— Дима, а нафига мне этот профиль сдавать на 80+? Я сейчас базовый питон выучу, пойду в разработку. Код вообще уже нейросети пишут, я буду просто промпты составлять и бабки грести.
— Иди-иди, — смеюсь я в вебку, глядя на своего расслабленного одиннадцатиклассника. — Там таких «промпт-инженеров» после трёхмесячных курсов сейчас по несколько сотен человек на одно место в очереди за стажерскую зарплату стоят.
Сижу, пью уже остывший кофе. За окном типичный екатеринбургский март — грязь, слякоть и серость, пробки в девять баллов. А в голове крутится этот диалог. Парень неглупый, с потенциалом, но начитался красивых сказок в интернете. За восемь лет подготовки к ЕГЭ я таких иллюзий повидал вагонами.
Проблема в том, что рынок технологий меняется с такой скоростью, что родители и школьники физически не успевают за ним следить. В голове застряла картинка пятилетней давности. Давайте по-честному разберём, что сейчас реально происходит с IT, нейросетями и почему без нормальной математики ваш ребёнок рискует остаться у разбитого корыта.
Помните этот недавний бум? Из каждого утюга кричали: «Стань тестировщиком за три месяца», «Войти в IT легко», «Фронтендеры зарабатывают миллионы, попивая смузи на Бали». Родители массово выдыхали: о, круто, не надо мучиться с высшим образованием, купил курс — и ребёнок обеспечен.
Так вот. Эта лавочка закрылась наглухо.
Рынок перегрет и переполнен выпускниками быстрых онлайн-школ. Компании больше не хотят брать людей, которые умеют только писать простенькие скрипты по шаблону или красить кнопки на сайтах. Кодинг ради кодинга стремительно обесценился. Потому что — и тут мой ученик был абсолютно прав — рутинный код сейчас прекрасно генерируют нейросети.
Зачем IT-компании нанимать зелёного джуна, платить ему зарплату, налоги, оплачивать больничные, если опытный разработчик с Copilot или Claude напишет и проверит ту же функцию за пятнадцать минут? Нижнее звено «кодеров» начинает вымирать. Нейросети съедают рутину. И этот процесс будет только ускоряться.
Но вот тут начинается самое интересное.
Нейросети выкашивают простых исполнителей, но одновременно создают колоссальный спрос на настоящих инженеров. Чем инженер отличается от формошлёпа после курсов?
Правильно. Фундаментальным пониманием математики.
Любая языковая модель — это не магия и не электронный мозг из фантастики. Скорее это чистая, концентрированная математика. Гигантские перемножающиеся матрицы. Теория вероятностей, которая предсказывает следующий токен. Линейная алгебра, математический анализ, градиентный спуск. Векторы в многомерном пространстве и производные.
Чтобы не просто пользоваться готовыми чат-ботами, а создавать нейросети, обучать их, оптимизировать под сложные задачи бизнеса — нужно понимать, как работает математика под капотом. Data Science, Machine Learning, архитектура AI-систем — там сейчас крутятся самые серьёзные деньги. По данным hh.ru и Habr Career, медианная зарплата сильного ML-инженера — 250–350 тыс. рублей, а топ-специалисты в Яндексе, Сбере, Тинькофф получают значительно больше. Им предлагают релокацию и любые условия, лишь бы работали.
Но туда невозможно зайти с сертификатом «основы HTML». Без понимания интегралов, матриц и статистики ты в современном ML — слепой котёнок. Ты не поймёшь даже половину терминологии на митинге.
Недавно я проводил в закрытой телеге интенсив, где мы разбирали 19-ю задачу ЕГЭ — ту самую, на теорию чисел. И в комментах начался предсказуемый вой: «Да кому это в жизни пригодится!»
Объясняю на пальцах.
19-я задача — это в чистом виде тренировка алгоритмического мышления. Умение выстроить неочевидную логику, доказать невозможность сценария, найти оптимальный путь перебора вариантов. Именно это мышление Яндекс, Тинькофф и Сбер ищут на технических собеседованиях и за которое готовы биться ещё на третьем курсе универа.
18-я задача — параметры. Это идеальная тренировка системной аналитики: есть уравнение с плавающим условием, нужно рассмотреть все возможные исходы. Вся архитектура сложных бэкенд-систем работает по схожим принципам ветвления.
Профильный ЕГЭ — это давно не про быстрый счёт дробей. Это мощнейший тренажёр для мозга. Он учит держать в голове многоуровневые логические конструкции. Не сдаваться, когда первое очевидное решение оказалось косячным. Видеть систему целиком. Баллы теряют не из-за забытой формулы, а когда логика "поплыла".
Но что я вижу постоянно? Каждый месяц ко мне приходят родители новых учеников, и вылезает одна и та же история:
— Дмитрий, Петя у нас гуманитарий. Синусы вообще не даются, ругаемся каждый вечер. Мы решили сдать базовую, чтобы без нервов закончить школу, а упор сделать на информатику. Он же хочет игры разрабатывать!
Это катастрофа. Потому что геймдев — не исключение из правил. Это физика движения объектов, это линейная алгебра для 3D-пространства, это геометрия и векторы. То самое, что даёт профильный ЕГЭ. Сдавать информатику без математического профиля — это как строить дом без фундамента: первый этаж поставишь, но выше не полезет.
Я понимаю родителей. Базовую сдать проще: не надо потеть над геометрией, не надо вникать в логарифмы. Написал на троечку, закрыл гештальт со школой. Но что дальше?
А дальше Петя выходит на рынок труда. И там его ждут нейросети, которые пишут базовый код без ошибок и без выходных. И работодатели, которым нужны создатели алгоритмов — люди, способные понять, что происходит «под капотом» у модели. Мечты о 300 тысячах разбиваются о реальность, где Пете в лучшем случае предлагают 50 тысяч за техническую поддержку.
Я иногда жёстко торможу учеников, когда они ноют, что слишком сложно, что голова кипит от параметров.
— Сложно? — говорю я в микрофон. — А как ты хотел? Твои мозги сейчас буквально формируют новые нейронные связи. То, что тебе сейчас больно думать — это нормально. Ты инвестируешь своё время в то, чтобы через десять лет не быть замененным скриптом за двадцать долларов в месяц.
Математика сегодня — это не душный школьный предмет, который надо пережить, а глобальный фильтр. Жёсткий, бескомпромиссный. Он прямо сейчас отсеивает исполнителей от создателей.
Исполнителей алгоритмы заменят уже завтра — это не пугалка, это происходит на наших глазах. А вот создатели будут этими алгоритмами управлять. И за это управление компании готовы платить любые деньги.
Поэтому, если ваш ребёнок смотрит в сторону IT, инженерии, аналитики, биоинформатики или экономики нового типа — забудьте про базовую математику как страшный сон. Выгрызайте профиль. Ищите репетиторов, сидите вечерами сами, ищите нестандартные подходы.
Да, будут слёзы, психи, хлопанье дверями и «я никогда это не пойму». Это нормально. Это естественное сопротивление мозга тяжёлой работе. Каждая решённая задача с параметром, каждое доказанное геометрическое неравенство — кирпичик в стену, которая защитит вашего ребёнка от безработицы в эпоху ИИ.
Ну а если думаете, что пронесёт — что можно выучить пару фреймворков и тихо устроиться в тёплый офис — удачи. Поговорим лет через пять, когда ИИ окончательно перекроит рынок.