Совсем скоро новый учебный год, и родители старшеклассников начнут думать о том, куда поступать их детям через год-другой. Вопрос непростой, поскольку громкие заявления о дефиците кадров в инновационных сферах регулярно сталкиваются с суровой экономической реальностью. То аналитики пророчат взрывной спрос на операторов дронов, то на блокчейн-инженеров, а теперь ведомства активно говорят о высокой потребности в робототехниках. Абитуриенты штурмуют новые факультеты, но оказывается, что реальный рынок труда устроен гораздо сложнее. Об особенностях кадрового прогнозирования мы беседуем с профессором Финансового университета при Правительстве РФ, доктором экономических наук Александром Сафоновым.
Фото: Кузьмичёнок Василий/Агентство «Москва»
Ошибка масштабирования
— Александр Львович, сегодня много говорят о том, что робототехники — одна из самых перспективных профессий, поскольку бизнес в специалистах соответствующего профиля остро заинтересован. Но ведь мы это уже проходили: сначала был бум на юристов, затем — мобильных разработчиков, недавно — ИИ-специалистов… И в итоге выпускники нередко работают не по специальности. Почему долгосрочные прогнозы рынка труда часто не оправдываются?
— Дело в том, что аналитики часто опираются на краткосрочные тренды, игнорируя долгосрочные экономические циклы. Один из популярных инструментов сегодня — анализ данных крупных порталов по поиску работы. Когда на таких ресурсах видят график, показывающий, например, трехкратный рост вакансий для специалистов по робототехнике за год, из этого сразу делают вывод о профессии века. Но эта статистика не всегда отражает системную картину.
— А почему одно не совпадает с другим?
— Во-первых, часто срабатывает эффект «низкой базы». Рост на 300% звучит внушительно. Но если в прошлом году на всю страну искали, условно говоря, 5 робототехников, а в этом — 20, то в масштабах огромного рынка труда это все еще единичные случаи. А математически это выглядит как взрывной тренд.
Во-вторых, существуют вакансии-дубли. Компании могут дублировать одну и ту же позицию в разных регионах для привлечения удаленщиков или месяцами держать ее открытой для непрерывного мониторинга рынка и формирования кадрового резерва. В итоге один реальный запрос в отчетах может превратиться в десяток вакансий.
В-третьих, присутствует элемент имиджевого маркетинга: крупные компании размещают модные вакансии, чтобы продемонстрировать инвесторам и рынку свою технологичность, хотя реального найма за этим не стоит.
— То есть локальный интерес путают с массовыми рабочими местами?
— Именно. Ошибка масштабирования. Когда крупное предприятие заявляет о потребности в робототехниках, речь обычно идет о точечном запросе — одном или двух инженерах для внедрения и настройки конкретной линии. Но в обобщенных аналитических докладах этот локальный дефицит масштабируется до общегосударственного тренда. Учебные заведения, реагируя на сигнал, открывают новые направления, что приводит к перенасыщению рынка, ведь реальный спрос остается штучным.
— Но ведь роботизация — объективный процесс. Необходимо повышать производительность труда, и вполне логично, что спрос на таких специалистов должен расти.
— Роботизация идет, но футурологи часто оценивают технологию с точки зрения ее красоты, а бизнес — с точки зрения финансовой целесообразности. Это еще одна причина сбоя прогнозов — игнорирование цены вопроса. Любая автоматизация требует колоссальных капитальных затрат. Если ручной труд людей в текущих экономических условиях окупается быстрее и обходится компании дешевле, чем покупка, программирование и обслуживание сложного оборудования, бизнес выберет эволюционный, а не революционный путь. Роботы останутся пилотными проектами, а массовый рынок труда продолжит опираться на привычные людские ресурсы.
— Получается, опросы работодателей по планам модернизации тоже не точны?
— Они точны, но фиксируют намерения, а не гарантированные действия. Когда руководителя спрашивают: «Планируете ли вы внедрять инновации в ближайшие 5 лет?», он, конечно, отвечает утвердительно — ведь это стратегическая цель любого бизнеса. Но когда дело доходит до утверждения реальных бюджетов в условиях меняющегося рынка, приоритеты сдвигаются в сторону операционной выживаемости. Бизнес поддерживает инновации декларативно, но не всегда готов инвестировать в них здесь и сейчас.
