Где-то с 2021 года программистам обещают, что: ИИ оставит их без работы, 30% мест исчезнут, дипломы обесценятся и вообще все станут бесполезными. В декабре 2025 это уже стало походить на правду, теперь, какой-нибудь Claude, действительно, выдает рыночный результат. А если сравнить стоимость генерации за ноль рублей с любой оплатой труда, то тут победить ИИ - крайне сложно.

Что касается профессий уровня аналитиков, то джуны не нужны, по моим ощущениям, с 2023 года, а на текущий момент вообще аналитики не особо нужны. Тут уже, к сожалению, так как в моей профессии присутствует слово аналитик.

Про замену управленческих кадров и уровня С, пошли прогнозы на конец 2026 года. Это уже касается лично меня и моей текущей работы. Но начиная с того самого 2021 года, я сменил 3 компании, пережил два кризиса в найме и как итог два ребрендинга собственной карьеры.

Сразу спойлер: без работы я не остался, но пришлось перестать "играть в шахматы" и переключиться на режим игры в настольный теннис.
В шахматах побеждает тот, кто видит стратегию на 10 ходов, а в теннисе - у кого лучше реакция и способность адаптироваться под противника.

Вот как раз эпоха ИИ - это теннис. Мы уже явно в зоне турбулентности, которая по прогнозам в 2027 году достигнет пика. Есть сложный момент с тем, что происходит в странах с развитой экономикой и у нас, скажем мягко, имеет некий рассинхрон. Поэтому пока ориентируюсь на международные практики и институты, а как их адаптировать под наши практики, как раз возвращаемся к метафоре с теннисом.

Что происходит в реальных проектах

Риски, которые уже не теория, либо выражаясь языком руководителя проектов - сработали. Области на которые пришелся первый удар.

1. Исчезновение рутины.
Все что связано со сбором данных, первичной обработкой, формирование стандартных отчетов - автоматизируется теперь за неделю. "Таблицезаполнятили" больше не нужны.

2. Крах дипломного фильтра.
В найме уже мало кто смотрит на диплом. В целом, из-за доступа к знаниям через ИИ сама сфера образования начала схлопываться, кроме прикладных профессий. Найм теперь смотрит на личный бренд и, по моему опыту, даже мой ТГ-канал с 200 подписчиками работает лучше, чем диплом, и есть вероятность, что даже сертификат PMP приносит меньше профита. Похоже, что получал я его, больше для себя, чем для карьеры)

3. Кризис смыслов.
Самый главный вопрос касается модели "работаешь - потребляешь". Модель эта лежит в основе капитализма. Вопрос слишком сложный, тут кто-то масштабный должен понять что и как делать.
Понятия не имею, как решить эту проблему. Но вижу, что она уже стучится в двери вопросами от коллег из серии "а зачем мы вообще работаем?".

Возможности, которые я проверил на себе

1. Скорость. Если в 2022 на MVP уходило 3-6 месяцев, иногда год, с бюджетами от 200к до 3 млн, то сейчас я могу выдать похожий результат от 2х часов до недели.

2. Новые навыки за пару дней. Тот же институт PMI для своих "подписчиков" выпускает курсы, в том числе бесплатные. Из последних я проходил курс одного дня, где ведущие специалисты Майкрософта, Канбан института и основных платформ, показывают, как они работают с помощью ИИ. И собственно, как итог, достроил систему для своей работы.

3. Бонус к интеллекту. Кроме расширенной функции калькулятора, ИИ ищет и структурирует. Мое дело проверять и ставить верные задачи. Например, на обработку реестра из 600+ продуктов и поиск связей для апсейла, уходит время похода за кофе, если запрос объемом как у государственных задач, то минут 40.
   Как говорят, ИИ прибавляет 80 пунктов к IQ, спорить с этим сложно.

Пять тактик, которые спасут карьеру

Тактика 1. Приручи, а не бойся.

