惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
SecWiki News
SecWiki News
Google DeepMind News
Google DeepMind News
WordPress大学
WordPress大学
小众软件
小众软件
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Jina AI
Jina AI
N
Netflix TechBlog - Medium
GbyAI
GbyAI
IT之家
IT之家
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
AWS News Blog
AWS News Blog
G
GRAHAM CLULEY
L
Lohrmann on Cybersecurity
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
I
Intezer
T
Tor Project blog
P
Palo Alto Networks Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
P
Privacy International News Feed
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
P
Proofpoint News Feed
T
Tailwind CSS Blog
C
Check Point Blog
Cloudbric
Cloudbric
Y
Y Combinator Blog
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Forbes - Security
Forbes - Security
Last Week in AI
Last Week in AI
S
Security Affairs
博客园 - Franky
F
Fortinet All Blogs
量子位
M
MIT News - Artificial intelligence
C
Cisco Blogs
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
S
Secure Thoughts
V
Visual Studio Blog
AI
AI
美团技术团队
B
Blog RSS Feed
Application and Cybersecurity Blog
Application and Cybersecurity Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Engineering at Meta
Engineering at Meta
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
T
Threatpost
Cyberwarzone
Cyberwarzone

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Реальные профессии будущего, а не «промпт-инженер» и про то, как мировой средний класс исчезает
Максим Царев · 2026-06-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Реальные профессии будущего, а не «промпт-инженер» и про то, как мировой средний класс исчезает

6 мин

6

Массовый средний класс появился относительно недавно — после промышленной революции. И сейчас он постепенно сужается. Рутинный и офисный труд вымывается, но растёт спрос на высококвалифицированных специалистов — STEM, медицина — и то, чем не смогут заниматься роботы. Сложнее всего роботам приходится в непредсказуемой физической среде: уход за людьми, стройка, монтаж, ремонт, полевые работы, ручная доводка на производстве. То есть там, где нужно постоянное адаптивное суждение, с которым алгоритмы справляются хуже всего.

ИИ не уничтожает профессии целиком, но очень меняет рынок. В первую очередь это бьёт по образованию, а уже потом по всему остальному. Сильнее всего под удар попадают менеджерские задачи, которые держатся на сборе статусов, пересказе документов, базовой аналитике и типовых решениях — потому что анализировать информацию и обобщать сведения ИИ уже в среднем умеет лучше людей.

Как на рынок труда влияет демография

Один из главных факторов перестройки рынка труда в развитых странах — старение населения. Работоспособных людей физически становится меньше. Около 40% работодателей из Европы, Северной Америки и Азии называют старение главной причиной, по которой им приходится перестраивать бизнес.

В Японии, Италии, Германии, Южной Корее и Китае к 2050 году соотношение пенсионеров и работающих почти удвоится. Китай при этом давно перестал быть дешёвой фабрикой — зарплаты растут, заводы закупают роботов. За пять лет плотность промышленных роботов там выросла со 150 до 470 штук на 10 тысяч рабочих. В Южной Корее этот показатель уже перевалил за 1000.

С другой стороны — Египет, Пакистан, Африка южнее Сахары и Южная Азия. Там населения много, и оно молодое. Но без нормальных школ, университетов и производств это скорее риск, чем ресурс. МОТ фиксирует: глобальная безработица упала до 5% — это лучший показатель с 1991 года. Но молодёжная стоит на 12,6%. Молодым людям просто негде получить нормальный опыт, и они теряют квалификацию ещё до начала карьеры.

McKinsey подсчитали: к 2030 году только в США исчезнут 1,6 миллиона рабочих мест клерков, 830 тысяч позиций в рознице и 710 тысяч должностей администраторов. Спрос на учёных, инженеров и медиков при этом подскочит на 17–30%. То же самое с курьерами и сиделками — их труд тяжело автоматизировать, и он будет только дорожать.

