IT-рынок 2025: спрос на промпт-инжиниринг растет, найм джунов падает

Это кстати сам Рик Рубин

И я это вижу каждый день. Программисты, которые прекрасно кодят, напрочь не умеют ставить задачи ИИ. Они получают херню — и идут жаловаться, что нейросети ничего не умеют. А по факту просто не могут промптить. Навык написать сухой, бездушный код — и навык внятно объяснить агенту, что ты хочешь получить, — это две разные компетенции. И вторая сегодня стоит дороже.

«Тупой» инструмент или тупое управление?

Самое забавное: чем опытнее программист в «классическом» смысле — чем больше шаблонов он знает, чем быстрее пишет бойлерплейт, — тем чаще он ловится на эту удочку. Он привык контролировать каждую строчку, каждую переменную, каждый вызов. А ИИ — это про другое. Это про делегирование. Это про то, чтобы сказать: «Вот бизнес-цель, вот ограничения, вот контекст — сделай». И отпустить контроль.

Те, кто не справляется, сливают кучу времени и денег. Исследование 2025 года, проведённое среди разработчиков, показало: хотя почти все используют ИИ для генерации кода, те, кто владеет инструментом по-настоящему, применяют его для четырёх и более типов задач — от рефакторинга до тестирования и код-ревью. А те, кто жалуется, обычно застревают на одной-двух примитивных операциях и не видят картины в целом.

Проект за две недели вместо года — не метафора

Сегодня можно сделать сложный проект, на который раньше уходили месяцы или даже год, за пару недель. Один умный продакт, вооружённый агентом (Claude Code, Copilot, Cursor — неважно), способен выдать то, для чего раньше требовалась команда с тимлидом, архитектором и парой мидлов. В июне 2025 года компания All Hands AI обнародовала данные: их агент-программист решил 27,3% задач из бенчмарка SWE-bench в автономном режиме — это почти каждая третья реальная инженерная задача. Ещё несколько лет назад даже 5% казались фантастикой.

Да-да, именно так сейчас вайбкодят

Klarna, Stripe, Shopify и десятки других компаний уже открыто говорят: они пересматривают состав команд в пользу «штурманов» — людей, которые управляют агентами, а не строчат код. И это не про дедушек-волшебников. Это про тех, кто умеет чётко формулировать, что нужно сделать, в какой последовательности и с какими ограничениями.

Рынок схлопнулся для тех, кто не понял

Цифры за август 2025 года: занятость среди молодых разработчиков (22–25 лет) в отраслях, подверженных влиянию ИИ, упала на 16% с конца 2022-го. Исследование Ravio по Европе ещё жёстче: найм на entry-level упал на 73% за год. При этом компании активно ищут людей, которые умеют работать с ИИ-агентами, — спрос на такие вакансии взлетел на 578%.

Это не про то, что программирование умерло. Это про то, что умерла иллюзия, будто умение писать код — достаточный навык. Когда ИИ пишет 25–40% кода в продакшене (в Google и не только), твоя ценность перестаёт определяться тем, насколько быстро ты стучишь по клавишам. Она определяется тем, какой результат ты способен получить, управляя инструментом.

Как научиться формулировать желание

Я замечаю одну закономерность: те, кто хорошо промптит, не пытаются «обмануть» нейросеть или подобрать магическую формулу. Они мыслят системно. Они разбивают задачу на атомарные шаги, дают контекст, указывают критерии качества — и готовы править промт в несколько итераций, как обычный код.

Те же, кто страдает, обычно формулируют запрос так, словно говорят с коллегой-человеком: расплывчато, с подразумеваемыми допущениями, без границ. И получают предсказуемый результат — мусор. Потом говорят: «ИИ тупой». Нет, это вы просто не умеете объяснять.

P.S. Ты точно уверен, что твои технические навыки сегодня — то, за что тебе платят? Попробуй честно оценить: какую часть дня ты тратишь на то, чтобы объяснить, что нужно сделать, а какую — на то, чтобы сделать это руками. Ответ может удивить.