PwC изучили миллиард вакансий: что это значит для подростка, который хочет в IT

Чаще всего этот вопрос мне задают не подростки, а их родители. Сын в девятом классе горит программированием, а мать прочитала десяток заметок о том, что нейросети пишут код сами, джунов перестали нанимать, и теперь сидит на консультации с прямым вопросом: стоит ли вообще туда идти, или мы готовим ребёнка к профессии, которой через пять лет не будет.

Я руковожу школой программирования для детей и отвечать на этот вопрос «всё будет хорошо, учитесь у нас» не собираюсь — это было бы нечестно. Тревога обоснована, цифры за ней реальные. Но за этими же цифрами прячется поворот, который меняет ответ. Разберём по порядку.

Сначала о плохом — честно

Делать вид, что проблемы нет, бессмысленно. Стэнфордский анализ зафиксировал падение занятости среди молодых специалистов 22–25 лет примерно на 13% в профессиях, сильнее всего затронутых ИИ. В исследовании PwC, разобравшем больше миллиарда вакансий по миру, 49% руководителей компаний прямо говорят, что планируют сокращать найм джуниоров в ближайшие три года — против 12% по senior-позициям. В технологиях и финансах просадка ещё глубже.

Так что если родитель представляет старую дорожку — отучился, устроился джуном, под присмотром пишешь несложный код и постепенно растёшь — эта дорожка действительно сужается. ИИ уже закрывает ровно тот объём простых задач, на которых раньше набивал руку новичок.

А теперь то, что меняет картину

PwC не остановились на «вход просел». Они посмотрели глубже, и вывод оказался другим: начальный уровень не умирает, он перестраивается. В отчёте это называют сениоризацией.

Смотрите, что показали данные. Исчезают те начальные роли, которые остались простыми. А вот начальные позиции, где от новичка теперь требуют навыков, раньше считавшихся «взрослыми» — самому принимать решения, работать с людьми, отвечать за результат, — выросли в числе на 35%. Остальные за тот же период просели на 10%. Это один и тот же начальный уровень, просто расколовшийся надвое.

Тем же расколом охвачен весь рынок. Там, где ИИ забирает рутину и оставляет человеку сложное, профессии растут и платят больше. Там, где ИИ забирает как раз экспертную часть, а человеку остаётся простое, — стагнируют. И вот неудобная для нас деталь: разработчиков ПО PwC относит ко второй группе. То есть нейросети снижают планку экспертизы, которую профессия требует на входе.

Что из этого следует для подростка

Профессия не закрывается. Закрывается одна конкретная полоса в ней — «буду парой рук, которые набирают код». Ценность сместилась вверх: к тому, кто разбивает задачу на части, читает и оценивает то, что выдала машина, и решает, что вообще нужно строить. В отчёте есть формулировка, которую стоит повесить над столом: работу заберёт не ИИ, а человек, который умеет им пользоваться.

Поэтому родителям я отвечаю так. Не цельтесь в «стать джуном-кодером» — целиться надо в навыки, которые то же исследование называет растущими в цене. PwC ссылается на рамку, описывающую способности, устойчивые к автоматизации: суждение, креативность, умение работать с людьми, упорство, лидерство. Новые задачи в ИИ-профессиях в 2,5 раза чаще опираются именно на них.

Звучит странно для школы программирования, но в этом и суть: код становится тренажёром, а не целью. Что на нём отрабатывается:

- Декомпозиция — разложить большую задачу на шаги. Без этого ни сам не решишь, ни нейросети нормально не поставишь задачу.

- Чтение и оценка чужого кода — в том числе сгенерированного ИИ. Заметить, что красивое решение неверное, — отдельный навык, и теперь ключевой.

- Упорство в отладке — час просидеть над ошибкой и докопаться, а не сбежать к подсказке.

- Ответственность за результат — довести проект, которым будут пользоваться другие, от идеи до конца.

Подросток, который час чинит свой баг, тренирует упорство. Который делает ревью чужого кода — тренирует суждение. Который собирает игру, и в неё играют одноклассники, — учится отвечать за результат. Это и есть те самые «взрослые» навыки, которых рынок теперь ждёт уже на входе.

Где я не буду спорить с критиками

У этой позиции есть честное возражение, и PwC его приводит. Часть исследователей — например, авторы вроде Джонатана Хайдта — предупреждает, что сами технологии, о которых мы говорим, способны эти человеческие навыки подтачивать: внимание, терпение, живой контакт. Отмахиваться от этого я не стану.

Это правда: ребёнок, который только копирует ответы нейросети, не нарабатывает ничего из перечисленного. Поэтому в этой профессии вопрос «как учиться» теперь важнее вопроса «учиться ли». Тот же инструмент одного подростка делает сильнее, а другого — отучает думать. Разница не в инструменте, а в том, как поставлено обучение.

Так идти или нет

Вернёмся к вопросу той матери. Стоит ли подростку идти в IT в 2026 году? Да — с одной оговоркой. Если цель не «получить надёжную корочку программиста и писать код руками», а «стать тем, кто ясно мыслит и управляет инструментами». Такого человека рынок, судя по данным, хочет не меньше, а больше. А вот если ребёнок идёт за тихой гаванью, где можно спрятаться за рутинным кодом, — здесь я была бы честно осторожна. Этой гавани больше нет.

Месяц назад шестнадцатилетний ученик спросил меня ровно то же — мол, зачем, раз нейросети всё умеют. Я дала ему решение, сгенерированное ИИ, и попросила сказать, где оно сломается. Он нашёл две ошибки за десять минут. Вот за это умение и платят. И, если верить миллиарду вакансий, платить будут только больше.