Если вы думаете, что в России «профицит кадров» и хорошую работу найти легко — у меня для вас плохие новости.
Это не рынок перенасыщен специалистами. Это рынок перенасыщен мусором, который надули боты и ИИ.
Сегодня HR смотрит на вакансию:
«400 откликов? Ну всё, кандидатов море, можно занижать зарплаты».
А в реальности из этих 400 человек 20–30 вообще умеют что‑то делать.
Давайте разберёмся, как мы в это влетели, почему ИИ только усугубил ситуацию и что делать нормальным специалистам и адекватным работодателям.
Иллюзия «профицита» кадров: ИИ раздувает мыльный пузырь
Почему на одну IT‑вакансию прилетает по 400–500 откликов?
1. Автоотклики и боты.ИИ научился не только писать резюме, но и нажимать «Откликнуться» за вас. Появились агенты, которые массово рассылают заявки на всё, где есть слово «IT».
2. Рынок завален идеальными, но пустыми резюме.Кандидат открывает ChatGPT/Gemini:«Сделай мне резюме Senior Python/Go/Design за 5 лет» — и через 30 секунд получает шедевр.Ни одного реального кейса за этим может не стоять.
Работодатели смотрят на цифры и делают неправильный вывод:
«Раз так много откликов — значит, специалистов много. Можно выбирать».
На деле это не выбор, а мусорная свалка, в которой теряются реально сильные люди.
Мой эксперимент в LinkedIn: как я стал «мнимым сеньором из Европы»
Я решил проверить систему.
Создал в LinkedIn левый профиль:
• образование: Delft технический университет (Нидерланды);
• опыт: три топовые международные компании;
• стек: всё модное, дорогое и желанное.
Результат?
• HR‑менеджеры писали мне каждый день;
• звали на интервью, предлагали обсудить офферы;
• я бы завалил любое техническое собеседование на месте, потому что это не мой реальный профиль.
Что это показывает:
• Спрос на «звёзд» по‑прежнему огромный.
• Система фильтрации не отличает реальный опыт от хорошо сгенерированного профиля.
То есть ИИ уже не просто помогает, а масштабирует обман.
Статистика против реальности: как нас обманывают цифры
По официальным данным:
• безработица в России 2,1–2,2% — исторический минимум;
• на одного безработного приходится 4–5 вакансий — вроде бы «людей не хватает».
Но зайдите в IT и вы увидите совсем другую картину:
• на одну вакансию разработчика — 400–500 откликов;
• из них по‑настоящему компетентных — 5–10%, то есть 20–50 человек максимум;
• остальные — случайные люди, «джуны после курсов» и те, кто просто нажал автоотклик.
Получается парадокс:
95% липовых резюме: ИИ раскачал рынок до абсурда
Последствия этой свалки очевидны:
1. Засилье фейков.До 95% откликов — люди без реальных навыков или те, кто используют ИИ даже для прохождения интервью.Да, уже есть истории, когда кандидат сидит на созвоне и читает ответы, которые ему в реальном времени подсказывает ИИ.
2. Падение качества найма.Если раньше HR и тимлиды попадали в цель хотя бы в 60% случаев,сейчас это часто 20–30%. Остальных либо увольняют через испытательный, либо тянут мёртвый груз в командах.
3. Ошибка выжившего.На второй этап проходят не самые сильные, а самые «гладко говорящие».Те, кто реально делают дело, но пишут честные и сухие резюме — легко отлетают на этапах, где рулит ИИ‑фильтр и keyword‑matching.
Почему фильтры на базе ИИ работают против сильных специалистов
Сейчас большинство систем первичного отбора заточены под ключевые слова.
Алгоритм думает так:
В вакансии написано «microservices, Kubernetes, event sourcing».
В резюме этого нет? До свидания.
Вместо оценки:
• глубины компетенций,
• сложности задач,
• реальных результатов,
система сравнивает набор тегов.
Кто умеет писать красивые keyword‑резюме — проходит.
Кто честно пишет про свой опыт — легко вылетает.
При этом:
• даже сильный Senior может не пройти фильтр,если не угадал слова, которые прописал в ATS‑систему какой‑нибудь перегруженный HR;
• а «кандидат из воздуха», собранный ИИ, выглядит идеальным — и радостно летит дальше.
Верификации нет: каждый второй «сеньор» на бумаге — джун в жизни
Вторая фундаментальная проблема — никто толком не проверяет, что стоит за громкими тайтлами.
Любой может написать:
• «Senior разработчик с 5 годами опыта»;
• «Lead designer»;
• «Team Lead, управлял командой из 10 человек».
А по факту:
• человек знает один язык из заявленного стека;
• никогда не держал систему на проде под нагрузкой;
• не понимает базовых алгоритмов и архитектурных паттернов;
• «руководил командой», отправляя правки в Trello раз в неделю.
Пара ярких примеров
• Арт‑директор, который умеет делать логотипы в Illustrator,не сможет нормально руководить моушн‑дизайнерами. Это другая вселенная: тайминг, динамика, монтаж, продакшн.
• Веб‑дизайнер, рисующий лендинги,не станет автоматически хорошим руководителем иллюстраторов в геймдеве.
Но в резюме это всё может быть упаковано в красивое «Art Director / Head of Design». И HR, который не разбирается в нюансах профессии, просто не увидит подмены.
Три корня системного кризиса
Если вычистить эмоции, причины очень конкретные.
1. Устаревшее образование
Вузы:
• не учат тому, что нужно реальному рынку;
• проверяют знания по системам, которые давно устарели;
• выпускают людей с теорией без малейшего понимания, как это работает в проде.
