ИТ-сокращения в России: кто под ударом и при чём тут ИИ
С IV квартала 2025 года крупные российские компании успели провести уже две-три волны оптимизации ИТ-персонала. «Софтлайн» за три квартала сократил 800 человек (7,2% штата), Lamoda урезала 10% сотрудников, похожие процессы идут в ряде банков. По данным ЦБ, неполная занятость в России в IV квартале 2025 года охватила 1,6 млн человек — максимум со времён пандемии. И на этом фоне в СМИ всё чаще звучит вопрос: не ИИ ли во всём этом виноват?
Короткий ответ: нет. Но связь всё есть — и о ней стоит говорить честно. Сегодня разберём, что происходит на российском рынке, чем наша ситуация отличается от глобальной и какие действия стоит предпринять прямо сейчас — специалистам и руководителям.
Почему режут: экономика и «пандемийный найм»
Главная причина сокращений — не в технологиях, а в экономике. Переохлаждение и дефицит бюджета привели к падению продаж, так что бизнес адаптируется: кто-то останавливает проекты автоматизации, кто-то откладывает импортозамещение, и многие режут штат, раздутый на волне роста спроса в 2022–2024 годах.
Волна импортозамещения заставила компании нанимать избыточное количество людей ради сокращения time-to-market. В результате, когда спрос был насыщен, многие сотрудники оказались загруженными лишь на 50–60%, для них просто не находилось достаточно задач. Особенно пострадали те, кто на удалёнке, ведь многие из них умудрялись совмещать основную работу с подработками на стороне. И именно они попали под сокращения первыми — вместе с аутстафферами. Во вторую очередь оптимизация коснулась младших и средних разработчиков. При этом отдельные компании «режут» направления, перспективы которых в текущих условиях оказались под вопросом, целиком.
При этом влияние ИИ на такую оптимизацию оказалось минимальным. Если он и является сдерживающим фактором, то скорее при найме, чем при оптимизации. Вместо открытия новых вакансий бизнес пытается повысить эффективность уже работающих сотрудников. Так что массовых сокращений под влиянием внедрения ИИ мы пока не наблюдаем.
Глобальный контекст: ИИ как удобный нарратив
В 2026 году глобальный технологический сектор уже сократил свыше 100 000 позиций — почти столько же, сколько за весь 2025 год. Meta урезала около 10% штата (8 000 человек), Cloudflare — более 1 100 (20% персонала), GitLab — 14% одновременно с выходом из 22 стран. Компании связывают реструктуризацию с инвестициями в ИИ.
Но связь между сокращениями и ИИ не всегда прямая. Пандемийный найм в Big Tech привёл к тому, что на специалиста часто возлагались одна-две узкие функции. Когда бизнес-запросы иссякали, такие команды оказывались слабо загружены. ИИ стал триггером и удобным объяснением для действий, которые компаниям пришлось бы предпринимать в любом случае.
В этом есть и экономическая логика, ведь дата-центры — ликвидный актив, который дорожает со временем и увеличивает стоимость акций, а затраты на персонал капитализацию не растят. В России этот механизм работает похоже, но с поправкой на изолированность фондового рынка — у нас новостные поводы об ИИ не дают таких сильных колебаний акций, как в США.
Два разных рынка — две разные скорости
В малом и среднем бизнесе меньше требований к отказоустойчивости, ИБ и качеству кода. Здесь грамотный разработчик с широким ИИ-инструментарием способен заменить команду из трёх-пяти человек — для небольшого бизнеса это ощутимая разница в затратах.
В энтерпрайз-разработке работают другие правила. Здесь каждый этап оброс регуляторикой, системами контроля качества, процедурами согласования. ИИ ускоряет отдельные операции, но полностью людей из процесса не вытесняет, так что заметных сокращений в крупном бизнесе «из-за ИИ» я не ожидаю. Но его влияние всё равно будет ощущаться, например, time-to-market многих продуктов может сократиться: то, что выпускалось за десять месяцев, выйдет за восемь, и экономия составит десятки процентов — но, конечно, не сотни.
Два барьера до настоящей трансформации
До того как ИИ начнёт перестраивать рынок труда по-настоящему, должны случиться ещё две вещи.
