Управление файлами cookie
Настройки файлов cookie
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены.
Другие файлы cookie можно настроить.
Другие файлы cookie можно настроить.
От классического найма персонала к гибкой экспертизе: как ИИ меняет подход компаний
Примерное время чтения: 15 минут
Хотите всегда быть в курсе событий на рынке ИТ? Подписывайтесь на наш Telegram-канал!
Хотите всегда быть в курсе событий на рынке ИТ? Подписывайтесь на наш Telegram-канал!
Еще два-три года назад трансформация команд выглядела в целом предсказуемо. Бизнес рос, компании искали специалистов под новые вакансии и рассчитывали, что люди останутся в штате на годы. В 2026 году этот сценарий работает не всегда.
Например, компания открывает вакансию senior Data или senior DevOps Engineer. Поиск занимает несколько месяцев, но за это время руководство решает ускорить внедрение ИИ-инструментов, пересматривает архитектуру продукта и меняет технологический стек. Специалист, которого начали искать весной, к лету уже не полностью соответствует новым требованиям.
Бизнес в 2026 году меняется быстрее привычных процессов найма. Технологии развиваются почти в реальном времени, рынки становятся менее предсказуемыми, жизненный цикл продуктов сокращается. По данным Deloitte, почти 70% руководителей считают способность быстро адаптироваться одним из главных конкурентных преимуществ компании
в ближайшие годы.
Поэтому компании все чаще начинают с вопроса: какие навыки и опыт нужны сейчас для решения конкретной задачи? Вместе с Артемом Фурсовым, аккаунт-директором Gitmax, разбираемся, как меняются найм и формирование команд.
Бизнес в 2026 году меняется быстрее привычных процессов найма. Технологии развиваются почти в реальном времени, рынки становятся менее предсказуемыми, жизненный цикл продуктов сокращается. По данным Deloitte, почти 70% руководителей считают способность быстро адаптироваться одним из главных конкурентных преимуществ компании
в ближайшие годы.
Поэтому компании все чаще начинают с вопроса: какие навыки и опыт нужны сейчас для решения конкретной задачи? Вместе с Артемом Фурсовым, аккаунт-директором Gitmax, разбираемся, как меняются найм и формирование команд.
Содержание
- Когда скорость бизнеса опережает скорость найма
- Почему практический опыт становится важнее формальных признаков
- Как искусственный интеллект поднял планку ожиданий
- От поиска людей к к поиску экспертизы
- Почему одна модель найма больше не решает все задачи
- Почему компании выбирают гибкие модели
- Какое мнение бытует об аутстаффинге
- Как может выглядеть команда будущего
- Выводы
Когда скорость бизнеса опережает скорость найма
Идея долгосрочного сотрудничества долгое время была основой найма. Работодатели искали человека на долгий срок, с необходимой базой навыков, а недостающие компетенции наращивали внутри команды.
- Артем ФурсовАккаунт-директор Gitmax«Еще несколько лет назад работодатели спокойно рассматривали кандидатов, которые соответствовали требованиям вакансии примерно на 70–75%. Остальному учили в процессе работы. Сейчас времени на это нет. Бизнесу нужен специалист, который сможет быстро включиться в проект и приносить результат».
Компании не перестали инвестировать в обучение, но существенно изменили горизонт планирования. Пока продолжается поиск сотрудника компания может выйти на новый рынок, поменять направление, закрыть проект или внедрить технологии, о которых еще несколько месяцев назад даже не шла речь.
Поэтому работодатели оценивают насколько быстро кандидат способен разобраться в новой области и встроиться в процессы без длительной адаптации.
Deloitte описывает похожую тенденцию на уровне управления бизнесом: длинные циклы планирования уступают место постоянному пересмотру решений. Технологии, запросы клиентов и рыночные условия меняются слишком быстро, чтобы компания могла годами следовать первоначальному плану. Найм становится частью непрерывной адаптации.
