Марина Ломадзе, Cloud.ru: кем стать через три года, если коллега — ИИ-агент

Марина Ломадзе, руководитель направления привлечения и найма талантов в Cloud.ru, опубликовала 1 июля 2026 года на Хабре колонку с конкретным практическим вопросом: если через 2–3 года рядом с каждым специалистом появится ИИ-агент или мультиагентная система, какую роль в этой паре займёт человек — и как выстроить карьерную траекторию уже сейчас, не дожидаясь, пока должность изменится сама собой.

Конкурент или коллега?

Ломадзе предлагает сменить рамку. Вопрос «заменит ли ИИ мою работу» она считает тупиковым и переформулирует его: «Чем именно я сильнее агента — и как это конвертировать в конкретную роль?»

Агент стабильно справляется с повторяющимися задачами, обрабатывает потоки данных без усталости и не теряет качество на сотой итерации. Человек приносит то, что агент не накапливает самостоятельно: политический контекст внутри организации, доверие клиента, накопленное годами, этическое суждение в нестандартной ситуации и способность нести ответственность за итог перед реальными людьми.

Ключевой профессиональный сдвиг автор описывает так: от исполнения задач — к их постановке. Специалист, умеющий объяснить агенту, что именно нужно сделать, в каком контексте и с какими ограничениями, стоит больше того, кто просто делает то же самое вручную.

Какие новые роли появились уже сейчас

Автор выделяет несколько направлений, куда сместился кадровый спрос в 2025–2026 годах:

• AI Product Owner — формирует требования к агентным системам, определяет границы автоматизации и критерии приемлемого качества
• AI Trainer / RLHF-специалист — обучает модели через разметку данных и корректировку поведения агентов
• Prompt-инженер / Conversation Designer — проектирует инструкции и сценарии, в которых агент решает реальные бизнес-задачи, а не просто генерирует правдоподобный текст
• AI Compliance & Ethics — контролирует соответствие агентных систем регуляциям, прозрачность решений и отсутствие предвзятостей
• Оркестратор мультиагентных систем — управляет командой агентов, распределяет задачи, проверяет результаты и несёт ответственность за итог перед бизнесом

Многие из этих ролей сначала появились в крупных технологических компаниях и AI-лабораториях, но в 2026 году их активно открывают и корпоративные заказчики — финансовые организации, ритейл, медиа, промышленность.

Как трансформируются привычные профессии

Большинство специальностей, по мнению Ломадзе, не исчезнут — они сместятся по уровню задач. Рекрутер, работающий в связке с AI-скринингом, тратит время не на отбор по формальным критериям, а на оценку мотивации и культурного совпадения кандидата — то, что агент не умеет делать надёжно. Маркетолог делегирует агенту генерацию вариантов контента и концентрируется на стратегии и нарративе бренда. Разработчик пишет меньше рутинного кода и больше занимается архитектурными решениями и надзором за качеством выходных данных.

Общий принцип автор формулирует коротко: человек перемещается на уровень выше по сложности и ответственности, оставляя агенту воспроизводимое.

Что это значит

Для карьерных решений прямо сейчас это означает конкретную инвентаризацию: что в вашей работе повторяется и поддаётся алгоритмизации — зона уязвимости, что требует контекстного суждения и межличностных отношений — зона роста. Переход в AI-смежные роли не обязательно требует смены профессии: во многих случаях достаточно освоить работу с агентами внутри своей текущей специализации.