Развитие ИИ может не обвалить рынок труда в IT, а, наоборот, заметно поднять спрос на специалистов в трёх ролях сразу. Президент TDK Ventures Николас Соваж считает, что в ближайшие годы в выигрыше окажутся продакт-менеджеры, инженеры с учёными и консультанты, а для русскоязычного IT-рынка это звучит как довольно практичный сигнал: ценность смещается от простого исполнения к связке «понимать технологию, бизнес и результат».
Об этом, как пишет Habr / Новости, Соваж рассказал в комментарии Business Insider. Его тезис выглядит почти как холодный душ для любителей простых сценариев в духе «нейросети всех заменят»: нет, не всех и не одинаково. По его мнению, ИИ хорошо справляется с анализом больших массивов данных и генерацией вариантов, но на выходе всё равно нужен человек, который поймёт, что из этого вообще стоит превращать в продукт, где есть реальная потребность клиента и какой риск скрыт за красивой демкой.
Первая группа, на которую он указывает, — продакт-менеджеры. Логика здесь понятная: если системы ИИ ускоряют исследования, помогают тестировать гипотезы и быстро собирать прототипы, то кто-то должен принимать решения на уровне продукта. Не в абстрактном стиле «сделаем что-нибудь с ИИ», а вполне приземлённо: какую задачу решаем, для кого, за какие деньги, чем измеряем эффект и что делать, если модель выдаёт убедительную, но бесполезную ерунду. Иными словами, спрос на специалистов растёт там, где нужен не набор фич, а ответственность за конечный результат. Для продуктовых команд это неприятная, но полезная мысль: доступ к ИИ-инструментам сам по себе ещё не делает человека продактом, зато резко повышает цену хорошего продуктового суждения.
Вторая категория — инженеры, учёные и физики. Здесь Соваж идёт против популярного страха, что развитие ИИ обесценит глубокую техническую экспертизу. Его позиция обратная: по мере появления новых технологий и продуктов потребность в таких людях будет только расти. Причина проста: модели могут ускорять расчёты, симуляции, поиск закономерностей и даже помогать с кодом, но кто-то должен строить системы, проверять гипотезы и разбираться, где теория заканчивается, а где начинается реальный работающий продукт. Отсюда и его совет делать ставку на математику, физику и естественные науки. Не потому, что всем срочно нужно переквалифицироваться в теоретиков, а потому, что эти дисциплины тренируют мышление от первых принципов — умение раскладывать сложную задачу на базовые элементы, а не прятаться за презентацией с модным словом AI.
Для рынка разработки это особенно интересно. Последние два года обсуждение ИИ в IT слишком часто сводилось к вопросу, сколько вакансий съест автогенерация кода. Но практика показывает более скучную и потому более правдоподобную вещь: когда порог входа в создание прототипов снижается, компании начинают пробовать больше идей, быстрее доходят до MVP и упираются не в нехватку текстов для промптов, а в нехватку людей, способных собрать архитектуру, проверить ограничения, встроить решение в существующий стек и потом поддерживать его без героизма по выходным. Автодополнение кода ещё не отменяло интеграцию, надёжность, безопасность и нормальную инженерную дисциплину.
Третья группа — консультанты. Соваж считает, что именно они будут переводить возможности ИИ на язык конкретных бизнес-процессов. Это тоже звучит прозаично, но рынок как раз на таких ролях и спотыкается: одной стороне понятно, что ИИ «надо внедрять», другой понятно, как устроены модели, а между этими мирами часто зияет дорогая организационная дыра. Консультанты, о которых говорит глава TDK Ventures, — это не просто авторы красивых слайдов. Речь скорее о людях, которые могут объяснить, где ИИ действительно сократит время и издержки, где упрётся в качество данных, а где создаст новые риски и расходы. При этом сам консалтинг уже меняется: традиционную исследовательскую работу компании сокращают, а вместо неё наращивают собственные ИИ-инструменты и технические решения. То есть спрос на специалистов останется, но требования к ним станут жёстче: меньше пересказов, больше прикладной пользы.
Отдельно Соваж подчёркивает, что границы между этими ролями размываются. Инженеры всё чаще участвуют в продуктовых решениях, а продакт-менеджеры с помощью ИИ уже могут сами собирать функции и проверять прототипы. Для работодателей это, скорее всего, означает смещение спроса на специалистов с гибридным профилем. Для самих кандидатов — конец комфортной эпохи, когда можно было годами жить внутри одной узкой роли и не интересоваться соседними областями. Если раньше фраза «понимать бизнес» в вакансии иногда выглядела как декоративная угроза, то теперь это становится частью повседневной работы. То же касается и технической грамотности для нетехнических ролей: рядом с ИИ-инструментами слишком легко делать вид, что всё понял, и слишком дорого потом выяснять, что система решала не ту задачу.
Для русскоязычной IT-аудитории этот прогноз важен ещё и потому, что он немного меняет оптику. Разговор об ИИ часто подаётся через тревогу: кого сократят, что автоматизируют, какие позиции станут лишними. Соваж предлагает смотреть на ту же волну иначе: где именно вырастет спрос на специалистов, если компании начнут всерьёз перестраивать продукты и процессы под новые инструменты. Похоже, выиграют не те, кто громче всех рассказывает про «работу с нейросетями», а те, кто умеет превратить возможности ИИ в рабочую систему, продукт или внятное решение для бизнеса. И это уже не модный тренд, а довольно конкретный фильтр для рынка труда ближайших лет.