Поэтому работодатели оценивают насколько быстро кандидат способен разобраться в новой области и встроиться в процессы без длительной адаптации.
Deloitte описывает похожую тенденцию на уровне управления бизнесом: длинные циклы планирования уступают место постоянному пересмотру решений. Технологии, запросы клиентов и рыночные условия меняются слишком быстро, чтобы компания могла годами следовать первоначальному плану. Найм становится частью непрерывной адаптации.
Почему практический опыт становится важнее формальных признаков
- Артем ФурсовАккаунт-директор Gitmax«Диплом о высшем образовании остается важной основой, но сам по себе уже недостаточен. Работодателя прежде всего интересует, решал ли кандидат похожие задачи, работал ли с актуальными инструментами и сможет ли применить свой опыт в новом проекте».
Особенно заметен этот сдвиг в сфере искусственного интеллекта. Исследования рынка ИИ-вакансий в Великобритании показывают, что компании реже указывают университетский диплом как обязательное требование. При этом практические навыки работы с ИИ напрямую влияют на востребованность специалиста и уровень его дохода.
Это отражает более широкий переход от формальных критериев к прикладным компетенциям.
Это отражает более широкий переход от формальных критериев к прикладным компетенциям.
Как искусственный интеллект поднял планку ожиданий
Влияние искусственного интеллекта на рынок труда часто обсуждают через автоматизацию и сокращение рутинной работы. Однако есть и другой, не менее важный эффект: ИИ изменил представление о производительности специалиста.
Сегодня сильный профессионал — это человек, который умеет усиливать свою экспертизу современными инструментами.
Разработчики используют ИИ-ассистентов для автоматизации повторяющихся операций. Аналитики — для первичной обработки и структурирования данных. Маркетологи ускоряют исследования и подготовку контента. HR-команды автоматизируют поиск информации и работу с резюме.
При этом искусственный интеллект не сделал опытных специалистов менее востребованными. Скорее, он сильнее обозначил разницу между теми, кто умеет применять новые технологии осмысленно, и теми, кто продолжает работать прежними методами.
Сегодня сильный профессионал — это человек, который умеет усиливать свою экспертизу современными инструментами.
Разработчики используют ИИ-ассистентов для автоматизации повторяющихся операций. Аналитики — для первичной обработки и структурирования данных. Маркетологи ускоряют исследования и подготовку контента. HR-команды автоматизируют поиск информации и работу с резюме.
При этом искусственный интеллект не сделал опытных специалистов менее востребованными. Скорее, он сильнее обозначил разницу между теми, кто умеет применять новые технологии осмысленно, и теми, кто продолжает работать прежними методами.
Согласно PwC Global AI Jobs Barometer, в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, работодатели все чаще ожидают навыков, которые раньше ассоциировались преимущественно с более старшими позициями: самостоятельности, способности принимать решения, работать в условиях неопределенности, взаимодействовать с командой и понимать бизнес-контекст.
Технических знаний уже недостаточно. Их необходимо дополнять гибкостью мышления, коммуникацией и пониманием того, как конкретная работа влияет на результат компании.
Параллельно ускоряется обновление самих компетенций. По прогнозу LinkedIn, к 2030 году изменится около 70% навыков, используемых в большинстве профессий. Пользователи платформы уже сегодня значительно активнее добавляют новые навыки в свои профили, чем несколько лет назад.
Постоянное обучение перестает быть дополнительным преимуществом. Оно становится частью любой современной профессии.
Именно поэтому разговор о рынке труда постепенно смещается от должностей к навыкам. Компании важно не просто нанять еще одного разработчика, аналитика или инженера, а понять, какие именно компетенции помогут решить актуальную бизнес-задачу.
Технических знаний уже недостаточно. Их необходимо дополнять гибкостью мышления, коммуникацией и пониманием того, как конкретная работа влияет на результат компании.
