Что ждет рынок разработки в 2026 году: обзор трендов от CTO

Раньше статистика выглядела более радужно и прочила дефицит кадров: судя по прогнозу Германа Грефа, ИТ‑сфера должна были оставаться вне зоны турбулентности, этакой коровой с золотыми рогами. Сейчас сокращения происходят даже в Amazon.

Участниками опроса стали CTO крупных технологический компаний и реальных секторов, а также представители малого и среднего бизнеса.

Авторы исследования — Анастасия Серегина (серийный CMO и консультант по маркетингу) и Виктор Лавренко (предприниматель, инвестор, первый CTO Mail.ru.

Адаптация к внешним условиям

За последний год компании столкнулась с новыми ограничениями: если пользователи, в основном, заметили замедление WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской в РФ), с некоторых пор — Telegram, да, пожалуй, проблемы с почтовыми клиентами, то бизнес столкнулся с самыми масштабными блокировками на сегодняшний день: от CDN до видеозвонков. Тренд ухода от зарубежных сервисов к собственным решениям продолжился. Сложно сказать, сколько сил у рынка отнимают такие переезды — но серьезно конкурируют за ресурсы разработчиков.

Совершенно точно, что единого стандарта нет: сказать, что на место Zoom и Slack пришел Телемост от Яндекса, нельзя. Размер переезда зависит от компании — где‑то нужно “просто” перевести все облачные решения на внутренние сервера, где‑то выбрать доступный аналог (допустим, российский).

Опрошенные отмечают и перегибы: например, требование информационной безопасности использовать собственное оборудование вместо арендованного, тогда как это могут себе позволить только крупнейшие IT‑компании.

Внедрение и использование ИИ

Самая интересная часть, потому что здесь мнения опрошенных разделились (как и сценарии использования). К ИИ в целом пока отношение настороженное: все понимают, что его нужно внедрять, но куда эффективно, куда нет, и как соотносить с человеческим ресурсом — слабо ясно.

Из позитивных практик применения звучали использование в код‑ревью (ускоряет поставку, помогает senior‑разработчикам быстро выявлять ошибки), поиск по документации и коду (как для разработчиков, так и со стороны продуктовых команд), создание тестов (чтобы находить нетривиальные сценарии). То есть некоторые задачи уже стали решаться значительно быстрее (например, сбор метрик без участия аналитиков), некоторые — точнее.

Среди проблем было упомянуто отсутствие консолидированных данных и этическая сторона.

Консолидация данных требует денег, специалистов и наталкивается на внутренние барьеры (например, нежелание корпоративных акторов делиться данными для всеобщего доступа).

Во многих компаниях задачи, которые можно решить с помощью “просто” накопленных данных, уже так или иначе были закрыты с помощью machine learning. Недостаток же этого метода заключается в ограниченности предсказаний будущего: модель делает простую аппроксимацию, “вход и выход”, предсказание будущего по прошлому.

Чтобы действовать в рамках экстраполяции, что может в некоторых случаях делать ИИ, требуется больше данных — в том числе, с рынка, данные о сбоях, прошлых черных лебедях. И здесь барьерами выступает нежелание или неготовность компаний открыто делиться: по причине законодательства, регуляторных требований или нарушения интересов клиентов.

Этическая сторона вопроса упирается в страх увольнений и сокращение темпов найма. Не каждый специалист готов тесно сотрудничать с ИИ –в основном, это касается senior позиций. Оптимизация же рутины ведет к тому, что только входящие в профессию, особенно в позиции джунов, скоро не будут нужны.

Так ли это? И как в таком случае будут работать карьерные лифты?

Проблемы с кадрами и управлением

Это связано, по большей частью, с попыткой сократить расходы всего бизнеса, особенно если речь идет о падении рынка, на котором действует компания. Но такие методы — скорее исключения, а не общая практика, и отделы разработки трогают в последнюю очередь.

Рынок выбирает скорее фулл‑тайм модель, так как квалификация кадров в аутстаффинге, по опыту спикеров, ниже.

В внешним сотрудникам, в частности, подрядчикам, работающим парт‑тайм и аутстаффу, в принципе отношение настороженное: особенно в части организации работы, роста линейного менеджмента (для обеспечения контроля) и трудностей с оперативным реагированием специалистов для критически важных задач (ситуация: у нас все поломалось). Также среди барьеров были названы проблемы с часовыми поясами и менталитетом.

Подытожив: среди опрошенных не звучало планов по серьезному сокращению команд разработки, скорее наоборот — продолжается борьба за разработчиков. Логика такая: лучше меньше, но качественнее.

Причем это происходит и внутри России, и в ближайшем зарубежье.

