Работу заберёт не ИИ, а тот, кто умеет им пользоваться: новые правила рынка труда

В России тоже происходят глобальные изменения: оптимизация затронула и Сбер; уже порядка 22% компаний малого и среднего бизнеса в 2026 году планируют серьезно оптимизировать штат из-за внедрения искусственного интеллекта в рабочие процессы.

Такие новости могут насторожить и даже напугать, если смотреть на них поверхностно и сохранять консервативный взгляд в ситуации, когда бизнес настроен уйти в сквозную оцифровку процессов. В этих условиях велик риск оказаться в числе аутсайдеров и существенно просесть в доходах: платить будут уже не за количество лет стажа, а за умение адаптировать свою работу и опыт к новым реалиям.

Поэтому мы решили поговорить с экспертами университета "Зерокодер", развивающего новые навыки и компетенции в применении ИИ и промпт-инжиниринга, которые обучают массовое население России работе с нейросетями на протяжении последних трех лет.

Поговорим о том, как ИИ‑компетенции уже сегодня помогают расти в доходе, как работодатели смотрят на набор навыков кандидатов. Отдельно разберемся, какие шаги могут предпринять квалифицированные гуманитарии, если замечают тревожные сигналы в поведении руководства.

Доход и надбавки на ИИ-компетенциях: миф или реальность

В медиа-пространстве действительно очень много шума вокруг заработка на нейросетях. Недобросовестные коучи и блогеры сыпят громкими фразами в духе "заработай от 300 тысяч рублей за 5 минут", запрашивая за консультации десятки тысяч рублей. На выходе вы получаете очень поверхностные советы, которые можно собрать самостоятельно из инструкций к использованию большинства нейросетей.

Но на нейросетях и особенно на ИИ-агентах, о которых мы писали ранее, действительно можно заработать не один десяток тысяч рублей за короткий срок при условии готовности работать парт-тайм или фулл-тайм в этом направлении. Даже здраво оценивая себестоимость вашей работы, она не может складываться исключительно из цены подписки к расширенному доступу к нейросетям или вайбкод-сервису. Стоит учитывать затраченное время на изучение алгоритмов ИИ, создании pet-проектов, то есть тех, которые вы положите в портфолио для демонстрации своего опыта. А так же поиск клиента на фриланс-бирже, через знакомых или внутреннего заказчика в лице своей текущей компании.

По данным Карьерного центра "Зерокодер", заработать на простых рутинных задачах в среднем можно порядка 50-70 тысяч рублей, если готовы создавать карточки клиентов для маркетплейсов, создавать озвучку или фоновую музыку для кафе и ресторанов под заказ, например, работая от 4х часов в день. В случае готовности осваивать работу ИИ-агентов и разбираться в нюансах ИИ-архитектуры, заработок может доходить и до 200 тысяч рублей, поскольку на такие задачи ищут проектных специалистов. При этом требования заказчика к таким специалистам на порядок выше, чем к рядовым пользователям нейросетей.

Так что, давайте смотреть объективно на заработок с ИИ: если у вас есть внутреннее любопытство, интерес к технологиям, общение с такими же неравнодушными нейро энтузиастами — это уже 30% успеха; еще 50% — ваши реальные действия в сторону обучения, получения знаний и отработки практических заданий на реальных рабочих и бытовых задачах; оставшиеся 20% — вложения энергией, временем иногда даже рублем в поиск заказчиков и первых клиентов.

Теперь давайте разберемся, за какие компетенции готовы платить больше в найме.

На днях команда "Зерокодер" провела большое исследование ИИ-компетенций, проанализировав 2544 вакансии с hh.ru, чтобы определить, готов ли рынок труда доплачивать за умение грамотной работы с нейросетями и другими видами ИИ и в каком размере.

Сравнение показало, что в большинстве профессиональных кластеров наличие компетенций в области искусственного интеллекта связано с более высокой зарплатной вилкой. Среднее зарплатное предложение в вакансиях с ИИ-навыками составляет 116,1 тыс. руб., тогда как в вакансиях без такого требования 96,6 тыс. руб. Иными словами, рынок оценивает прикладные навыки работы с ИИ примерно на 20% выше.

Особенно хорошо это видно в маркетинге, аналитике данных и SMM. Так, у маркетологов средняя зарплатная вилка в вакансиях с ИИ-компетенциями составляет 101,5-152 тыс. руб. против 88,1-116,5 тыс. руб. в вакансиях без такого требования. У аналитиков данных разница еще заметнее: 133,3-201,8 тыс. руб. против 115,5-147,4 тыс. руб. У SMM-менеджеров предложения с ИИ-навыками также выглядят сильнее: 78,6-115,4 тыс. руб. против 74,1-93,2 тыс. руб. Иными словами, рост зарплат аналитиков данных — +27,5% к окладу, маркетологов — +25%, SMM-специалистов — +16%.

У дизайнеров разрыв менее выражен, но также прослеживается. Вакансии с ИИ-компетенциями предлагают в среднем 90,4-116 тыс. руб., тогда как без упоминания нейросетей 76,6-117,5 тыс. руб. Это может говорить о том, что для дизайнеров ИИ уже начинает восприниматься как рабочий инструмент, повышающий скорость и вариативность работы, но пока не всегда прямо конвертируется в резкий рост верхней границы вилки.

