У вас есть 3–4 года. Потом нейросети дожмут рынок так, что джуны станут роскошью.
Это — не страшилка ради кликов. Факт, рынок труда трансформируется и это уже видно по цифрам, увольнениям и тому, как бизнес меняет оргструктуру под GenAI. Читайте инструкцию, что делать, чтобы через пару лет не оказаться не нужными работодателям!
Если вам интересно развивать насмотренность, прокачивать свои навыки и развивать компетенции, буду рад видеть вас в моём ТГ-канале, где вы всегда будете в курсе последних анонсов и сможете получить много полезного контента о маркетинге, продажах и развитии навыков.
ИИ хайп закончился. Началась перестройка рынка!
В 2025 году генеративный ИИ перестал быть игрушкой для гиков и стал инфраструктурой бизнеса.
- По данным McKinsey Global Survey за 2025 год, более 79% крупных компаний уже внедрили GenAI хотя бы в один ключевой бизнес-процесс: клиентский сервис, маркетинг/продажи, аналитику, IT.
- Компании, которые сделали это системно, уже фиксируют рост выручки на отдельных направлениях на 10–20% и снижение затрат на персонал и операции до 30%.
Рынок разгоняется не по-детски:
- По прогнозам экспертов глобальный рынок Generative AI к 2030 году вырастет примерно до 356,1 млрд долларов при среднем темпе роста 46,4% в год.
- В России рынок GenAI с 13 млрд рублей в 2024-м раздувается до 58 млрд к концу 2025 года и потенциально до 778 млрд рублей к 2030-му — среднегодовой рост около 68%.
Это уже не «модный тренд». Это — вложения в новую инфраструктуру, под которую будут переписывать рынок, оргструктуру, процессы и найм.
Увольнения «из‑за ИИ» — уже не просто страшилка
Сначала про глобальный рынок:
- По данным Challenger, Gray & Christmas, в 2025 году ИИ прямо назван причиной почти 55 000 увольнений в США.
- Всего в 2025-м в США зафиксировано около 1,1 млн увольнений, то есть примерно 5% официально привязаны к внедрению ИИ.
Кто попадает под раздачу первыми:
- Больше всего страдают разработчики начального уровня. Около 40% сокращённых в Microsoft приходились на программистов, а «простые» задачи: скрипты, куски кода — уже делают Copilot и другие ИИ-инструменты.
- Ряд российских исследований говорят о том, что почти 47% крупных российских компаний прямо признают: готовы сокращать людей благодаря внедрению ИИ. По оценкам экспертов, только в 2025 году в России из компаний уволили десятки тысяч сотрудников из-за автоматизаций и развития ИИ. Для простых задач уже не нужны отдельные люди.
- До 36% CMO ожидают сокращения своих маркетинговых команд в ближайшие 1–2 года именно из‑за внедрения ИИ, а 32% уже сократили людей в 2025 году. Первыми под удар попадают: копирайтеры, email-маркетологи, видеопродюсеры — всё, что можно превратить в четкий пайплайн: «бриф - ТЗ - первичный вариант нейросети - доработка мидлом».
- На рынке найма в digital идёт сокращение вакансий QA, frontend и дизайнеров, при этом количество резюме по этим направлениям растёт — конкуренция усиливается, а роста зарплат нет.
- Вишенка на торт, отчет hh.ru на январь 2026 года фиксирует возвращение тренда рынка работодателя, на 1 вакансию в среднем 9,6 резюме.
Если вы джун в сервисе, маркетинге, дизайне, разработке или молодой студент ВУЗа 2-3 курса, который еще даже не начал работать, и до сих пор ищете смысл жизни, место получше или мотивацию. У меня плохая новость, через пару лет вы можете быть вообще не нужны рынку на вакансию, которая вам сейчас нравится! Либо оплата труда вам будет настолько не интересна, что работа официантом или слесарем станет для вас более выгодной.
История всегда повторяется!
Лошади и автомобили начало ХХ века
Похожую историю мир уже видел.
- В США популяция лошадей достигла пика к началу ХХ века — более 25 млн голов.
- Всего за несколько десятилетий, к 1940-му, число лошадей сократилось вдвое.
