- AI не замінив людей, але став новою базовою навичкою
- Енергонезалежність стає новим ринком праці
- Інженерія, embedded і hardware знову стають актуальними
- Від траків до дронів: жінки в новій технічній реальності
- Soft skills як нова професійна база
Думка, що штучний інтелект витіснить усі професії, досі залишається предметом дискусій, але давайте подивимося, що реально відбувається цього року. Ринок праці змінюється під впливом ШІ, війни та нових потреб суспільства. Частина людей виїжджає за кордон, частина — мобілізується, а бізнес і споживачі поступово формують зовсім інші запити.
Ось, наприклад, реальна історія: UNITED NATIONS DEVELOPMENT PROGRAMME IN UKRAINE провела навчання для жінок зі встановлення сонячних панелей. Ось тут є історія однієї з учасниць, Марії Буреніної, яка тепер працює. Ми бачимо, як жінки опановують професії, які раніше вважалися суто чоловічими. Водночас в Україні формується новий ринок — ринок енергонезалежності та рішень, які допомагають підтримувати комфорт навіть у складних умовах.
А ось стаття, яку Ігор Пилипів написав для «Економічної правди», — про те, як топменеджери з IT переходять у мілтек, ще одну сферу, що зараз стрімко розвивається в Україні. Тут потрібні і фахівці, які розуміються на складних системах із використанням ШІ, і люди, здатні масштабувати складні бізнес-процеси.
Це ширше за попередні прогнози. Штучний інтелект не замінив усі професії, але вміння працювати з ним стало надзвичайно важливим. Не всі пішли в мілтек, однак цей сектор стабільно росте й потребує нових людей. Не всі жінки масово перейшли в традиційно «чоловічі» професії, але дедалі частіше саме вони монтують сонячні електростанції, водять траки чи збирають дрони. Життя завжди складніше за спрощені прогнози. Водночас у ньому можна помітити тенденції — і використати їх, обираючи напрям для розвитку та роботи.
Практично все, що ми зараз будемо розглядати, лежить на перетині кількох сфер.
AI не замінив людей, але став новою базовою навичкою
Якщо подивитися, що люди щодня пишуть про свій досвід роботи зі штучним інтелектом, легко помітити дві полярні позиції. Одні переконані, що ШІ постійно помиляється, галюцинує й лише ускладнює роботу. Інші — що він уже зараз здатен працювати майже на рівні людини або й повністю замінювати окремих спеціалістів.
Насправді частково праві обидві сторони — просто йдеться про різні типи задач.
Кілька років тому багато говорили про те, що всі професії зрештою перетворяться на «промпт-інженерів», а головною роботою людей буде написання запитів до AI. Але поки що ринок праці цього не підтверджує. Окрема масова професія «людина, яка просто пише промпти» не сформувалася.
Натомість відбувається інше: робота зі штучним інтелектом поступово стає базовою навичкою — так само, як колись робота з інтернетом або таблицями. Не йдеться про те, щоб «замінити людину AI». Просто вміння працювати з AI-інструментами стає важливою навичкою для значної кількості професій.
Разом із цим росте і потреба в цифровій інфраструктурі — від хмарних сервісів до VPS та виділених серверів для зберігання даних та автоматизації роботи.
Це вже видно і в дослідженнях ринку праці. У PwC AI Jobs Barometer зазначають, що галузі, які активно інтегрують AI, демонструють вищу продуктивність і швидші темпи зростання. В тому-таки дослідженні зазначається: люди можуть стати навіть більш цінним ресурсом і навіть у високоавтоматизованих галузях, ніж були раніше. Просто вони мають набути нових навичок.
Є вже й конкретні кількісні оцінки цього ефекту. Наприклад, дослідження, опубліковане в журналі Science, аналізувало використання ChatGPT у професійних письмових задачах серед фахівців із вищою освітою. Учасники виконували типові робочі завдання — листи, короткі звіти, аналітичні тексти — і з AI завершували їх у середньому приблизно на 40% швидше, а якість результату зростала на 18%.
Важливо розуміти контекст цього дослідження. Йшлося саме про структуровані текстові задачі, де AI працював як допоміжний інструмент, а не як повна заміна людини. Крім того, найбільше виграли менш досвідчені учасники — різниця між сильнішими й слабшими працівниками зменшувалася.
