Longread про #карьерныетреки На прошлой неделе у меня случился очень показательный диалог. Племянник — 21 год, бэкенд-разработчик на Python, активно использует ИИ в работе, сейчас в поисках новой роли. Я показываю вакансию на стыке Python + промптинг / работа с LLM (по сути: разработка, интеграции, настройка пайплайнов, эксперименты, оценка качества ответов). Он отказывается «Не хочу. Моя должность ещё долго будет нужна». И вот здесь для меня — не про «упрямство молодёжи» и не про «взрослые лучше знают». Это про то, как разные поколения видят риск, видят профессию и видят ИИ. Поколения — не ярлыки, а разные “операционные системы” Я не люблю стереотипы в духе «зумеры такие-то». Но в реальности люди, выросшие в разных контекстах, часто по-разному отвечают на три вопроса: 1. Что считать стабильностью 2. Как выглядит профессиональная идентичность? 3. Где граница между “модным” и “перспективным”? Для многих старших поколений стабильность — это профессия и опыт: «я бухгалтер / юрист / разработчик» Для молодых чаще стабильность — это скорость адаптации и инструменты: «я быстро учусь, я умею “достать результат”». И мой племянник как раз из тех, кто уже живёт в связке «я + ИИ». Но парадокс: он использует ИИ ежедневно — и при этом не хочет заходить в роль, где ИИ является предметом работы, а не инструментом. Куда движется ИИ: меньше “чат”, больше “система Если очень коротко: мы быстро переходим от «напиши текст/код» к «построй процесс, который стабильно даёт результат». ИИ становится: частью продукта (функции внутри сервисов), частью бизнес-процессов (автоматизация решений), частью разработки (генерация, ревью, тесты, миграции), частью поддержки и продаж (помощники, аналитика, персонализация). И на этом фоне меняется спрос: нужны не только те, кто “пишет код”, а те, кто: понимает как встроить ИИ в архитектуру, умеет делать качество воспроизводимым (оценка, метрики, тест-кейсы), знает ограничения: безопасность, приватность, юридические риски, умеет переводить потребность бизнеса в работающий “конвейер”. То есть «промптинг» в вакансиях — часто не про “подбирать слова”, а про новую грамотность интерфейса: как разговаривать с моделью так, чтобы система работала предсказуемо.

Почему “моя должность ещё долго нужна” — одновременно правда и ловушка Да, бэкенд на Python будет нужен. Долго. Но ловушка в том, что не должность исчезает, а пересобирается содержание роли. Сегодня разработчик ценен не только тем, что пишет код, а тем, что: - проектирует решения, - отвечает за надёжность, - умеет работать с неопределённостью, - понимает продукт и пользователя, - обеспечивает скорость поставки без потери качества. ИИ ускоряет рутину — и повышает планку к тем вещам, которые нельзя “просто сгенерировать”: ответственность, архитектура, интеграции, безопасность, доменная экспертиза, коммуникации. Поэтому вопрос не «останется ли профессия», а «каким будет её следующий этаж». Диверсификация знаний: не “распыление”, а страховк

В 2026 году выигрывает не “самый узкий специалист”, а тот, кто собирает T-shape / π-shape профиль: - глубина + 1–2 смежных направления. Для Python-бэкенда это может быть: - LLM-интеграции (API, оркестрация, агентные сценарии), - оценка качества ответов (метрики, тестирование, A/B), - работа с данными (пайплайны, векторные базы, поиск), - безопасность (секреты, доступы, утечки, policy), продуктовая логика (что автоматизируем и зачем). И вот та самая вакансия «Python + промпты» — это, на мой взгляд, не уход “из профессии”, а добавление второго крыла.

Что я скажу любому 21-летнему специалисту (и уже бубню своему племяшу): Не “иди в промптинг, это модно”, а вот так: - Смотри на вакансии как на ставки на будущее. Если роль учит тебя строить системы с ИИ — это капитализируется. - Не путай “я использую ИИ” и “я умею делать ИИ частью продукта”. Первое — базовая гигиена, второе — конкурентное преимущество. - Сохраняй ядро (Python/бэкенд), но добавь слой. Твоя ценность через 2–3 года — в комбинации навыков.

Фух, ну вот, высказалась. Коллеги, а что вы видите у себя в командах/компаниях. И главное - как отличить модное от работающего?