- ИИ не заменил людей, но стал новым базовым навыком
- Энергетическая независимость становится новым рынком труда
- Инженерия, embedded и hardware снова становятся актуальными
- От грузовиков до дронов: женщины в новой технической реальности
- Soft skills как новая профессиональная база
Мнение о том, что искусственный интеллект вытеснит все профессии, по-прежнему остается предметом дискуссий, но давайте посмотрим, что реально происходит в этом году. Рынок труда меняется под влиянием ИИ, войны и новых потребностей общества. Часть людей уезжает за границу, часть — мобилизуется, а бизнес и потребители постепенно формируют совершенно другие запросы.
Вот, например, реальная история: ПРОГРАММА РАЗВИТИЯ ООН В УКРАИНЕ провела обучение для женщин по установке солнечных панелей. Вот здесь есть история одной из участниц, Марии Бурениной, которая теперь работает. Мы видим, как женщины осваивают профессии, которые раньше считались сугубо мужскими. В то же время в Украине формируется новый рынок — рынок энергетической независимости и решений, которые помогают поддерживать комфорт даже в сложных условиях.
А вот статья, которую Игорь Пилипив написал для «Экономической правды», — о том, как топ-менеджеры из IT переходят в милтек, еще одну сферу, которая сейчас стремительно развивается в Украине. Здесь нужны как специалисты, которые разбираются в сложных системах с использованием ИИ, так и люди, способные масштабировать сложные бизнес-процессы.
Это шире, чем предыдущие прогнозы. Искусственный интеллект не заменил все профессии, но умение работать с ним стало чрезвычайно важным. Не все ушли в милтек, однако этот сектор стабильно растет и требует новых людей. Не все женщины массово перешли в традиционно «мужские» профессии, но все чаще именно они монтируют солнечные электростанции, водят грузовики или собирают дроны. Жизнь всегда сложнее, чем упрощенные прогнозы. В то же время в ней можно заметить тенденции — и использовать их, выбирая направление для развития и работы.
Практически все, что мы сейчас будем рассматривать, лежит на пересечении нескольких сфер.
ИИ не заменил людей, но стал новым базовым навыком
Если посмотреть, что люди каждый день пишут о своем опыте работы с искусственным интеллектом, легко заметить две полярные позиции. Одни убеждены, что ИИ постоянно ошибается, галлюцинирует и лишь усложняет работу. Другие — что он уже сейчас способен работать почти на уровне человека или полностью заменять отдельных специалистов.
На самом деле частично правы обе стороны — просто речь идет о разных типах задач.
Несколько лет назад много говорили о том, что все профессии в конечном итоге превратятся в «промпт-инженеров», а главной работой людей будет написание запросов к ИИ. Но пока что рынок труда этого не подтверждает. Отдельная массовая профессия «человек, который просто пишет промпты» не сформировалась.
Вместо этого происходит другое: работа с искусственным интеллектом постепенно становится базовым навыком — так же, как когда-то работа с интернетом или таблицами. Не идет речь о том, чтобы «заменить человека ИИ». Просто умение работать с ИИ-инструментами становится важным навыком для значительного количества профессий.
Вместе с этим растет и потребность в цифровой инфраструктуре — от облачных сервисов до VPS и выделенных серверов для хранения данных и автоматизации работы.
Это уже видно и в исследованиях рынка труда. В PwC AI Jobs Barometer отмечают, что отрасли, которые активно интегрируют ИИ, демонстрируют более высокую продуктивность и более быстрые темпы роста. В том же исследовании отмечается: люди могут стать даже более ценным ресурсом и даже в высокоавтоматизированных отраслях, чем были ранее. Просто они должны приобрести новые навыки.
Есть уже и конкретные количественные оценки этого эффекта. Например, исследование, опубликованное в журнале Science, анализировало использование ChatGPT в профессиональных письменных задачах среди специалистов с высшим образованием. Участники выполняли типичные рабочие задания — письма, короткие отчеты, аналитические тексты — и с ИИ завершали их в среднем примерно на 40% быстрее, а качество результата увеличивалось на 18%.
Важно понимать контекст этого исследования. Речь шла именно о структурированных текстовых задачах, где ИИ работал как вспомогательный инструмент, а не как полная замена человека. Кроме того, больше всего выиграли менее опытные участники — разница между сильными и слабыми работниками уменьшалась.
