Школы не делают из людей senior software инженеров. Это делает опыт.
Каждый senior-инженер, на которого вы когда-либо опирались, когда-то так же массово рассылал отклики на джуновские вакансии, писал плохой код и на своей шкуре понимал, почему нельзя хранить пароли в открытом виде.
Эти прожжённые ветераны стали такими не просто так. Они десятилетиями воевали в окопах с унаследованным техдолгом, криво написанными требованиями, нереалистичными дедлайнами и вендорами инструментов, которые обещают слишком много, а дают слишком мало. Да, вы знаете, о ком речь.
Этот грязный и неэффективный конвейер, который делал из хрупкого выпускника крепкого senior’а, сейчас разваливается. И, похоже, никто из тех, кто может это исправить, не смотрит дальше следующего квартала.
Цифры тут более чем красноречивы
Исследование Stanford Digital Economy Lab проанализировало payroll-данные ADP — крупнейшего payroll-провайдера США, отслеживая миллионы работников в десятках тысяч компаний с 2021 года до середины 2025-го. Занятость среди разработчиков в возрасте 22–25 лет сократилась почти на 20% по сравнению с пиком в конце 2022 года. Разработчики старше 26? У них всё стабильно или даже с ростом. До запуска ChatGPT обе когорты двигались почти синхронно. Потом траектории резко разошлись.
Гарвардское исследование подтверждает это уже на более широком масштабе. Используя данные резюме от Revelio Labs, охватывающие 62 миллиона работников в 285 000 американских компаний за 2015–2025 годы, исследователи выяснили: занятость junior-специалистов в компаниях, активно внедряющих генеративный ИИ, снизилась на 7,7% относительно компаний, которые его не внедряли, в течение шести кварталов после начала внедрения. Занятость senior-специалистов в этих же компаниях продолжала расти. Исследователи назвали это seniority-biased technological change — «технологическим сдвигом в пользу более старших по уровню специалистов». И этот термин должен сильно напрягать любого, кто думает о долгосрочном здоровье индустрии.
Снижение вызвано не увольнениями, а замедлением найма. Компании не увольняют джунов. Они тихо перестают открывать такие позиции. Просто вакансии не появляются на LinkedIn. И нет увольнений с выходными пособиями, которые могли бы стать заголовками новостей. Воронка просто незаметно сужается.
Данные U.S. Bureau of Labor Statistics показывают, что общая занятость программистов упала на 27,5% в период с 2023 по 2025 год. Handshake, крупная платформа для найма на стажировки, сообщила о 30% падении числа tech-стажировок с 2023 года. Выпускники CS-направлений сейчас сталкиваются с безработицей на уровне 6,1% — это почти вдвое выше среднего по стране. Найм на entry-level позиции в 15 крупнейших техкомпаниях сократился на 25% с 2023 по 2024 год. В Великобритании число graduate-ролей в tech упало на 46% в 2024 году.
Это не небольшая коррекция. Это структурный сдвиг.
Логика, которая привела нас сюда
Обоснование выглядит просто, а в Excel-таблице — вообще убедительно. Junior-разработчик стоит компании $80–120K в год и требует 6–12 месяцев менторства, прежде чем начнёт реально приносить пользу. GitHub Copilot стоит $10 в месяц. Claude Code и Cursor — $20 в месяц. Senior-инженер, усиленный такими инструментами, может делать шаблонный код, CRUD-операции, дебаг, написание тестов — то есть весь тот объём, ради которого раньше и держали весь штат сотрудников начального уровня.
Марк Бениофф объявил, что Salesforce не будет нанимать новых инженеров в 2025 году, прямо сославшись на рост продуктивности благодаря ИИ. Сундар Пичаи из Google сказал BBC, что рост продуктивности за счёт ИИ позволяет компании делать больше тем же составом сотрудников. Опрос LeadDev 2025 года показал: 54% лидов планируют нанимать меньше junior-ов, потому что ИИ позволяет senior-ам брать на себя больше.