Схожі результати показало і дослідження NBER про AI у customer support: продуктивність працівників зросла приблизно на 14%, але AI особливо допомагав новачкам, а от у більш просунутих співробітників такого зростання продуктивності не було — можливо, тому, що вони бралися за більш складні кейси.
У складній експертній роботі все також менш однозначно. У 2025 році дослідники METR провели експеримент із досвідченими open-source розробниками і виявили, що при роботі зі складними задачами AI-інструменти можуть навіть уповільнювати роботу через необхідність постійно перевіряти й виправляти результат.
Схоже, що AI найкраще працює там, де є структура, повторюваність і чітко сформульована задача:
- рутинні операції;
- простий сапорт;
- базова аналітика;
- типові тексти;
- частина задач у програмуванні чи дизайні.
Але водночас він схильний галюцинувати — вигадувати факти, змішувати джерела, ламати код чи верстку (це — мій власний досвід з новинними розсилками) або впевнено давати неправильні відповіді там, де немає достатньої інформації.
Читайте також: Хай живе GEO: Як домінувати в ШІ-пошуку в 2026 році
Тому ключовою навичкою стає не просто «отримати відповідь від AI», а правильно поставити задачу і перевірити результат:
- чітко сформулювати запит;
- дати контекст;
- обмежити джерела;
- зрозуміти межі інструмента;
- верифікувати отриману інформацію.
У цьому сенсі AI радше підсилює навички спеціаліста, ніж замінює його. Найкраще він програмує в руках програміста, а найкраще «малює» — коли ним користується дизайнер. І саме ця різниця — між використанням AI як кнопки і використанням його як інструмента — і є тим, що сьогодні називають AI literacy.
В Україні AI literacy поки що рідко викладають як окрему дисципліну — але власне роботі зі штучним інтелектом вже потроху навчають.
Наприклад, українська платформа Prometheus уже має кілька популярних курсів не лише про сам штучний інтелект, а саме про його практичне використання в роботі. Серед них — Від початківця до експерта в ШІ, де йдеться про повсякденні та робочі сценарії використання AI, а також Початок роботи з ChatGPT, який окремо пояснює, у яких випадках AI ефективний, а де його відповіді потребують перевірки.
Показово, що ці курси орієнтовані на широке коло слухачів. AI дедалі частіше розглядають як базову робочу навичку для людей із різних сфер — від бізнесу й освіти до маркетингу чи аналітики.
Університети теж поступово реагують на цей тренд. Наприклад, у Львівському національному університеті уже кілька років проводять літню школу Artificial Intelligence Technology Summer School, а в Європейському університеті у 2025 році запустили Академію штучного інтелекту для студентів.
Значна частина людей поки що вчиться працювати з AI самостійно — через практику, помилки і щоденне використання інструментів. Це добре видно навіть із професійних дискусій: спеціалісти поступово виробляють власні способи взаємодії з AI, вчаться звужувати задачі, обмежувати джерела, перевіряти відповіді й розуміти, де AI справді економить час, а де створює додаткову роботу. Часом в інтернеті можна знайти приклади вдалих промптів для тої чи іншої задачі, якими люди діляться під час обговорень чи в рамках блогів. Ми спостерігаємо не лише процес навчання штучного інтелекту роботі з текстами чи даними, а й навчання людей тому, як використовувати штучний інтелект. Це — обопільний процес.
Читайте також: Як правильно писати промпти для AI: вчимося користуватися штучним інтелектом
Штучний інтелект не створює нові професії, а вбудовується в наявні таким чином, щоб співробітник був в кілька разів продуктивнішим. Штучний інтелект стає асистентом маркетолога, вчителя, журналіста, дата-аналітика, дизайнера. От тільки користуватися ним треба правильно, інакше продуктивність, навпаки, впаде.
Ось що кажуть, наприклад, люди, яких я опитала.
Олена, методистка, викладачка:
«Я отримую від автора заняття і даю його Claude. Зазвичай спершу прошу його перевірити логіку викладання, відсутність повторів, правлю мову. Інколи відразу вказую, що мені не подобається, інколи текст такий, що я і не можу починати правки, доки Claude не приведе його до тями. Потім починаю: а от тут краще так, а там краще сяк. Якщо я, як людина, не даю чітких вказівок, яким я хочу бачити кінцевий результат, то ШІ не зробить сам те, що мені потрібно. Він зробить якесь таке сіре і прісне заняття. Хоча інколи він дає досить цікаві ідеї.