CTO одной из Digital‑компаний Узбекистана рассказал: «Очень много российских компаний уже заходит в Узбекистан: Яндекс, ВБ, Озон и так далее, и так далее. Много технологических компаний открывает офисы и начинается за людей конкуренция — Узбекистан страна небольшая, высшее образование получить могут не все себе позволить, проживать в Ташкенте также, поэтому сейчас начинается уже ценовая война за разработчиков. Например, у меня пара человек уже в Яндекс ушло на более интересные офферы».

Экономика

Со стороны работодателя другие трудности: зарплаты давно не индексировались, для многих сфер выросли пошлины и НДС, усложняется и дорожает логистика. Все это вынуждает искать способы сокращения издержек — и думать скорее о поддержании текущего уровня, чем о масштабных планах.

CTO одной из Digital‑компаний Узбекистана отметил: «Прямого приказа на урезание костов не было. Было пожелание оптимизировать инфраструктуру, увеличить производительность».

Среди относительно новых методов оптимизации встречается поиск специалистов на месте. Например, для рынков ближнего зарубежья найм местных русскоязычных разработчиков уже является мерой «бережливости» по сравнению с релокацией специалистов из РФ. Также сократилось число программистов из других стран — Индии, Китая, Индонезии — во всех сферах.

Заключение

Исследование сигнализирует, что ключевые изменения уже произошли — просто не всегда публично. Весь прошлый год компании пересобирали инфраструктуру, оптимизировали команды, экспериментировали с ИИ, пересматривали подходы к найму. В 2026 году эти внутренние сдвиги станут заметны на рынке.

Что это означает на практике?

Во‑первых, в найме смещается фокус. Работодатели ждут специалистов, которые:

• умеют работать в условиях ограниченных ресурсов;
• владеют ИИ‑инструментами как рабочим инструментом, а не как модным экспериментом;
• готовы быстро адаптироваться к смене инфраструктуры и стеков.

Во‑вторых, заметна ситуация расслоения: заметен спрос, прежде всего, на сильных сотрудников, которые могут усиливать текущую систему. Планов по массовому расширению команд пока не наблюдается, поэтому только входящим на рынок нужно искать нестандартные решения, вплоть до экспериментов с вайбкодингом, и развивать софт скиллы.

В‑третьих, дорожные карты становятся более прагматичными: оптимизация, сохранение текущего статуса во что бы то ни стало.

Главный вывод исследования в том, что рынок не сжимается — пока ощущения остановки нет ни в одной из сфер, даже самых консервативных. Просто период легких и бездумных “воздушных шаров” уступил место активным поискам решений. И если они не станут хаотичными и судорожными, то интеграция принесет с собой и новые рабочие места, и перспективы.

Какие конкретные решения стоит пересмотреть в 2026 году?

Оптимизация расходов: системная, а не кризисная. Что стоит пересмотреть:

1. Инфраструктурные затраты (облака, лицензии, серверы).
2. Стоимость долгих интеграций и переездов с зарубежных сервисов.

В идеале сделать оценку всех решений, которые сейчас использует команда. Если на какое‑то завязано слишком много — иметь план Б по переходу/замене.

Помнить, что оптимизация — это не сокращение разработки, а повышение отдачи от нее.

Найм: от масштабирования к точечному усилению. Что изменить:

1. Обновить профиль кандидата: учитывать опыт работы с ИИ‑инструментами, понимание бизнес‑контекста и умение работать в условиях ограничений.
2. Сократить time‑to‑hire и упростить процессы адаптации — долгий онбординг становится скрытой статьей расходов.

Сильные IT‑команды в 2026 году остаются конкурентным преимуществом: поэтому умный HR‑подбор становится как никогда важен.

Инвестиции в ИИ: не «заменить», а «расширить». Что внедрить:

1. Выделить бюджет на эксперименты: дать команде время и ресурсы на пилоты.
2. Начать работу с данными: консолидировать их, и, где это возможно, обмениваться данными с рынком.
3. Провести аудит функций внутри IT‑отдела: какие задачи создают выручку, какие поддерживают процессы, а какие можно автоматизировать (код‑ревью, тестирование, аналитика).

И подождите увольнять во имя ИИ‑оптимизации.

Очень удачно, что сейчас перед глазами есть пример Block (напомню, что финтех‑компания сокращает 40% от всего штата из‑за внедрения искусственного интеллекта).

Что происходит внутри той или иной организации при подобных историях, мы не знаем. Возможно, сокращения планировались давно и знамена генеративного инструмента — просто удачное объяснение. Но нам это удобно, чтобы понаблюдать и сделать выводы — на чужих ошибках.

Просто так убрать людей из уравнения опасно. Во всяком случае, пока непонятно, что конкретно держат на себе сотрудники — и какие процессы, иногда не вполне документированные, на них ложатся. Иногда это выясняется сразу же после сокращений. ИИ внесет правку в три часа ночи, но не выстроит ваши продажи.

Во всяком случае, в 2026.