Кто мы такие, чтобы отрицать тот факт, что ИИ постепенно внедряется во все аспекты жизни, и в нашу карьеру тоже. Более того, всё чаще он попадает в основной список требований в вакансиях разработчиков, менеджеров и руководителей. С декабря 2025-го по май 2026 года доля digital-вакансий, в которых от кандидата обязательно ждут навыков работы с ИИ, выросла с 34,5 до 42,9%.
Яндекс Практикум и getmatch провели исследование вакансий digital- и IT-рынка и выяснили, что в определённых профессиональных направлениях позиции с ИИ-требованиями имеют более высокую медианную зарплату. Максимальная разница достигла 14,5% всего за полгода, значит, рынок меняется очень быстро.
Разберём результаты исследования и ответим на главный вопрос: влияет ли знание ИИ-инструментов именно на вашу зарплату.
У НАС ЕСТЬ КАРЬЕРНЫЙ БОТ
Внутри бота актуальные дорожные карты по профессиям, разборы карьерных треков и истории тех, кто уже прошёл этот путь. Иногда там же лежит промокод на курсы Практикума.
Откройте бота (можно просто кликнуть) и узнайте как расти в IT, если вы джун, мидл или сеньор!
Как считали разницу в зарплатах
В основную выборку попали 1 906 русскоязычных вакансий, опубликованных на getmatch с декабря 2025 года по май 2026-го. Исследователи учитывали не только активные объявления, но также закрытые и архивные. Дубликаты удаляли: если совпадали компания, должность и специализация, вакансию не считали второй раз.
Обязательным ИИ-навык считался только тогда, когда он находился в основном списке требований. Упоминания вроде «знакомство с нейросетями будет плюсом» тоже фиксировали, но относили к отдельной категории.
Для сравнения зарплат оставили почти 1 700 объявлений. Внутри каждого направления сравнивали вакансии одного грейда: с обязательными ИИ-компетенциями и без них. Data Scientist из этой части исключили, потому что там зарплата всегда высокая и могла заметно перекосить общую картину.
Здесь есть важная оговорка. Исследование показывает связь между ИИ-требованиями и медианной зарплатой, но не доказывает, что вся разница зависит только от нейросетей. На предложение работодателя влияют обязанности, сложность продукта, размер компании, ответственность и много других деталей. Поэтому воспринимать эти результаты как гарантированный бонус за ChatGPT не нужно.
Где разница оказалась максимальной
Самая большая разница оказалась у руководителей проектов. Медианная зарплата в вакансиях с обязательными ИИ-навыками была до 14,5% выше, чем в похожих объявлениях без такого требования.
Меняется и количество таких позиций. С декабря по февраль ИИ-компетенции требовались в 9,5% вакансий для руководителей проектов. С марта по май показатель дошёл до 35%. Ну что, заметный скачок?
| Направление | Разница в медианной зарплате |
|---|---|
| Руководители проектов | до 14,5% |
| Разработчики | около 9% |
| Продакт-менеджеры | около 8% |
| Аналитики данных | около 5% |
У разработчиков разница составила около 9%, у продакт-менеджеров — примерно 8%. При этом в продуктовом менеджменте доля вакансий с обязательным знанием ИИ почти не изменилась: 28% в декабре-феврале и 28,2% в марте-мае. То есть требование уже успело закрепиться и пока держится примерно на одном уровне.
У аналитиков данных разница была скромнее — около 5%. Зато отдельный анализ по аналитике данных и BI показал рост ИИ в вакансиях: количество объявлений с ИИ-требованиями увеличилось с 50 до 61,5%.
Как часто работодатели требуют знания ИИ
За полгода доля digital-вакансий, где ИИ входил в число обязательных навыков, поднялась с 34,5 до 42,9%. А вот в категорию «будет плюсом» нейросети попадали очень редко — только в 2-3% объявлений.
И мы говорим уже не только о Data Science. На остальные специализации приходится 61% всех вакансий с ИИ-требованиями. Среди них разработка, аналитика, управление продуктами и проектами, DevOps, дизайн и другие направления.
Очень быстро меняются требования в информационной безопасности: доля таких вакансий выросла с 8,8 до 32,3%. В Java- и Scala-разработке показатель поднялся с 15,4 до 37,5%, а в JavaScript– и TypeScript-разработке — с 25 до 40,9%.
Похожая динамика в DevOps, системной и продуктовой аналитике, BI и продуктовом дизайне. Правда, сами по себе эти цифры говорят только о том, насколько ИИ-навыки часто появляются в вакансиях, но не позволяют понять, сколько денег приносит каждый отдельный навык или инструмент.
Полезный блок со скидкой
Цифры выше означают простую вещь: за полгода в вашем направлении требование могло появиться там, где его не было. Проверить это можно за вечер — открыть пять вакансий своего уровня и посмотреть на список требований.
Если окажется, что навыка не хватает, у Практикума есть короткие программы под конкретные профессии: «Нейросети для бизнеса», «Нейросети для маркетинга», «Нейросети для дизайна».
Промокод: KOD от Яндекс Практикума, он даст скидку при оплате и поможет сэкономить на обучении. Бесплатные вводные курсы по специальности тоже есть — можно начать в любой момент, карту привязывать не нужно.
