Еще в 2024-м главным конкурентными преимуществами ИТ-специалиста была глубокая экспертиза и набор конкретных навыков. Рынок испытывал дефицит кадров, а проектов было много. Узкая специализация не мешала строить успешную карьеру – скорее, наоборот. Поэтому разработчик мог специализироваться на одном стеке и чувствовать себя вполне уверенно. Сегодня все изменилось.

В 2026 году на рынке труда в ИТ прослеживаются три тенденции. Во-первых, значительную часть работы в сфере ИТ берут на себя ИИ-инструменты. Согласно результатам исследования IT_ONE, в прошлом году в России доля ИТ-специалистов, применяющих инструменты ИИ, составила 62% – вдвое больше в сравнении с предыдущим годом. Ожидается, что к 2028 году этот показатель вырастет до 98%. Особенно эти изменения заметны в разработке. По данным Jellyfish, 82% компаний в мире уже используют агентный ИИ для задач программирования, а 84% разработчиков либо работают с такими инструментами, либо планируют внедрить их в свою практику. Ценность механического выполнения работы, соответственно, снижается.

Во-вторых, меняются требования бизнеса. Раньше компаниям требовался, например, просто хороший разработчик на C++ или системный аналитик. Современная вакансия звучит иначе: системный аналитик с опытом проектирования систем и бэкграундом в разработке. Рынок сузился, клиенты стали приходить с нишевыми и детализированными запросами. Под каждый из них нужен человек, способный быстро погрузиться в незнакомые технологии, подходы, фреймворки.

В-третьих, из-за экономической ситуации компании осторожнее расходуют бюджеты. Финтех, который несколько лет задавал темп всему ИТ-рынку, замедлился. Если раньше можно было позволить себе искать специалиста исключительно под одну технологию, то сегодня бизнес чаще ищет людей, которых можно использовать в разных проектах и ролях. Экономика меняет и логику управления персоналом. В 2025 году компании думали, как не потерять нужного человека. В этом году акцент смещается от удержания к гибкости. Чем уже профессиональный профиль сотрудника, тем быстрее для него заканчиваются подходящие предложения.

Все три фактора в совокупности формируют новый запрос рынка. В первую очередь речь идет об ИИ-грамотности. По данным hh.ru, в первом квартале 2026 года российские работодатели разместили в 2,7 раза больше вакансий с требованиями навыков работы с ИИ, чем годом ранее.

Однако ИИ стал лишь спусковым крючком. Темп технологических изменений, с которым мы сегодня столкнулись, на первый план ставит навыки, связанные непрерывным профессиональным развитием и ответственностью за собственное обучение. Поэтому один из вопросов, который полезно использовать на собеседованиях для оценки кандидатов, звучит так: «Чему вы самостоятельно научились за последнее время?». Ответ на него помогает понять, насколько человек инициативен и заинтересован в развитии. А значит, каков его потенциал адаптивности.

Как это работает? Когда требования рынка меняются, нужен специалист, готовый к непрерывному обучению. Благодаря широкому набору навыков он сохраняет больше возможностей для работы. Если же человек сознательно ограничивает себя одной технологией и не готов расширять компетенции, пул потенциальных проектов постепенно сужается.

Адаптивность сложно преподавать как отдельную дисциплину. Скорее, это особенность мышления – открытость новому опыту и отсутствие страха выйти за пределы привычной роли. Такой человек легче соглашается попробовать незнакомую задачу или сменить траекторию развития. Но это не означает, что компании должны оставаться пассивными наблюдателями и просто выбирать нужного кандидата. Например, в IT_ONE мы поощряем адаптивность, создавая среду, в которой привычка осваивать новое станет частью работы.

1. Внутреннее дообучение. Если специалист освобождается после завершения проекта, ему предлагают освоить востребованные компетенции: пройти обучение по ИИ, освоить незнакомую доменную область или новый язык программирования. В конце концов можно попробовать себя в смежной профессии. Для бизнеса это способ сохранить сотрудника внутри компании, а для самого специалиста – расширить собственный рынок возможностей.
2. Задачи «на вырост». В гибких командах сотрудник почти всегда параллельно выполняет работу, которой раньше никогда не занимался. Например, ресурсному координатору могут поручить разработать полноценную BPM-диаграмму бизнес-процесса по всем правилам методологии, хотя подобные задачи обычно находятся в зоне ответственности системных аналитиков. Руководитель помогает определить направление, предоставляет материалы и контакты экспертов, но сам путь освоения нового остается за сотрудником.
3. Время на развитие. Многие компании сознательно не загружают людей на 100% операционной работой, оставляя около 10% рабочего времени на обучение. Это может быть исследование новых инструментов или экспериментальные проекты. Смысл в том, что развитие – такая же часть работы, как выполнение текущих задач. Если постоянно заниматься только операционкой, сотрудник становится эффективным лишь в сегодняшних условиях, но оказывается плохо готов к изменениям.
4. Ориентация на привычку. Подобные проекты редко оцениваются по принципу «сделал идеально или провалился». Их цель – не безошибочный результат с первой попытки, а формирование привычки осваивать новое и работать в распределенных рабочих группах с другими подразделениями компании. Руководителю важно увидеть инициативу, умение искать информацию, обращаться за помощью и постепенно доводить решение до рабочего состояния.

Компании, которые понимают важность гибкости, перестают искать «идеального кандидата» и начинают выращивать нужных людей внутри. Но инструменты развития работают только тогда, когда человек сам к этому стремится. Среду можно создать, а вот желание учиться извне не насадить. Поэтому специалистам важно понять, что адаптивность – это важнейшее условие стабильности и сохранения своего места на рынке.