Але все ж таки найкраще він робить те, що мені завжди вдається гірше — технічну роботу: нумерація слайдів, наявність посилань на роздруківки тощо. Додає матеріали в список матеріалів, описує ігри добре, логічно, там, де у нас частина авторів збивається. Людина, тобто я, має керувати і обирати з того, що пропонує ШІ, найкращий варіант. Ми в цьому вже гарна команда. Він тренований. Я не обмежую його у використанні якихось матеріалів, але потім правлю, якщо його заносить. Разом ми працюємо, якщо не швидше, то точно якісніше».
Дарія, гейм-дизайнерка:
«ШІ я використовую там, де могла б покластися на не надто досвідченого і уважного секретаря. Написати чернетку тексту, зібрати купу розрізнених документів в одну вікі, просканувати ресурс і зробити конспекти джерел, щоби я вирішила, які читатиму детальніше, зробити десять варіантів фраз “смол-току” для персонажів третього плану, щоби я обрала підходящі й відредагувала.
З більш серйозних задач часто ШІ — це моя “гумова качечка”, з якою я обговорюю ідеї вночі перед зустріччю з живими людьми. Внутрішній діалог забирає більше сил, аніж розмова з роботом, до того ж, помилки або банальності ШІ вмикають здорову агресію: “та не так, та я тобі зараз покажу, як треба” і не дають розслабитись чи замилити око, поки обдумуєш.
Де він незамінний — у перекладах та технічній вичитці тексту, пошуку відповідностей для ідіом та зворотів у певному стилі для мов, де в мене В2 і нижче. З англійською ШІ в основному виправляє мені пунктуацію (мене все одно постійно тягне розставляти коми за українськими правилами) та вичищає мову в британський чи американський бік. Біда роботи в інтернаціональній компанії і навчання на міжнародних семінарах в тому, що твій англійський стає “суржиком” усіх його варіацій, і для налаштування лінгвістичного барометра треба йти читати літературу — а на це не завжди є час».
Miltech шукає не просто AI-фахівців, а людей на стику кількох дисциплін
Окремий напрям, де AI уже активно використовують на практиці, — український miltech. Ідеться не про «розмовний AI», а про реальні інженерні системи: computer vision для дронів, автономну навігацію, аналіз сигналів, geospatial intelligence та обробку даних із сенсорів.
Це добре видно навіть із вакансій. Наприклад, у miltech-вакансіях на DOU регулярно шукають спеціалістів із computer vision, embedded systems, robotics, RF engineering та signal processing.
У вакансії Jr. Perception Engineer серед задач прямо згадує video processing, multi-sensor systems та роботу з autonomous drones. А компанія Swarmer описує свою спеціалізацію як software для автономних дронів, здатних працювати в coordinated teams.
Цікаво, що miltech майже не шукає «AI-фахівців взагалі». Натомість найбільший попит мають люди на стику кількох дисциплін: embedded engineering, robotics, RF, Linux, computer vision та AI. У деяких вакансіях уже окремо вказують і навички роботи з AI-інструментами на кшталт ChatGPT або Copilot як бажану частину повсякденної роботи.
Втім це — не щось, що можна швидко, за пару днів, опанувати на курсах, а радше напрямок для теперішніх студентів інженерних спеціальностей.
До речі, ось тут Київська школа економіки пропонує магістерську програму «Безпілотні літальні апарати».
Енергонезалежність стає новим ринком праці
Необхідність мати якесь резервне джерело енергії стає з кожним роком все нагальнішою, і багато хто наважується не на генератор, а на сонячну електростанцію. Треба сказати, що в нашому випадку це все ж не данина екології і не є таким вже екологічно чистим рішенням.
З досвіду можу сказати, що сонячна станція в умовах відключень потребує потужного акумулятора (коли струм відключено, вона без акумулятора просто не працює, навіть в мережу не видає) та інвертора. Накопичувачі енергії не є «зеленими» по суті, важко утилізуються, але ми диверсифікуємося, як можемо.
Побіжно проглянувши вакансії «монтажник сонячних панелей», я бачу, що подекуди компанії готові самі навчати людину, аби лише вона хотіла навчатися. Зарплати, як бачимо, різні, тож є простір для торгів.
