Инженерные профессии оказались наиболее устойчивы в эпоху ИИ
Читать в полной версииВопрос о том, как изменится рынок труда в эпоху искусственного интеллекта, остаётся предметом ожесточённых дебатов. В мае число увольнений оказалось рекордным за последние годы, отметили в кадровом агентстве Challenger, Gray & Christmas, и в большинстве случаев причиной сокращений называли ИИ. А вот данные о найме говорят об обратном, возражают аналитики венчурной фирмы SignalFire.
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com
Анализ SignalFire, затронувший более 650 млн работников в более чем 80 млн компаний показал, что в 2025 году инженерное направление оказалось наиболее устойчивым — в компании решили учитывать только информацию о найме как более точный индикатор тенденций на рынке труда. Общий уровень найма по сравнению с показателями 2019 года сократился на 25 %, но в инженерных областях просадка оказалась лишь 11 %. Инженеры составили 55 % всех новых сотрудников в 2025 году в 12 «крупнейших технологических компаниях» — так авторы исследования охарактеризовали Alphabet, Meta✴, Apple, Amazon, Microsoft, Netflix, Nvidia, Tesla, Uber, Airbnb, Block и Stripe. В 2019 году этот показатель составлял лишь 46 %. Стартапы в 2025 году приняли на работу на 7 % больше инженеров, чем в 2019 году.
Если бы ИИ, как гласит расхожий стереотип, действительно был способен заменить инженерные кадры, то это направление оказалось бы первым из тех, что показали сокращение найма в технологическом секторе. В действительности же численность инженеров растёт быстрее, чем большинство других должностных функций в технологических компаниях.
Эту тенденцию ранее поддержал гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), который в апреле выступил в Стэнфордской высшей школе бизнеса. В настоящий момент, когда все технические работники в компании пользуются ИИ-агентами, «инженеры-программисты заняты как никогда». ИИ-агенты действительно пишут код почти мгновенно, но они постоянно подталкивают инженеров к выработке «следующей идеи». Таким образом, в условиях ИИ инженерное направление показало эффект парадокса Джевонса: повышение эффективности не снижает, а повышает спрос на ресурс, потому что объём работы увеличивается, заполняя новые мощности.