Параллельно ускоряется обновление самих компетенций. По прогнозу LinkedIn, к 2030 году изменится около 70% навыков, используемых в большинстве профессий. Пользователи платформы уже сегодня значительно активнее добавляют новые навыки в свои профили, чем несколько лет назад.
Постоянное обучение перестает быть дополнительным преимуществом. Оно становится частью любой современной профессии.
Именно поэтому разговор о рынке труда постепенно смещается от должностей к навыкам. Компании важно не просто нанять еще одного разработчика, аналитика или инженера, а понять, какие именно компетенции помогут решить актуальную бизнес-задачу.
От поиска людей к поиску экспертизы
«Мы все чаще видим, что компании нанимают под результат, а не под роль», — говорит Артем. — «Вместо вопроса “Кого взять в штат?” появляется другой: “Как быстрее получить эксперта, который уже решал максимально похожую задачу?”».
Это не просто изменение терминологии, это новый способ планировать ресурсы и формировать команды.
Нужно внедрить ИИ-функцию в продукт, подготовить инфраструктуру к росту нагрузки, запустить новый сервис, усилить команду перед релизом, выполнить требования регулятора.
Когда компания сначала формулирует задачу, а затем определяет, кто может ее решить, становится очевидно: далеко не каждая потребность требует открытия постоянной штатной позиции.
Deloitte называет этот подход «skills-based organization» — организацией, в которой решения принимаются не только вокруг должностей, но и вокруг навыков.
Главным становится не количество разработчиков, аналитиков или менеджеров в штате, а наличие компетенций, необходимых для достижения конкретной цели.
Нужно внедрить ИИ-функцию в продукт, подготовить инфраструктуру к росту нагрузки, запустить новый сервис, усилить команду перед релизом, выполнить требования регулятора.
Когда компания сначала формулирует задачу, а затем определяет, кто может ее решить, становится очевидно: далеко не каждая потребность требует открытия постоянной штатной позиции.
Deloitte называет этот подход «skills-based organization» — организацией, в которой решения принимаются не только вокруг должностей, но и вокруг навыков.
Главным становится не количество разработчиков, аналитиков или менеджеров в штате, а наличие компетенций, необходимых для достижения конкретной цели.
Почему одна модель найма больше не решает все задачи
Найм в штат остается основой бизнеса, особенно когда речь идет о развитии ключевого продукта, формировании архитектуры, управлении командой и сохранении внутренних знаний.
Штатные сотрудники лучше понимают историю решений, долгосрочную стратегию и корпоративную культуру. Они формируют внутреннее ядро компании и отвечают за ее развитие. Для проектных работ нужны другие навыки.
Миграция в облако, внедрение ИИ-решений, масштабирование платформы перед выходом на новый рынок, аудит информационной безопасности или запуск нового направления могут требовать редкой экспертизы только на определенном этапе.
Компании все чаще разделяют две потребности:
Штатные сотрудники лучше понимают историю решений, долгосрочную стратегию и корпоративную культуру. Они формируют внутреннее ядро компании и отвечают за ее развитие. Для проектных работ нужны другие навыки.
Миграция в облако, внедрение ИИ-решений, масштабирование платформы перед выходом на новый рынок, аудит информационной безопасности или запуск нового направления могут требовать редкой экспертизы только на определенном этапе.
Компании все чаще разделяют две потребности:
- построить сильную внутреннюю команду, которая отвечает за стратегию и ключевые процессы;
- быстро получить недостающие компетенции для конкретного проекта или этапа развития.
Для первой задачи подходит постоянный найм. Для второй — проектная работа, консалтинг, аутсорсинг или аутстаффинг.
Гибкие модели не заменяют штат. Они дополняют его там, где скорость и специализированный опыт важнее долгосрочного расширения команды.
Гибкие модели не заменяют штат. Они дополняют его там, где скорость и специализированный опыт важнее долгосрочного расширения команды.
Почему компании выбирают гибкие модели
Раньше главным аргументом в пользу аутстаффинга часто называли экономию. Сегодня стоимость остается важным фактором, но далеко не единственным.
