Ринок праці в епоху АІ: зміна ролі інженера та необхідність адаптації команд
Андрій Яворський,
Віцепрезидент зі стратегічних ініціатив і технологій GlobalLogic
Штучний інтелект докорінно змінює ринок праці. Ми бачимо парадокс: з одного боку, AI дозволяє подолати дефіцит спеціалістів, автоматизуючи повторювані задачі. У багатьох індустріях з’являється можливість перекласти рутинні процеси на системи, які не роблять механічних помилок і можуть працювати без вихідних.
З іншого — попит на висококваліфікованих фахівців із глибинним розумінням AI зростає швидше, ніж ринок може їх підготувати. Фахівець, який лише пише код, уже не закриває потреби бізнесу. Компаніям усе частіше потрібні люди, здатні розуміти, як працюють моделі, як інтегрувати їх у реальні процеси та як оцінити вплив впровадження AI на продукт.
Традиційне програмування втрачає монополію на компетенцію «інженер». Потреба зміщується від синтаксису до контексту: важливо не те, як саме написано рішення, а те, чи розвʼязує воно бізнес-проблему. Як ці зміни впливають на ринок праці, та що саме компанії мають змінити у своїх моделях роботи, щоб успішно адаптуватися до нової AI-реальності.
Новий дефіцит на ринку праці
Розвиток AI формує на ринку праці парадокс розщеплення кадрового дефіциту.
- З одного боку, AI виступає як потужний механізм подолання дефіциту на нижчих та середніх рівнях. Це стає особливо помітним у постіндустріальних країнах. Впровадження AI-агентів дозволяє автоматизувати фізичні та когнітивні рутинні задачі: підтримка клієнтів, обробка запитів, контроль якості, робота з типізованими документами, бухгалтерськими записами та базами даних. Те, що раніше вимагало сотень годин ручного виконання, тепер може виконуватися синтетичною робочою силою.
- З іншого боку, ми бачимо зростання попиту на висококваліфікованих фахівців із глибинним розумінням архітектури моделей, механізмів їхньої інтеграції в життєвий цикл розробки ПЗ та здатністю до контекст-інжинірингу. І світ не встигає підготувати таких спеціалістів, що створює гострий дефіцит кадрів на верхньому рівні кваліфікації.
Таким чином, AI заміщує потребу в менш кваліфікованій робочій силі, водночас створюючи дефіцит висококваліфікованої. Як це впливає на роль інженера?
Вплив AI на роль інженера: коду більше недостатньо
Попередня хвиля інтересу до AI супроводжувалася сплеском уваги до prompt engineering. Вміння правильно сформулювати запит здавалося ключем до успіху. Але prompt engineering уже не актуальний — майбутнє за контекст-інжинірингом. Це означає не роботу з фразами, а формування умов, у яких модель приймає рішення: правильні дані, потрібна доменна інформація та контрольоване середовище.
Найціннішими спеціалістами наразі є ті, хто розуміють роботу LLM всередині: які архітектурні принципи лежать у їх основі, як моделі адаптуються під конкретні задачі та що відбувається при їх взаємодії з корпоративними системами. Йдеться про спеціалістів нового типу: фахівців, які можуть поєднувати технічну експертизу з бізнес-розумінням. У такому підході роль інженера — це не лише написання коду, а проектування логіки, в якій AI самостійно генерує частину рішення.
Зсув на ринку праці та зміна інженерних вимог ставлять бізнес перед необхідністю комплексної трансформації. На жаль, більшість компаній сьогодні не готові до неї. Інвестиції у AI залишаються хаотичними, і більшість рішень не приносить ані доходу, ані економії ресурсів. То що ж потрібно зробити компаніям у першу чергу?
Зміна методології
Проблема впровадження AI полягає не лише в дефіциті фахівців, а й у застарілих підходах до розробки. Компанії часто застосовують класичні методології там, де вони просто не працюють. Традиційний процес життєвого циклу розробки ПЗ непридатний для AI — він має змінитися повністю. Моделі продовжують вчитися й потребують постійної підтримки. Відповідно, момент релізу перестає бути фіналом — він стає відправною точкою.
Компаніям потрібні нові підходи до організації роботи, які враховують цю специфіку моделей. Йдеться про поетапне впровадження, корекцію й адаптацію під реальні задачі з пілотами та прозорим механізмом оцінки ефекту. Наприклад, треба відмовитися від спроб впровадження АІ одним великим стрибком — інвестиції мають бути організовані як безпечні, масштабовані та економічно виправдані етапи.
Зміна HR-підходів і структури команд
Через зростання попиту на висококваліфікованих фахівців з глибинним розумінням AI виникає потреба переосмислити традиційні HR-підходи. Оскільки потрібної кількості людей на ринку немає, потрібно створювати внутрішні школи та програми апскілінгу. Також варто звернути увагу на формування нових систем ролей і загалом долати внутрішній опір — страх втрати роботи через автоматизацію.
Вже стає зрозуміло, що AI змінює структуру команд. Компанії мають навчитися організовувати роботу так, щоб люди й синтетичні колеги доповнювали одне одного.
Зміна моделей
Критично важливим стає перехід до поновлюваних моделей замість одноразових проєктів. Це розв’язує проблему швидкого старіння технологій. Такий підхід змінює мислення про AI-продукти: вони не мають дати результат один раз — вони повинні розвиватися разом із бізнесом і ринком. На практиці це означає не просто «розробити AI-функцію», а побудувати взаємодію, де інженери постійно повертаються до продукту: оновлюють дані, стежать за змінами поведінки системи тощо.
За цією логікою працюють і AI-підходи у GlobalLogic. Ми не розглядаємо штучний інтелект як разову інтеграцію, яку можна передати клієнту та забути. Навпаки, робота будується як довгострокове партнерство: визначаються пріоритетні процеси, створюється дорожня карта впровадження. Далі команда регулярно повертається до рішень, щоб коригувати, покращувати й розширювати їх у відповідь на запити бізнесу.
Цей підхід ми описуємо просто: AI — це не продукт, це процес. Рішення повинні жити, адаптуватися і накопичувати ефект. Для цього важливий постійний супровід. Така модель допомагає уникнути типових ризиків: втрати експертизи, розбалансування системи через зміни в даних, або зниження якості через нові умови використання.
Так ми розробили VelocityAI — набір ШІ-інструментів для розробки ПЗ на всіх етапах життєвого циклу. Він дозволяє створювати системи взаємопов’язаних агентів, що співпрацюють у робочих процесах. Цей підхід використовується і всередині GlobalLogic: 20+ агентів допомагають складати технічний опис робіт, прискорювати дослідження та розробки. Результати говорять самі за себе:
- ми створили понад 200 АІ та GenAI рішень, а також агентних систем;
- сформували команду з понад 1000 АІ-інженерів, 500 спеціалістів з даних і 7 тис. операційних ресурсів, які підтримують роботу штучного інтелекту у виробничих середовищах
- створили 20+ GenAI-акселераторів, одну корпоративну AI-платформу та середовище виконання агентних рішень.
Таким чином, основний висновок для бізнесів — AI повинен бути не разовою розробкою, а керованою екосистемою, яка постійно оновлюється та масштабується. Тоді технологія не старіє, не перетворюється на проєкт минулого року і дає результат у довготривалій перспективі.
