Я залез в эту тему чтобы написать очередной пост про "AI меняет рынок труда". Ну знаете, дежурная штука. Поискать циферки, добавить мнение, опубликовать.
А потом я начал складывать числа из разных источников. И мне стало реально не по себе.
Цифры, которые я не ожидал увидеть
Гарвард опубликовал исследование - Guy Lichtinger и Seyed Mahdi Hosseini Massoum отследили 62 миллиона работников в 285 000 компаний. Результат: когда фирма внедряет генеративный AI, найм джуниоров падает на 9-10% в течение шести кварталов. Сеньорный найм при этом почти не двигается.
Девять-десять процентов. За полтора года. По всем 285 тысячам фирм в среднем.
Ладно, может Гарвард перегнул. Давайте ещё посмотрим. Stanford Digital Economy Study: занятость разработчиков в возрасте 22-25 лет упала на 20% от пика конца 2022 до июля 2025. При этом для возраста 35-49 - выросла на 9%. Revelio Labs: вакансии entry-level в США рухнули на 35% с января 2023 по июнь 2025. В Великобритании - минус 46%. Есть данные что в US доходит до 67%, но тут я не уверен в методологии.
Stack Overflow пишет, что доля джунов в IT-найме сползла с 15% до 7% за три года. Просто - пополам.
Я продолжал искать опровержения. Не нашёл.
Почему так
Тут, казалось бы, всё очевидно. AI делает сеньора продуктивнее, джун становится не нужен. Один сеньор с Claude Code заменяет двух джунов. Все счастливы.
JetBrains в октябре 2025: 85% разработчиков регулярно используют AI-инструменты. 70% нанимающих менеджеров считают, что AI может выполнять задачи интернов. А 57% доверяют AI больше, чем стажёрам.
Пятьдесят семь процентов доверяют нейросети больше, чем живому человеку. Ну ок.
Вот только проблема не в том, что джуны стали хуже. Проблема в том, что раньше джуна можно было нанять за X, а теперь за ту же сумму подписаться на Claude Code и получить "сотрудника" без больничных, отпусков и обидок на код-ревью.
(Тут надо отступление. Я сам пользуюсь AI-инструментами каждый день. Мне нравится. Я не луддит. Но одно дело - инструмент, другое - стратегия "зачем нанимать людей если есть промпт".)
Один выпускник CS (Computer Science - информатика), 5762 заявки, ноль офферов
Stack Overflow рассказал про выпускника CS 2023 года, который подал 5 762 заявки на техработу. Ни одного full-time оффера.
Пять тысяч семьсот шестьдесят две заявки.
Это не анекдот - это данные. Безработица среди выпускников computer engineering сейчас 7.5%. Среди CS - 6.1%. Для сравнения: у liberal arts - 4.9%. Программист безработнее филолога. Я перечитал это три раза.
Gen Z (22-27 лет) сидит на 7.4% безработицы при национальном уровне 4.2%. Почти вдвое. И это после четырёх лет учёбы на "самую перспективную специальность".
А entry-level вакансии теперь требуют 2-5 лет опыта. Раньше было 1-2. Потому что зачем рисковать с зелёным джуном, если можно взять мидла, который уже умеет промптить.
Штука, которая меня реально напугала
Всё вышеперечисленное - грустно, но понятно. Рынок, оптимизация, капитализм. Бывает.
А вот дальше начинается интересное.
METR - это исследовательская организация, которая измеряет влияние AI на продуктивность. Они провели эксперимент: 16 опытных разработчиков, реальные задачи в open-source проектах (репозитории с 22K+ звёздами), рандомное назначение - с AI или без.
Результат: с AI разработчики работали на 19% медленнее.
Но вот что убило. Разработчики думали, что AI ускорил их на 20%. Объективно - замедлил на 19%. Субъективно - ускорил на 20%. Разрыв между ощущением и реальностью - 39 процентных пунктов.
Ладно, допустим, первый эксперимент. Может, инструменты были слабые. METR запустили второй раунд в августе 2025, с новыми моделями. И тут случилось кое-что. 30-50% разработчиков отказались участвовать, потому что не хотели делать задачи без AI.
Прямая цитата участника: "у меня голова взорвётся если я буду слишком много делать по-старому, это как пересечь город пешком когда привык ездить на Uber."
Исследование развалилось. Не потому что AI не работает - а потому что разработчики физически не могут без него.
METR честно написали: мы систематически теряем тех, кто больше всего зависит от AI. Наши данные - нижняя граница реального эффекта.
А теперь про бомбу
Складываем. Компании перестали нанимать джунов. Сеньоры подсели на AI и уже не могут без него. AI-код при этом содержит уязвимости в 45% случаев (Veracode), дупликация кода выросла на 48%, а активность рефакторинга упала на 60%.
Один сеньор-разработчик написал 150 000 строк AI-кода за три года, потом остановился и посчитал: примерно 60% кодовой базы требовало рефакторинга. Юнит-тесты "ничего осмысленного не проверяли". Мёртвый код валялся десятками файлов. AI заново изобретал колесо вместо того чтобы использовать lodash.