И вот что должно вас по-настоящему насторожить: заявляемый рост продуктивности, которым оправдывают эти решения, не совпадает с тем, что реально измеряется. Компании сами говорят примерно о 25%-м росте продуктивности после внедрения ИИ. Но реальные измерения показывают другое. Отчёт Google DORA 2024 показал примерно 2%-й общий рост продуктивности на каждые 25% роста внедрения ИИ. Разрыв между ожиданиями руководства и инженерной реальностью — примерно 12-кратный.
ИИ пишет boilerplate на 55% быстрее. Но шаблонный код никогда не был узким местом.
Что на самом деле делали джуны — и о чём никто не говорит
Разговор о junior-разработчиках обычно строится так, будто они только потребляют ресурсы: дорогие, медленные и склонные к ошибкам. Но в такой парадигме теряется то, что junior-ы реально производят — и что не отражается в спринтах.
Они стресс-тестят вашу документацию. Если джуниор не может поднять dev environment по вашему README, это сигнал, что у вас сломан онбординг. ИИ вам такого сигнала не даст.
Они задают вопросы, которые вскрывают скрытые допущения. «Почему мы вообще делаем это именно так?» — один из самых ценных вопросов в инженерии. И чаще всего его задают те, кто ещё не успел принять исторические баги и костыли кодовой базы за норму.
Они формируют институциональную память, без которой организация перестаёт нормально функционировать. Те senior-инженеры, которые сегодня держат ваши системы на плаву, когда-то нарабатывали это понимание, работая с ними тогда, когда ставки были ещё невысоки. Такое понимание нельзя вызвать одним prompt’ом.
И самое важное: они — это конвейер ваших будущих senior-инженеров. Это не метафора. Это арифметика. Существенное сокращение junior-найма в 2024–2026 годах означает пропорциональное сокращение числа кандидатов на senior-роли в 2031–2036 годах. Индустрия проедает свои озимые.
Предупреждение от Klarna
В 2023 году Klarna вообще перестала нанимать людей. К 2024 году компания сильно порезала customer service и маркетинг, заключила партнёрство с OpenAI и публично заявила, что ИИ способен выполнять вообще все человеческие задачи в компании. CEO Себастьян Семятковски с гордостью говорил об экономии в $10 млн. Число сотрудников сократилось с 5 500 до 3 400.
К середине 2025 года Klarna уже в панике пыталась организовать найм обратно. Уровень удовлетворённости клиентов упал. Качество сервиса стало нестабильным. Компания начала снимать разработчиков и маркетологов с их профильных задач, чтобы они отвечали на звонки в службу поддержки. Семятковски признал: «Мы слишком сильно сфокусировались на эффективности и издержках. В результате получили более низкое качество, а это нежизнеспособно».
Исследования Orgvue и Forrester показали, что 55% компаний, которые провели увольнения под лозунгом ИИ, теперь жалеют об этих решениях. Опрос IBM среди 2 000 CEO показал: только каждый четвёртый ИИ-проект приносит обещанный ROI. И только 16% масштабируются на всю компанию.
История Klarna — про службу поддержки, а не про разработку. Но паттерн один и тот же: агрессивная замена людей, затем деградация качества, затем дорогой и хаотичный найм. И этот паттерн напрямую применим к инженерным организациям, которые решили, что ИИ может заменить человеческий конвейер в развитии специалистов.
Спираль выгорания senior-ов
Вот та часть, которую менеджеры уже начинают ощущать, но пока не связали до конца с заморозкой junior-найма.
Исследование учёных из Haas School of Business при UC Berkeley, опубликованное в Harvard Business Review в феврале 2026 года, в течение восьми месяцев наблюдало за 200 сотрудниками одной американской tech-компании. Люди не использовали ИИ для того, чтобы заканчивать работу раньше. Они использовали его, чтобы делать больше. ИИ ускорял отдельные задачи, что повышало ожидания. Более высокие ожидания усиливали зависимость от ИИ. Более высокая зависимость расширяла скоуп задач. Более широкий скоуп увеличивал общую нагрузку. 83% участников исследования сказали, что ИИ увеличил их объём работы. О выгорании сообщили 62% сотрудников уровня associate.