2. Курсы без реальной ответственности
Онлайн‑курсы:
• любой может пройти курс и получить красивый сертификат «разработчик/дизайнер»;
• часто курсовики учат по упрощённым программам, не показывая реальных боевых задач;
• выпускник выходит с иллюзией «я теперь middle», по факту он даже не джун.
3. Некомпетентный HR
Рекрутеры:
• редко глубоко понимают специфику профессии;
• работают по чек‑листу: тайтл, стек, ключевые слова, «красивое» резюме;
• зависят от KPI по количеству закрытых вакансий, а не по качеству найма.
Система заточена не на то, чтобы найти сильного специалиста,
а на то, чтобы закрыть вакансию как можно быстрее и отчётно.
Запад vs Россия: почему у них получается лучше
На Западе давно развиты:
• софт‑интервью — умение выявлять мотивацию, зрелость, ответственность;
• оценка смежных компетенций — умеет ли разработчик мыслить как продуктолог, предприниматель, аналитик;
• более строгая культура верификации опыта: референсы, проверка конкретных кейсов, тестовые проекты.
У нас же чаще всё выглядит так:
«Ты красиво говоришь? Резюме на три страницы с модными названиями?
Окей, вы нам подходите».
И потом менеджеры удивляются, почему процессы сыпятся, дедлайны горят, а команда превращается в хаос.
Будущее специалиста: просто знать Python уже мало
То, что раньше считалось «достаточным уровнем», очень быстро умирает.
Будущий Python‑разработчик (или любой другой):
• знает не один язык, а несколько;
• понимает, как устроен конечный продукт: монетизация, юнит‑экономика, продуктовые метрики;
• мыслит как SaaS‑предприниматель, а не просто как человек, который «пишет функции»;
• хотя бы поверхностно шарит в дизайне, маркетинге, бизнес‑логике.
И всё это — не «чтобы красиво звучало в LinkedIn», а потому что иначе вы просто проиграете тем, кто умеет закрывать задачи бизнеса целиком, а не «делать задачки в Jira».
Что делать тем, кто только стартует и тонет в этом хаосе
Если вы только закончили универ или курсы и чувствуете, что знаний мало, а рынок не ждёт:
1. Перестаньте верить обещаниям курсов «после нас вы middle».Честно посмотрите на свои навыки.
2. Используйте ИИ не для обмана, а как ускоритель практики.– открывайте YouTube,– находите реальные разборы проектов,– повторяйте всё до последней кнопки, а не «на глаз».
3. Копируйте процесс создания продуктов.Не просто пишите «todo‑лист», а собирайте:
• лендинг под конкретный оффер,
• маленькое SaaS‑решение,
• внутренний инструмент для автоматизации.
4. Продавайте свою работу дешевле агентств, но с реальным результатом.Клиентам не нужен ваш сертификат, им нужен:
• сайт, который приводит лиды;
• скрипт, который экономит часы рутины;
• дизайн, который приносит продажи.
Что будет с агентствами и «паразитами‑прокладками»
Агентства и студии сейчас в тяжёлом положении:
• задачи, под которые раньше собирали команду из 5–7 человек,сегодня может сделать один человек + ИИ + грамотный стек;
• путь денег выглядит так:
заказчик → агентство → другое агентство → аутсорс → фрилансер. Чем дальше по цепочке, тем меньше получает тот, кто реально делает работу.
Выживут:
• профессиональные комьюнити,
• коллективы, где каждый понимает процесс от и до;
• предприниматели, которые сами умеют делать руками, а не только «координировать» и снимать процент.
Руководитель, который не способен сам:
• пройти путь от брифа до результата,
• открыть Figma / IDE и хотя бы на базовом уровне разобраться в процессе,
будет постепенно выпадать с рынка.
Останутся те, кто действительно полезен, а не служит дорогостоящей прокладкой между заказчиком и исполнителем.
Вместо вывода: рынок сломался, но это шанс для тех, кто делает по‑настоящему
Рынок труда сейчас выглядит хаотично:
• ИИ завалил его фейковыми резюме и автооткликами;
• HR тонут в мусоре и часто промахиваются мимо сильных людей;
• образование и курсы отстают от реальности;
• посредников слишком много, тех, кто умеет делать руками — мало.
Но в этом бардаке есть и хорошая новость:
Тот, кто действительно умеет делать продукт и не боится работать в связке с ИИ,
будет всегда при деньгах и с интересными задачами.
Если вы разработчик, дизайнер, продакт или только на пути к этому — перестаньте играть в «идеальные резюме» и гонку за тайтлами.
Начните играть в другую игру:
делать вещи, которые приносят результат бизнесу,
и использовать ИИ как усилитель, а не как маску.
Хочешь больше таких разборов и практики без буллшита?
Я подробно разбираю:
• как собирать продукты в одно лицо с помощью ИИ и автоматизации;
• как выстраивать пайплайны вместо хаоса;
• как продавать свои навыки напрямую, без армии посредников.
Подписывайся, если хочешь быть в числе тех, кто выйдет из этой мясорубки сильнее, а не сломанным:
📺 YouTube — видеотуториалы и разборы реальных кейсов
https://www.youtube.com/@Acronelab
💬 Telegram — живые инсайты, промпты, разборы рынка и работы с ИИ
https://t.me/acronelab
📰 Яндекс Дзен — глубокие статьи про рынок труда, автоматизацию и новое предпринимательство
https://dzen.ru/acronelab
Подпишись на все три — так ты не пропустишь разборы, которые помогут выжить и вырасти в новой реальности рынка труда.