Сеньоры сейчас делают три работы: свою, работу джунов (через AI), и ревью AI-кода. По данным разных исследований, время на code review выросло на 19% после внедрения AI-ассистентов. Только раньше ревью было менторством - ты учил джуна, а теперь это просто конвейер проверки AI-слопа.
Менторство исчезло. Не потому что сеньоры стали хуже - а потому что некого менторить.
Talent doom cycle
CNBC ввели термин "talent doom cycle" - цикл кадрового вымирания. Логика простая:
Компания перестаёт нанимать джунов. Через 3-5 лет нет мидлов. Через 5-8 нет сеньоров. Компания вынуждена переманивать с рынка за двойную цену. Рынок пустой, потому что все так сделали. Зарплаты инфлируются. AI-код копится и гниёт. Чинить некому.
AWS CEO Matt Garman назвал замену джунов на AI "одной из самых тупых вещей, которые компания может сделать". Аргумент: джуны дешёвые, быстро осваивают AI-инструменты и критичны для долгосрочного роста.
Может он и прав. А может просто промоутит AWS как платформу для обучения. Не знаю.
Но вот что я знаю: сеньоры, которые сейчас тащат всё на себе, тоже люди. Они выгорают. А когда они уйдут, на их место придут... кто? Мидлы, которых не наняли три года назад?
Контраргумент, который я нашёл и в который хочу верить
OpenAI повесила вакансию контент-стратега за почти $400K в год. Роль, которую индустрия клялась автоматизировать первой. Google в 2025 нанял 20% AI-инженеров из числа бывших сотрудников - бумеранг-найм.
Может, маятник качнётся назад. Может, компании опомнятся через пару лет, когда кодовые базы начнут разваливаться и нанимать станет некого.
Anthropic research при этом описывает эффект "permanent beginners" - когда AI сглаживает кривую обучения настолько, что разработчик никогда не строит "ментальную мышцу" для работы со сложностью. Тестировали: AI-assisted разработчики хуже решают аналогичные задачи самостоятельно, чем те, кто учился руками. Сеньоры держатся - у них мышца уже построена. А джуны... ну.
"Вы не учитесь кодить. Вы учитесь промптить."
Может я придираюсь. Может промптинг - это и есть новый кодинг. Может через 5 лет "писать код руками" будет звучать как "считать на счётах". Но вот рефакторить чужой AI-слоп промптами пока не получается. И дебажить production incident в три ночи тоже.
Хотя, кстати, тут есть ещё одна штука
(Не совсем по теме, но не могу не сказать.)
Все эти разговоры про "AI заменит джунов" предполагают, что задачи джунов - это писать бойлерплейт и фиксить баги. Но кто работал в реальных командах, знает: джун - это не дешёвая машинка для кода. Джун задаёт глупые вопросы. Глупые вопросы заставляют сеньора объяснять, а когда объясняешь - сам лучше понимаешь. Джун ломает вещи новым, творческим способом, который никакая модель не воспроизведёт. Джун приносит свежий взгляд на архитектуру, которую все давно перестали замечать.
AI не делает ничего из этого. AI не скажет "а зачем мы вообще используем эту библиотеку?". AI не придёт с дурацкой идеей, которая окажется гениальной. AI подтвердит существующие паттерны и размножит их - потому что так обучен.
Ладно, это субъективно. Вернёмся к числам.
Что будет через 3 года
Forrester прогнозирует, что 75% технических руководителей столкнутся с "moderate to severe" техническим долгом к концу 2026. Stack Overflow прямо пишет: "AI can 10x developers... in creating tech debt."
Гартнер: 80% инженеров потребуется переобучение для работы с AI к 2027. Но переобучение - это когда у тебя есть кого переобучать.
А если через 3 года потребуется массово разгребать AI-техдолг - кто это будет делать? Сеньоры, которые выгорели? Мидлы, которых не наняли? Новые джуны, которые умеют только промптить?
Я не знаю ответа. Серьёзно не знаю.
Вместо вывода
Я не предлагаю прекратить использовать AI. Я сам не прекращу - у меня ипотека, мне нужна продуктивность, а не принципы. Но я предлагаю подумать о том, что мы делаем с конвейером подготовки разработчиков. Потому что пока мы экономим на джунах, мы берём кредит, который отдавать будет некому.
Все цифры, которые я нашёл, указывают в одну сторону. Может, все источники ошибаются. Может, AI через два года научится сам себя рефакторить и дебажить без людей. Но я бы не ставил на это свой продакшн.
UPD: Перечитал и понял, что статья получилась мрачнее чем я хотел. Хотел добавить что-нибудь оптимистичное, но в данных оптимизма реально мало. Единственная светлая точка - AWS CEO, который публично назвал это тупостью. Хотя бы один человек с бюджетом это понимает. Пока писал, ещё подумал: может проблема не в AI как таковом, а в том что менеджеры читают заголовки "AI заменит разработчиков" и принимают решения на основе хайпа, а не данных. Ирония в том что данные говорят ровно обратное.
