Кем быть в ИТ в 2025 году: профессии, которые востребованы несмотря на AI

Искусственный интеллект меняет ИТ-рынок ежедневно. Уже сегодня LLM-модели пишут код, тестируют интерфейсы и даже управляют базами знаний. Но означает ли это, что классические ИТ-профессии уходят в прошлое?В этой статье разбираемся, так ли это или, на самом деле, AI не столько заменяет специалистов, сколько переопределяет их роли? В 2025 году востребованными остаются (и даже укрепляют позиции) профессии, которые требуют архитектурного мышления, системной ответственности, знания инфраструктуры и умения работать в связке с AI.Где же сейчас в ИТ спрос на людей только растет?

1. Архитекторы ИТ-систем
   AI ускоряет разработку, но не может заменить опыт проектирования сложных архитектур. Архитектор нужен там, где нужно видеть всю систему: как модули взаимодействуют, как масштабируется проект, где риски, а где – точки роста. Особенно это критично в высоконагруженных проектах.
2. DevOps-инженеры и SRE (Site Reliability Engineering)
   Даже самые продвинутые технологии искусственного интеллекта не смогут самостоятельно развернуть приложение в Kubernetes, настроить CI/CD-процессы и обеспечить мониторинг в продуктивной среде.
   Роль DevOps гораздо шире, чем просто автоматизация. Это ключевое звено между разработкой и эксплуатацией, обеспечивающее стабильную и безопасную работу цифровых продуктов.
   Устойчивость, производительность, откат, безопасность, масштаб – все это лежит в зоне ответственности DevOps/Site Reliability Engineering.
3. Промпт-инженеры 
   Они выступают связующим звеном между человеком и LLM. Задача промпт-инженера не просто формулировать запрос, а проектировать поведение модели: задавать точные инструкции, контексты и ограничения для получения стабильного и точного результата.
   В условиях активной интеграции ИИ в бизнес-продукты эта роль становится ключевой, особенно там, где важно контролировать качество, интерпретировать ответы модели и адаптировать их под конкретные задачи.
   Эффективная работа с LLM требует навыков системного мышления, знания архитектуры моделей и умения учитывать бизнес-контекст. Промпт-инженер управляет поведением ИИ-инструмента и формирует логику взаимодействия с пользователем.
   В Globus IT мы активно развиваем направление промпт-инжиниринга и предоставляем таких специалистов по модели аутстаффинга.
4. Инженеры по информационной безопасности (Security Engineers)
   AI не просто помогает бизнесу, но и становится новой точкой атаки. LLM можно обмануть, через них можно попытаться обойти политики доступа, взломать цепочки данных или выманить информацию. Безопасность выходит на первый план, особенно в условиях регуляторного давления.
5. Специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению
   Несмотря на то, что AI сам по себе становится все умнее, именно специалисты по AI остаются самыми востребованными. Они нужны, чтобы:
   - подбирать архитектуры моделей
   - обучать и дообучать LLM на собственных данных
   - оптимизировать стоимость использования
   - защищать от галлюцинаций и утечек
   - строить пайплайны MLOps (Machine Learning Operations)
6. Специалисты по этике AI 
   Чем больше AI проникает в бизнес и жизнь, тем важнее становится вопрос его безопасного и справедливого использования. Кто отвечает за ошибки модели? Как AI влияет на принятие решений? 
   На эти вопросы отвечают AI-этики – новая волна профессий, особенно актуальная для крупных компаний, финансового сектора, медиа и образования.

• Технические продукт-менеджеры (Technical PM/AI PM) – управляют проектами, где AI – не модуль, а основа продукта.
• Инженеры по данным (Data Engineers) – без чистых и доступных данных никакой AI не работает.
• Инженеры цифровых двойников (Digital Twin Engineers) – работают на стыке AI, IoT и промышленности.

• Понимать возможности и ограничения AI – не обязательно быть ML-инженером, но важно уметь сотрудничать с AI и грамотно его использовать.
• Уметь объяснять сложное простым языком – особенно при работе в продуктовых командах.
• Учиться быстро – технологии меняются быстрее, чем успевают выйти учебники.
• Строить и развивать AI-гибридные решения – особенно в роли архитектора или DevOps.
• Не терять фокус на человеке – soft skills и этика теперь не дополнение, а ключевой элемент.