ИИ-автоматизация, управленческие уроки и архитектурные риски: итоги 2025 года

Коротко

• В 2025 году ИИ стал причиной увольнения 55 000 человек в США.
• Автоматизация откликов на вакансии через эмуляцию интерфейса стала ответом на «сломанный» рынок IT-найма.
• Основатель стартапа делится 12 управленческими уроками после 7 лет работы и exit.
• Распространённая ошибка при переходе на микросервисы — создание распределённого монолита.
• DataFlow позиционируется как «PyTorch для дата-инженеров» в эпоху LLM.

Влияние ИИ на рынок труда

Что случилось

В 2025 году в США было зафиксировано новое рекордное количество увольнений, где ослабление спроса и растущая ИИ-автоматизация названы ключевыми причинами.

Почему важно

Цифры подтверждают, что влияние ИИ на занятость перешло из теоретической плоскости в практическую, затрагивая реальные тысячи рабочих мест. Это формирует новый контекст для карьерного планирования в технологических и смежных отраслях.

Кому важно

Специалистам в сферах, подверженных автоматизации (контент, поддержка, анализ данных), HR-менеджерам и руководителям, планирующим трансформацию бизнес-процессов.

Что делать

Анализировать, какие рутинные задачи в своей работе можно автоматизировать, и развивать навыки, которые сложно заменить ИИ: стратегическое мышление, управление проектами, сложные коммуникации.

Источник

ИИ лишил работы 55 000 человек в 2025 году: хроника корпоративных увольнений

Автоматизация в руках соискателей

Что случилось

Рынок IT-найма столкнулся с массовым использованием соискателями нейросетей и скриптов для автоматического отклика на вакансии, что автор называет «сломом» системы.

Почему важно

Автоматизация меняет правила игры с обеих сторон: рекрутеры борются с потоком шаблонных откликов, а соискатели вынуждены использовать те же инструменты, чтобы быть замеченными. Это снижает эффективность традиционных платформ вроде hh.ru.

Кому важно

IT-специалистам, ищущим работу, рекрутерам и HR-отделам, а также разработчикам, которые могут создавать подобные инструменты автоматизации.

Что делать

Соискателям — изучать технические методы автоматизации (например, эмуляцию интерфейса при закрытом API) для повышения своего охвата. Рекрутерам — пересматривать процессы фильтрации, делая больший аквет на качество, а не количество откликов.

Источник

Автоотклики на hh.ru своими руками: когда API закрыт, выручит эмуляция интерфейса (часть 1)

Управленческий опыт из trenches

Что случилось

Основатель стартапа (AI writing assistant) подводит итоги семилетнего пути, завершившегося aqui-hire, и формулирует 12 ключевых уроков для других предпринимателей.

Почему важно

Практический опыт, включающий привлечение $1.5 млн и работу с 300 тыс. пользователей, даёт ценную прикладную мудрость, которая часто остаётся за рамками теоретических бизнес-курсов. Упоминаются такие концепты, как «закон дрянных людей» и «управленческий долг».

Кому важно

Основателям стартапов, продуктовым менеджерам, руководителям IT-команд и всем, кто связан с построением и масштабированием технологического бизнеса.

Что делать

Изучить сформулированные уроки, чтобы заранее предвидеть типичные управленческие, кадровые и операционные риски, и адаптировать их к контексту своего проекта.

Источник

Закон дрянных людей, управленческий долг и жена как фактор риска: 12 уроков основателя стартапа

Архитектурные риски микросервисов

Что случилось

В индустрии нарастает критика слепого следования микросервисной архитектуре, ведущего к созданию «распределённого монолита» — системы, обладающей сложностью микросервисов, но не дающей их преимуществ.

Почему важно

Некритичный выбор архитектуры ведёт к резкому росту операционной сложности, затрат на разработку и поддержку без получения ожидаемой гибкости и отказоустойчивости.

Кому важно

Архитекторам, тимлидам, CTO и разработчикам, принимающим решения о выборе архитектуры для новых или рефакторинга legacy-систем.

Что делать

Тщательно оценивать необходимость микросервисов для конкретного проекта, учитывая зрелость команды и продукта. Начинать с монолита, если нет явных требований к масштабированию отдельных компонентов.

Источник

Как не получить распределённый монолит

Инструменты для работы с данными

Что случилось

Представлен инструмент DataFlow, который позиционируется как аналог PyTorch, но для задач дата-инженерии, особенно актуальных в эпоху обучения больших языковых моделей (LLM).

Почему важно

Качество данных напрямую определяет качество моделей ИИ. Существующие подходы к обработке данных часто представляют собой набор запутанных скриптов, что делает pipeline ненадёжным и сложным для отладки.

Кому важно

Дата-инженерам, ML-инженерам и исследователям данных, которые занимаются подготовкой и обработкой датасетов для обучения нейросетей.

Что делать

Ознакомиться с принципами и возможностями инструментов вроде DataFlow, которые предлагают более структурированный и воспроизводимый подход к построению конвейеров обработки данных для ML.

Источник

DataFlow: PyTorch для дата инженеров в эпоху LLM

Риски и неопределенности

• Скорость, с которой ИИ будет замещать человеческий труд в различных секторах, остаётся непредсказуемой.
• Эффективность и этичность автоматизации процессов найма (как со стороны соискателей, так и работодателей) не имеет устоявшихся норм.
• Реальные бизнес-уроки, подобные описанным основателем стартапа, сильно зависят от контекста и не всегда универсально применимы.
• Выбор между монолитной и микросервисной архитектурой по-прежнему является сложным компромиссом без однозначного ответа.
• Внедрение новых инструментов для дата-инженерии (DataFlow) требует времени на обучение и может не оправдать ожиданий в конкретных кейсах.

Главный итог 2025 года — технологии, особенно ИИ, перестали быть просто инструментом, а стали активным фактором, перестраивающим рынок труда, бизнес-процессы и карьерные стратегии. Успех теперь зависит от способности адаптироваться, извлекать практические уроки и делать осознанный технологический выбор.