Серед бажаних навичок називають вміння монтувати металоконструкції, вміння прокладати кабелі, монтувати, користуватися ручним та електроінструментом. Також шукають кандидатів, які не мають страху висоти і є фізично витривалими.
Частину потрібних навичок прямо згадують у вакансіях і навчальних програмах. Наприклад, курс Installer of Solar Power Plants для ветеранів включає:
- роботу з електрообладнанням;
- монтаж і обслуговування solar systems;
- техніку безпеки;
- читання технічної документації.
У вакансіях компаній на кшталт iSolar шукають:
- installer of solar power plants;
- service power engineers;
- design engineers for electrical solutions.
Цікаво, що ринок дедалі більше рухається не лише в бік «сонячних панелей», а й у бік battery storage systems (BESS) — великих систем накопичення енергії. Саме BESS зараз називають одним із ключових елементів нової енергетичної інфраструктури України.
Тому разом із класичною електротехнікою починають цінуватися:
- energy monitoring;
- smart infrastructure;
- automation systems;
- робота з цифровими системами управління енергією.
AI теж поступово впроваджується у цьому секторі — наприклад, у системах прогнозування та energy management. У проєкті RISE від DTEK та Octopus Energy для керування decentralized solar і battery systems використовують AI-powered Kraken platform.
Отже, можна почати з якогось навчального курсу, а можна обійтися і старими навичками: компанії з монтажу сонячної електрики все так само шукають менеджерів з продажів, наприклад.
Інженерія, embedded і hardware знову стають актуальними
У тому ж miltech прямо говорять про актуальність інженерії, близької до «заліза», потребу в людях, які розуміються на фізиці, кабелях, можуть писати код для hardware, працюють з сенсорами, дронами, сигнальними системами тощо.
Ще кілька років тому могло здаватися, що майбутнє технічної освіти — це майже виключно робота за комп’ютером. Але розвиток miltech, renewable energy та smart infrastructure знову зробив помітнішим попит на практичні технічні спеціальності — монтаж, налаштування, обслуговування та роботу з фізичними системами.
Ми щойно говорили про те, що у renewable energy дедалі частіше потрібні не лише «класичні» енергетики, а й монтажники сонячних електростанцій, service engineers та спеціалісти з battery systems.
У miltech ситуація схожа. Робота з дронами чи autonomous systems — це не тільки AI та software, а й збірка electronics, робота з embedded systems, тестування сенсорів, signal processing та налаштування hardware. У вже згаданій вакансії Jr. Perception Engineer серед вимог прямо згадуються robotics, multi-sensor systems, video processing та embedded Linux.
Схоже, що межа між «офісною» та «технічною» роботою поступово розмивається. У багатьох сучасних технічних ролях спеціаліст працює одночасно і з physical systems, і з software, telemetry, monitoring tools та AI-assisted workflows.
Але це стосується не лише воєнної промисловості. Наприклад, логістика, автоматизація тих чи інших процесів, «розумна» техніка тощо.
Фактично ринок знову починає більше цінувати людей, які можуть поєднати цифрові навички з умінням працювати з реальними фізичними системами.
DOU та Djinni за останні роки виділили miltech і defence tech в окремі категорії вакансій, а самі компанії дедалі частіше шукають людей із комбінацією software + electronics + robotics skills. Це різко контрастує з попередніми роками, коли український IT-ринок був значно сильніше сфокусований на веброзробці та аутсорсі.
Хтось насправді може й не вчити нічого нового: навіть вакансії у нових та оновлених сферах (мілтек, автоматизація тощо) не складаються виключно з інженерних: все так само потрібні менеджери з продажів, перекладачі, копірайтери тощо.
Читайте також: Vibe Coding: як створювати сайти та розумні віджети за допомогою ШІ без знання коду
Від траків до дронів: жінки в новій технічній реальності
Багато років тому кілька моїх знайомих дівчат вирішили навчатися на коваля. І от якщо навчання вони цілком успішно подолали, то працювати так і не змогли, повернулися до своїх попередніх професій: надто агресивним було несприйняття в новому колективі.
Проте зараз жінки навчаються водити траки, з’явилось жіноче таксі, жінки опановують громадський транспорт, монтують сонячні панелі. Одна з моїх знайомих пройшла навчання саперній справі для того, щоб брати участь в програмах гуманітарного розмінування. Насправді не бракує можливостей використати свої навички.
