Британские выпускники компьютерных специальностей реже начинают карьеру программистами. За год доля кодеров среди них упала с 40% до 28%, а выпускников, получивших работу профессионального уровня, сократилась с 60% до 50% за два года. Причина неясна, но несколько источников данных рисуют одинаковую картину.
Цифры из Graduate Outcomes Survey — британского опроса о судьбе выпускников спустя 15 месяцев после вуза. В последнем исследовании 353 755 выпускников 2023/24 года ответили при доле ответивших 35%. В целом для выпускников хорошо: 87% работали, учились или совмещали оба. Проблема сосредоточена в отдельных профессиях, особенно там, где генеративные модели уже справляются с начальными задачами.
Британская статистика найма подтверждает подозрения. LinkedIn и британское подразделение по будущему рынка труда обнаружили: к апрелю 2026 года общий найм упал на 14% год к году. Найм junior software engineers упал на 27%, графических дизайнеров на 28%, бухгалтеров на 29%. Из 38 профессий сокращение затронуло 30.
Спад распределён неравномерно. Разработчики, аналитики, дизайнеры и специалисты по работе с информацией теряют позиции быстрее. Продажи и работа с клиентами держатся лучше. Авторы анализа указывают: наибольшие провалы в профессиях, где ИИ за два года научился выполнять часть человеческих задач.
Но исследователи не говорят о прямой причинности. Рынок одновременно охлаждается: компании осторожнее нанимают после бума, высокий капитал принуждает жать расходы, работодатели выбирают более опытных кандидатов. ИИ мог усилить эти процессы, но выделить его вклад пока сложно.
Есть более явный сигнал. По словам специалиста по рынку труда Чарли Болла, слабость именно в чистом программировании. Часть выпускников уходит в кибербезопасность, сетевые технологии, смежные области. Диплом computer science не бесполезнее, но маршрут «университет → junior → middle → senior» перестал быть прямым.
В США обнаружили похожее. Stanford Digital Economy Lab проанализировал данные ADP миллионов работников до июня 2026 года. У работников 22–25 лет в профессиях, сильнее всего подверженных ИИ, занятость на 19% ниже ожидаемой. У опытных работников такого разрыва нет.
Механизм интереснее. Американские данные не показывают волны увольнений из-за ИИ. Основной эффект — слабый найм молодых сотрудников. Компании не заменяют существующего программиста моделью. Проще не открыть junior-вакансию, если текущая команда с ИИ-инструментами закроет типовые задачи.
Это меняет всё. Senior-разработчик проектирует архитектуру, принимает решения, разбирает сложные сбои. Генеративной модели проще взять другой слой: написать обработчик, добавить тест, исправить баг, подготовить запрос, собрать интерфейс. На этих задачах новичок раньше учился работать с большой базой, проходить ревью, становиться опытным инженером.
Если компании автоматизируют нижнюю часть разработки, отрасль столкнётся с парадоксом. Нужны опытные инженеры, способные проверять ИИ, проектировать системы, отвечать за ошибки. Но механизм их появления сломается. Нельзя нанимать только senior-разработчиков, если всё меньше людей доходят до этого уровня.
Статистика пока не доказывает, что ИИ «убивает профессию программиста». Британские и американские данные указывают на более узкий сдвиг: давление начинается с входа в профессию. Если тенденция продолжится, главная проблема не исчезновение программистов, а исчезновение работы, на которой они раньше учились.
