2025 год подтвердил за специалистами по ИИ статус ведущих работников на рынке труда.
Их навыки становятся основным активом для различных областей бизнеса, включая банковский сектор, телекоммуникации, розничную торговлю и промышленность. По сведениям сервиса Dream Job, в прошлом году медианная зарплата специалистов по ИИ увеличилась на 41% и составила 215 000 рублей, что более чем втрое превышает аналогичный показатель по всему рынку труда. При этом специалисты по ИИ внимательно исследуют отзывы о работодателях, прежде чем согласиться на предложение.
Втрое выше
Портал с отзывами о работодателях Dream Job, акционером которого является HeadHunter (НН), проанализировал свыше 20 000 отзывов на своей платформе, охватывающих IT-направления на предприятиях различных отраслей. Forbes ознакомился с результатами исследования.
Согласно данным Dream Job, за прошедший год (сравнивая первое полугодие 2024 года с первым полугодием 2025 года) медианная зарплата ИИ-специалистов увеличилась на 41% и достигла 215 000 рублей, что более чем в три раза превышает медиану по всему рынку труда, равную 65 000 рублей (медианная зарплата — это значение, которое делит все зарплаты выборки ровно пополам: половина работников получает меньше, а половина — больше).
При этом, по словам основателя и генерального директора Dream Job Бориса Курбатова, специалисты по ИИ крайне требовательны: они тщательно изучают отзывы о работодателях, прежде чем принять предложение: «Компании, не уделяющие внимания репутации и HR-бренду, рискуют не дойти до стадии переговоров о зарплате и условиях — их отсеют на этапе выбора».
Что ценят ИИ-специалисты?
То, что IT-разработчики считают главными факторами при принятии решения о предложении (насколько справедливо оценивается их труд и есть ли гибкий график), для специалистов по ИИ не так важно. Для них значительно важнее возможность работать с мощными кластерами и «чистыми» данными, свобода исследовать новые подходы и гарантии того, что результаты не останутся «в столе», отмечают в Dream Job: «Доступ к GPU (графическим процессорам) и R&D-задачам они считают ключевым преимуществом, наряду с сильной командой и гибридным форматом работы».
Мотивацию специалистов по ИИ формирует не столько финансовая сторона, сколько ощущение, что компания предоставляет пространство для роста и экспериментов. «В их системе координат зарплата — лишь базовая предпосылка, а реальный интерес удерживает только профессиональная среда. Это выделяет их в отдельный сегмент на рынке труда, где традиционные методы мотивации уже неэффективны», — подчеркивают в Dream Job. Комбинация «ресурсы, исследования, обучение, команда и гибкость» делает компанию привлекательной для таких специалистов.
Что их отталкивает?
Там, где компании не соответствуют базовым ожиданиям, разочарование возникает быстро, говорится в исследовании. Дело не в деньгах — зарплаты в ИИ-сегменте остаются рекордными, а в качестве процессов и стратегии. Специалисты часто ощущают, что их труд используется неэффективно. «Самая распространенная жалоба — отсутствие четкой продуктовой стратегии: проекты запускаются ради самого факта «мы внедряем ИИ». В итоге исследования проводятся без внедрения в продукт», — указывают в Dream Job. «Почти столь же болезненной темой становятся данные. «Сырые» датасеты оборачиваются тем, что до 70% времени уходит на их очистку, а не на моделирование и эксперименты. Это создает ощущение неэффективности и потери квалификации».
Кроме того, многие компании спешат запустить пилоты с жесткими сроками, но без гарантии долгосрочного финансирования. В результате специалисты чувствуют себя частью «эксперимента», который может в любой момент прекратиться. Отдельной проблемой становится возвращение в офис, несмотря на первоначально обещанную удаленную работу. Для экспертов, привыкших к гибкости, это воспринимается как шаг назад и нередко служит причиной падения оценки работодателя, отмечают аналитики.
