Раньше у тех, кто только начинает карьеру, была понятная стратегия входа в IT: отучиться в универе, сделать пару пет-проектов, пойти на стажировку и дорасти до мидла. Это казалось логичным: компании растут, специалистов не хватает, джунов охотно берут. 

Но рынок изменился — зумерам находить первую работу стало гораздо сложнее. Раньше новички учились на рутине — багфиксы, простая верстка, юнит-тесты, ручная аналитика. Сегодня эти задачи отдают AI. Компании реже вкладываются в рост молодых, предпочитая оптимизацию процессов: здесь меньше рисков и затрат, выше скорость. Это удобно бизнесу, но для тех, кто только начинает карьеру, вход стал намного сложнее. 

Меня зовут Татьяна Горбацевич, я тимлид рекрутинга в KODE. В статье расскажу о том, как меняется рынок, за что ценят зумеров и что делать, если вы только начинаете карьеру.

Компании сокращают набор джунов?

Рынок труда меняется быстрее, чем успевают адаптироваться образовательные системы и корпоративные процессы. Стартапы и крупные компании чаще отказываются от набора специалистов начального уровня. Главная причина — в развитии AI и смещении фокуса бизнеса на технологический прагматизм.

Согласно Indeed, в двух третях позиций более половины задач можно автоматизировать, а 23,5% работодателей в США уже заменили часть сотрудников на инструменты вроде ChatGPT. Например, в разработке часть кода за программиста уже дописывает GitHub Copilot, в маркетинге тексты и рассылки генерирует ChatGPT, а в поддержке на вопросы клиентов отвечают боты. Все, что раньше было стартовыми задачами для новичков, теперь автоматизируется.

Вместо расширения штата бизнес предпочитает инвестировать в умные инструменты для существующей команды: обучение нейросетям, автоматизация задач, интеграция AI-помощников. Это подтверждает и статистика: по данным LinkedIn, в 2024 году лишь около 2,5% IT-вакансий в США были действительно для джунов — еще год назад таких было почти в 10 раз больше. 

Краткосрочно для компаний это кажется выгодной стратегией. Однако у такого подхода есть скрытая проблема — исчезновение стартовых позиций разрывает кадровую цепочку. Сегодня компании экономят на джунах, но через 2–3 года столкнутся с нехваткой специалистов уровня middle: не будет тех, кто прошел практику, набрался опыта и готов расти дальше. 

Зумеры — проводники изменений?

Для компаний зумеры — не проблема, а потенциальные драйверы технологических изменений. Они быстрее осваивают новые инструменты, гибко реагируют на нововведения и готовы экспериментировать. Исследование Randstad показало: именно зумеры активнее всего развивают AI-компетенции. Рост указания AI-навыков в профилях Gen Z за последний год составил почти 292%. Многие из них продвигают AI внутри команд — становятся медиаторами между «старой школой» и новыми подходами.

И это один из главных поводов любить джунов-зумеров: у них свежий, незамыленный взгляд. Они подмечают то, что сеньоры уже не видят из-за профессиональной деформации. Умение задавать «глупые» вопросы, пробовать нестандартные подходы, влезать туда, куда не просили — все это превращает джуна в точку роста для команды.

Рынку нужны не просто исполнители, а проактивные новички, которые готовы брать ответственность, предлагать идеи и думать вместе с бизнесом. Именно такие сотрудники становятся каналом для внедрения нового — от AI-инструментов до изменения рабочих процессов.

Но чтобы этот потенциал не испарился, важна поддержка со стороны компании. Без качественного онбординга, пространства для экспериментов и менторства, джуны быстро уходят. А вместе с ними и шанс на быструю адаптацию к новым вызовам. Компании, которые это понимают и инвестируют в развитие молодых, уже сейчас выигрывают в скорости и гибкости.

Новые требования к зумерам: как остаться нужным рынку

Теперь недостаточно просто быть умным и закончить хороший вуз. Рынок труда ждет от молодых специалистов не академической подготовки, а готовности быстро осваивать AI-инструменты и гибко адаптироваться к новым задачам. Зумеры это понимают: по данным Deloitte, 67% молодых специалистов ожидают, что им придется сменить направление или обновить навыки в ближайшие 2–5 лет.

Параллельно происходит сдвиг в подходе к найму. По данным LinkedIn, в 2024 году многие крупные компании в США сократили найм выпускников на 25%, при этом увеличили количество вакансий, в которых уже на входе требуются навыки взаимодействия с AI. Вместо того чтобы обучать новичков с нуля, бизнес все чаще ищет тех, кто сразу может приносить результат с помощью нейросетей. Теперь в портфолио зумера должен быть не просто диплом, а AI-кейсы: автоматизация рутинных процессов, опыт работы с нейросетями, создание собственных цифровых инструментов.

