Кадры решают всё

По разным оценкам, до 80% инвестиций в ИИ не окупаются или вовсе проваливаются. Причина часто лежит за пределами ИТ-составляющей, т.к. компании внедряют модели и инструменты, но не меняют процессы, роли, культуру и управленческие решения.

Мы проанализировали 1 000 вакансий с HH с упоминанием AI / ИИ / искусственный интеллект / LLM. В выборку вошли упоминания в любом контексте - от прямых обязанностей до описания стека и корпоративной культуры.

Всё ради того, чтобы понять - какие ИИ-компетенции ищет российский бизнес? Кто эти люди и сколько им готовы платить?

Все свои наблюдения мы оформили в лендинге.

Ключевые тезисы:

ИИ чаще помогает в работе, чем составляет её суть

В 664 из 1 000 вакансий ИИ выступает вспомогательным инструментом для продаж, маркетинга, HR, финансов и операций. Только в 336 вакансиях он является ядром роли: сотрудник создаёт, интегрирует или эксплуатирует AI-системы.

Почти каждая пятая AI-вакансия — про маркетинг

Маркетинг формирует около 20% спроса на AI-компетенции. Главные сценарии — тексты, визуалы, ролики, персонализация и аналитика кампаний. ИИ быстрее всего закрепляется там, где результат можно увидеть в контенте и коммуникациях уже сегодня.

Рынок ищет разработчиков ИИ активнее, чем проводников изменений

Разработка ПО и AI engineering образуют крупнейший контур спроса. При этом продажи, продуктовая трансформация и аналитика представлены слабее, хотя именно они связывают технологию с выручкой, данными и выбором сценариев внедрения.

Рынок уже ищет конкретные инструменты, а не абстрактное «знание нейросетей»

Claude и ChatGPT стали двумя главными универсальными платформами рынка. LangChain упоминается 96 раз — это важный сигнал перехода от одиночных запросов к AI-продуктам, агентам и интеграциям.

Следующий эшелон формируют Midjourney — 61, GigaChat — 59, Cursor — 51 и n8n — 46 упоминаний.

От ChatGPT к MLOps — пять уровней специалиста

Первые два уровня AI-компетенций связаны с готовыми сервисами, ботами и автоматизацией. На третьем появляются use cases, roadmap и метрики. Четвёртый и пятый требуют работы с RAG, API, данными, MLOps и production-средой.

Зарплатный разрыв следует за этой логикой: на уровне проектирования AI-сценариев средняя зарплата приближается к 200 тыс. рублей, на уровне обучения и эксплуатации моделей начинается от 360 тыс. рублей.

Стартапы покупают скорость, корпорации строят фундамент

В выборке из 661 вакансии с определяемым масштабом работодателя проявились две модели. Стартапы и агентства чаще ищут ИИ для маркетинга, продаж и клиентского сервиса — там, где быстрее возникает коммерческий эффект.

Корпорации концентрируются на разработке, данных, комплаенсе, доступах и безопасности. Для них ИИ становится инфраструктурой управления всей организацией.

Главный вывод анализа: российский рынок уже научился покупать AI-инструменты и нанимать инженеров. Следующая граница зрелости — способность связать технологию с бизнесом, людьми и управленческой системой.

Обзор будет полезен соискателям, которые хотели бы развивать свои ИИ-компетенции и бизнесу, который хотел бы лучше понять рынок кандидатов.

@i2buro 🤝 #технологии #бизнес #управление