Отчёт Multitudes, новозеландской компании в области аналитики разработки, которая оценила работу более 500 разработчиков, показал: инженеры стали мержить на 27% больше пул-реквестов, но при этом число коммитов вне рабочего времени выросло на 20%. Они делают больше — и делают это по ночам.
Когда рядом нет junior-ов, которым можно делегировать часть задач, senior-инженеры берут этот объём на себя. Они ревьюят всё больше AI-сгенерированного кода. Они берут на себя больше on-call инцидентов, потому что некому постепенно перенимать эти обязанности. Они принимают больше архитектурных решений в день, потому что никто больше не задаёт «базовые» вопросы, которые заставляют их притормозить и подумать.
И вот в чём ирония. Компании сокращают junior-ов, отчасти чтобы снизить менторскую нагрузку на senior-ов. Но эту нагрузку по наставничеству заменила еще более тяжелая работа по проверке ИИ-кода. По крайней мере, junior-ы учатся и со временем начинают приносить чистую пользу. AI-код со временем не «левелапается». Вы бесконечно ревьюите один и тот же класс ошибок.
Цепочка вакансий сломана
На здоровом рынке труда экономисты говорят о «цепочках вакансий»: senior уходит, middle получает повышение, на его место берут junior-а. ИИ ломает эту цепочку, автоматизируя самое нижнее звено. Нижнюю ступень карьерной лестницы просто отпилили.
Хуже всего это бьёт по выпускникам вузов «среднего эшелона». Гарвардское исследование показало, что выпускники университетов с очень высоким или очень низким статусом пострадали меньше. Если вы учились в Stanford или MIT, вам всё ещё помогают бренд и нетворк. Если вы учились в малоизвестном колледже, вы, скорее всего, и не целились в такие роли. Больше всего страдают те, кто оказался посередине: сделал всё «правильно», изучал программирование, делал пет-проекты, подавался на стажировки — и теперь рассылает сотни откликов без единого ответа.
И географически это тоже распределено неравномерно. Среди 400 однокурсников в Indian Institute of Information Technology в Джабалпуре к концу 2025 года офферы получили меньше 25%. Индийские IT-сервисные компании сократили entry-level роли на 20–25%. LinkedIn, Indeed и Eures отметили 35%-е сокращение junior tech-позиций в крупнейших странах ЕС в 2024 году.
Контраргумент — и почему он неполный
Стандартный ответ на всё это такой: «Работа никуда не исчезает, она просто меняется. Джунам нужно учить ИИ-навыки». В этом есть доля правды. OpenAI действительно нанимает джунов. AI/ML-роли растут. BLS прогнозирует появление 328 000 новых вакансий разработчиков к 2033 году.
Но эти прогнозы предполагают, что конвейер работает. Нельзя нанять 328 000 разработчиков в 2033 году, если вы не обучали их с 2026 по 2030. Разрыв в навыках сам себя задним числом не закроет.
Совет «просто учите ИИ» плох и с еще одной стороны. Если каждый junior-разработчик станет «Ии-инженером», кто тогда будет строить и поддерживать системы, на которых вообще держится работа ИИ-инженеров? Кто-то всё ещё должен понимать DNS, управление памятью, индексы в базах данных и сотни других фундаментальных вещей, которые ИИ-инструменты абстрагируют, но не отменяют.
Есть вполне реальный риск — и исследователи Гарварда прямо об этом пишут, — что ИИ размывает нижние ступени карьерной лестницы, автоматизируя интеллектуально рутинные задачи, которые обычно и выполняют junior-сотрудники. Но именно эти задачи и были тренировочным полигоном. Дебаг чужого кода учит тому, как ломаются системы. Написание шаблонного кода учит тому, как он устроен. Ревью PR’ов учит понимать, как другие люди думают о проблемах.
Как вообще мог бы выглядеть план?
Никто из тех, у кого есть влияние, пока не предлагает внятного решения. Но вот как оно могло бы выглядеть.