Какое обучение выбрать под свои задачи
По данным исследования, люди начинают учить ИИ в основном по двум причинам.
Первая — получить новую профессию, связанную с машинным обучением. Около 74% студентов Практикума, изучающих ML, начинают с программ по Data Science. Примерно 60% из них собираются после обучения сменить специальность. В этом случае нескольких коротких уроков по промптам будет маловато: нужно разбираться в математике, программировании, данных и моделях.
Вторая причина — встроить ИИ в текущую работу. На программах «ИИ для бизнеса», «ИИ для маркетинга», «ИИ-инструменты для дизайнеров» и на курсах по вайб-кодингу вся аудитория пришла за повышением квалификации. Среди этих студентов 81% уже работают.
Почему начинают учить ИИ
35% хотят вырасти в своей текущей роли, 27% — быстрее справляться с рабочими задачами, ещё 22% планируют использовать ИИ во фрилансе или собственном бизнесе. Полностью сменить профессию собираются только 6%.
Поэтому выбирать курс лучше на основе вакансий или компаний, которые вам интересны. Посмотрите, какие задачи и инструменты описаны в требованиях, почитайте корпоративные блоги компаний: что внедряют, какие процессы обновляют и какие стратегии выбирают.
Если захотите зайти в ML — ваш путь начнётся с нуля, но вы пройдёте полноценную подготовку к новой профессии. Разработчику, аналитику, дизайнеру или руководителю могут пригодиться только отдельные ИИ-навыки, связанные с его ежедневной работой.
У Яндекс Практикума есть оба варианта: программы по Data Science с нуля и курсы по использованию ИИ в конкретных профессиях. Сравнить направления и подобрать подходящий уровень можно на странице курсов Практикума.
Как понять, что скрывается за требованием «знать ИИ»
Фраза «умение работать с ИИ» сама по себе почти ничего вам не объяснит. Один работодатель ждёт, что кандидат умеет пользоваться генеративными сервисами, другой ищет человека с опытом интеграции моделей, третий смешал в одном пункте машинное обучение, автоматизацию и всё остальное. Бывает и такое.
Сначала стоит проверить, в каком разделе или на какую строчку в списке компания поместила ИИ-требование: в основной или «будет плюсом». Но напомним, что второй вариант встречался только в 2-3% вакансий.
Дальше нужно найти конкретные обязанности. От разработчика могут требовать подключать модели, собирать RAG-системы или работать с ИИ-агентами. Аналитику, скорее всего, придётся автоматизировать повторяющиеся операции и быстрее обрабатывать данные. Руководителю проекта — выстраивать процессы, в которых сотрудники и продукты используют ИИ-инструменты.
Отдельно проверьте, какие технологии требуют. RAG упоминался в 3,3% исследованных объявлений, LangChain — в 2,9%, ChatGPT — в 0,4%, Copilot — в 0,3%. Конкретный стек хотя бы даёт зацепку: по нему проще оценить глубину требований и сравнить их со своим опытом.
Последний ориентир для вас — грейд. Исследователи специально сопоставляли позиции одного направления и примерно одинакового уровня, потому что зарплата зависит не от одного пункта в вакансии. Чем сложнее задачи и выше ответственность, тем больше обычно предлагают. ИИ здесь часть профессионального опыта, а не волшебная фича, которая автоматически прибавляет 10% к окладу.
Что делать дальше
Если исследование и данные вас немного расстроили или вы не хотите судорожно учить ИИ, вот вам порция мотивации: рынок только разгоняется, и те, кто заходит в тему сейчас, получают заметное преимущество.
В разных профессиях уже видно, как навыки работать с нейросетями влияют на доход: у проектных руководителей — самая большая разница, дальше идут разработчики, продакт-менеджеры и аналитики. Компании готовы платить больше тем, кто умеет реально встраивать ИИ в процессы и продукты — автоматизирует рутину, ускоряет решения, улучшает продукт или ведёт проекты, где нейросети дают бизнес-эффект.
И помните, ИИ не заменит вас. Вас заменит человек, который лучше вас ИИ использует.
Советуем дополнительно почитать
Профессии в сфере нейросетей: кем работать и сколько платят в 2026 году — кто работает с моделями, API, RAG и агентами: от промпт-инженера до AI-инженера, с задачами и вилками.
Что такое теневой рынок вакансий в IT и как на него выйти — где ищут кандидатов, минуя джоб-сайты, и почему часть предложений вообще не попадает в такие исследования.
Как подготовить резюме для крупной компании — как подгонять документ под конкретную вакансию, убирая нерелевантное и добавляя то, о чём спрашивали.
Как пройти собеседование в ИТ-компанию — этапы, кто что проверяет и как отвечать, чтобы было видно понимание, а не заученные определения.
Реальное время для освоения программирования — сколько часов уходит на разные уровни владения; отрезвляет после фразы «рынок только разгоняется».
Бонус для читателей
Если вам интересно погрузиться в мир ИТ и при этом немного сэкономить, держите наш промокод на курсы Практикума. Вы получите скидку при оплате, промокод поможет с льготной ипотекой и даст безлимит на маркетплейсах. Ладно, окей, это просто скидка, без остального, но хорошая.
