Примета времени рынка труда №5: AISLOP вместо FAANG
Пояснения про аббревиатуры: — «FAANG» = Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google — спец аббревиатура для обозначения глобальных лидеров ИТ/Tech рынка — «AISLOP» — игра слов, из названий AI компаний получается AI slop — мусор, который в огромном количестве генерится, благодаря им. При этом, эти же компании действительно являются сейчас более желанными работодателями, по сравнению с топовым бигтехом.
Продолжаю рассказывать про то, как меняется рынок труда. Предыдущие приметы про 1. спам-отклики, 2. фрод-кандидатов, 3. фрод-«работодателей» и 4. октопус-кандидатов см по от тегу #приметы_времени_рынка_труда в моём ТГ-канале.
Про AI-slop не расскажу, я в этом не эксперт. Давайте поговорим про AI-компании, с точки зрения рынка труда. Вот кратко тезисы, которые я для себя формулирую в начале 26 года, и смотрю на рынок, исходя из этой призмы:
1. Выживут компании, адаптированные под AI-реальность. В перспективе, лидерами рынка станут только компании, продуктово адаптированные под AI-изменения рынка. А также, компании, которые смогли повысить свою эффективность за счёт пересбора команд с AI-скиллами.
Скажу больше, кажется, что скорость AI-изменений такова, что в большей устойчивости находятся компании, которые смогли остаться быстрыми, гибкими, адаптивными, а значит — небольшими, с мультифункциональными командами (см мой пост про октопусов). Для крупных компаний это означает: продолжать сокращать команды. Про это прямо говорят CEO бигтехов.
2. Топ-работодатели с точки зрения денег, стабильности, перспективности задач и скиллов — это, в первую очередь, компании, которые делают инфраструктуру для AI. Во вторую очередь, компании, которые интегрируют AI в свой продукт и дают пользователю значимый прирост эффективности, удобства и скорости.
Например: пользователь не хочет становиться экспертом по созданию сложных интерфейсах в каком-то аналоге Tableau, а хочет дать задачу AI и получить готовые интерфесы, без необходимости самому настраивать формы.
3. Инвестиционный AI-пузырь тоже лопнет. Как когда-то лопнули пузыри крипты, NFT и т.д.
Стартапы, которые делают поверхностные AI решения типа «а давайте засунем AI в любой проект, хоть в дейтинг для домашних животных и инвесторы дадут на это деньги» — надувают очередной пузырь, который предсказуемо сдуется.
4. Самые востребованные и высокооплачиваемые специалисты сейчас те, кто имеют компетенции для работы с AI-инфраструктурой.
Глобальная статистика называет такие профессии: AI Research Scientist, AI/ML Engineer, Deep Learning Engineer, NLP Engineer, MLOps Engineer, Data Engineer, AI Solutions Architect, AI Product Manager, AI Security. И это бьётся с нашим опытом наймов в рекрутинговом агентстве NEWHR. И такие специалисты, одни из немногих, кто до сих пор находится на кандидатском рынке с ростом зарплат и хантингом.
5. AI-native — как базовый скилл. Если ваша специализация никак не связана с AI-инфраструктурой, то учитывайте, что работодатели всё больше будут ждать от вас AI-native скиллов, а именно: вы используете AI инструменты для ускорения и повышения эффективности вашей работы.
Разработчик обязан «вибрировать» — новый термин в русскоязычном поле, который кое-где уже заменяет «вайбкодинг» из-за кривых переводов слова Vibe. От продакта тоже ждут умения работать с Claude Code или, как минимум, с Lovable. От дизайнера ждут мгновенных AI-прототипов. И т.д и т.п.
От себя добавлю, что я постоянно испытываю FOMO на тему AI. Мне всё время кажется, что я что-то не успеваю узнавать. При этом, AI настолько становится частью любого продукта, сервиса, что я уже не представляю, как иначе.
Например, мы в NEWHR делаем сервис зарплатной аналитики для компаний и я понимаю, что надо срочно прикручивать туда AI, чтобы пользователь не с таблицами разбирался, а сразу получал ответ на свой вопрос.
А ещё я радуюсь, что у меня есть в команде фанат и амбассадор AI — Макс Постников. Я давно прошу его больше писать в паблик всё то, что он рассказывает на AI-пятницах в сообществе Pro. А пока можно подписаться на его канал: @kisadrakon
