На рынке все чаще появляются новости о том, что корпорации сокращают команды, пересобирают департаменты и готовятся передавать часть задач ИИ-агентам. Что же будет считаться ценностью специалиста, если рутину все быстрее забирают технологии?
Именно об этом говорили на квартирнике «Карьера 2030: чему учиться, если все меняется каждые 6 месяцев?» в рамках beetech conf 2026. Вместе с участниками рынка тему обсуждали CIO Beeline Казахстан Агиис Конкабаева, Head of Recruitment ProHunters Дана Каусова, B2B Partnership Acquisition Manager Яндекс Практикума Кайсар Аманжанұлы и CTO BCC Мэлс Сеитов.
ИИ не забирает работу
Один из основных тезисов сформулировал B2B Partnership Acquisition Manager Яндекс Практикума Кайсар Аманжанұлы: «Если вашу работу целиком может заменить ChatGPT, проблема не в ChatGPT». Иначе говоря, ИИ не уничтожает ценность человека как специалиста, но сводит к нулю ценность механического выполнения задачи там, где человек не добавляет ничего своего: ни мышления, ни контекста, ни ответственности за результат.
Рутинные задачи — от аналитики до презентаций — теперь решаются за минуты, но работа от этого не исчезает. Меняются требования к специалисту. Если раньше оценивали навык механического выполнения («Можешь ли ты это сделать?»), то теперь важна осознанность: «Понимаешь ли ты, зачем это нужно, как проверить результат и какую пользу он принесет бизнесу?». Поэтому, уверены эксперты, ИИ не сокращает объем работы, а поднимает планку, заставляя сотрудников развивать самостоятельность и стратегическое мышление.
Карьера перестала быть только вертикальной
Head of Recruitment ProHunters Дана Каусова отдельно подчеркнула, что сегодня карьера перестала быть линейной. Теперь люди переходят из FMCG в IT, из аналитики в продукт, из разработки в менеджмент, из корпораций в стартапы и обратно. Раньше карьеру часто представляли как лестницу: junior, middle, senior, lead, head.
«Сейчас это все больше похоже на постоянную пересборку. Специалист может расти не только вверх, но и в сторону: брать новые функции, менять домен, собирать гибридную роль, соединять технические навыки с бизнесовыми, аналитические — с коммуникационными и продуктовыми.
В такой логике диплом или даже резюме становятся менее убедительными сами по себе. Гораздо важнее набор реализованных проектов. Не просто места работы, а то, что сотрудник сделал, какую задачу решил и какой процесс улучшил. Для рынка это особенно важно, потому что компании все меньше хотят людей, которые «закрывают функцию». И все больше ищут людей, которые берут ответственность за результат», — считает Дана.
Специалистам нужно научиться мыслить бизнесово
На квартирнике прозвучал и другой важный тезис: если специалист не понимает, для чего делается трансформация, она никому не нужна. И это касается не только IT. Бизнесового мышления сегодня ждут и от HR, маркетинга, продукта, аналитики, разработки, менеджмента. Рынку нужны люди, которые видят не только свою часть работы, но и весь контур: проблему, клиента, ограничения, стоимость решения и эффект для компании. Например, идеально написанный код от разработчика бесполезен, если он не решает задачу клиента, а закрытая HR-ом вакансия или кампания маркетолога не принесут пользы, если они оторваны от бизнес-показателей и продаж.
«ИИ не отменяет карьеру в IT, но меняет саму роль специалиста. Если раньше ценность была в том, чтобы просто писать код, то сейчас важнее понимать бизнес, клиента и задачу, ради которой этот код вообще создается», — прокомментирвал CTO BCC Мэлс Сеитов.
Самый простой способ понять бизнес — поговорить с клиентами
В дискуссии прозвучал очень практичный совет от Агиис Конакбаевой: если хотите научиться мыслить бизнесово, начните разговаривать с клиентами. Не обязательно сразу идти на MBA или ждать, когда компания отправит на стратегическую сессию. Можно начать проще: поговорить с людьми, для которых делаете продукт, сервис, коммуникацию или внутренний процесс.