Схожие результаты показало и исследование NBER об ИИ в customer support: продуктивность работников возросла примерно на 14%, но ИИ особенно помогал новичкам, а вот у более продвинутых сотрудников такого роста продуктивности не было — возможно, потому, что они брались за более сложные кейсы.
В сложной экспертной работе все также менее однозначно. В 2025 году исследователи METR провели эксперимент с опытными open-source разработчиками и выяснили, что при работе со сложными задачами ИИ-инструменты могут даже замедлять работу из-за необходимости постоянно проверять и исправлять результат.
Судя по всему, ИИ лучше всего работает там, где есть структура, повторяемость и четко сформулированная задача:
- рутинные операции;
- простой саппорт;
- базовая аналитика;
- типовые тексты;
- часть задач в программировании или дизайне.
Но в то же время он склонен галлюцинировать — выдумывать факты, смешивать источники, ломать код или верстку (это — мой собственный опыт с новостными рассылками) или уверенно давать неправильные ответы там, где нет достаточной информации.
Читайте также: Да здравствует GEO: Как доминировать в ИИ-поиске в 2026 году
Поэтому ключевым навыком становится не просто «получить ответ от ИИ», а правильно поставить задачу и проверить результат:
- четко сформулировать запрос;
- дать контекст;
- ограничить источники;
- понять границы инструмента;
- верифицировать полученную информацию.
В этом смысле ИИ скорее усиливает навыки специалиста, чем заменяет его. Лучше всего он программирует в руках программиста, а лучше всего «рисует» — когда им пользуется дизайнер. И именно эта разница — между использованием ИИ как кнопки и использованием его как инструмента — и есть то, что сегодня называют грамотностью в области ИИ.
В Украине грамотность в области ИИ пока что редко преподают как отдельную дисциплину — но собственно работе с искусственным интеллектом уже потихоньку учат.
Например, украинская платформа Prometheus уже имеет несколько популярных курсов не только о самом искусственном интеллекте, а именно о его практическом использовании в работе. Среди них — От новичка до эксперта в ИИ, где речь идет о повседневных и рабочих сценариях использования ИИ, а также Начало работы с ChatGPT, который отдельно объясняет, в каких случаях ИИ эффективен, а где его ответы требуют проверки.
Показательно, что эти курсы ориентированы на широкий круг слушателей. ИИ все чаще рассматривают как базовый рабочий навык для людей из разных сфер — от бизнеса и образования до маркетинга или аналитики.
Университеты тоже постепенно реагируют на этот тренд. Например, в Львовском национальном университете уже несколько лет проводят летнюю школу Artificial Intelligence Technology Summer School, а в Европейском университете в 2025 году запустили Академию искусственного интеллекта для студентов.
Значительная часть людей пока что учится работать с ИИ самостоятельно — через практику, ошибки и ежедневное использование инструментов. Это хорошо видно даже из профессиональных дискуссий: специалисты постепенно вырабатывают собственные способы взаимодействия с ИИ, учатся сужать задачи, ограничивать источники, проверять ответы и понимать, где ИИ действительно экономит время, а где создает дополнительную работу. Порой в интернете можно найти примеры удачных промптов для той или иной задачи, которыми люди делятся во время обсуждений или в рамках блогов. Мы наблюдаем не только процесс обучения искусственного интеллекта работе с текстами или данными, а и обучение людей тому, как использовать искусственный интеллект. Это — взаимный процесс.
Читайте также: Как правильно писать промпты для ИИ: учимся пользоваться искусственным интеллектом
Искусственный интеллект не создает новые профессии, а встраивается в существующие таким образом, чтобы сотрудник был в несколько раз продуктивнее. Искусственный интеллект становится ассистентом маркетолога, учителя, журналиста, дата-аналитика, дизайнера. Вот только пользоваться им нужно правильно, иначе продуктивность, наоборот, упадет.
Вот что говорят, например, люди, которых я опросила.
