Кадровый голод: почему российским корпорациям не хватает AI-разработчиков и техно-лидеров

Компании ищут не просто программистов, а людей, способных оптимизировать команды через ИИ и синхронизировать стратегию с кодом.

Несмотря на разговоры о том, что ИИ сокращает потребность в разработчиках, крупные компании продолжают испытывать кадровый голод — в этом году дефицит специалистов уже достиг 1 млн. Во многом это связано с тем, что не хватает опытных кадров, профессионализм которых нарабатывается годами. При этом, за счет автоматизации части рутинных задач  формируются новые требования к самим соискателям. О том, как ИИ меняет ожидания от современных разработчиков, и почему компаниям сегодня требуются специалисты «нового поколения», рассказал Сергей Полиненко, продуктовый лидер платформы «Сфера» (ИТ-холдинг Т1).

ИТ-холдинг Т1 совместно с Ассоциацией ФинТех и АНО «Цифровая экономика» провел исследование зрелости процессов управления разработкой в крупных компаниях. Оно показало, что вне зависимости от отрасли и масштаба ИТ-функции, бизнес сталкивается с новым кадровым вызовом: компаниям нужны профессионалы нового типа, которые способны одновременно управлять сложностью разработки, выстраивать взаимодействие между отделами и повышать эффективность процессов с помощью новых технологий.

Причина такого запроса — изменение самой модели работы.

По мере развития ИИ и автоматизации типовых задач разработчиков, аналитиков и тестировщиков, организационная структура становится более компактной: по прогнозам Gartner, к 2029 году около 80% компаний перейдут от крупных отделов разработки к небольшим командам с ИИ-поддержкой. При этом сокращается объем рутинной инженерной работы. Освободившийся спрос смещается в сторону специалистов, способных мыслить системно, принимать сложные инженерные решения и повышать эффективность всех рабочих процессов.

«На первый план выходят навыки проектирования, понимание бизнес-контекста и способность критически оценивать качество решений, которые предлагает нейросеть. Код будет становиться все дешевле за счет ИИ, поэтому задач средней сложности станет меньше. Ценность специалиста начнет определяться либо умением проектировать сложные системы, либо узкой инженерной экспертизой. Именно поэтому возрастает роль технических лидеров и универсальных AI-разработчиков — профессионалов нового типа, которые находятся на стыке инженерии, управления и бизнеса», — говорит Сергей Полиненко.

Как поясняет эксперт, техно-лидер должен понимать, как устроена вся система разработки: какие технологические решения соответствуют целям бизнеса, как распределить работу между отделами, где применение ИИ действительно даст эффект и какие риски необходимо учитывать. В свою очередь, AI-разработчик использует современные инструменты искусственного интеллекта для перестройки процессов работы над продуктами — автоматизации рутинных операций, повышения производительности команд и более быстрого создания продуктов.

На данный момент практически любой разработчик может воспользоваться нейросетью для генерации кода, поэтому все большее значение приобретают способность критически мыслить, умение оценивать результаты работы ИИ и объяснять принятые инженерные решения. Кроме того, по наблюдениям эксперта, возрастает значение продуктового мышления и коммуникативных навыков: особенно востребованными становятся специалисты, которые умеют переводить бизнес-задачи в технические требования, выстраивать взаимодействие между командами и контролировать качество результата.

«Появление специалистов нового поколения сегодня — это прежде всего вопрос развития существующих команд. Рынок не успевает готовить достаточное количество таких профессионалов, чтобы закрыть их дефицит только за счет найма. Поэтому компаниям необходимо развивать внутренние компетенции: обучать действующих сотрудников работе с нейросетями, внедрять новые практики и создавать условия, в которых ИИ становится частью повседневной работы. По мере перехода к такой модели будет расти и спрос на решения, которые помогают безопасно интегрировать ИИ в процессы разработки и дают возможность масштабировать новые практики на всю команду», — резюмирует эксперт.