Какие профессии будут востребованы в мире, где ИИ станет повсеместным? (help me pls)

Я бывший программист, сейчас больше занимаюсь IT-менеджментом, проектами и развитием бизнеса. Постоянно экспериментирую с новыми инструментами, много чего делаю с их помощью самостоятельно. Вокруг меня все обсуждают агентов, автоматизацию разработки, новые модели и то, сколько людей понадобится для написания программ через несколько лет.

Недавно Андрей Карпаты описал «воронку» пользователей LLM:

• 75% (около 6 млрд человек) — практически не сталкивались с языковыми моделями.

• Около 20% (1–2 млрд) — периодически пользуются ChatGPT и аналогами, чаще всего как улучшенным поисковиком.

• 0,2% (около 20 млн) — применяют передовые модели в программировании, математике и других сложных задачах, где агенты уже способны выполнять работу, занимавшую раньше недели.

• 0,00006% (примерно 5 тысяч) — имеют доступ к наиболее продвинутым внутренним системам исследовательских лабораторий.

Это не результаты исследования, а приблизительные расчёты самого Карпаты. И речь скорее о глубине использования технологии, чем о количестве зарегистрированных пользователей.

В моём окружении эти инструменты уже привычны. Но по своему кругу общения обо всём мире судить трудно.

У меня есть знакомые, которые учатся на сварщиков и медбратьев. Сам я хотел бы остаться рядом с IT. Не думаю, что сварка или медицина — это моё. Скорее мне интересно найти направление, где пригодится то, что я уже умею.

А какую профессию я бы выбрал сегодня, чтобы через 10–15 лет она по-прежнему была востребованной и хорошо оплачивалась?

А программирование точно останется хорошим выбором?

Ещё несколько лет назад я бы почти без сомнений рекомендовал идти в разработку. Сейчас такой уверенности уже нет.

Codex, Claude Code и другие инструменты берут на себя всё более сложные задачи. Программисты, конечно, никуда завтра не исчезнут, но сколько их потребуется для выполнения прежнего объёма работ — вопрос открытый.

Можно предположить, что лучше всего окажутся устроены специалисты из OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и других передовых лабораторий. Но там довольно узкий рынок труда, огромная конкуренция, а сама разработка моделей становится всё более автоматизированной.

Кроме того, открытые модели постепенно сокращают отставание от закрытых. Китайские GLM, Qwen и другие решения уже позволяют выполнять многие прикладные задачи без обращения к дорогим API. Их можно запускать на собственной инфраструктуре, а часть — даже на локальном оборудовании.

Не исключено, что через несколько лет для большинства задач вообще не понадобится самая мощная модель. И тогда возникает вопрос, насколько велик будет рынок труда для тех, кто занимается именно передовыми разработками.

Я не утверждаю, что спрос на программистов обязательно сократится. Просто ставка на программирование уже не кажется мне настолько очевидной, как раньше.

А может, стоит идти в электрики?

Для обучения и эксплуатации моделей нужны дата-центры, электричество, охлаждение, сети и инженерное оборудование.

По прогнозу Международного энергетического агентства, потребление электроэнергии дата-центрами может вырасти с 485 ТВт·ч в 2025 году до 950 ТВт·ч к 2030 году.

То есть почти вдвое за пять лет. Причём это лишь базовый прогноз, а не гарантированный объём будущего спроса.

Поэтому я и думаю об электриках и инженерах, которые проектируют, строят и обслуживают инфраструктуру ЦОДов. Или о промышленной автоматизации, энергетике, робототехнике. Раньше я эти профессии для себя вообще не рассматривал.

С программным обеспечением многое меняется очень быстро. Но физическую инфраструктуру всё равно нужно строить, подключать и обслуживать. К тому же за ошибки там часто приходится отвечать не только переписыванием кода.

А как обычному программисту перейти в такую профессию?

Я практически всю карьеру провёл в цифровом мире. И если завтра захочу стать инженером по электроснабжению ЦОДа, совершенно не очевидно, с чего начинать.

Потребуется ли полноценное техническое образование? Можно ли переучиться за пару лет? Насколько востребован будет человек без опыта работы с физическим оборудованием, пусть даже с хорошей IT-подготовкой?

Возможно, более разумный путь лежит через смежные направления: SCADA, BMS, автоматизацию инженерных систем, мониторинг и управление инфраструктурой. Здесь хотя бы часть прежних знаний может пригодиться.

Рост отрасли не гарантирует высоких зарплат всем её специалистам. Можно оказаться в дефицитной профессии, где ответственность большая, а заработок всё равно ниже, чем у опытного разработчика.

Пока я даже не знаю, насколько реалистичен такой переход.

Давайте представим, что можно сменить направление

Предлагаю читателям Хабра небольшой мысленный эксперимент.

Допустим, вам 35–40 лет. Вы уже 15 лет работаете в IT, знаете программирование, возможно, занимались архитектурой или управлением командами.

У вас есть возможность выделить 1–3 года на переобучение. Географией себя не ограничиваем: США, Великобритания, Россия, Евросоюз — можно рассматривать любую страну и любой рынок труда. Для чистоты эксперимента вопросы виз и переезда пока опустим.

Для себя я бы искал что-то рядом с IT. Но если ваш вариант лежит совсем в другой области, тоже интересно — почему вы выбрали бы именно его?

Главное — найти направление, где через 10–15 лет будет устойчивый спрос, относительно небольшое предложение квалифицированных специалистов и возможность хорошо зарабатывать.

Особенно хотелось бы услышать людей, которые уже работают в этих отраслях или сами переходили туда из IT.

Какие специальности вы бы рассматривали? Насколько сложно в них войти после 35–40 лет? Где учиться, на какую первую работу можно устроиться и какие доходы ожидать через несколько лет практики? Если рассказываете про свой опыт, напишите страну — иначе зарплаты и требования мы будем сравнивать вслепую.

В промпт-инженеры, кажется, уже опоздали. В инженеры ИИ-агентов ещё принимают?

Куда бы вы пошли на моём месте? И ради какой работы вы сами согласились бы снова побыть новичком или студентом?

Отправная точка для статьи: Andrej Karpathy, X, 11 октября 2026 года.