Елена, методистка, преподавательница:
«Я получаю от автора занятие и даю его Claude. Обычно сначала прошу его проверить логику изложения, отсутствие повторов, правлю язык. Иногда сразу указываю, что мне не нравится, иногда текст такой, что я и не могу начинать правки, пока Claude не приведет его в порядок. Потом начинаю: а вот тут лучше так, а там лучше сяк. Если я, как человек, не даю четких указаний, каким я хочу видеть конечный результат, то ИИ не сделает сам то, что мне нужно. Он сделает какое-то серое и пресное занятие. Хотя иногда он дает довольно интересные идеи.
Но все же лучше всего он делает то, что мне всегда удается хуже — техническую работу: нумерация слайдов, наличие ссылок на распечатки и т.д. Добавляет материалы в список материалов, описывает игры хорошо, логично, там, где у нас часть авторов сбивается. Человек, то есть я, должен управлять и выбирать из того, что предлагает ИИ, лучший вариант. Мы в этом уже хорошая команда. Он натренирован. Я не ограничиваю его в использовании каких-либо материалов, но потом правлю, если его заносит. Вместе мы работаем, если не быстрее, то точно качественнее».
Дарья, гейм-дизайнерка:
«ИИ я использую там, где могла бы положиться на не слишком опытного и внимательного секретаря. Написать черновик текста, собрать кучу разрозненных документов в одну вики, просканировать ресурс и сделать конспекты источников, чтобы я решила, какие буду читать подробнее, сделать десять вариантов фраз “смол-тока” для персонажей третьего плана, чтобы я выбрала подходящие и отредактировала.
С более серьезных задач часто ИИ — это моя “резиновая уточка”, с которой я обсуждаю идеи ночью перед встречей с живыми людьми. Внутренний диалог забирает больше сил, чем разговор с роботом, к тому же, ошибки или банальности ИИ включают здоровую агрессию: “да не так, да я тебе сейчас покажу, как надо” и не дают расслабиться или замылить глаз, пока обдумываешь.
Где он незаменим — в переводах и технической вычитке текста, поиске соответствий для идиом и оборотов в определенном стиле для языков, где у меня В2 и ниже. С английским ИИ в основном исправляет мне пунктуацию (меня все равно постоянно тянет расставлять запятые по украинским правилам) и вычищает язык в британский или американский стиль. Беда работы в международной компании и обучения на международных семинарах в том, что твой английский становится “суржиком” всех его вариаций, и для настройки лингвистического барометра надо идти читать литературу — а на это не всегда есть время».
Miltech ищет не просто ИИ-специалистов, а людей на стыке нескольких дисциплин
Отдельное направление, где ИИ уже активно используют на практике, — украинский miltech. Речь идет не о «разговорном ИИ», а о реальных инженерных системах: computer vision для дронов, автономная навигация, анализ сигналов, geospatial intelligence и обработка данных с сенсоров.
Это хорошо видно даже из вакансий. Например, в miltech-вакансиях на DOU регулярно ищут специалистов с computer vision, embedded systems, robotics, RF engineering и signal processing.
В вакансии Jr. Perception Engineer среди задач прямо упоминается video processing, multi-sensor systems и работа с autonomous drones. А компания Swarmer описывает свою специализацию как software для автономных дронов, способных работать в coordinated teams.
Интересно, что miltech почти не ищет «ИИ-специалистов вообще». Вместо этого наибольший спрос имеют люди на стыке нескольких дисциплин: embedded engineering, robotics, RF, Linux, computer vision и ИИ. В некоторых вакансиях уже отдельно указывают и навыки работы с ИИ-инструментами наподобие ChatGPT или Copilot как желательную часть повседневной работы.
Тем не менее это — не то, что можно быстро, за пару дней, освоить на курсах, а скорее направление для нынешних студентов инженерных специальностей.
Кстати, вот здесь Киевская школа экономики предлагает магистерскую программу «Беспилотные летательные аппараты».
Энергетическая независимость становится новым рынком труда
Необходимость иметь какое-то резервное источник энергии становится с каждым годом все более актуальной, и многие решаются не на генератор, а на солнечную электростанцию. Надо сказать, что в нашем случае это все же не дань экологии и не является таким уж экологически чистым решением.
Из опыта могу сказать, что солнечная станция в условиях отключений требует мощного аккумулятора (когда ток отключен, она без аккумулятора просто не работает, даже в сеть не выдает) и инвертора. Накопители энергии не являются «зелеными» по сути, трудно утилизируются, но мы диверсифицируемся, как можем.