Структурированные учебные программы с интеграцией ИИ. Вместо того чтобы убирать junior-роли, их нужно перепридумать. Junior-разработчик в 2026 году не должен вручную писать CRUD-эндпоинты. Вместо этого он должен ревьюить AI-сгенерированные CRUD-эндпоинты и учиться оценивать код, который писал не он. И, возможно, это даже более сложный навык, чем написание кода с нуля. Он требует понимания системы без опоры на то, что ты сам построил её шаг за шагом.
Экономические стимулы для обучения. Рынок сам это не исправит, потому что отдельная компания несёт издержки на обучение, а пользу в итоге получает вся индустрия. Если вы 12 месяцев вкладываетесь в junior-разработчика, а он потом уходит к конкуренту, вы по сути субсидировали чужой конвейер найма. Это классическая проблема коллективного действия. Налоговые льготы для аккредитованных обучающих программ, индустриальные учебные пулы или консорциумные модели подготовки могли бы выровнять стимулы.
Честные метрики. Хватит мерить продуктивность ИИ количеством сгенерированных строк кода или числом закрытых задач. Мерить нужно то, что реально важно: time-to-resolution для продовых инцидентов, уровень сбоев на горизонте в 6 месяцев и время онбординга новых сотрудников. Именно эти метрики отражают стоимость разрушения обучающего конвейера — в отличие от количества закрытых спринтов.
Senior-инженерам нужно говорить вслух. Если вы senior или staff engineer, вы понимаете происходящее лучше, чем руководители, которые режут персонал. Те middle-инженеры, на которых вы сейчас опираетесь, пять лет назад были junior-ами. Если ваша компания в этом году не наймёт ни одного junior-а, и в следующем тоже, и через год после этого тоже — кто именно заменит вас, когда вы выгорите?
Математика, которую никто не хочет считать
Вот тот расчёт, который не даёт мне спать по ночам.
Средний срок работы разработчика в крупной tech-компании — 2–3 года. Среднее время, чтобы вырастить junior-а в надёжного самостоятельного middle-инженера — 2–4 года. Среднее время от middle до senior — ещё 3–5 лет. Эти цифры могут гулять, но порядок величин стабилен: чтобы вырастить senior-инженера из нового выпускника, нужно примерно 5–9 лет.
Если индустрия заметно сокращает junior-найм на протяжении трёх лет подряд — 2024, 2025 и 2026 годов, а именно это сейчас и происходит, — эффект проявится не сразу. Он проявится в 2029–2033 годах, когда истончится конвейер middle-инженеров, и в 2032–2036 годах, когда истончится конвейер senior-инженеров.
К тому моменту компании, которые сегодня режут junior-найм, будут конкурировать за ещё меньший пул опытных инженеров и жаловаться на «дефицит талантов». CEO будут винить кого угодно, кроме самих себя, за проблему, которую сами и создали тремя годами квартальной оптимизации.
Мы уже видели такое раньше, пусть и в других сферах. Больницы, сократившие программы обучения в 1990-х, столкнулись с нехваткой врачей в 2000-х. Авиакомпании, урезавшие конвейер подготовки пилотов после 11 сентября, провели 2010-е в условиях дефицита пилотов. И в каждом случае те, кто принимал решение о сокращениях, уже не были рядом, чтобы разбираться с последствиями.
Исследователи из Стэнфорда формулируют это довольно ясно: общее влияние ИИ на занятость в масштабе экономики пока остаётся небольшим, но в отношении молодых работников неопределённость очень велика. Исследователи из Гарварда говорят ещё прямее: «Если ИИ непропорционально бьёт по задачам entry-level уровня, то нижние ступени этих карьерных лестниц могут разрушаться».
Вопрос уже не в том, сломан ли конвейер подготовки junior-разработчиков. Он сломан. Данные говорят об этом громко и однозначно. Вопрос в другом: сделает ли кто-то, у кого есть возможности это исправить, хоть что-нибудь до того, как последствия станут необратимыми.
Прямо сейчас ответ такой: нет. Ни у кого нет плана.