44% организаций уже пересматривают роли и набор навыков в командах ИБ из-за внедрения AI-инструментов безопасности. Но главный вывод для тех, кто строит карьеру на входе в профессию, звучит не так драматично, как принято в соцсетях: ИИ в кибербезопасности не выжигает джунов с рынка, а заставляет работодателей иначе смотреть на стартовые позиции.
Об этом пишет Dark Reading в колонке Джона Фрэнса, CISO ассоциации ISC2. Он опирается на данные опроса ISC2 по AI и кадровому рынку в ИБ: 44% респондентов сообщили, что их компании пересматривают роли и требования к навыкам после внедрения AI-защиты. Еще один показатель выглядит не менее показательно: 31% считают, что такие инструменты могут создать новые начальные позиции или увеличить спрос на entry-level специалистов.
На фоне привычной паники про «ИИ заберет работу» это звучит почти контринтуитивно. Особенно если смотреть на самые рутинные задачи в SOC и около него: первичный разбор логов, базовый triage, сортировку алертов, проверку однотипных срабатываний. Именно такие куски работы алгоритмы и автоматизация действительно съедают быстрее всего. Для бизнеса это соблазнительный сценарий: меньше ручного шума, выше скорость обработки, ниже цена ошибок на типовых операциях. Для начинающих специалистов картина сложнее. Уходит не работа целиком, а та ее часть, которая раньше часто служила точкой входа в профессию.
И вот здесь начинается не сокращение, а перекройка роли. Если раньше junior-аналитика могли посадить разбирать фрагмент лога почти как стажера на конвейере, то теперь от него все чаще ждут другого: собрать сигналы из нескольких источников, проверить, не галлюцинирует ли модель, сопоставить выводы с индикаторами компрометации, понять контекст инцидента и не перепутать подозрительное с просто странным. Иными словами, ИИ в кибербезопасности поднимает ценность не только технических навыков, но и тех качеств, которые хуже всего автоматизируются: критического мышления, логики, умения принимать решение при неполной информации и объяснять его коллегам.
В той же логике читаются и цифры из исследования ISC2 Cybersecurity Workforce Study 2025, на которые ссылается автор. Среди команд, где уже есть дефицит навыков, 41% участников назвали AI-компетенции самой острой потребностью. При этом рынок видит в ИИ скорее не угрозу, а новый слой специализации: 73% опрошенных считают, что технология создаст спрос на более специализированные навыки в ИБ, а 72% ждут роста потребности в более стратегическом мышлении. Это важно не только для соискателей, но и для CTO, CISO и HR: если компания продолжает нанимать джунов по шаблону пятилетней давности, она рискует искать людей под задачи, которые уже уходят в автопилот.
Для русскоязычной IT-аудитории здесь есть вполне прикладной вывод. Разработчикам, которые подумывают о переходе в security, и молодым специалистам по ИБ уже недостаточно быть «человеком, который умеет работать с конкретным тулом». Инструменты меняются слишком быстро, а поверх них нарастает слой AI-ассистентов, copilot-подобных функций и полуавтоматических пайплайнов расследования. Выигрывать будут те, кто понимает, как устроено решение, где у модели слабое место, как проверить ее рекомендации и как перевести машинный вывод в язык риска для бизнеса. Это уже ближе не к роли оператора, а к роли аналитика с инженерной оптикой.
Для работодателей вывод, возможно, еще неприятнее, чем для джунов. Если рутину забирает машина, то исчезает и старый способ «натаскать» новичка через повторяемые задачи. Значит, без наставничества и структурированного обучения вход в профессию действительно может стать уже, даже если число вакансий формально не падает. Фрэнс прямо указывает на эту проблему: entry-level сотрудникам нужен старший коллега, которому можно задать вопрос уровня «почему ты считаешь, что произошло именно это?». Когда первичная гипотеза все чаще генерируется машиной, человеческая проверка, объяснение и передача контекста становятся не бонусом, а обязательной частью онбординга.
Отсюда вытекает и следующий сдвиг в найме. Компании, которые хотят не просто купить AI-платформу, а реально встроить ее в процессы ИБ, будут смотреть на apprenticeships, skills-based hiring и понятные траектории роста внимательнее, чем раньше. Потому что заменить стартовые роли одним софтом легко только в презентации вендора. В реальной эксплуатации кто-то должен замечать ложные срабатывания, оспаривать выводы модели, собирать картину инцидента по кускам и нести ответственность за итоговое решение. У машины тут все еще нулевая юридическая и управленческая субъектность, а у человека, к сожалению или к счастью, она никуда не делась.
Самый интересный вопрос теперь не в том, исчезнут ли джуновские позиции, а в том, какими они станут через два-три цикла внедрения AI-инструментов. Если рынок закрепит за младшими специалистами роль «операторов подсказок», профессия действительно обеднеет. Если же стартовые позиции превратятся в школу анализа, валидации и принятия решений под давлением неопределенности, ИИ в кибербезопасности может не сузить вход в отрасль, а сделать его жестче, но качественнее. Для проверки исходного материала и цифр можно посмотреть публикацию .