Петербургские айтишники стали чаще использовать нейросети для написания программного кода. Умение работать с ними может стать одним из главных требований при найме IT–специалиста.
С января 2022 года количество жителей Петербурга и Ленинградской области, которые использовали нейросети для написания кода, выросло в 47 раз. В целом по России динамика ещё более впечатляющая — рост в 58 раз. Такие данные получили аналитики мобильного оператора T2, изучив статистику обращений к восьми крупным сервисам, в том числе gemini.google.com, giga.chat, openai.com и т. д. Всего за указанный период в городе и области ими воспользовались 88,2 тыс. человек. 59% из них мужчины (51,1 тыс. человек), 41% — женщины (35,6 тыс. человек).
Чаще всего нейросети для написания кода используют люди в возрасте 25–35 и 35–44 лет (по 24% в каждой возрастной группе). Далее следует группа пользователей возрастом 45–54 года (19%), затем — 19–24 (18%), 55–64 (7%) и люди старше 65 (3%). Меньше всего пользователей в возрастной группе до 18 лет — всего 2%.
При этом Петербурга не оказалось среди регионов — лидеров по количеству пользователей, использующих нейросети для программирования. Чаще всего они встречаются в Москве и Московской области (22%), Ленинградской (8%), Челябинской (4%), Иркутской, Нижегородской, Ростовской, Свердловской областях и Пермском крае — по 3%, 47% проживают в других регионах.
Обязательно для спеца
Эксперты рынка труда отмечают, что умение работать с нейросетями постепенно становится одним из основных навыков, которые требуют работодатели от кандидатов–айтишников. По прогнозам "МТС Линк", количество вакансий с требованием владения ИИ в 2025 году может вырасти на 25%.
По подсчётам hh.ru, в период 2023–2024 годов количество вакансий, связанных с ИИ, увеличилось вдвое по сравнению с предыдущим двухлетним периодом (2021–2022). На сентябрь 2024 года было опубликовано свыше 3,7 тыс. таких предложений, тогда как в 2021–м их было 1,7 тыс. Спрос на программистов и разработчиков с навыками работы с нейросетями остаётся стабильно высоким: в 2021 году было размещено 454 вакансии, в 2022–м — 471, в 2023–м — 560, а за 8 месяцев 2024 года — 314 предложений.
Количество вакансий для тестировщиков с умением работать с ИИ растёт быстрее: в 2021 году было опубликовано 49 вакансий, в 2022–м — 64, в 2023–м — 116, а за 8 месяцев 2024 года — уже 112. В то же время спрос на аналитиков, владеющих ИИ, постепенно снижается: 193 вакансии в 2021 году, 136 — в 2022–м, 129 — в 2023–м и всего 81 вакансия за 8 месяцев 2024 года.
Растёт спрос на новые профессии, связанные с ИИ: промпт–инженеры, редакторы текстов для нейросетей, переводчики для нейросетей, специалисты по разметке данных, эксперты по ИИ, специалисты по аннотированию данных для голосовых помощников и координаторы проектов по ИИ.
Наиболее востребованной новой профессией стал тренер нейросети: с 2023 года была открыта почти 1 тыс. вакансий на эту должность, что составляет 12% от всех вакансий с упоминанием ИИ. На втором месте по популярности — специалисты по разметке данных, которые составляют 7% от всех предложений.
Профессия промпт–инженера также стремительно набирает популярность: если в 2021 и 2022 годах не было ни одной вакансии для этой должности, то в 2023–2024 годах было опубликовано более 100 таких предложений.
Новый рынок труда
Самые заметные изменения под влиянием ИИ можно ждать в направлениях автоматизации рутинных задач, аналитике и принятии решений, кибербезопасности, в разработке интерфейсов, а также в образовании и обучении.
“
"В целом ИИ будет не только автоматизировать существующие процессы, но и создавать новые возможности для большинства отраслей. Специалистам нового рынка труда нужно будет так или иначе адаптироваться к меняющимся условиям, развивать навыки, которые дополняют возможности ИИ, а не заменяют их. Возможность человека задействовать критическое мышление для ситуативных манёвров и нестандартных решений станет важнейшей функцией", — говорит руководитель департамента управления проектами iTProtect Илья Нейман.
В первую очередь появляются IT–специальности, связанные с применением инструментов генеративных моделей, отмечает руководитель направления разработки группы "Рексофт" Павел Иванов. К ним относятся MLOps–инженеры, способные развернуть инфраструктуру для использования LLM–моделей (нейросетей, генерирующих текст) и создания сервисов на их базе; специалисты по этике в области ИИ, обладающие знанием законодательства и способностью оценивать социальные последствия внедрения систем; Prompt engineering специалисты, способные эффективно использовать новые инструменты на базе генеративных моделей. Всё больше становится специалистов по кибербезопасности в области IoT (умных устройств).
Тысячи лет экономии
По экспертным оценкам, возможности ИИ позволяют айтишникам, работающим в области разработки ПО, делегировать часть задач, общаясь с моделями на естественном языке. Использование ИИ–ассистентов на базе LLM при разработке ПО позволяет добиться увеличения производительности на 17–20% и экономит IT–специалистам до 2 часов в неделю на рутинных операциях.
ML / AI архитектор Softline Digital Дмитрий Зборошенко отмечает, что копилоты (ассистенты на основе ИИ) помогают на 15–30% быстрее и качественнее писать код. Также они ускоряют процессы написания документации, покрытия кода юнит–тестами и помогают с автоматизацией. "Например, Amazon Q смог сэкономить 4,5 тыс. лет разработки при адаптации кода под новые версии языков программирования, при рефакторинге и оптимизации", — приводит пример Дмитрий Зборошенко.
Руководитель направления "Компьютерное зрение" Softline Digital Владимир Валеев подчёркивает, что более творческие направления IT, например разработка игр, вряд ли столкнутся с широким применением генеративных моделей.
“
"Нейросети, работающие с изображением, звуком и видео, устроили большой переполох в арт–среде, но в геймдеве наделали намного меньше шуму. Почему? Дело в том, что геймдев изначально активно использовал алгоритмы для создания виртуальных миров, например генерации локаций, оптимизации топологии карт, поиска баланса. Однако сгенерированный контент так или иначе приходится валидировать человеку или же вовсе выбор делается в пользу актёров, которые “оживляют” персонажей игр", — объясняет он.
Виртуальный стажёр
Директор департамента прикладных решений "Ланит–Терком" Дмитрий Медведев допускает, что одним из вариантов развития событий может быть создание ИИ–разработчика, который полностью возьмёт на себя этап создания ПО. "Это позволит напрямую отображать бизнес–требования в ПО без связки бизнес–аналитик — системный аналитик — архитектор — разработчик — тестировщик — бета–пользователь, который отправляет продукт обратно на доработку бизнес–аналитику", — утверждает он.
Нейросети уже способны работать виртуальными программистами на уровне стажёров–джуниоров, соглашается менеджер продукта PIX RPA Валентин Драздов. Современные модели могут генерировать вполне себе рабочий код. Самое сложное — его встраивание в существующую кодовую базу, соблюдение всех заложенных в команде правил, архитектурных принципов и особенностей написания автотестов.
"Сегодня нейросети выступают для разработчиков источником быстрых черновых решений, над которыми в любом случае ещё надо поработать. Тем не менее стоит похвалить современные решения. В нашей компании был случай, когда разработчик не смог в интернете найти способ интеграции с одной системой и решил в шутку спросить у LLM, чтобы оправдаться перед руководством, а модель дала код, который внезапно оказался рабочим", — описывает он.