Пробежавшись по вакансиям «монтажник солнечных панелей», я вижу, что иногда компании готовы сами обучать человека, лишь бы он хотел учиться. Зарплаты, как видим, разные, так что есть пространство для торгов.
Среди желаемых навыков называют умение монтировать металлоконструкции, умение прокладывать кабели, монтировать, пользоваться ручным и электроинструментом. Также ищут кандидатов, которые не боятся высоты и физически выносливы.
Часть необходимых навыков прямо упоминаются в вакансиях и учебных программах. Например, курс Монтажник солнечных электростанций для ветеранов включает:
- работу с электрооборудованием;
- монтаж и обслуживание solar systems;
- технику безопасности;
- чтение технической документации.
В вакансиях компаний наподобие iSolar ищут:
- installer of solar power plants;
- service power engineers;
- design engineers for electrical solutions.
Интересно, что рынок все больше движется не только в сторону «солнечных панелей», но и в сторону battery storage systems (BESS) — больших систем накопления энергии. Именно BESS сейчас называют одним из ключевых элементов новой энергетической инфраструктуры Украины.
Поэтому вместе с классической электротехникой начинают цениться:
- energy monitoring;
- smart infrastructure;
- automation systems;
- работа с цифровыми системами управления энергией.
ИИ тоже постепенно внедряется в этом секторе — например, в системах прогнозирования и energy management. В проекте RISE от DTEK и Octopus Energy для управления decentralized solar и battery systems используют AI-powered Kraken platform.
Таким образом, можно начать с какого-то учебного курса, а можно обойтись и старыми навыками: компании по монтажу солнечной электроэнергии все так же ищут менеджеров по продажам, например.
Инженерия, embedded и hardware снова становятся актуальными
В том же miltech прямо говорят об актуальности инженерии, близкой к «железу», потребности в людях, которые разбираются в физике, кабелях, могут писать код для hardware, работают с сенсорами, дронами, сигнальными системами и т.д.
Еще несколько лет назад могло казаться, что будущее технического образования — это почти исключительно работа за компьютером. Но развитие miltech, renewable energy и smart infrastructure снова сделало заметным спрос на практические технические специальности — монтаж, настройка, обслуживание и работа с физическими системами.
Мы только что говорили о том, что в renewable energy все чаще нужны не только «классические» энергетики, но и монтажники солнечных электростанций, service engineers и специалисты по battery systems.
В miltech ситуация схожа. Работа с дронами или autonomous systems — это не только ИИ и software, а и сборка electronics, работа с embedded systems, тестирование сенсоров, signal processing и настройка hardware. В уже упомянутой вакансии Jr. Perception Engineer среди требований прямо упоминаются robotics, multi-sensor systems, video processing и embedded Linux.
Судя по всему, граница между «офисной» и «технической» работой постепенно размывается. Во многих современных технических ролях специалист работает одновременно и с physical systems, и с software, telemetry, monitoring tools и AI-assisted workflows.
Но это касается не только военной промышленности. Например, логистика, автоматизация тех или иных процессов, «умная» техника и т.д.
Фактически рынок снова начинает больше ценить людей, которые могут сочетать цифровые навыки с умением работать с реальными физическими системами.
DOU и Djinni за последние годы выделили miltech и defence tech в отдельные категории вакансий, а сами компании все чаще ищут людей с комбинацией software + electronics + robotics skills. Это резко контрастирует с предыдущими годами, когда украинский IT-рынок был значительно сильнее сфокусирован на веб-разработке и аутсорсе.
Кто-то на самом деле может и не учить ничего нового: даже вакансии в новых и обновленных сферах (милтек, автоматизация и т.д.) не состоят исключительно из инженерных: все так же нужны менеджеры по продажам, переводчики, копирайтеры и т.д.
Читайте также: Vibe Coding: как создавать сайты и умные виджеты с помощью ИИ без знания кода
От грузовиков до дронов: женщины в новой технической реальности
Много лет назад несколько моих знакомых девушек решили учиться на кузнеца. И вот если обучение они вполне успешно преодолели, то работать так и не смогли, вернулись к своим прежним профессиям: слишком агрессивным было неприятие в новом коллективе.
Однако сейчас женщины учатся водить грузовики, появилось женское такси, женщины осваивают общественный транспорт, монтируют солнечные панели. Одна из моих знакомых прошла обучение саперному делу, чтобы участвовать в программах гуманитарного разминирования. На самом деле не хватает возможностей использовать свои навыки.
