Еще недавно умение работать с ИИ выглядело почти отдельной профессией. Теперь оно превращается в такую же базовую грамотность, какой 20 лет назад стало владение Excel.
Экономисты НИУ ВШЭ проанализировали более 700 тыс. вакансий HeadHunter за 2021–2025 годы: 40 групп профессий, свыше 120 тыс. работодателей. В 2022 году вакансия с ИИ-навыками предполагала зарплатную «сверхпремию» 31,8%. К 2025-му она сократилась почти втрое — до 11,8%.
Важно правильно прочитать эту цифру. Зарплаты ИИ-специалистов не обязательно упали, а спрос не исчез: упоминания ИИ пока встречаются менее чем в 3% вакансий и продолжают расти. Исчезает другое — плата за редкость знакомства с технологией.
Так уже происходило с другими профессиями. Онлайн-переводчики снизили ценность чернового перевода, графические редакторы и шаблоны — типового дизайна, конструкторы и библиотеки — простого кода.
Технология сначала дает премию тем, кто освоил ее раньше, а затем автоматизирует стандартную часть их работы.
ВШЭ пока не видит массового вытеснения профессий в России. Но уже обнаруживает точечные сигналы в технической поддержке и копирайтинге: машине передают базовые повторяемые операции. Особенно уязвимым оказывается вход на рынок труда для молодых специалистов. Именно с простых текстов, переводов, макетов, отчетов и фрагментов кода раньше начиналась карьера — теперь эту ступень все чаще занимает ИИ.
Одновременно рынок не выравнивается, а расслаивается:
1⃣ На нижнем уровне находится массовая ИИ-грамотность: составить запрос, получить сводку, перевести текст, подготовить черновик или презентацию. За это скоро перестанут доплачивать — как не доплачивают отдельно за электронную почту и офисные программы. Отсутствие навыка станет недостатком, но его наличие уже не будет преимуществом.
2⃣ Выше — специалисты, умеющие соединять ИИ с профессиональной экспертизой, данными и реальными процессами. Здесь премия сохраняется. В не-ИТ-профессиях, например, сочетание ИИ и анализа данных, по расчетам ВШЭ, связано с прибавкой 34,5%. Работодатель платит уже не за доступ к модели, а за способность определить задачу, подобрать данные, проверить результат и встроить систему в работу организации.
3⃣ Наконец, есть узкий самый верхний слой: разработчики моделей, исследователи, архитекторы агентных систем, специалисты по данным, вычислениям и безопасности. Их компетенции не становятся массовыми вместе с распространением чат-ботов. Чем больше компаний внедряет ИИ, тем выше спрос на тех, кто умеет создавать и надежно эксплуатировать эту инфраструктуру. В глобальном исследовании PwC премия за конкретные ИИ-компетенции в 2026 году достигла 62%. Это другая выборка и методика, но направление расслоения видно отчетливо.
Опрос «Авито Работы» среди 2 тыс. россиян подтверждает изменение ожиданий: 36% называют главным навыком гуманитарного специалиста умение распределять задачи между человеком и нейросетью. Еще 33% выделяют проверку достоверности информации, 30% — критическое мышление и контроль результатов ИИ.
Получается парадокс: ИИ-навыки одновременно дешевеют и дорожают. Дешевеет умение пользоваться готовым инструментом. Дорожает способность понимать, где его применять, как перестроить вокруг него работу и за что человек должен сохранить ответственность.
ИИ действительно становится новым Excel. Но самые высокие зарплаты получат не те, кто умеет открыть таблицу, а те, кто способен с ее помощью изменить экономику всей компании.
💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться