IT в том представлении, которое мы имеем сейчас, существует около 25 лет. За последнюю пятилетку отрасль насытилась джунами и темп рекрутинга значительно замедлился. Вовсю идут разговоры про кризис и стагнацию. Ну и AI — неутомимый и пока не всегда толковый помощник в работе — подливает масла в огонь. А как будет выглядеть отрасль ещё через 25 лет и к чему готовиться?
IT в том представлении, которое мы имеем сейчас, существует около 25 лет. За последнюю пятилетку отрасль насытилась джунами и темп рекрутинга значительно замедлился. Вовсю идут разговоры про кризис и стагнацию. Ну и AI — неутомимый и пока не всегда толковый помощник в работе — подливает масла в огонь. А как будет выглядеть отрасль ещё через 25 лет и к чему готовиться?
Поговорили с двумя разработчиками и спросили у СhatGPT, чего ждать всем нам через четверть века.
Своим мнением и прогнозами с нами поделились:
- Александр, web-разработчик
- Игорь (имя изменено), android-разработчик
- ChatGPT 5.2 Thinking (куда же без него)
Сейчас залететь в IT намного сложнее, чем условные пять лет назад. Пузырь пусть и не лопнул, но сдулся. На рынке появилось достаточное количество middle и senior специалистов, а джунов могут себе позволить тянуть и растить только большие компании. Речь не идет о кризисе, скорее стабилизации отрасли.
Идти в IT в 2025 году по-прежнему стоит, но нужно понимать ради чего. Если ради легких денег, то сразу нет. Если же ты горишь этим, кайфуешь от технологий и тебе нравится развиваться в динамике — тогда да. Джунам сейчас сложно. Мы пожинаем плоды бума курсов, которые готовили некомпетентных специалистов. Конкуренция среди них лютая.
Если говорить о том, куда точно не стоит идти, то это точно php. Проще посмотреть актуальные вакансии и что точно пользуется спросом. Хорошей идеей будет идти в Big Data, Data Science, AI-шку.
Сейчас залететь в IT куда сложнее, чем это было пять лет назад. Я, например, прошел одни курсы, залетел в индустрию и остался там. Вряд ли сейчас хорошей идеей будет учить ruby или php. Я как разрабатывал на python, так и продолжаю это делать. Мне кажется этот язык никуда не денется. Равно как и javascript, шарпы.
Что бы точно не рассматривал так это геймдев. По сравнению с вебом там небольшие зарплаты и в целом не просто.
IT остаётся одной из наиболее высокооплачиваемых и подвижных сфер, но входить как раньше — изучил язык/фреймворк и получил работу — уже не работает. Сейчас выбирают людей, готовых к непрерывному обучению, к комбинации технических и непроизводственных навыков. Те, кто хочет войти в IT ради краткосрочной прибыли и не готов учиться дальше — риски высоки.
Востребованными останутся:
- ML/AI инженеры (особенно те, кто умеет доводить решения до продакшена — MLOps, inference optimization).
- AI safety, alignment, interpretability — специалисты по надёжности, объяснимости моделей.
- Инфраструктурные инженеры уровня SRE, облачная архитектура, edge/IoT-interop.
- Security (командная, приложенческая, cloud security) — grows, не устанет.
- Специалисты по данным — data engineers, synthetic data engineers, privacy engineers.
В следующие 25 лет IT никуда не денется, а наоборот еще плотнее войдет в повседневную жизнь. AI-инструменты, возможно, станут полноценными помощниками, которые смогут забрать на себя вообще всю рутину.
Вектор развития будет направлен в сторону ИИ. Он плотнее и плотнее внедряется в повседневные рутинные задачи, появились вакансии вроде промт-инженера. Плюс я замечаю упор на кибербезопасность. С учетом всех нарастающих мощностей вопрос с безопасностью становится очень актуальным.
В целом в индустрии будут себя уверенно чувствовать те, у кого есть глубокая экспертиза. Это ребята с большим стажем и пониманием, как все работает.
Из специалистов останутся профессионалы и те кто приносят пользу бизнеса. В идеале это один и тот же человек. Все что делается в IT, делается ради денег. Если технология приносит деньги, то значит и люди, разрабатывающие и дорабатывающие ее не останутся без дела.
Возможны три варианта развития событий на ближайшие 10-25 лет. Самый оптимистичный и вероятный выглядит так:
- AI инструменты становятся высокопродуктивными помощниками (co-pilot), многие рутинные операции автоматизируются.
- Появляются новые роли: AI integrator, human-AI experience designer, model ops.
- Общая продуктивность снижается стоимость создания ПО, но продукты становятся сложнее/умнее.
- Рынок адаптируется: сокращения в одних областях компенсируются ростом в других; кризис будет транзитным.
Как будет выглядеть IT через 25 лет — сказать сложно. Срок большой, технологии развиваются огромными темпами и любой прогноз может оказаться нерелевантным.
Сложно говорить об отрасли через 25 лет. Мне кажется айтишка будет повсеместно. И если ты не будешь владеть базовыми знаниями в отрасли, то будет очень тяжело. Мне кажется все будет максимально автоматизировано и будут нужны специалисты, которые это все будут дополнять и апгрейдить.
Сейчас я бы делал ставку на data-инженеров. На ИИ ставку не делаю, думаю он все равно останется на уровне помощника, просто более прокачанного. Все равно нужны будут люди, которые будут микроменеджерить сделанное искусственным интеллектом.
Через 25 лет IT будет еще более стабильной и развитой сферой. Учитывая автоматизацию всего и вся, специалисты будут жить припеваючи. Web будет востребован, AI тоже, возможно, больше в формате промт-инжиниринга. В целом искусственный интеллект станет полноценным и стабильным помощником, на который можно будет спихнуть скучные и рутинные задачи.
Большая часть вычислений будет распределена: облако + edge + on-device inference. Модели частично выполняются у пользователя (privacy, latency), частично в облаке. ИИ — обычный инструмент в стекe. Не заменитель человека, а ускоритель и расширитель возможностей. Он будет делать 70–90% рутинного труда в создании кода/документации/аналитики, но при этом требовать контроля и валидации человеком. Появится слой мета-инженерии: проектирование, валидация и аудит генерируемых систем. Это новая профессия — архитектор доверенных моделей.
Модель работы станет гибридной: проектная работа, короткие контракты, вызываемые эксперты — но и долгосрочные команды вокруг критичных систем. Значение работодателя сместится: компании будут оценивать людей на способность приносить уникальную ценность (доменные знания + скиллы работы с AI).
Прогнозы — дело, в целом, не самое благодарное. Но заглядывать в будущее: история не только про любопытство, но и про подготовку к изменениям. Ясно одно, что жизнь уже не будет прежней и IT станет отраслью, в которой особенно ценны профессионалы, экспертиза, широкий кругозор и постоянная готовность к обучению.
Какие именно языки и профессию уйдут в историю не так важно, как готовность человека быстро подстраиваться под рынок и прокачивать скиллы с их растущим запросом.
Будущее предсказать сложно, но прокачка навыков точно лишней не будет. Если вы давно смотрите в сторону изучения ИИ, можно начать с актуальных курсов на Coursera — до 26 января там действует скидка до 50%.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
У меня один вопрос, откуда возьмутся эти самые супер профи, если всех джунов заменят на ИИ (ну по крайне мере начальство спит и видит именно такой план развития) ? Супер профи когда-то был тем самым джуном и получил свой опыт набивая шишки на ошибках в том числе. Нет джунов, нет опыта = нет профи в будущем.
Пользователь отредактировал комментарий 9 января 2026, 20:41
А какая разница между джуниором и сеньером? Первые успешно работают в качестве вторых уже не первый десяток лет. Тогда и нет разницы кого заменять на ИИ.
Т.к. результаты, выдаваемые GenAI, заведомо не имеют 100% достоверности, то увеличение производительности от его использования ограничено производительностью review сгенерированного кода. То есть GenAI может сделать из middle разработчика более производительного middle, но не senior. Исходя из этого - меня пугает тенденция вкидывать все деньги в AI вместо обучения инженеров фундаментальным вещам.
"Рутинные задачи" никогда не являлись ограничителем успеха проекта - популярность дешёвых локаций типа Индии обусловлена именно этим. А вот описание контекста и решение "нерутинных" задач настолько нетривиально, что даже за описание контекста для GenAI никто браться не хочет.
Пример нерутинной инженерной задачи: слабо понимающий предметную область недавно нанятый product owner нагенерил с помощью GenAI фичу, состояющую на 90% из воды и зачитал её команде инженеров. Команда инженеров пожала плечами и имеет 2 опции:
принять фичу как есть и что-то выяснять на ходу отправить фичу на доработку, начав бесконечный цикл "моя твоя не понимать", который закончится эскалацией в отношении инженерной команды от Product. Которая в свою очередь завершится переходом к опции "принять фичу как есть".
Пользователь отредактировал комментарий 11 января 2026, 18:36