На одну вакансию в маркетинге, рекламе и PR весной 2026 года приходилось более 27 активных резюме. На таком рынке карьера маркетолога всё меньше похожа на понятную лестницу из курсов, новых рекламных кабинетов и управленческой должности: специалистам приходится одновременно осваивать ИИ, автоматизацию, аналитику и профессиональные связи.
Об этом пишет Habr / Карьера в авторской колонке маркетолога Азалии. По приведённым в ней данным hh.ru, за год число вакансий в отрасли сократилось примерно на 30%, а количество активных резюме выросло на 21%. Сам сервис относит ситуацию с более чем 12 резюме на позицию к крайне высокой конкуренции — показатель в 27 резюме делает ощущения кандидатов вполне объяснимыми.
Автор описывает знакомую для рынка траекторию: сначала освоить настройку рекламных кампаний, затем аналитику, перейти к большим бюджетам и руководству проектами. Такая схема работала, пока инструменты обновлялись постепенно, а набор ожидаемых навыков был относительно предсказуемым. Теперь вопрос «чему учиться дальше» сменяется более тревожным: какие компетенции сохранят ценность через несколько лет, если часть типовых задач уже можно отдать нейросетям.
ИИ стал не специализацией, а рабочей средой
В колонке ИИ не называют отдельной модной дисциплиной. Логика проще: для маркетолога работа с генеративными инструментами становится примерно таким же базовым навыком, как владение документами и таблицами. Нейросети ускоряют вход в новую тему: за вечер можно разобрать основы метрики, сервиса или подхода, составить план эксперимента, подготовить черновик текста или структуру кампании. Но они не заменяют понимание задачи, целевой аудитории и экономики проекта.
Автор приводит ещё одну цифру из данных hh.ru: число вакансий в маркетинге, рекламе и PR, где требуется умение работать с ИИ, за год выросло на 16%. Из этого не следует, что работодатели ищут исключительно промпт-инженеров. Скорее, они хотят видеть сотрудника, который умеет использовать доступные инструменты без бесконечных согласований и способен проверить результат, а не отправить клиенту первый сгенерированный вариант.
Отсюда меняется и отношение к образованию. Полугодовой курс по одному узкому сервису может оказаться менее выгодной инвестицией, чем навык быстро оценивать новую технологию: понять её ограничения, применимость и цену ошибки. Глубокая экспертиза никуда не исчезает, но ценится в связке с адаптивностью. Для IT-команд это знакомый сценарий: важен не только конкретный стек, но и способность инженера освоить соседний инструмент, когда продукт или инфраструктура меняются.
Одновременно расширяется роль самого маркетолога. От него всё чаще ждут текст, креатив, базовую аналитику, посадочную страницу и настройку автоматизации. ИИ действительно снижает порог входа в смежные задачи, но не превращает одного человека в полноценную замену дизайнеру, разработчику, редактору и аналитическому отделу. Для бизнеса здесь есть риск: рост производительности легко перепутать с разрешением бесконечно увеличивать объём работы без пересмотра приоритетов и оплаты.
Нетворкинг и автоматизация вместо гонки за сертификатами
Второй заметный сдвиг — значение профессионального окружения. По данным hh.ru, на которые ссылается автор, 80% специалистов считают связи важными для карьерного развития. Это не обязательно история про закрытый рынок «для своих». В условиях высокой конкуренции рекомендации, профильные встречи и публичные кейсы помогают работодателю быстрее оценить человека, а кандидату — увидеть реальные требования за пределами собственного рабочего чата.
Автор планирует посещать REKONFA от Яндекс Рекламы, «Суровый Питерский» и «Матемаркетинг»: соответственно, ради разговоров об ИИ в рекламе, контенте и SMM, а также аналитике. Сами мероприятия здесь важны не как обязательный пункт карьерного чек-листа, а как способ сверить картину рынка. Когда вакансий меньше, профессиональный контекст становится практическим активом: он даёт контакты, идеи для задач и понимание того, какие навыки действительно применяют коллеги.
Среди прикладных компетенций автор выделяет управление временем, автоматизацию и коммуникацию. Первое особенно важно после внедрения ИИ: если задача стала выполняться в полтора раза быстрее, освободившееся время можно вложить в качество и развитие, а можно незаметно заполнить дополнительной рутиной. Автоматизация не требует от каждого маркетолога становиться разработчиком: достаточно находить повторяющиеся действия — отчёты, подготовку черновиков, классификацию данных, сбор вводных — и выстраивать для них проверяемый процесс.
Коммуникация, напротив, становится дороже. В тексте упоминается термин «слоп-граната» — длинное неотредактированное сообщение, созданное нейросетью и переложившее работу по его расшифровке на коллег или клиента. Генерация не освобождает автора от ответственности за смысл. Чем больше синтетического текста в почте, чатах и презентациях, тем заметнее становится аккуратное человеческое сообщение: короткое, конкретное и учитывающее контекст собеседника.
Карьера маркетолога в этой модели строится не вокруг единственного идеального курса и не вокруг максимального числа задач на одного человека. Выигрывать будут те, кто совмещает предметную экспертизу с умением учиться, автоматизировать рутину и сохранять нормальный диалог с людьми. Главный открытый вопрос для рынка — признают ли работодатели эту сложность в вакансиях и компенсациях или продолжат упаковывать четыре роли в одну позицию с пометкой «можно же сделать с ИИ».