IT-профессии, которые не заменит ИИ в ближайшие 5–10 лет

ИИ уже умеет писать код, генерировать макеты, тестировать программы и даже управлять рекламными кабинетами. Но значит ли это, что профессия айтишника на грани вымирания? Нет. Вот список тех, чьи знания и подходы останутся незаменимыми — даже при условии, что GPT станет ещё умнее, а Copilot обзаведётся руками.

1. Продуктовые менеджеры (Product Managers)

ИИ может помочь с анализом данных и прогнозами, но:

• Он не умеет определять приоритеты в условиях неопределённости.

• Он не чувствует рынок, не понимает, как правильно сделать MVP, когда фичу стоит похоронить, а когда — спасти.

• Он не может вести переговоры с инвесторами, командой, клиентами.

Хороший продукт — это не только логика, но и интуиция, эмпатия, умение чувствовать боль пользователя. Ни один ИИ не способен понять, почему люди пользуются Telegram-ботом, когда есть целый сайт, или зачем им «тёмная тема» в CRM.

2. Арбитражники / Performance-маркетологи / Media Buyers

ИИ может анализировать кампании, прогнозировать конверсии и даже генерировать креативы. Но:

• Только человек видит инсайт в фразе комментатора на YouTube и превращает его в лид-магнит.

• Только человек понимает культуру гео, предугадывает реакцию аудитории, тестирует рисковые форматы и манипулирует смыслами.

• Только человек может разорвать шаблон и сделать креатив, который “залипает” в голове на сутки.

ИИ — ассистент, но не интуитивный хакер трафика. В арбитраже пока побеждает не тот, кто быстро считает, а тот, кто нестандартно мыслит.

3. UX-исследователи и дизайнеры сложных интерфейсов

ИИ может сгенерировать кнопку. Даже модульную панель.

Но:

• Он не проведёт глубинное интервью с пользователем.

• Не прочтёт по глазам фрустрацию клиента, когда тот не может найти “сохранить черновик”.

• Не предложит парадоксальное решение, которое разрушает паттерн и спасает поведенческие метрики.

UX — это в первую очередь исследования, сопереживание и эмпатия.

А не “сгенерируй дизайн экрана в стиле iOS 17”.

4. Архитекторы систем (Solution Architects / Enterprise Architects)

ИИ может предложить типовую структуру API или модель данных. Но:

• Он не понимает бизнес-целей, которые лежат в основе архитектуры.

• Не умеет учитывать легаси, бюджеты, интеграции и политические нюансы в корпорации.

• Не построит масштабируемое решение, учитывающее рост команды, гео и нагрузки.

Пока ИИ живёт в идеальных условиях, архитекторы — в реальных. Там, где компромиссы, хаос и потребность в инженерной интуиции.

5. Специалисты по безопасности (Security, DevSecOps, Threat Hunters)

ИИ умеет находить уязвимости. Но:

• Он не умеет мыслить как злоумышленник.

• Не способен спрогнозировать последствия атаки для бизнеса или репутации.

• Не ведёт коммуникацию в кризисной ситуации.

Кибербезопасность — это не только про сканеры и IDS. Это про гибкость, стрессоустойчивость и нестандартное мышление, которому пока учат не нейросети, а опыт.

6. Data Product Managers и специалисты по интерпретации данных

ИИ может строить графики и находить корреляции. Но:

• Он не всегда понимает контекст.

• Он не отличит причинно-следственную связь от совпадения.

• Он не знает, как упаковать вывод в понятную презентацию для CEO или инвесторов.

ИИ даёт данные, люди делают выводы. И объясняют другим — зачем это вообще важно.

7. Технические лиды и тимлиды (Tech Leads, Team Leads)

ИИ может подсказать, как написать функцию.

Но он:

• Не построит доверие в команде.

• Не решит конфликт между frontend и backend.

• Не замотивирует junior-разработчика остаться в компании и дорасти до senior’а.

Люди следуют не за алгоритмами, а за примером и авторитетом. Поэтому у хорошего тимлида всегда будет работа — даже в мире, где GPT сам пишет релиз-ноты.

Заключение 

ИИ быстро осваивает рутину. Но там, где нужна гибкость, эмпатия, стратегия, опыт и чувство рынка — человек незаменим.

Если ты уже в арбитраже, маркетинге или продукте — ты точно знаешь, как часто всё строится не на шаблоне, а на “чутье”, “инсайте”, “ощущении”. И пока машины не научились чувствовать, твоя профессия в безопасности.