Представим двух кандидатов на позицию разработчика. Первый уверенно пишет код и хорошо знает свой стек, но почти не пользуется ИИ. Второй активно работает с агентами, быстрее собирает решения, но имеет меньше практического опыта.

Кого выбрали бы вы?

Решил посмотреть, что об этом говорят исследования. И оказалось, что единого ответа нет.

Начнём с международного рынка.

В исследовании Microsoft и LinkedIn Work Trend Index 2024 года 71% опрошенных руководителей заявили, что скорее наняли бы менее опытного кандидата с ИИ-навыками, чем более опытного без них.

Звучит как серьёзный аргумент в пользу ИИ. Но речь об отношении руководителей из разных стран и отраслей, а не о фактическом найме программистов.

А что в России?

По данным исследования hh.ru, опубликованным "Коммерсантом" в 2025 году, примерно три четверти работодателей предпочли бы кандидата с большим опытом, даже если он не владеет ИИ-инструментами.

При этом 2% считали ИИ-навыки обязательными при найме, а ещё 8% – весомым преимуществом. Напрямую сравнивать опросы нельзя: разные выборки, годы и формулировки вопросов.

В октябре 2026 года hh.ru и "Сетка" опубликовали исследование среди 1200 сотрудников российских компаний, участвовавших в поиске и оценке кандидатов.

42% сочли допустимым использование ИИ при выполнении домашних тестовых заданий. Для 51% позитивный сигнал – способность кандидата объяснить логику использования нейросети.

А почти 28% опрошенных стали задавать больше уточняющих вопросов о логике решений соискателей.

И вот здесь, по-моему, самое интересное.

Похоже, работодателям всё чаще недостаточно просто увидеть готовый результат. Важно убедиться, что человек понимает, как он получен. При этом сам факт использования ИИ ещё не гарантирует ускорения.

Например, в эксперименте METR 2025 года 16 опытных разработчиков выполняли задачи в знакомых open-source проектах. Когда использование ИИ было разрешено, задачи в среднем занимали на 19% больше времени. Хотя участники ожидали ускорения.

Важно: это результат для конкретных задач и инструментов начала 2025 года. В феврале 2026-го исследователи сообщили о признаках ускорения с более новыми инструментами, но признали оценки недостаточно надёжными.

А в отчёте CoderPad State of Tech Hiring 2026 уже 82% опрошенных разработчиков назвали генеративный ИИ хотя бы в некоторой степени полезным. Конечно, субъективная полезность и измеренное ускорение – не одно и то же.

По собственному опыту вижу обе стороны. Агент может быстро помочь разобраться в коде, предложить реализацию или подготовить тесты. Но если не понимать архитектуру и ограничения системы, выигрыш легко потерять на исправлениях и код-ревью.

Например, даже небольшая ошибка в управлении состоянием интерфейса может потребовать больше времени на поиск причины, чем на первоначальное написание кода.

Поэтому для меня вопрос не в том, использует ли кандидат ИИ, а в том, что он умеет делать с его помощью и без него.

Я бы проверял две вещи: способен ли человек объяснить и при необходимости исправить техническое решение и умеет ли осмысленно использовать инструменты, чтобы довести задачу до результата.

При прочих равных умение работать с ИИ – преимущество. Но оно не должно подменять инженерную базу.

И, возможно, сильный разработчик будущего – не тот, кто пишет всё руками, и не тот, кто делегирует агенту всё подряд. А тот, кто понимает, где автоматизация помогает, где мешает и за какое решение он готов отвечать.

А кого бы вы наняли: опытного разработчика без ИИ-навыков или менее опытного, но уверенно работающего с агентами?