Прогноз сокращения рабочих мест в США к 2030 году. Из-за автоматизации и развития ИИ уязвимые сферы (офисная поддержка, продажи, общепит) потеряют 6 млн рабочих мест, а около 10 млн сотрудников будут вынуждены сменить профессию. ИИ съедает задачи

Прогноз сокращения рабочих мест в США к 2030 году. Из-за автоматизации и развития ИИ уязвимые сферы (офисная поддержка, продажи, общепит) потеряют 6 млн рабочих мест, а около 10 млн сотрудников будут вынуждены сменить профессию. ИИ съедает задачи

Нейросети всё больше автоматизируют конкретные задачи внутри профессий. К 2030 году в США можно будет автоматизировать до 30% рабочих часов, в Европе — 27%. Поэтому около 24 миллионам человек придётся полностью сменить профиль.

Anthropic проанализировал миллионы реальных запросов к ИИ. Около 37% из них — это написание кода, дальше тексты, базовая аналитика, типовые договоры.

Здесь видно, какую долю задач пользователи делают вместе с Claude, а какую полностью отдают нейросети

Здесь видно, какую долю задач пользователи делают вместе с Claude, а какую полностью отдают нейросети

Под давлением оказались именно специальности, которые считались надёжными и хорошо оплачиваемыми. Причём профессии, которые теоретически должны были пострадать больше всего, например юристы и аналитики, используют ИИ в реальности куда меньше, чем предсказывали модели.

Стандартом становится связка «человек + ИИ». Специалист верифицирует данные и принимает решения, нейросеть пишет черновик. Так производительность вырастает кратно, и компаниям нет смысла держать большой штат джунов, когда двое сеньоров с подпиской закрывают тот же объём. Больнее всего это ударит по тем, кто только начинает карьеру.

Интересно, что при всей истерии вокруг AI реальное внедрение существенно отстаёт от хайпа. По данным ОЭСР, в 2023 году постоянно использовали ИИ в работе 8,7% компаний. В 2025 году их количество увеличилось до 20,2%. Производительность труда в США при этом растёт всего на 1,4% в год, и нейросети пока этот показатель глобально не сдвинули. Разрыв между технологическим потенциалом и фактическим применением остаётся огромным.

Почему умер «промпт-инженер»

В 2022–2024 годах продавцы курсов наперебой обещали десятки новых прибыльных профессий, куда можно зайти без опыта. Показательнее всего вышло с промпт-инженерами.

В 2023 году Anthropic искал такого специалиста и предлагал до 335 тысяч долларов. В 2024-м Microsoft назвала это «профессией года». Но к 2025 году вакансии почти исчезли.

Microsoft опросила 31 тысячу сотрудников в 31 стране — бизнес не собирается нанимать таких людей. «Промпт-инженер» оказался на предпоследнем месте среди ролей, которые компании планируют добавлять. Сэм Альтман объяснил, что современные модели сами уточняют у пользователя, что именно ему нужно. Грамотно сформулировать запрос к нейросети уже стало базовым навыком, как погуглить, а не отдельной профессией.

Евангелисты метавселенных повторили ту же траекторию. Meta к 2024 году потеряла на проекте больше 40 миллиардов долларов, Apple Vision Pro продавался плохо, вакансии исчезли. После краха FTX то же самое случилось с позициями по NFT и Web3. Операторы дронов так и остались нишей — в основном в сельском хозяйстве и картографии. Профессии без порога входа и без цены ошибки долго не живут.

У этой закономерности есть системное объяснение. Рекрутинговые агентства и онлайн-курсы заинтересованы в новых названиях ролей, это создаёт спрос на их услуги. Корпорации, продающие ИИ-продукты, стимулируют разговоры о «новых профессиях», чтобы оправдывать инвестиции клиентов. Параллельно в медиа постят вирусные истории а-ля «работа за $200K без диплома». В итоге появляется красивый пузырь, который лопается через год-два.

Профессии, которые реально нужны

Данные Бюро статистики труда США, опросы Всемирного экономического форума и McKinsey дают конкретный ответ, кто будет нужен. Важная деталь из последнего отчёта ВЭФ: наибольший прирост занятости до 2030 года придётся на фронтлайн-специальности. Работники доставки, строители, медперсонал нижнего звена.

Здравоохранение

ВОЗ подсчитала, что к 2030 году миру не будет хватать 11 миллионов медсестёр (прежде всего в странах с низким и средним доходом). Спрос на психотерапевтов и геронтологов растёт во всех развитых странах. Сиделкам автоматизация не грозит — роботизированный уход за лежачими пациентами технически возможен только в очень контролируемых условиях. Кроме того, машинам пока сложно воспроизвести тактильный контакт и эмпатию. А ещё люди роботов банально боятся (а это совсем не те эмоции, которые нужны больному человеку).

