Каго звольняць з ІТ у 2023 годзе: прагнозы ад ChatGPT і аналіз экспертаў

Мінулага года шчаслівы свет ІТ моцна патармасілі масавыя скарачэнні ў FAANG, дый спяцы з кампаній СНД паспелі адчуць рэцэсію рынку на сабе. Атрымаць добры офер робіцца ўсё складаней, а рызыка патрапіць пад скарачэнні — ужо цалкам рэальная.

Калі хочаш аналізаваць сітуацыю, эмоцыі лепей адкінуць у бок, таму мы вырашылі звярнуцца за ўзважанай ацэнкай да ChatGPT. Але для вернасці будзем параўноўваць прагнозы нейрасеткі з аналітыкай жывых экспертаў — паглядзім, якія высновы можна зрабіць.

Дысклэймер. Даслоўна прыводзіць адказы ChatGPT не будзем — гэты эксперт выявіўся трохі занудным і выдаў цэлы трактат. Мы вычапілі самую істу.

Масавыя звальненні ў 2022 годзе: хто трапіў пад раздачу

У перыяд крызісу працадаўцы пачалі скарачаць выдаткі — а значыць, аптымізаваць штат. 

Ёсць спецыяльнасці, якіх рэцэсія закранула менш або, наадварот, яшчэ больш. ChatGPT сцвярджае, часцей за ўсё працу апошнім годам гублялі:

• малодшыя спецыялісты тэхпадтрымкі — штучны інтэлект склаў ім канкурэнцыю;
• праграмісты-пачаткоўцы — праз рост папулярнасць no-code і low-code;
• сісадміны — у гэтай сферы ідзе маштабная аўтаматызацыя;
• тэсціроўшчыкі — таксама праз аўтаматызацыю;
• вэб-дызайнеры — бо ёсць платформы для стварэння сайтаў з гатовымі шаблонамі;
• спецыялісты кабельнай інфраструктуры — з прычыны развіцця бесправадных тэхналогій;
• спецыялісты абслугоўвання тэхнікі — развіваюцца воблачныя тэхналогіі, а тэрмін службы прылад павялічваецца.

Вядома, не для ўсіх сітуацый гэтыя ўсярэдненыя даныя актуальныя. У буйным прадукце no-code інструменты дакладна не заменяць джуна, дый шаблонны вэб-дызайн пасуе хіба што для малога бізнэсу.

З дызайнам, у цэлым, пытанне спрэчнае — парог уваходжання тут ніжэйшы, ніж у распрацоўку, таму кандыдатаў шмат. Аднак няма аб’ектыўных прычын, каб добрыя спецыялісты заставаліся незапатрабаванымі. Напрыклад, амерыканская профільная асацыяцыя CompTIA у сваёй справаздачы называе гэтую прафесію адной з самых перспектыўных.

Калі хочаце лепш зразумець ChatGPT, нейронкі ды іншых робатаў, то вось вам колькі навучальных праграм:

• Supervised Machine Learning: Regression and Classification — адзін з курсаў па тэме, які найбольш часта праходзяць на Coursera.
• Курс з добрым рэйтынгам па Neural Networks і Deep Learning.
• Глыбокае занурэнне ў Data Science ад гігантаў IBM.
• І курс ад Udemy, прысвечаны таму, як зарабляць на ChatGPT.

Прычыны звальненняў

Нават калі скарачаюць штат, кагосьці ўсё ж такі пакідаюць — і рэч тут не толькі ў запатрабаванасці або незапатрабаванасці чыёйсьці спецыяльнасці. 

ChatGPT лічыць, што акрамя рэцэсіі і аўтаматызацыі працоўных працэсаў ёсць і іншыя важныя прычыны звальнення супрацоўнікаў:

• нізкая прадукцыйнасць;
• неадпаведнасць карпаратыўнай культуры;
• парушэнне правілаў і прафесійнай этыкі (напрыклад, падман або выкарыстанне службовага становішча);
• слабая навучальнасць — бо ў ІТ трэба пастаянна асвойваць штосьці новае.

Калі ў кампаніі зусім няма грошай, а нейрасетка бездакорна дае рады вашым задачам — на жаль, нічога не паробіш. Але ў астатніх выпадках цалкам можна падстрахавацца — пастаянна ўдасканальвацца ў soft- і hard-скілах.

ChatGPT нават мае канкрэтныя парады, як пазбегнуць звальнення:

• праяўляць ініцыятыву, прапаноўваць новыя ідэі, паказваць сваю ўцягнутасць;
• займацца самаадукацыяй;
• падтрымліваць прыяцельскія адносіны з калегамі і ўдзельнічаць у карпаратыўным жыцці;
• імкнуцца дасягаць вынікаў, але ўмець праяўляць гнуткасць;
• запытваць зваротную сувязь, каб ведаць, над чым працаваць;
• развіваць асабісты брэнд;
• клапаціцца пра здароўе і не забываць адпачываць.

Думкі штучнага інтэлекту тут падаюцца цалкам разумнымі — жывыя кар’ерныя кансультанты кажуць пра тое ж самае.