Первое — бизнес должен научиться нивелировать последствия галлюцинаций и ошибок ИИ. Модель может уверенно выдать неверный результат, и если процесс не содержит контрольных точек, последствия окажутся критическими для финансов, репутации и комплаенса.
Второе — стоимость использования ИИ должна стабилизироваться. Сейчас многие провайдеры работают себе в убыток. Насколько мы знаем, у Anthropic затраты в три раза превышают стоимость списываемых с пользователя токенов. Рано или поздно ИИ-компаниям придётся либо резко повысить цены, подтянув стоимость ИИ к зарплате живого специалиста, либо удешевить вычисления на аппаратном уровне. По данным венчурного фонда Madrona, к апрелю 2026 года годовой доход Anthropic достиг $30 млрд — но это выручка, а не прибыль.
На что обращать внимание руководителям ИТ и ИБ
Аудит загрузки персонала. Если у вас есть специалисты с загрузкой ниже 70% — это тревожный сигнал. Лучше вовремя перераспределить задачи, чем попасть под волну оптимизации «сверху».
Пересмотр роли джуниоров. Исправление простых уязвимостей, рефакторинг, первичная отладка — ИИ уже делает это быстрее и дешевле человека. Переключите младших на задачи, которые моделям пока не по зубам: архитектуру, управление рисками или разметку данных.
ИИ как инструмент контроля, а не замены. В энтерпрайзе-разработке ИИ ускоряет процессы, но ответственность за результат всё равно остаётся на человеке. Текущие стандарты безопасной разработки сфокусированы на результате, а не на средствах его достижения, так что формально не важно, проверяли код вручную или с помощью ИИ. Ответственное лицо остаётся ответственным.
Комплаенс. По 152-ФЗ не всё можно передавать ИИ, особенно зарубежному. Это не какая-то пустая формальность, это — реальный риск для бизнеса.
Что делать ИТ-специалистам
Если ваши задачи становятся всё более шаблонными и измеримыми — вы в зоне риска. Вот пять полезных практических шагов на ближайшие полгода.
- Освойте навыки бизнес-аналитика и архитектора. В этих областях ИИ даёт прирост производительности, но полностью человека, который понимает контекст, способен приоритизировать требования и принимает ключевые решения, не заменяет.
- Получите опыт создания ИИ-агентов и их интеграции в бизнес-процессы. Этот навык делает специалиста незаменимым, когда бизнесу нужны инструменты повышения эффективности, а не абстрактное умение «работать с моделями».
- Купите платную подписку и попрактикуйтесь. Бесплатные модели не обеспечат качества, сопоставимого с качеством платных. 0 в месяц на подписку — разумная инвестиция в собственную квалификацию. Курсы по ИИ дают лишь самую основу; реальное обучение нужно строить на learn by doing на собственных задачах.
- Будьте предельно осторожны с данными. По 152-ФЗ далеко не всё можно передавать ИИ, особенно зарубежному. Это высокий регуляторный риск — и для вас, и для работодателя.
- Отслеживайте, как меняются требования рынка. Регулярно мониторьте вакансии на популярных площадках и выступления экспертов на отраслевых конференциях. Они честно рассказывают, куда смотрит бизнес, а вакансии содержат конкретные списки требований к претендентам на новые позиции.
Горизонт планирования: что учесть руководителю и собственнику
МВФ сравнивает влияние ИИ на рынок труда с цунами, но не закладывает его в свой базовый прогноз. Структурный сдвиг будет разворачиваться в течение ближайшего десятилетия, а не за один квартал текущего года, так что паника неуместна, но и игнорировать тренд целиком тоже нельзя. Российский рынок этих изменений сегодня, скорее всего, даже не заметит, поскольку отечественный венчурный капитал после 2022 года фактически исчез, а все ИИ-проекты сосредоточены в четырёх-пяти крупных компаниях. Но рынок труда для ИТ-специалистов уже меняется — и руководитель, который сегодня проведёт аудит загрузки персонала и перенастроит свою команду раньше конкурентов, окажется в лучшей позиции к началу следующей волны.
* Корпорация Meta признана экстремистской организацией и запрещена на территории Российской Федерации.