Экономика против романтики
— Есть порталы по поиску работы, куда аналитики рекомендуют заходить, чтобы оценить реальный спрос на какую-то профессию. Это надежный путеводитель по рынку труда?
— Действительно, с 2024 года работодатели обязаны размещать на определенном ресурсе предложения о целевом обучении. Руководитель понимает, что испытывает острый дефицит по некоторым специальностям, и на открытом рынке труда он их найти не в состоянии. Тогда обращается с объявлением на этот портал, что готов оплатить обучение таких специалистов. Однако предварительно свою целевую заявку он должен согласовать с конкретным вузом, который будет готовить студентов. Количество карточек с предложениями от разных компаний показывает, сколько предприятий реально заинтересованы в целевых студентах. В каждом предложении обычно указано, для какого уровня образования оно предназначено, какие есть условия и какой регион отработки. Это прямой индикатор: если по конкретной специальности много таких предложений — значит, спрос на нее есть.
— Тем не менее государственные структуры строят прогнозы не только по открытым источникам. Министерства собирают официальные данные через регулярные опросы Росстата, формируют баланс приема и выбытия сотрудников… Плюс Минэкономразвития рассчитывает динамику роста по отраслям. Неужели эта масштабная система тоже дает погрешность?
— Государственная система сбора данных действительно фундаментальна, но она сталкивается с объективными методологическими сложностями, которые заложены в саму специфику крупного планирования. Если разобрать эти механизмы «по полочкам», станет понятно, где накапливается погрешность.
Во-первых, опросы Росстата строятся на анкетировании кадровых служб предприятий. Здесь включается защитная стратегия бизнеса: если предприятие укажет, что кадрового дефицита нет, это может повлиять на распределение профильных субсидий или целевых мест в региональных вузах. Поэтому кадровики часто заявляют потребность «с запасом». Кроме того, в условиях высокой экономической неопределенности горизонт планирования у предприятий сужается. Заполняя долгосрочные анкеты, компании вынуждены указывать ориентировочные, желаемые цифры, которые государство затем суммирует и воспринимает как твердый план найма.
Во-вторых, баланс приема и выбытия сотрудников опирается на официальные классификаторы профессий (ОКПДТР) и видов деятельности (ОКВЭД). К сожалению, они объективно не успевают за скоростью появления новых специальностей. Робототехники, ИИ-инженеры или операторы беспилотников в документах часто оформляются по старым, базовым кодам: «инженер-конструктор» или «системный программист». Государственная машина считает баланс для классической инженерии, а в публичное поле это транслируется как дефицит именно профессий будущего.
В-третьих, макроэкономические прогнозы Минэкономразвития увязывают потребность в кадрах с ростом объемов производства отрасли. Но рост выпуска продукции не всегда означает пропорциональное создание новых рабочих мест. Отрасль может расти за счет повышения интенсивности труда, изменения цен или модернизации, которая, напротив, высвобождает людей. Если же цепочки поставок сложного оборудования нарушаются, предприятие вместо закупки роботов нанимает линейный персонал. Макроэкономическая модель закладывает идеальный сценарий автоматизации, Минтруд на его основе формирует госзадание для вузов, а реальная практика бизнеса вносит свои коррективы.
Как рушились профессии будущего
— Бывали ли в нашей истории периоды, когда подобные расхождения приводили к сложностям для соискателей?
— Безусловно, за последние двадцать лет рынок труда пережил несколько таких волн. Вспомните бум блокчейн-инженеров и специалистов по криптовалютам в 2017–2021 годах. Прогнозы обещали коренную перестройку финансового сектора. Вузы открывали программы, курсы обещали огромные доходы. Но, как только конъюнктура рынка изменилась, большинство стартапов закрылось, а крупный ретейл и банки поняли, что классические базы данных для их задач дешевле и эффективнее. Спрос резко снизился.
Или середина 2010-х годов — период массовой разработки мобильных приложений. Считалось, что собственное приложение необходимо любому малому бизнесу, от кафе до парикмахерской. Однако реальная экономика показала, что разработка и поддержка приложения — это дорого, а пользователи неохотно скачивают программы мелких компаний. Бизнес переориентировался на соцсети и мессенджеры, и спрос на начинающих разработчиков резко упал.
Можно вспомнить и операторов 3D-принтеров в 2013–2015 годах, когда предрекали закрытие традиционных заводов. Но промышленная аддитивная печать оказалась слишком медленной и дорогой для массового сегмента, оставшись важной, но очень узкой инженерной нишей.