Дзе самая вялікая цякучка

Паводле статыстыкі, якую падала нам нейрасетка, часта мяняюць месца працы junior-распрацоўшчыкі ўсіх масцяў. Не адстаюць і спецыялісты тэхпадтрымкі, QA-інжынеры і тэсціроўшчыкі — на гэтыя пазіцыі людзі часта ідуць для хуткага старту ў ІТ, у спадзеве потым перайсці ў распрацоўку. 

Што нечакана — ChatGPT сцвярджае, што вялікая цякучка адзначаецца ў сферы data science. Але тут прычына іншая — супрацоўнікі, на думку нейронкі, вельмі запатрабаваныя і самі не спыняюць пошукаў выгаднейшых офераў. Падстава звярнуць увагу на тое, што цякучка — не заўсёды дрэнны паказчык, з пункту гледжання кандыдата.

Нядаўна мы паразмаўлялі з айцішнікамі пра іхнія самыя хуткія звальненні — са сваёй і не са сваёй волі — шмат цікавых гісторый.

Якіх спяцоў адрываюць з рукамі, нягледзячы на крызіс

Грунтуючыся на трэндах, ChatGPT вылучыў прафесіі, у якіх адчуваецца кадравы голад:

• спецыялісты па АІ і машынным навучанні (пра гэта ChatGPT мусіць ведаць не па чутках);
• распрацоўшчыкі блакчэйн і крыптавалют;
• інжынеры па кібербяспецы;
• спецыялісты па big data;
• распрацоўшчыкі праграм для інтэрнэту рэчаў;
• DevOps-Інжынеры;
• Cloud-архітэктары і інжынеры;
• распрацоўшчыкі з ужываннем фрэймворкаў, такіх як React, Angular і Vue;
• дасведчаныя UX/UI дызайнеры;
• Full-stack распрацоўшчыкі.

У справаздачы жывых аналітыкаў — State of the Tech Workforce ад CompTIA — даныя шмат у чым перасякаюцца. Вось самыя запатрабаваныя спецыяльнасці паводле іх ацэнак:

У дакладзе ад HackerEarth рэйтынг запатрабаванасці выглядае так — лідзіруюць Full Stack Developers:

HackerEarth апытвала канкрэтныя кампаніі — хто ім патрэбны. Здаецца лагічным, што спецыялісты па ML і блакчэйне ў гэтым рэйтынгу не лідзіруюць — не ў кожнай арганізацыі яны наогул ёсць. Фулстэк-распрацоўшчыкі, франтэндары і бэкэндары патрэбныя ўсім, таму яны ў топе. Іншае пытанне, што і суіскальнікаў-франтэндараў значна больш за ML-інжынераў.

Мы вырашылі спытацца ў СhatGPT, якіх спяцоў цяжэй за ўсё шукаць рэкруцёрам — гэта можа ўскосна казаць пра недахоп кандыдатаў і іх запатрабаванасць. На думку нейрасеткі, гэта Data Scientists, DevOps-інжынеры, Cybersecurity-спецыялісты, ML-інжынеры, інжынеры сістэмнай інтэграцыі, архітэктары, бэкэндары з рэдкім стэкам і распрацоўшчыкі мабільных праграм, якія маюць досвед і ў IOS, і ў Android.

Паводле даных HackerEarth, цяжэй за ўсё знайсці добрага фулстэка. Хаця рэдкія спяцы па ML ужо на другім радку, а з невялікім адставаннем — тыя, хто разбіраецца ў блакчэйне.

Добрыя франтэндары і бэкэндары заўсёды запатрабаваныя, без іх нікуды. Але гэта не гарантуе, што працу знайсці лёгка. Канкурэнцыя вялікая, а каб даказаць свой досвед і скілы, прыйдзецца выдаткоўваць час на сумоўі. А прадстаўнікі рэдкіх спецыяльнасцей могуць разлічваць на тое, што рэкруцёры будуць самі за імі ганяцца.

Што рабіць айцішнікам

Мы спыталіся ў ChatGPT, якія захады робяць працадаўцы для выжывання ў крызіс. Адказ відавочны — укараняюць аўтаматызацыю, перадаюць частку непрыярытэтных задач на аўтсорс, пераглядаюць структуру арганізацыі і пазбаўляюцца лішніх звёнаў іерархіі. 

З пункту гледжання шараговага супрацоўніка, гучыць не вельмі суцяшальна. Але ёсць, на думку ChatGPT, і мякчэйшыя варыянты: ацэнка супрацоўнікаў паводле KPI, прапрацоўка сістэмы матывацыі, стварэнне крос-функцыянальных каманд, каб спяцы рознага профілю камунікавалі наўпрост без пасярэднікаў. 

Выснова адная — трэба прапампоўваць свае кампетэнцыі. І не забываць цікавіцца, «што там у суседа» — цаніцца будуць Т-shaped супрацоўнікі, якія хоць трохі разбіраюцца ў сумежных сферах. Інвестыцыі ў самаадукацыю і абнаўленне навыкаў — рашэнне, якое дапаможа адаптавацца да патрабаванняў, што змяняюцца, і ўмацаваць сваю пазіцыю ў галіне.

І, вядома, важна пастаянна ўдасканальвацца і займацца цікавымі задачамі. На думку нейрасеткі, нават каштоўны супрацоўнік можа стаць «нерэнтабельным» для бізнэсу, калі патоне ў руціне і страціць матывацыю.