Что у них болит? Где они теряют время? И какие задачи на самом деле пытаются решить?
После 10-15 таких разговоров ответы начнут повторяться. И именно там появится понимание, что действительно важно, а что было внутренней фантазией команды. Для эпохи AI это особенно важно. Нейросети помогают быстрее писать, считать, собирать прототипы и проверять гипотезы. Но они не заменяют понимание клиента. Если команда решает не ту проблему, скорость только быстрее приведет ее в неправильную точку.
Новая грамотность: ИИ, критическое мышление и аналитика
Если свести разговор к базовому набору навыков, получится триада: нейросети, критическое мышление и аналитика. Но здесь важно не упростить. Уметь работать с ИИ — это не просто писать промпты. Настоящий навык начинается дальше: правильно поставить задачу, верифицировать факты, исправить ошибки и адаптировать результат под контекст компании, продукта или клиента.
«Мы видим это и в корпоративном обучении: за последний год резко вырос запрос на нейросети, особенно со стороны бизнеса и топ-менеджеров. Компании хотят не просто «курс ради курса», а обучение, которое помогает улучшать конкретные процессы и делать работу эффективнее», — говорит Кайсар Аманжанұлы.
«Вайб-кодинг» — шанс для быстрых пилотов
Один из интересных прикладных трендов — возможность быстро собирать микропилоты с помощью ИИ-инструментов. То, что раньше требовало отдельной команды, дизайна, разработки и долгого согласования, теперь иногда можно проверить гораздо быстрее. Можно не спорить месяцами о гипотезе, а собрать прототип, показать пользователям, получить обратную связь и понять, стоит ли двигаться дальше.
Но, по мнению экспертов, есть и обратная сторона доступности инструментов — соблазн автоматизировать все подряд. Чтобы не тратить ресурсы на десятки эффектных, но бесполезных демо, важен жесткий фокус. Сначала нужно просчитать, какие процессы действительно отнимают время и деньги команды, и внедрять нейросети только там, где он закроет реальное узкое место.
Профессии не исчезают. Исчезает право быть только функцией
Обсуждая, какие профессии исчезнут первыми, участники дискуссии пришли к выводу: под угрозой не сами специальности, а роли, в которых человек остается просто функцией.
Дизайнер, который механически собирает слайды по шаблону, или разработчик, бездумно пишущий код по ТЗ, сегодня максимально уязвимы. Ценность сохраняют те, кто выходит за рамки инструкций: использует ИИ как ассистента, но берет на себя понимание бизнес-задач, контекста бренда, ограничений продукта и потребностей клиента.
«Мне кажется, точно никогда не изменится одно — способность человека адаптироваться и желание развиваться. Нельзя сказать, что будет через 10 или 20 лет, потому что сейчас изменения происходят уже не раз в несколько лет, а каждый месяц или каждый квартал. Поэтому важно не пытаться угадать одну профессию будущего, а учиться быстро перестраиваться. Для меня ИИ — это не замена человеку, а расширенный интеллект: инструмент, который помогает нам делать задачи быстрее и эффективнее», — подчеркнула CIO Beeline Казахстан Агиис Конкабаева.
Что делать специалисту уже сейчас
- Выбрать реальные задачи, в которых ИИ может помочь. Не изучать нейросети абстрактно, а посмотреть на свой рабочий день: что повторяется, что занимает слишком много времени, где часто возникают ошибки, какие процессы можно ускорить.
- Научиться проверять результат. Искусственный интеллект не должен становиться источником истины. Он может быть ассистентом, черновиком, ускорителем, но финальная ответственность остается на человеке.
- Развивать аналитическое мышление. Смотреть не только на задачу, но и на причину задачи. Не только на действие, но и на эффект.
- Разговаривать с клиентами и внутренними заказчиками. Это самый быстрый способ понять, что действительно важно.
- Собирать портфолио результатов. Не просто список мест работы и курсов, а конкретные кейсы: что было, что вы сделали, что изменилось.
- Учиться горизонтально. Не ждать, пока карьера сама поднимет вас на следующий уровень, а расширять свою роль: понимать продукт, бизнес, данные, коммуникации, технологии.