Наконец, самый классический пример — избыток юристов и экономистов в 2000-е годы. Система образования, отвечая на первоначальный реальный запрос рынка, запустила мощный маховик подготовки, который продолжал работать даже тогда, когда рынок уже полностью насытился.
— Но как в таких условиях действовать обычному человеку, который выбирает образование для себя или для ребенка? Как не стать жертвой модных веяний?
— Необходимо подходить к выбору с позиции здорового прагматизма. Я бы рекомендовал придерживаться четырех базовых правил.
Первое — не поддавайтесь магии процентов роста, анализируйте абсолютные показатели рынка. Если потребность исчисляется несколькими сотнями на всю страну, устойчивого рынка пока нет. Обращайте внимание на географию: если все предложения исходят от двух-трех крупных корпораций, вы попадаете в зависимость от стабильности их конкретных проектов. Также изучайте реальные требования: если от «специалиста будущего» требуют навыки трех классических профессий, значит, отдельной специальности еще нет, она не сформирована — бизнес просто ищет универсального сотрудника.
Второй момент — спросите себя: как быстро новые технологии автоматизируют саму эту профессию? Чем ниже порог входа и чем проще освоить навык (например, составление простых запросов для нейросетей или базовая верстка сайтов), тем быстрее его заменит софт следующего поколения.
Настоящую ценность сохраняют фундаментальные знания — математика, физика, базовая инженерия, архитектура систем. Именно они дают долгосрочную устойчивость.
Несколько ценных советов будущим выпускникам
1. Смотрите на трудоустройство выпускников, а не на рекламу вуза.
Не верьте слоганам «гарантированное трудоустройство» и «партнерство с лидерами рынка» — проверяйте цифры. На сайте вуза ищите официальный мониторинг трудоустройства выпускников: какой процент устроился по специальности, в какие компании, какая средняя стартовая зарплата. Если этих данных нет или они не обновляются несколько лет — это тревожный сигнал. Если по специальности стабильно трудоустраивается менее 50–60% выпускников, риски для абитуриента высокие.
2. Учитывайте региональные особенности.
Даже если в целом по стране есть спрос на профессию, в вашем городе или регионе его может не быть. Зайдите на сайты рекрутинговых агентств и отфильтруйте вакансии по своему региону. Если в вашем городе по профессии открыто 2–3 вакансии и все с требованием опыта — это значит, что сразу после выпуска придется либо переезжать, либо менять профиль. Родителям и школьникам важно заранее оценить этот фактор: переезд — это не только новые возможности, но и реальные расходы и стресс.
3. Не путайте «много бюджетных мест» с «высоким спросом работодателей».
Если по специальности открывают сотни бюджетных мест, это чаще говорит о госзаказе и контрольных цифрах приема, а не о реальном спросе рынка. Бывает, что вузы массово набирают студентов на перспективные направления, а работодатели в регионе не готовы их массово нанимать. В итоге выпускники оказываются в конкуренции друг с другом за ограниченное число рабочих мест. Сравнивайте: много мест в вузах + мало вакансий в регионе = повышенный риск остаться без работы по специальности.
4. Используйте стажировки и практики как «тест-драйв» профессии.
Лучший способ проверить, насколько профессия реально подходит и насколько она востребована, — попробовать ее на практике. Подойдет даже короткая стажировка, летняя подработка или волонтерство в профильной компании. За 2–4 недели вы поймете, чем реально занимаются специалисты, какие задачи решают и насколько это соответствует ожиданиям. Кроме того, на стажировке можно напрямую спросить у руководителей: «Сколько новичков вы нанимаете в год? Чему приходится доучиваться? Какие навыки самые ценные?» Такие ответы дают гораздо более реалистичную картину, чем любые прогнозы.
5. Оценивайте «запасной аэродром» еще на этапе выбора специальности.
Выбирая специальность, сразу подумайте, какие смежные профессии будут доступны, если тренд на «профессию будущего» ослабнет. Например, обучение на робототехника логично строить вокруг базовой инженерной подготовки: тогда при изменении спроса вы сможете работать в автоматизации, приборостроении, машиностроении. А вот узкоспециализированные курсы под одну технологию или одну марку оборудования почти не оставляют вариантов для маневра. Хороший критерий: если по выбранной траектории можно уверенно перейти минимум в 2–3 смежные области — риски ниже.
