ИИ меняет рынок труда и разработки: от массовых увольнений до новых инструментов

Коротко

• В 2025 году в США ИИ стал причиной увольнения 55 000 человек.
• IT-соискатели массово используют скрипты для автооткликов на вакансии из-за «сломанного» рынка.
• Разработчики предостерегают от создания распределённого монолита при переходе на микросервисы.
• Дизайнеры за год адаптировали нейросети в работу и стали работать быстрее.
• Появляются новые инструменты: DataFlow для обработки данных под LLM и Atomic CSS для верстки.

Трансформация рынка труда под натиском ИИ

Что случилось

В 2025 году в США зафиксирована рекордная волна корпоративных увольнений, где ослабление спроса и растущая ИИ-автоматизация стали ключевыми причинами. По данным аналитиков, именно ИИ лишил работы 55 000 человек.

Почему важно

Это количественное подтверждение тренда: ИИ перестаёт быть просто инструментом повышения эффективности и становится фактором прямого сокращения рабочих мест в масштабах целой экономики.

Кому важно

Сотрудникам в сферах, подверженных автоматизации (административная работа, поддержка, часть аналитики), HR-специалистам и руководителям, планирующим трансформацию бизнес-процессов.

Что делать

Анализировать, какие задачи в вашей роли можно автоматизировать, и развивать навыки, которые сложно заменить: стратегическое мышление, креативность, управление сложными проектами и людьми.

Источник

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

Автоматизация найма: ответ соискателей

Что случилось

Рынок найма IT-специалистов, по мнению авторов, «сломался» из-за автоматизации с обеих сторон. Соискатели, чтобы пробиться через шум, начали массово использовать скрипты для автооткликов на вакансии на hh.ru, особенно когда официальное API недоступно.

Почему важно

Это создаёт порочный круг: рекрутеры завалены шаблонными откликами, что вынуждает их использовать ещё более жёсткие фильтры, а соискатели в ответ наращивают автоматизацию. Качество найма и человеческое взаимодействие страдают.

Кому важно

IT-специалистам, ищущим работу, рекрутерам и HR-отделам, а также разработчикам, которые создают инструменты для карьеры.

Что делать

Соискателям: использовать автоматизацию осознанно, но не забывать о персонализации для действительно интересных вакансий. Рекрутерам: пересматривать процессы первичного отбора, чтобы отфильтровывать не массовые отклики, а находить релевантных кандидатов.

Источник

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

Архитектурные ловушки и инструменты для разработки

Что случилось

В сообществе разработчиков нарастает критика слепого следования микросервисной архитектуре, которая часто приводит к созданию «распределённого монолита» — системы со всеми недостатками монолита, но со сложностью распределённой.

Почему важно

Неправильный выбор архитектуры ведёт к резкому росту сложности разработки, раздуванию команд и падению скорости внесения изменений, сводя на нет все потенциальные преимущества микросервисов.

Кому важно

Архитекторам, тимлидам и CTO, принимающим решения о структуре приложений, особенно в начинающихся или растущих проектах.

Что делать

Тщательно оценивать необходимость микросервисов для конкретного проекта, начинать с модульного монолита и дробить его только при появлении явных и измеримых причин (например, разных требований к масштабированию).

Источник

Как не получить распределённый монолит

Практическое внедрение ИИ в креативные и инженерные процессы

Что случилось

Дизайн-студия поделилась годовым опытом работы с нейросетями (Midjourney, Stable Diffusion). Вопреки прогнозам о конце профессии, дизайнеры не были заменены, а интегрировали ИИ в workflow, что позволило им работать быстрее, например, на этапах генерации идей и создания мокапов.

Почему важно

Это кейс успешной адаптации, а не замещения. Он показывает, что основная ценность специалиста смещается от технического исполнения к управлению процессом, постановке задач для ИИ и критическому отбору результатов.

Кому важно

Дизайнерам, иллюстраторам, арт-директорам и всем креативным специалистам, а также руководителям креативных отделов.

Что делать

Системно изучать возможности нейросетевых инструментов в своей области, экспериментировать с их интеграцией в конкретные этапы работы, развивать навык составления эффективных промптов (запросов) и художественного редактирования.

Источник

Год с нейросетями в дизайн-студии: почему мы стали работать быстрее

Новые инструменты для новой реальности

Что случилось

Представлен инструмент DataFlow, который позиционируется как «PyTorch для дата-инженеров» в эпоху больших языковых моделей (LLM). Он призван решить проблему запутанных скриптов для обработки данных при обучении нейросетей, обеспечивая прозрачность и воспроизводимость пайплайнов.

Почему важно

Качество данных — ключевой фактор успеха LLM. Инструменты, которые структурируют и упрощают работу с данными, напрямую влияют на эффективность и скорость разработки AI-моделей.

Кому важно

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

Что делать

Ознакомиться с принципами и возможностями таких фреймворков, как DataFlow, для оценки их применимости в своих проектах по обработке данных для ML.

Источник

DataFlow: PyTorch для дата инженеров в эпоху LLM

Риски и неопределенности

• Скорость замещения рабочих мест ИИ может оказаться выше, чем скорость создания новых и переобучения кадров.
• Автоматизация найма с обеих сторон может привести к полной дегуманизации процесса, где решения будут принимать алгоритмы, а не люди.
• Тренд на «распределённый монолит» свидетельствует о возможном откате от микросервисов к более простым архитектурам, но оптимальный путь для большинства проектов всё ещё не определён.
• Зависимость креативных профессий от коммерческих нейросетевых моделей и их политик ценообразования и лицензирования.
• Эффективность новых узкоспециализированных инструментов (DataFlow, Atomic CSS) будет ясна только после широкого внедрения и появления best practices.

Главный тренд — глубокая интеграция ИИ, которая меняет не только инструментарий, но и сами принципы работы, карьерные стратегии и архитектурные подходы. Успех теперь зависит от способности адаптироваться и управлять этими изменениями, а не сопротивляться им.