Поиск редкого специалиста может занимать несколько месяцев. Для бизнеса это означает не только затянувшийся рекрутмент, но и задержку самого проекта.
Пока вакансия остается открытой, существующая команда работает с повышенной нагрузкой, а сроки запуска продукта или новой функции сдвигаются.
Если проект уже начался, компании может быть выгоднее быстро привлечь человека с релевантным опытом, чем ждать завершения полноценного найма.
Пока вакансия остается открытой, существующая команда работает с повышенной нагрузкой, а сроки запуска продукта или новой функции сдвигаются.
Если проект уже начался, компании может быть выгоднее быстро привлечь человека с релевантным опытом, чем ждать завершения полноценного найма.
Эксперты в области ИИ, Data Engineering, DevOps, Cloud или кибербезопасности далеко не всегда ищут постоянную работу.
Многие предпочитают участвовать в проектах, где могут применить узкую экспертизу, решить сложную задачу и затем перейти к следующему этапу.
Это означает, что классический рекрутмент больше не дает бизнесу надлежащий доступ ко всему рынку профессионалов.
Многие предпочитают участвовать в проектах, где могут применить узкую экспертизу, решить сложную задачу и затем перейти к следующему этапу.
Это означает, что классический рекрутмент больше не дает бизнесу надлежащий доступ ко всему рынку профессионалов.
Компании становятся осторожнее в вопросах долгосрочного увеличения штата.
Если бизнес запускает новый продукт, проверяет гипотезу или выходит на новый рынок, заранее создавать постоянные позиции рискованно. Пока непонятно, станет ли новое направление устойчивой частью компании и какие специалисты потребуются через полгода.
Гибкая модель позволяет собрать команду под текущий этап, проверить идею и уже после этого принимать решение о постоянном найме.
Если бизнес запускает новый продукт, проверяет гипотезу или выходит на новый рынок, заранее создавать постоянные позиции рискованно. Пока непонятно, станет ли новое направление устойчивой частью компании и какие специалисты потребуются через полгода.
Гибкая модель позволяет собрать команду под текущий этап, проверить идею и уже после этого принимать решение о постоянном найме.
Нагрузка редко остается одинаковой на протяжении года.
Командам может требоваться усиление перед запуском, миграцией, отчетным периодом или масштабным клиентским проектом. После завершения этого этапа потребность в дополнительных специалистах снижается.
В таких случаях возможность увеличивать или сокращать команду в зависимости от реальной загрузки становится не способом экономии, а инструментом управления рисками.
Командам может требоваться усиление перед запуском, миграцией, отчетным периодом или масштабным клиентским проектом. После завершения этого этапа потребность в дополнительных специалистах снижается.
В таких случаях возможность увеличивать или сокращать команду в зависимости от реальной загрузки становится не способом экономии, а инструментом управления рисками.
Какое мнение бытует об аутстаффинге
Один из распространенных стереотипов об аутстаффинге заключается в том, что внешние специалисты менее вовлечены в работу компании. На практике вовлеченность определяется не формой договора, а качеством интеграции.
Если специалист участвует в планировании, понимает цели проекта, регулярно получает обратную связь и работает вместе с внутренней командой, различие между штатным и внешним сотрудником постепенно стирается.
Если специалист участвует в планировании, понимает цели проекта, регулярно получает обратную связь и работает вместе с внутренней командой, различие между штатным и внешним сотрудником постепенно стирается.
- Артем ФурсовАккаунт-директор Gitmax«Слабые процессы невозможно компенсировать никакой моделью найма. Если в компании плохо выстроены коммуникация и управление, проблемы возникнут и со штатными сотрудниками, и с внешними специалистами. И наоборот: когда процессы работают, человек быстро становится частью команды независимо от того, как оформлено сотрудничество».
Еще одно распространенное заблуждение — считать аутстаффинг и аутсорсинг одним и тем же.