У молодых специалистов широкого профиля разница также есть, хотя она не столь существенна. Вакансии с ИИ-навыками предлагают 90,2-109 тыс. руб., без них 81,8-112,8 тыс. руб. Это указывает на важную тенденцию: даже на старте карьеры работодатели все чаще ждут от кандидатов хотя бы базового владения современными ИИ-инструментами.

Исследование показывает и то, какие именно ИИ-инструменты работодатели чаще всего выносят в требования. В числе самых заметных — ChatGPT, Midjourney, Claude, Stable Diffusion, DALL-E, Gemini, Cursor и GigaChat. При этом за общим словом "ИИ" в разных профессиях скрывается разный набор прикладных решений.

В маркетинге, дизайне и SMM на первый план выходят генеративные инструменты для работы с текстом и визуалом. Часто встречаются Midjourney, ChatGPT и другие сервисы, которые помогают быстро производить контент и собирать идеи.

У аналитиков данных и разработчиков логика спроса другая: работодатели чаще ищут специалистов, знакомых с LLM, Claude, Cursor, языковыми моделями и прикладным использованием ИИ в аналитике и разработке.

Кирилл Пшинник, сооснователь "Зерокодер", отдельно отметил, что ИИ работает как надстройка над профессией, которая увеличивает ценность специалиста в ролях, где важно понимание автоматизации, генерации и умение работать с ИИ-ассистентами.

Иными словами тот, кто умеет применять ии, действительно стоит дороже, а в глазах работодателя наличие сильного ИИ-навыка не бонус, а уже норма.

Далее рассмотрим три показательных примера специалистов условно гуманитарной направленности, которые поделились с нами своим опытом использования ИИ и увеличили доход благодаря новым цифровым компетенциям.

…Встретились однажды HR-щик, PR-щик и филолог c ИИ-навыками

Если в период пандемии практически все проекты в онлайн-обучении апеллировали к смене профессии, то сегодня вектор сместился: рынок труда, как показало исследование "Зерокодер" готов доплачивать тем, кто готов к гибридизации профессии, то есть получению технического набора скиллов, но не перечеркивает свой опыт за последнее десятилетие.

Новая профессиональная идентичность формируется не благодаря смене профессии, а с ростом освоения цифровых навыков работы с ИИ-инструментами, интеграцией новых технологий в привычные дела. Новые профессионалы — это амбициозные, любознательные и увлеченные технологиями лица вне зависимости от своего технического или гуманитарного бэкграунда. И, тем более, вне возраста, пола и специализации, на которую отучились в вузе или колледже.

Когда говорят, что ИИ меняет рынок труда, гуманитарные специалисты закономерно настораживаются. Но ИИ — это не страшный кошмар гуманитария и не "заменитель человека". Технологии не уничтожат профессии копирайтера, журналиста или медийщика, но радикально перестроят их внутреннюю экономику: возьмут на себя ту часть работы, которая уже не считается добавленной ценностью, и одновременно повысят значимость тех задач, которые по‑прежнему подвластны только человеку.

Яркий пример — Дарья Майорова, которая была более 12 лет в HR-практике на топовых позициях в VK, "Газпром-Медиа" и издательстве "Эксмо". Ее решением было не уходить из профессии, а усилить свои технические компетенции через создание HR-ботов и ИИ-ассистентов, позволяющих оценивать скиллы кандидатов на соответствие вакансии, назначать интервью и готовить краткие выводы по соискателям для руководства. Она прошла курс по промпт-инжинирингу заведомо с желанием не уходить с головой в IT-индустрию, а разобраться, как ИИ может помочь на текущей работе.

А теперь, как вы считаете, если бы Дарья вышла на рынок труда как HR-специалист с сильным портфолио, показательным кейсом автоматизации своей работы, попала бы она в число кандидатов первого приоритета? Готова ли будет компания " с порога" предложить ей больше оклад, чем рядовому HR-специалисту, не указавшему опыт применения ИИ в работе? Есть ли у Дарьи неоспоримые доказательства того, что она может быть лучше конкурентов? Ответ напрашивается сам собой.

Хорошо, а если речь о филологе, работа которого состоит из анализа текстов и лингво-практики?

Виктор Петрович — в прошлом филолог, преподаватель экономической и социальной географии мира, человек, который прошел несколько курсов обучения нейросетям и в свои 60 лет осваивает нейросети для гибкости ума и дополнительного заработка. Ему импонирует инструментальное обучение нейросети Peplexity AI, где легко создавать планы, статьи, прокладывать туристические маршруты и делать простой визуальный ряд.

Виктор Петрович — хороший пример человека старшего поколения, который может уже сегодня составить конкуренцию более молодым квалифицированным специалистам если не в найме, то на маркетплейсах услуг точно.

Третий пример — Арина Семенова — дипломированный PR-специалист, которая проходит курс по созданию ИИ-студии, и уже применяет нейросети в работе: учится перебарывать "боязнь чистого листа", помогает супругу с анализом и генераций гипотез для запуска проектов, использует ИИ для продюсирования, продвижения, создания аудиовизуальных проектов.