- В городах всё происходило ещё быстрее: в Лондоне к 1910 году моторные такси уже обгоняли конные экипажи, а к 1920 году крупнейший оператор автобусов полностью отказался от конных экипажей в пользу автобусов с двигателем.
- В Нью-Йорке — уже 1908 года: количество автомобилей впервые превысило число лошадей на улицах.
Технология появилась не вчера. Но массовый переход занял одно поколение и это 100 лет назад. Для больших городов — вообще считанные годы.
Смартфоны: за 10 лет от новой ниши до стандарта
Другой пример — смартфоны:
- В 2007 году смартфоны были у ~6% населения США.
- К 2016 году проникновение смартфонов превысило 80% среди владельцев мобильных телефонов во всем мире.
Меньше 10 лет — и базовый паттерн поведения людей, медиа, бизнеса переписан. Привычные роли (офисные печатники, «операторы ввода данных», курьеры без приложений) тихо умерли.
Нейросети сегодня — это очередной виток изменения паттерна жизненных привычек, только он автоматизирует умственный труд, а не физический.
GenAI уже забирает работу джунов, не дожидаясь «AGI»
Ключевой момент: ИИ не обязан быть «как человек», чтобы вылетели джуны. Ему достаточно уметь делать простые, повторяющиеся задачи, которые раньше:
- давали джунам «чтобы росли»;
- забирали 50–70% их рабочего времени.
По данным исследовательских центров:
- Исследование Президентской академии (РАНХиГС) показывает: генеративный ИИ способен компенсировать до 80% кадрового дефицита в экономике РФ, повышая производительность труда на 15–20%.
- В рутинных информационных отраслях — финансы, услуги, маркетинг — потенциал ещё выше: в маркетинге GenAI может закрывать 20–40% дефицита кадров за счёт автоматизации типовых задач.
McKinsey и другие аналитики добавляют:
- Технологически уже сегодня можно автоматизировать до 57% рабочих часов в ряде профессий, особенно в бэк офисе, клиентском сервисе и базовой аналитике.
- Компании, которые интегрируют AI-агентов в процессы, получают до 60% экономии человеко-часов в типовых задачах. Базовые запросы легко решает агент, а человек подключается только на сложных кейсах.
Всё, что раньше делали джуны, превращается в:
«AI-агент делает 80–90% работы, мидл/сеньор правит и принимает решение».
А если мидл сам дружит с ИИ, то он замещает и джуна, и часть middle-слоя, а не наоборот.
2026–2027: окно, когда рынок ещё учится, а не расстреливает
Сейчас мы примерно в середине S-образной кривой:
- Generative AI уже массово внедрён (79% крупных компаний), но глубина интеграции пока низкая: во многих отраслях реальная доля процессов с ИИ — до 5–10%.
- Российский рынок GenAI растёт бешеными темпами, но 55% проектов всё ещё находятся на уровне пилотов и ранних этапов (без глубиных данных и улучшений).
Переводя с консультантского на человеческий:
- 2026–2027 — период активных пилотов и точечных сокращений (джуны, поддержка, «ручная» рутина).
- 2027–2028 — период переписывания оргструктур «под ИИ-агентов»: пересмотр ролей, грейдов, отказ от классических junior-цепочек.
- К 2029–2030 — нормой станет модель, где у вас в отделе есть команда из нескольких сильных специалистов и рой специализированных ИИ-агентов вместо «армии джунов».
Добавьте к этому российскую специфику:
- Почти половина крупного бизнеса уже сейчас говорит: да, мы готовы сокращать людей благодаря ИИ.
- Конкретные игроки публично обсуждают сокращения до 20% сотрудников по результатам внедрения ИИ уже до конца этого года.
Окно возможности «переучиться, пока не прилетел AI-кирпич» — это реально следующие несколько лет. Если вы сегодня не понимаете базу, завтра для вас может быть совсем не ярким!
Почему именно джуны и студенты под наибольшим риском?
