Компании повышают зарплаты за работу с ИИ: специалистам со знанием нейросетей готовы платить на 20% больше

Наибольшее влияние ИИ-навыков заметно в digital-профессиях

Согласно исследованию, наибольший рост зарплат зафиксирован в аналитике данных, маркетинге и SMM.

Аналитики данных:

• с ИИ-навыками: 133,3–201,8 тыс. рублей;
• без ИИ-навыков: 115,5–147,4 тыс. рублей (+27,5%).

Маркетологи:

• с ИИ-навыками: 101,5–152 тыс. рублей;
• без ИИ: 88,1–116,5 тыс. рублей (+25%).

SMM-специалисты:

• с ИИ-навыками: 78,6–115,4 тыс. рублей;
• без ИИ-навыков: 74,1–93,2 тыс. рублей (+16%).

В дизайне разрыв менее выражен:

• вакансии с требованиями ИИ-навыков предлагают 90,4–116 тыс. рублей,
• без них — 76,6–117,5 тыс. рублей.

У специалистов начального уровня разница также присутствует, но ниже: 90,2–109 тыс. рублей с ИИ против 81,8–112,8 тыс. рублей без него. При этом работодатели всё чаще ожидают хотя бы базовое владение инструментами ИИ уже на старте карьеры.

Разработка — единственный сегмент с обратной динамикой

В сегменте Data Science*Область анализа данных на стыке статистики, программирования и машинного обучения и разработчиков динамика отличается от других профессий: вакансии без отдельного упоминания ИИ-навыков предлагают более высокие зарплаты. Их вилка составляет 201,4–237,2 тыс. рублей против 150,9–203,6 тыс. рублей в вакансиях с требованием ИИ-навыков.

Согласно исследованию, это связано со структурой самих вакансий: в junior-позициях навыки работы с ИИ чаще выделяются отдельно, тогда как в более высоких позициях они уже входят в базовые требования и не указываются как отдельная компетенция.

Работодатели ждут опыта работы с ChatGPT и Midjourney

Среди наиболее востребованных инструментов работодатели чаще всего указывают ChatGPT, Midjourney, Claude, Stable Diffusion, DALL-E, Gemini, Cursor и GigaChat.

При этом структура спроса различается по профессиям. В маркетинге, дизайне и SMM доминируют генеративные инструменты для создания контента и визуала. В аналитике и разработке чаще требуются навыки работы с языковыми моделями (LLM)*Нейросети, обученные на больших объёмах текста. Они умеют понимать запросы на естественном языке и генерировать ответы, писать тексты, код, делать анализ и прикладным использованием ИИ.

Компаниям важны не знания, а результат

Аналитики исследования отмечают, что работодатели платят не за само знание нейросетей, а за умение применять их в работе — ускорять создание контента, точнее анализировать данные и автоматизировать рутинные задачи.

По его словам, навыки работы с ИИ увеличивают ценность специалиста, особенно в ролях, где результат можно масштабировать с помощью автоматизации и интеллектуальных инструментов.