Таким образом, основной источник недовольства специалистов по ИИ — это не уровень зарплаты, а хаос процессов, отсутствие стратегии и нарушение договоренностей. Именно здесь заключается зона риска для компаний: даже самые высокие зарплаты не компенсируют потерю доверия, делают вывод в Dream Job: «Специалисты по ИИ готовы работать в компании, где среда соответствует их требованиям, но также могут быстро сменить работодателя, если этого нет. И простым повышением зарплат этот риск не устранить — нужны инвестиции в процессы, развитие и гибкость».
«Сокращает количество вакансий»
Специалисты по ИИ стали ключевым сегментом найма в крупных отраслях, однако их приоритеты изменились от классической связки «зарплата + удаленный формат» к более комплексному запросу — «ресурсы + профессиональная среда + содержательные проекты», подтверждает HR-директор сервиса безопасных сделок с исполнителями Solar Staff Камилла Столповских. Она при этом призывает разграничивать направления внутри сферы: наиболее динамично, по ее словам, растет спрос на прикладные роли — ML/AI-инженеры, дата-инженеры, специалисты по MLOps и продуктовой аналитике. «То есть на тех, кто способен превращать модели в измеримую выручку и снижение издержек», — говорит Столповских.
Что касается зарплат, то, поскольку таких специалистов пока мало, их стоимость резко возрастает, объясняет операционный директор HR-холдинга Ventra Лусине Абгарян. «Но из-за того, что интерес к этому сегменту растет еще быстрее, в течение двух лет будет больше экспертов, больше ИИ-решений, которые создают ИИ-решения, и поэтому стоимость будет несколько снижаться», — прогнозирует Абгарян. Она также согласна с необходимостью деления специалистов ИИ на сегменты внутри. «Ситуация по росту зарплат разная для разработчиков ИИ, пишущих код с помощью ИИ, или применяющих ИИ в проектах», — рассуждает она. «Разработка ПО с применением ИИ сокращает время и стоимость разработки, но и сокращает количество вакансий по кодированию. От разработчика теперь требуется работать с функциональными требованиями пользователей, делать бизнес-анализ и создавать код, в том числе грамотно используя кодирование с помощью ИИ, где это возможно и эффективно. То есть быть волшебником, который, поговорив с заказчиком, превращает идею в красивое решение на базе ИИ, которое думает и делает то, что задумал человек».
Камилла Столповских выделяет три момента в исследовании. Во-первых, доступ к вычислительным мощностям и данным сегодня становится предметом найма наравне с самим офером: подобные предложения включают прозрачный бюджет на GPU или кластер, политику доступа к данным и долю времени, выделяемую под R&D. «Во-вторых, ключевое значение имеют среда и траектория роста: техблог компании, открытые репозитории, возможность публиковаться или контрибьютить — это настоящая валюта доверия, которая зачастую оказывается весомее, чем прибавка в 10-15% к зарплате», — говорит она. «И, наконец, стратегический контур: сильные кандидаты мгновенно распознают фальшь в заявлениях «У нас есть ИИ», если за ними не стоят продуктовые гипотезы, продуманная работа с данными и выстроенный MLOps-процесс».
Значительная часть ИИ-проектов действительно разрабатывается без внедрения, говорит Абгарян. «Специалисты по ИИ могут утешать себя тем, что так происходит со всеми пионерами и инноваторами, и время этих проектов еще придет. Причина не только в отсутствии четкой продуктовой стратегии — очень важен вопрос стоимости решений», — рассуждает она. «Оказалось, что многие решения на базе ИИ обойдутся в реализации дороже, чем выполнение этих работ не искусственным интеллектом. Например, на внедрение, обучение и развитие умных кассовых роботов требуется минимум один эксперт с заработной платой, равной зарплате 20 кассиров, а стоимость самого решения — в разы выше, чем нанять кассиров-людей».
Фото: hi-tech.mail.ru