Давайте по-честному: кого проще всего выкинуть из уравнения, если:
- надо показать экономию по зарплатному фонду;
- нейросети уже решают 70% типовых задач;
- сильные специалисты готовы взять «докатать руками» за те же деньги;
- миллениалы готовы впахивать до ночи, пока зуммеры и альфики в поисках смыслов жизни и work-life balance, ходят к психологам, уходят с работы по средине дня, и на собеседованиях требуют нереальные для рынка деньги.
1) Джуны в IT, маркетинге, дизайне
По данным Habr и Challenger, Gray & Christmas:
- Большая часть увольнений, прямо привязанных к ИИ, бьёт по junior-разработчикам.
- Они выполняли работу, которую сегодня Copilot, ChatGPT и другие инструменты делают быстрее и дешевле: шаблонный код, интеграции, поправки кода, банальные задачи.
В маркетинге похожая логика:
- junior‑копирайтеры, контентщики, таргетологи, которые «делали лендинги по ТЗ» и собирали рутину в рекламных кабинетах — это всё уже закрывают связки: шаблоны + нейросеть + один сильный специалист, который рулит стратегией и проверкой.
- CMO открыто говорят, что сокращения затронут именно эти роли.
2) Люди, которые «игнорируют ИИ в принципе»
Рынок делит специалистов не на «заменит/не заменит ИИ», а на:
- тех, кто умеет работать с ИИ и получает от него профит;
- и тех, кто искренне считает, что «нейросеть — это игрушка/зло/хайп», которое закончится.
Ключевой разрыв будет не между людьми и машинами, а между теми, кто эффективно использует AI, и теми, кто этого не делает. РАНХиГС подтверждает: появляются новые требования к сотрудникам, AI-навыки становятся ощутимым преимуществом.
Если вы джун и не умеете:
- формулировать промпты;
- собирать из AI пайплайны (от данных до результата);
- проверять и улучшать ответы нейросети,
вы автоматически становитесь дорогой и медленной версией ChatGPT с руками из ****. Вопрос не «уволят или нет», а «когда найдут замену в виде одного мидла с ИИ».
Ну а чего вы хотели? В этом году я провел десятки собеседований. Пример, молодого контент-менеджера, которого нереально найти на на не самый маленький ФОТ. За схожие деньги я оплачу: Midjorney, CahtGPT, KlingAI, Eleven Labs и n8n, потрачу 1 месяц чтобы научить мидлов или возьму на кворке за 30 тысяч на парт-тайм человека, который в целом уже умеет делать ИИ-фабрики под ToV бренда. И это сегодня, а через 2 года?
Что делать: три стратегии для трёх ролей
Если ты молодой (джун / студент / смена профессии)
Перестаньте надеяться на «традиционный путь» — 2 года джуном, потом мидлом, потом когда‑нибудь синьором.
Вам нужно за 12 месяцев сделать то, что раньше растягивали на 3–5 лет. Перестать прожигать драгоценное время и начать ФИГАЧИТЬ 24/7 чтобы научиться и иметь опыт!!!
Минимальный план:
- Перестаньте вылизывать резюме, начните получать реальные скиллы. Не «я знаю теорию маркетинга», а «я собрал 10 продающих лендингов для разных ниш с измеримым результатом» или «автоматизировал рутинные отчёты ИИ-агентами».
- Стройте свою связку “я + ИИ”. Пропишите, какие задачи ваш грейд решает каждый день (банальные, скучные, повторяющиеся). Для каждой соберите пайплайн с ИИ: промпты, шаблоны, чек-листы проверки. Добейтесь x2–x3 ускорения своей работы.
- Идите туда, где есть рост, а не иллюзия. По данным ADPASS и РАНХиГС спрос растёт в аналитике, data‑функциях, продукте. Там ИИ — не враг, а мультипликатор.
- Фиксируйте эффект цифрами. Никакой «я активно использую ИИ». Только: «Сократил время подготовки отчёта с 4 часов до 40 минут за счёт процесса в с GPT». «Увеличил CTR креативов на 30% за счёт A/B‑генерации и быстрой докрутки гипотез».
Ваша задача — стать человеком, который окупает своё место в штате даже с учётом ИИ, а не конкурировать в скорости набора текста с GPT (тем более вы 100% в таком параметре проиграете).