При аутсорсинге компания передает подрядчику проект или процесс целиком и получает готовый результат. Подрядчик самостоятельно организует работу своей команды и отвечает за выполнение задачи.
При аутстаффинге специалист включается во внутреннюю команду заказчика, участвует в ежедневных процессах и работает под его управлением. Провайдер при этом берет на себя административное сопровождение.
Аутстаффинг подходит компаниям, которым важно сохранить контроль над продуктом и процессами, но необходимо быстро усилить команду определенной экспертизой.
При аутсорсинге компания передает подрядчику проект или процесс целиком и получает готовый результат. Подрядчик самостоятельно организует работу своей команды и отвечает за выполнение задачи.
При аутстаффинге специалист включается во внутреннюю команду заказчика, участвует в ежедневных процессах и работает под его управлением. Провайдер при этом берет на себя административное сопровождение.
Аутстаффинг подходит компаниям, которым важно сохранить контроль над продуктом и процессами, но необходимо быстро усилить команду определенной экспертизой.
Как может выглядеть команда будущего
Компании перестают воспринимать найм как единственный способ получить необходимые компетенции. Вероятнее всего, команды будут становиться гибридными.
Внутри организации сохранится ядро специалистов, отвечающих за продукт, стратегию, культуру и долгосрочное развитие. Вокруг него будет формироваться более гибкий круг экспертов, которых можно подключать под отдельные проекты, технологии или периоды повышенной нагрузки, считает Артем Фурсов.
Такой подход требует пересмотра роли HR. Подбор персонала уже не может сводиться только к закрытию вакансий. Все чаще HR вместе с руководителями направлений должен определять, какая компетенция необходима бизнесу, насколько долго она будет нужна и каким способом ее лучше привлечь.
В одних случаях ответом станет постоянный сотрудник. В других — проектный эксперт, консультант или временное усиление команды. Задачей HR становится проектирование подходящей модели рабочей силы, а не просто поиск людей.
При этом руководители подразделений будут активнее участвовать в кадровых решениях. Именно они лучше всего понимают, какие навыки нужны команде сейчас и какие могут потребоваться на следующем этапе.
Внутри организации сохранится ядро специалистов, отвечающих за продукт, стратегию, культуру и долгосрочное развитие. Вокруг него будет формироваться более гибкий круг экспертов, которых можно подключать под отдельные проекты, технологии или периоды повышенной нагрузки, считает Артем Фурсов.
Такой подход требует пересмотра роли HR. Подбор персонала уже не может сводиться только к закрытию вакансий. Все чаще HR вместе с руководителями направлений должен определять, какая компетенция необходима бизнесу, насколько долго она будет нужна и каким способом ее лучше привлечь.
В одних случаях ответом станет постоянный сотрудник. В других — проектный эксперт, консультант или временное усиление команды. Задачей HR становится проектирование подходящей модели рабочей силы, а не просто поиск людей.
При этом руководители подразделений будут активнее участвовать в кадровых решениях. Именно они лучше всего понимают, какие навыки нужны команде сейчас и какие могут потребоваться на следующем этапе.
- Искусственный интеллект не отменил потребность в сильных специалистах. Он ускорил изменение профессий, поднял ожидания работодателей и сделал рынок труда более динамичным.
В этих условиях кадровые решения все реже начинаются с вопроса «Кого нам нанять?». Гораздо важнее понять: «Какая экспертиза поможет решить эту задачу быстрее и эффективнее?»
Иногда лучшим ответом будет постоянный сотрудник. Иногда — внешний эксперт. Во многих случаях — комбинация разных форматов.
Конкурентное преимущество получают не компании с самым большим штатом, а организации, способные быстро находить необходимые компетенции, объединять внутренних и внешних специалистов и перестраивать команды вместе с бизнесом.
По сути, рынок постепенно переходит от управления должностями к управлению навыками. И этот переход только начинается.
Если вы ищете работу в ИТ, посмотрите открытые вакансии Selecty →
Ирина Требушинина
контент-менеджер