Энергетика

По прогнозу McKinsey, переход к чистой энергии уничтожит 3,5 миллиона рабочих мест на шахтах и скважинах, но создаст 4 миллиона новых. Уже в возобновляемой энергетике и умных сетях. В США после принятия Inflation Reduction Act заводы по производству аккумуляторов уже поглощают десятки тысяч рабочих.

Кибербезопасность

Дефицит в отрасли — около 4 миллионов специалистов по всему миру. ИИ стал простым и удобным инструментом для атак: от автоматизированного фишинга до дипфейков. Защитникам приходится отвечать тем же. После взлома Colonial Pipeline и принятия GDPR к бюджетам на безопасность стали относиться серьёзнее. Реальные роли здесь — security engineer, threat intelligence analyst, penetration tester, специалисты по регуляторному соответствию. Это профессии с длительным циклом подготовки и устойчивым спросом до 2040 года включительно.

Квалифицированные рабочие

Компании возвращают производства из Азии. В 2024 году в США анонсировали 244 тысячи таких рабочих мест. 88% из них — в высокотехнологичных секторах: электроника, аккумуляторы, транспортное оборудование. Только закрывать их некем: нехватка производственников в стране сейчас порядка двух миллионов человек, а к 2034 году будет уже 3,8 миллиона. Строительство дата-центров требует тысяч электриков с допуском к высокому напряжению. Подготовка квалифицированного электрика занимает 4–6 лет — вырастить его быстро нельзя.

Инженеры в AI

Здесь акцент на специальностях с длинным порогом входа и высокой ценой ошибки. MLOps-инженеры, разворачивающие модели на продакшене. Специалисты по AI safety, занимающиеся формальной верификацией и alignment. Red teamers, ищущие уязвимости в моделях. Регуляторные аудиторы, проверяющие соответствие EU AI Act и аналогичным законам.

Среди самых быстрорастущих профессий в США — персонал по обслуживанию ветряных турбин и солнечных панелей, медсёстры и ассистенты докторов, научные работники и аналитики.

Дипломы больше не работают как абсолютная гарантия

С 2010 года число студентов в американских вузах сократилось на 15%. Год в частном университете стоит около 80 тысяч долларов. Общий студенческий долг в США — 1,7 триллиона долларов. При этом рынок всё меньше готов платить надбавку за диплом как таковой.

Apple, Google, IBM и Walmart убрали требование о высшем образовании из значительной части вакансий. Glassdoor перестраивает алгоритмы поиска под скилл-ориентированный найм. По опросам WEF, 85% компаний готовы сами переучивать сотрудников до 2030 года. Coursera в 2024 году зафиксировала 7,4 миллиона записей на ИИ-курсы.

За карьеру придётся глубоко менять специализацию 3–5 раз. На Западе активно обсуждают возврат к обучению по модели подмастерьев, то есть прямо на рабочем месте. Ценится профиль в форме «Т»: глубокая техническая экспертиза в одной области плюс умение работать с людьми.

В России государство вкладывает деньги в бюджетные места для программистов, их уже больше 600 тысяч, но пока крупный бизнес все еще предпочитает решать вопрос самостоятельно, запуская собственные академии под свои стеки.

Три сценария до 2040 года

Адаптация, вероятность ~40%. AI добавляет 0,5–1% к росту экономики. Компании и правительства успевают переучить людей. Сбывается прогноз ВЭФ: новых рабочих мест появится на 78 миллионов больше, чем исчезнет старых.

Фрагментация, ~35%. Экономика тормозит, торговые блоки расходятся. Производства возвращаются в Европу и Америку, но там работают роботы. Молодёжная безработица в Африке перерастает в политическую нестабильность. AI остаётся инструментом богатых стран.

Ускорение автоматизации, ~25%. К 2035 году, по жёстким прогнозам McKinsey, автоматизируется 50% рабочих задач. Правительствам приходится думать о безусловном базовом доходе. Самыми защищёнными оказываются те, чья работа требует физического присутствия и адаптации к непредсказуемым условиям: сантехники, медсёстры, строители.