Хотя этот раздел посвящен женщинам, на него могут смотреть и мужчины: ведь если на традиционно мужские вакансии массово пытаются привлечь женщин, это означает, что рады будут всем.
А вот что касается ИТ, здесь есть интересный тренд: женщин пытаются привлекать не только там, где нужны условные софт скилы, «мягкий ИТ», а и в более сложные вещи.
Например, в 2025 году стартовала программа Women in Tech 2025 при поддержке Huawei Ukraine, Women in Tech Ukraine и МОН. Программа включает модули по ИИ, программированию, цифровым навыкам, маркетингу и запуску собственных tech-проектов.
Отдельное направление — cybersecurity. На платформе Дия.Образование в 2025 году запустили бесплатную программу Women in Cyber для женщин, которые хотят перейти в сферу кибербезопасности. Обучение охватывает:
- cyber hygiene;
- OSINT;
- threat intelligence;
- compliance;
- базовые навыки работы в cybersecurity.
Параллельно работают и профессиональные сообщества. Например, Women4Cyber Ukraine развивает mentorship programs, networking и career support для женщин в cybersecurity, а проект Ukrainian Women in Cyber уже прямо говорит о привлечении женщин к cyber defense, cyber intelligence и leadership roles в сфере национальной безопасности.
Интересно, что большинство этих программ делают акцент не только на «изучении технологии», а и на практических кейсах.
И это хорошо показывает еще один тренд 2026 года: ИИ, кибербезопасность и цифровая экономика уже воспринимаются не как узкая «мужская техническая ниша», а как часть нового массового профессионального образования.
Из всего, что мы сейчас разобрали, мне кажется, вытекает важный вывод: на рынке появляются не новые профессии, а именно новые сочетания навыков. При этом большинство программ пока что остается довольно «входными»: рынок уже требует специалистов с более глубокими техническими навыками, но массовое образование часто все еще концентрируется на базовой грамотности в области ИИ и цифровой экономики. Поэтому значительная часть людей продолжает учиться через практику, самообразование и профессиональные сообщества.
И это, наверное, одна из самых характерных черт 2026 года: новые навыки уже нужны почти всем, но универсальной модели обучения для них пока что не существует.
Soft skills как новая профессиональная база
На самом деле мы уже этой темы коснулись. Но можем подвести итог: актуальные навыки, с которыми искусственный интеллект помогает слабо (или помогает лишь если ему показать, какая именно помощь нужна): гибкость, креативность, умение быстро учиться, критическое мышление и умение проверять факты.
Все еще базой остается английский, особенно технический. И это даже несмотря на то, что ИИ-переводчики снижают порог входа в чтение и понимание текстов или переписки. Все же намного проще работать, когда ты понимаешь контекст, можешь говорить устно и т.д. ИИ, если использовать его правильно, помогает и учиться — его можно спросить о синонимах, переводах сложных слов, поиске источников и примеров грамматики. Некоторые мои знакомые, изучая тот или иной иностранный язык, просят искусственный интеллект делать себе дополнительные упражнения, и преподаватели это одобряют.
Однако английский — не единственный ценный язык в мире, который слишком быстро меняется. Международные проекты непредсказуемы, и где-то может оказаться, что выученный в школе немецкий или польский тоже пригодится, будет возможность вспомнить то, что, казалось бы, никогда не придется.
И если и тут подвести итог, то знание иностранного языка требует не только знания правил, тем более что соответствие правилам может так же подкорректировать ИИ, а умение работать с людьми и информацией, ловить контексты.
В мире, который постоянно непредсказуемо меняется, особенно важной является гибкость. Однако надо признать, что мы все ее несколько потеряли: усталость, стресс, постоянная неопределенность делают профессиональные и образовательные поиски не такими веселыми, а подчас даже непосильными. Если вы признаете, что у вас просто нет сил на дополнительный час английского, я с вами.
Но на самом деле, учитывая, к чему мы постоянно каждый день приспосабливаемся, и все еще плывем, я могу сказать: с нашей гибкостью уже все в порядке. Мы ее можем экспортировать. Поэтому просто нужно продолжать делать все, что уже делаем.