Арина грамотно оценила свои возможности и уже прогнозирует будущее применение полученных знаний на практике. Если рассматривать Арину как соискателя на миддл+ позиции в сфере коммуникаций, ее опыт и компетенции будут оценены на порядок выше, чем соискателей без указания кейсов глубинного применения ИИ.

Что мы хотели сказать этими примерами?

Во-первых, не нужно надевать на себя шоры и абстрагироваться от применения генеративного ИИ и даже ИИ-агентов, если технологии кажутся чем-то далеким. Попробуйте создать себе микроклимат, в котором высокие технологии вас будут окружать: документальное кино о создателях ИИ, просмотров влогов, чтение книг по искусственному интеллекту точно помогут снять первые возражения и опасения.

Если вы испытываете фрустрацию и не можете понять, как все же использовать ИИ в своей работе, посмотрите наши варианты базового использования нейросетей для гуманитарных профессий:

Рекомендации нейро эксперта: топ-5 советов от работодателя

Завершить статью хотим рекомендациями сооснователя университета "Зерокодер" Кирилла Пшинника, с которым беседовали в начале весны. Он лично отсматривает кандидатов как на рядовые, так и топовые позиции в компанию и требовательно относится к применению ИИ в каждом отделе компании.

• Перестаньте видеть в ИИ только генератор текста

Если ИИ для вас пока сводится к текстам, выжимкам и спискам идей, это нормальный старт. Но рынок движется дальше, и сейчас важнее понять, как нейросети помогут не только получать ответы, но и собирать рабочие решения.

Попробуйте посмотреть на него не как на собеседника, а как на инструмент. Можно ли с его помощью ускорить часть процесса, собрать простого бота, сделать прототип, настроить цепочку действий под свою задачу? Даже такой небольшой сдвиг уже меняет вашу позицию. Вы начинаете использовать ИИ не для разовой помощи, а как постоянного помощника-ассистента.

• Показывайте навык до того, как его попросят проявить

Работодатель далеко не всегда умеет точно формулировать, какой именно ИИ-навык ему уже нужен. Но это не мешает ему увидеть ценность, если вы покажете ее через реальную рабочую задачу.

Поэтому на собеседовании лучше говорить конкретно: с какими инструментами вы уже работали, что пробовали ускорить, какие процессы тестировали, где получили первый результат. Даже если это пока небольшой внутренний кейс или проект для себя, он уже говорит о вас больше, чем аккуратная строчка в резюме про "знакомство с нейросетями".

• Не делайте из ИИ культ

ИИ не делает человека сильнее сам по себе. Он не заменяет вкус, критическое мышление и профессиональное чутье. Более того, чем доступнее становятся инструменты, тем выше ценность того, что нельзя быстро скопировать.

Поэтому углубляйте свою экспертизу. Нужны хорошие кейсы, сильные разборы, профессиональная среда, наблюдение за рынком. Важно не протестировать больше всего платформ, а понять, где инструмент действительно помогает, а где только создает видимость работы. Возможно, вы найдете "свою" нейросеть. В нашей компании есть коллеги, которые 90% задач решают с помощью ГигаЧат, когда другие предпочитают связку Deepseek и Perplexity. Это нормально, главное, начать тестировать.

• Начните раскачивать себя и делать pet-проекты

Поиск клиента — это тоже работа. И к ней нужно подойти грамотно: прежде всего отработать на практике сложные моменты, которые в обучении вызывали вопросы или дались нелегко. Рекомендую реализовать так называемые pet- или домашние проекты "в стол". Удачные можно приложить к портфолио в качестве показательных кейсов. Если нет идей, заходите на любую биржу фриланса и по ключевым словам "создание текста", "написание стихов", "создание видеоролика" найдете детальное описание проекта. Попробуйте его сделать не для отправки клиенту, а для себя. Оцените затраченное время, полученный результат и перспективы "понравилось бы или нет" клиенту. Если чувствуете в себе силы, можно отправить такую работу с просьбой оценить результат за отзыв на сайте.

• Сформулируйте понятный трек роста в профессии

Одна из самых частых ошибок: человек все время что-то смотрит, сохраняет, читает, пробует, но в работе почти ничего не меняет. В итоге возникает эффект "мнимой активности", но без результатов в цифрах и действиях. Можно распалять внимание на многие вещи, но логично сфокусироваться на одной зоне в своей профессии, проанализировать ее и понять, какие задачи и в каком объеме "скормить" ИИ.

В этом помогут те же нейросети: поговорите с нейросетью как с другом, чтобы узнать, какие задачи она предложила бы взять на себя в вашей профессии в ваших обстоятельствах. Какую бы систему оценки результатов предложила? Какой бы пошаговый план рекомендовала сделать? Дополнительные вопросы после каждого ответы нейросети будут служить правильным навигатором. Так, у вас появится вектор развития и общее понимание, куда двигаться дальше. Только не забывайте фильтровать написанное нейросетью, последнее слово и действия все равно за вами.