ.

Но именно ИИ – самый перспективный сегмент с точки зрения потенциала развития. С высокой вероятностью будут появляться и новые роли – например, специалисты, которые будут проверять качество разметки и отработки промптов.

Инвестировать в развитие искусственного интеллекта не перестали – наоборот, бюджеты растут. Не все понимают, как ИИ применить и какой эффект от него получить, но все понимают одно:

Сейчас многие компании создают отдельные структурные подразделения под ИИ параллельно с IT. Нейросети уже рассматриваются как отдельная область знания.

Спрос на ИИ-специалистов растет. Причем если еще в прошлом году бизнес делал ставку на in-house, то сейчас компании делегируют задачи внешним командам. Например, привлекают разметчиков на 3–4 месяца: они обучают модель, и после завершения проекта нет необходимости держать их в штате.

Рост спроса на ИИ-специалистов заметен и в тендерах. Если раньше в требованиях доминировали стандартные стеки – 1С, Java, аналитика, базы данных, платформенные решения – то сейчас большинство включает роли, связанные с ИИ.

Рынок испытывает дефицит квалифицированных кадров. Образовательные программы и профильные направления только запускаются – еще 5 лет назад это было скорее в новинку.

Со стороны бизнеса компетенции тоже пока не самые высокие: не хватает зрелого понимания, какой эффект дает ИИ. Часто ожидают, что если они посадят роботов, получится уволить 20 человек – на деле это не всегда так.

Показательная история: к нам пришел заказчик с запросом на MML-специалиста. Мы развиваем ИИ-продукты как вендор, а также внедряем нейросети во внутренние процессы – у нас есть крепкая команда экспертов, поэтому для начала мы обсудили задачу с ними.

Прочитав описание вакансии, наши ИИ-эксперты сказали, что заказчику нужен совсем не такой специалист. Заказчик признал, что его вакансия собрала в себе самый широкий набор ИИ-компетенций, и на рынке такого кандидата просто не существует. Вместо этого ему нужно два других, но по стоимости получится как один этот. И главное, найдут его не за пять лет, а в реальные сроки – и проект не сорвется.

Если джавистов, 1С-ников и аналитиков искать научились, то компетенции ИИ-специалистов проверить труднее.

Рынок IT сейчас в переходной фазе. Классические роли остаются базой, но потенциал смещается в сторону ИИ. Главный дефицит сегодня – в людях, которые действительно умеют работать с ИИ и переводить бизнес-запросы в инженерные решения.