При этом задачи для джунов в компаниях не исчезают совсем, а трансформируются — это глобальный тренд, который касается практически всех направлений, от тестирования до рекрутинга. Например, если раньше junior-тестировщик составлял типовые тест-кейсы, то теперь эту рутину можно автоматизировать с помощью GPT. Но это не значит, что джуны больше не нужны — просто их вклад становится другим. Вместо механической работы им доверяют перепроверку и доработку того, что сгенерировал AI. Часто это требует даже больше критического мышления и осознанности.

Если еще недавно ключевым навыком джуна было уметь гуглить, то сейчас — уметь грамотно формулировать промпты и интерпретировать результаты. А навык эффективно использовать AI становится новой базовой компетенцией. Те, кто научится этому первым, смогут быстрее перейти от рутины к развитию экспертности и росту.

Например, мы в KODE работаем с джунами по такому принципу: ищем не просто исполнителей, а тех, кто горит IT-сферой, следит за трендами, сам интересуется новыми инструментами. Мы не уговариваем стажеров осваивать AI — нам важнее видеть внутреннюю мотивацию. Такие ребята приносят пользу: приходят с идеями, свежим взглядом, современными подходами. Да, сеньоры — это надежность и опыт. Но развитие в компанию часто приносят именно молодые ребята, которые только начинают карьеру

Адаптируйся или умри: стратегии поколения Z

Зумеры вынуждены подстраиваться под новые контексты и ожидания работодателей. Несколько трендов, которых придерживаются молодые специалисты:

1. Освоение AI-инструментов на практике
Зумеры перестают бояться AI — они ставят эксперименты, самостоятельно создают проекты с ChatGPT, Midjourney, Copilot и десятками других сервисов. Для них нейросеть давно не хайп, а инструмент для решения задач. Они быстро учатся, как правильно формулировать запросы, анализировать результат и дорабатывать его — и  делают это на реальных кейсах.

2. Готовность к переменам и «портфельная карьера»
Gen Z больше не верят в единую, линейную карьеру. Они спокойно смотрят на возможность переквалификации, не боятся менять сферы и уходить в смежные направления. Многие параллельно работают по гибридной схеме: совмещают фриланс, стажировки, разовые проекты и даже участие в стартапах. Это способ постоянно быть в рынке и не бояться перемен. 

Если у миллениалов T-shaped-специализация была идеалом, к которому нужно было стремиться (глубокая экспертиза в одной области + широкий кругозор по смежным), то у зумеров это уже встроенное поведение. Они изначально растут в среде, где разные навыки пересекаются, а карьерные сценарии не ограничиваются одной профессией.

3. Акцент на софт-скиллы и антихрупкость
Зумеры понимают: когда AI берет на себя часть рутинных обязанностей, особенно ценится то, что не автоматизируется — креативность, эмпатия, командная работа, критическое мышление. Gen Z инвестируют в развитие этих компетенций, осознанно тренируют способность быстро реагировать на неожиданные изменения рынка.

4. Предпринимательское мышление и собственные проекты
Среди молодых специалистов больше тех, кто не ждет «приглашения» на работу, а сам создает продукт, ведет канал, запускает курсы или свои проекты. AI здесь — мощный помощник: помогает быстро прототипировать идеи, собирать аналитику, запускать MVP без огромных вложений. Для зумера запуск своего дела — не исключение, а вполне естественная альтернатива корпоративному пути.

Вывод

AI — это такой же инструмент, как, например, ЧПУ-станок: сам по себе он ничего не сделает, если не уметь с ним работать. Чтобы получить результат, важно не просто попробовать, а понимать механику, ограничения и способы управления. Особенно это касается джунов — им критично развивать осознанное владение AI-инструментами: изучать обучающие видео, обсуждать практики с коллегами, экспериментировать с автоматизацией своих задач.

При этом важно не замыкаться только на AI. Учиться нужно и у людей: перенимать опыт коллег, анализировать кейсы, разбирать, как устроены процессы в других командах и компаниях.
AI хорош в решении типовых задач, но именно человек видит контекст и способен предложить нестандартный подход. Насмотренность, обратная связь, совместное обсуждение — все это помогает расти быстрее и глубже.

В идеале — сочетать оба подхода. AI дает скорость и вариативность, человек — глубину и осмысленность. Тот, кто умеет грамотно работать на этом стыке, будет востребован на любом уровне.