Понимаю, что для большинства это звучит дико, но для управленческих профессий многие боятся ИИ как огня. Они постоянно ссылаются на галлюцинации ИИ, что он делает "плохие презентации". В подавляющем большинстве сообществ, если ты сделал что-то через ИИ - начинается гонение с вилами. Это все ровно про то, что люди боятся ИИ.

Лично я, когда вижу презентацию либо сайт сделанный через ИИ, то я понимаю, что кто-то не сидел сжигая ресурсы а потратил время на содержательную часть. Что не наблюдается у остальных. Вместо погружения в контекст и смысл, начинается обсуждение, что "это сделано через ИИ" - вот так делать не нужно. Нужно учиться получать качественный результат через ИИ.
Ваше дело - контроль результата, а не инструментов.

Тактика 2. Инвестируй в навыки, которых нет у ИИ.

У ИИ пока нет любопытства, смелости, креативности, эмпатия и умения общаться в реальном конфликте. Последние пару лет я целенаправленно прокачиваю софты.

• Любопытство - много читаю по смежным областям, классику и просто что интересно.

• Смелость - тут самое легкое, базовая профессия подразумевает работу с высокой неопределенностью. В этом году я пошел преподавать в университете дисциплину "Управление ИТ проектами". Отличный опыт, есть вероятность, что студентам тоже зашло.

• Креативность - генерить 50-100 идей даже если нужно взять в работу 10. Вроде классическая практика, но используют ее не особо часто.

• Эмпатия - это про слышать команду, а не только требовать результат. Тут у меня много работы, Сложные разновозрастные команды, студенты и руководящая горизонталь - тренируйся хоть 24/7

• Коммуникации в широком смысле - соцсети, личный бренд, нетворкинг и т.п. Из всех, пока самый слабый пункт. На него всегда не хватает времени. Например, этот пост пишется в 5 утра.

Тактика 3. Стань видимым.

Личный бренд сейчас как страховка. Он же и портфолио, он же способ управлять ожиданиями, климатом в команде и т.п. Заниматься нужно активнее, в том числе мне. Сейчас пробую канал с выпуском книги, посмотрим будет ли результат.

Тактика 4. Радикальная гибкость.

С прошлого года я перестал называть себя руководителем проектов, хотя вся моя карьера направленна именно туда. Случилось это в тот момент, когда компания перешла от проектной стратегии к продуктовой. И собственно проектный офис стал называться продуктовым. Моя классической роль PMO стала мигрировать в CPO, а параллельно дополняется AI-интегратором.

Итого от сбора требований и дорожных карт, через тест гипотез в рынке, до интеграции LLM. Теперь это не смена профессии, это смена инструментов работы и фокуса.

Средство простое - тратим 1 час в неделю на изучение практик использования ИИ и как это меняет сферу. Это окупается.

Тактика 5. Проактивное освоение профессий.

Все карьерные треки, по моему мнению, закончились. Осталось либо радикально выбирать профессии который сложно автоматизировать (электрики, сантехники, хирурги) или с самого начала нужно учиться переводить бизнес на язык ИИ.

Итого:

Говоря про карьеру, за борт направятся те, кто продолжает работать как в 2019 году. Рынок не будет ждать никого, как и конкурент.

За время наблюдения за ИИ, который учился распознавать котов на картинке, и того что мы наблюдаем сейчас остается неизменным главный принцип: выигрывает не тот, кто быстрее всех внедряет нейросети, а тот, кто быстрее всех перестает делать работы, которую нейронка сделает за копейки.

От роли исполнителя нужно переключаться на управленца нечеловеческого разума. Ставим задачи, проверяем результат и берем на себя ответственность за смыслы и этику.

P.S. кроме классических комментариев от любимого сообщества токсичных программистов, хотелось бы узнать как происходят дела с автоматизацией у вас, что-то перевели на рельсы ИИ? Дополнения тактик - тоже приветствуется.

Мой канал в ТГ
RUTUBE