Если вы опытный специалист (middle / senior)
Вам повезло меньше, чем кажется. Да, джунов режут первыми, но дальше под нож пойдут мидлы+ спецы без AI-насмотренности.
Три направления, которые нужно докрутить:
- Станьте тем, кто проектирует связку «команда + ИИ», а не тем, кого ей заменяют. Разбирайтесь не только в инструментах, но и в архитектуре: где нужна автоматизация, где — человек. Вкатывайтесь в продукты: AI-агенты, RAG, SLM, копайлоты — хотя бы на уровне возможностей и ограничений.
- Примите, что “ручной труд” будет уменьшаться. Если ваша ценность сегодня — «я хорошо пишу тексты / стабильно верстаю / знаю Excel», через пару лет это может стоить 2-3 раза дешевле и эффективнее без вас. Ваша заначка на будущее — стратегия, системность и умение управлять сложными системами, где ИИ — часть стека.
- Соберите портфолио кейсов с ИИ. Как вы подняли выручку или снизил косты благодаря AI (реальные цифры). Как перестроили процессы под AI-агентов. Как обучили команду и подняли её эффективность.
Рынок будет платить не за «опыт 10+ лет», а за способность сделать x2–x3 к эффективности с теми же людьми и бюджетом.
Если вы руководитель / собственник
Самая опасная позиция — «мне некогда разбираться в ИИ, у меня стратегические задачи». Перевод: «я добровольно отказываюсь понимать ключевой рычаг эффективности на ближайшие 5–10 лет». Неволей вспоминается история Kodak, которые упустли тренд цифровых фотоаппраторв, упустили лучших людей и в итоге обонкротились. Та же история случилась с Blackberry и мгногими другими.
Что нужно сделать уже в этом году:
- Лично разобраться в возможностях и ограничениях AI. Не на уровне «мне делали презентацию», а на уровне: какие процессы в вашем бизнесе можно автоматизировать уже сейчас; какие метрики можно улучшить (скорость, качество, маржа).
- Запустить системное обучение команды. Рынок труда чёрным по белому говорит: AI‑навыки — это не «плюсик в резюме», а уже конкурентоспособность специалиста. Вам либо повезёт с людьми, которые тянут это сами, либо вы инвестируете в их апгрейд, либо вы будете нанимать тех, кто уже перерос вашу текущую команду.
- Поставить цель минимум на 3–4 года: “AI‑ready компания”. Это не про «сократить всех и оставить один чат-бот». Это про: карту процессов с оценкой AI‑потенциала; пилоты, где вы тестируете гипотезы на реальных деньгах; пересборку оргструктуры, где вместо N‑го уровня менеджеров появляются owner’ы направлений с AI-агентами под ними.
Игнорировать ИИ сейчас — это как в 2012 году сказать: «да кому вообще нужны смартфоны, мой кнопочный работает нормально».
Что в итоге?
Факты:
- ИИ уже сейчас стал причиной десятков тысяч реальных увольнений в год и официально фигурирует в отчётах по сокращениям.
- Почти половина крупных российских компаний признают, что готовы сокращать людей благодаря нейросетям.
- Рынок AI растёт темпами 40–70% в год и к концу десятилетия станет стандартной инфраструктурой бизнеса, как интернет или смартфоны.
- Истории с лошадьми и смартфонами показывают: одного поколения достаточно, чтобы полностью изменился паттерн.
Так что если вы:
- молодой — не тупите, не сидите в ожидании «классического джун-пути». Не ленитесь! Пашите как кони. Получайте опыт «вы + ИИ», чтобы за 1–2 года перепрыгнуть те ступени, которые раньше проходили за 5 лет.
- опытный — переосмыслите свою роль вокруг ИИ, иначе через 4-5 лет будете «дорогим руками» для задач, которые давно решают агенты.
- руководитель — лезьте в тему сами, даже если больно и непривычно. Иначе вас и вашу компанию оптимизирует кто-то другой — тот, кто умеет считать выгоды от ИИ.
2029-й придёт сильно быстрее, чем кажется. Вопрос не в том, «убьёт ли нейросеть джунов», а в том, в какой роли вы войдете новый мир!
Новости, анонсы и другие полезные материалы вы найдете у меня на канале!