Хоча цей розділ присвячений жінкам, на нього можуть дивитися і чоловіки: адже якщо на традиційно чоловічі вакансії масово намагаються залучити жінок, це означає, що раді будуть всім.
А ось щодо IT, тут є цікавий тренд: жінок намагаються залучати не лише там, де потрібні умовні софт скіли, «м’який IT», а і в складніші речі.
Наприклад, у 2025 році стартувала програма Women in Tech 2025 за підтримки Huawei Ukraine, Women in Tech Ukraine та МОН. Програма включає модулі з AI, програмування, digital skills, маркетингу та запуску власних tech-проєктів.
Окремий напрям — cybersecurity. На платформі Дія.Освіта у 2025 році запустили безкоштовну програму Women in Cyber для жінок, які хочуть перейти у сферу кібербезпеки. Навчання охоплює:
- cyber hygiene;
- OSINT;
- threat intelligence;
- compliance;
- базові навички роботи в cybersecurity.
Паралельно працюють і професійні спільноти. Наприклад, Women4Cyber Ukraine розвиває mentorship programs, networking та career support для жінок у cybersecurity, а проєкт Ukrainian Women in Cyber уже прямо говорить про залучення жінок до cyber defense, cyber intelligence та leadership roles у сфері національної безпеки.
Цікаво, що більшість цих програм роблять акцент не лише на «вивченні технології», а й на практичних кейсах.
І це добре показує ще один тренд 2026 року: AI, cybersecurity та digital economy вже сприймаються не як вузька «чоловіча технічна ніша», а як частина нової масової професійної освіти.
З усього, що ми зараз розібрали, мені здається, випливає важливий висновок: на ринку з’являються не нові професії, а саме нові поєднання навичок. При цьому більшість програм поки що залишається доволі «вхідними»: ринок уже потребує спеціалістів із глибшими технічними навичками, але масова освіта часто все ще концентрується на базовій AI literacy та digital economy. Тому значна частина людей продовжує вчитися через практику, самоосвіту та професійні спільноти.
І це, мабуть, одна з найхарактерніших рис 2026 року: нові навички вже потрібні майже всім, але універсальної моделі навчання для них поки що не існує.
Soft skills як нова професійна база
Насправді ми вже цієї теми торкнулися. Але можемо підсумувати: актуальні навички, з якими штучний інтелект допомагає слабко (або допомагає лише якщо йому показати, яка саме допомога потрібна): гнучкість, креативність, уміння швидко вчитися, критичне мислення і вміння перевіряти факти.
Все ще базою лишається англійська, особливо технічна. І це навіть не зважаючи на те, що ШІ-перекладачі знижують поріг входження у читання і розуміння текстів чи листування. Все ж набагато простіше працювати, коли ти розумієш контекст, можеш говорити усно тощо. ШІ, якщо використовувати його правильно, допомагає і вчитися — його можна запитати про синоніми, переклади складних слів, пошук джерел і прикладів граматики. Деякі мої знайомі, вивчаючи ту чи іншу іноземну мову, просять штучний інтелект робити собі додаткові вправи, і викладачі це схвалюють.
Проте англійська — не єдина цінна мова в світі, який надто швидко змінюється. Міжнародні проєкти непередбачувані, і десь може виявитися, що вивчена в школі німецька чи польська теж придасться, буде нагода згадати те, що, здавалося б, ніколи не доведеться.
І якщо і тут підсумувати, то знання іноземної мови вимагає не лише знання правил, тим паче що відповідність правилам може так само підкоригувати ШІ, а уміння працювати з людьми та інформацією, ловити контексти.
У світі, що весь час непередбачувано змінюється, особливо важливою є гнучкість. Проте треба визнати, що ми всі її дещо втратили: втома, стрес, постійна невизначеність роблять професійні та освітні пошуки не такими веселими, а подекуди навіть непідйомними. Якщо ви визнаєте, що у вас просто немає сил на додаткову годину англійської, я з вами.
Але насправді, враховуючи, до чого ми постійно щодня пристосовуємося, і все ще пливемо, я можу сказати: з нашою гнучкістю уже все гаразд. Ми її можемо експортувати. Тому просто треба продовжувати робити все, що вже робимо.
