От исследователей всё чаще ждут ИИ-навыков — и чем выше грейд, тем выше требования

За четыре года доля вакансий с упоминанием ИИ-навыков выросла с нуля до 19%. Причём спрос распределён неравномерно: у джунов ИИ требуют лишь в 5% вакансий, а у лидов — в каждой четвёртой. Но есть нюанс: 40% всех ИИ-требований на рынке даёт один работодатель — Сбер, без него картина скромнее.

За первое полугодие 2026 года российские работодатели разместили на hh.ru 21,6 тысячи вакансий, где прямо требуют умения работать с нейросетями^[1]. Быстрее всего требование расходится там, где работа состоит из текста и картинок: у SMM-менеджеров нейросети стоят уже в четырёх вакансиях из десяти, у SEO-специалистов — почти в каждой второй, в маркетинге в целом — в каждой пятой^[2].

Исследователей в этих обзорах нет. Профессия слишком мала, чтобы попасть в топы hh.ru, и слишком неоднородна, чтобы её посчитали одной строкой. При этом именно её задачи — поиск и анализ информации, построение графиков, сведение интервью — те самые, которые языковые модели делают первыми.

Мы детально проанализировали около 1400 вакансий исследователей за 2022–2026 годы, собранных в боте^[3], и добавили к этому анализ 119 тысяч сообщений в четырёх ключевых исследовательских сообществах в Telegram. Все активные вакансии исследователей — на живом дашборде рынка^[4].

Бурный рост: за четыре года требование ИИ выросло с нуля до каждой пятой вакансии

В 2022 году ИИ-навык требовали лишь в одной вакансии исследователя из 260. В сентябре 2024-го OpenAI выпустила o1, первую массовую «рассуждающую» модель, и она произвела фурор: стало видно, что нейросеть справляется со сложными рабочими задачами, а не только с перепиской. В январе 2025-го волну ускорил бесплатный DeepSeek — о нейросетях заговорили далеко за пределами IT. ИИ показал себя в деле, запустил «хайп» — и начал массово попадать в вакансии: за 2025 год доля требований выросла впятеро.

Доля вакансий с ИИ-навыком в требованиях. На основе 1200+ вакансий для исследователей с hh.ru и из профессиональных чатов за 2022–2026 гг.

Интересно, что рост упоминаний ИИ в профессиональных сообществах исследователей начался значительно раньше — с конца 2022, как раз с появления ChatGPT. Если в 2022 году всего 0,3% сообщений в сообществах касались ИИ, то всего через год, в 2023 — уже 1,8%, рост в шесть раз. К слову, сейчас ИИ занимает уже 5,8% всех обсуждений.

И это до сих пор очень мало: к примеру, в одном из крупных сообществ продуктовых исследований модель DeepSeek за два года упоминалась всего два раза. Так что мы всё ещё на уровне низкой базы — слышали про инструменты все, а живого опыта работы с ними в профессии пока немного.

От «использовать ChatGPT» — к агентам и автоматизации

К 2026 году у крупных работодателей появились собственные ИИ-продукты, ассистенты, внутренние ИИ-сервисы и регламенты, и требование к кандидату стало отражением внутренних изменений.

Прямо сейчас мы видим: рост требований ИИ уже не такой быстрый — всего +1% в июле, — зато меняется структура этих требований. От «просто использовать чат гпт» рынок смещается к прикладным навыкам — промптингу, автоматизации анализа и расшифровок через LLM.

Доля вакансий с требованиями ИИ-навыков почти не растёт последние три месяца (период активной работы бота), но видно, что сами требования перераспределяются в сторону прикладного уровня.

Мы разделили их на два уровня — базовую грамотность и прикладной уровень. Пока что всё это не обязательные условия: в 63% случаев требование помечено «будет плюсом» и только в 37% — жёстким условием. Разница существенная: кандидата без ИИ-опыта чаще всего всё равно позовут на интервью (пока...).

Требования неоднородны и по грейдам: от джунов ИИ почти не ждут, а у мидлов уже 22% вакансий с ИИ, у синьоров 21%, у лидов и хедов 26% — каждая четвёртая вакансия. Типичное требование высокого грейда — «ежедневное использование AI в работе: дебрифинг интервью, синтез паттернов, формулировка гипотез, сценарии тестирования, быстрые концепты».

Похожий разрыв виден и в другом разрезе — по типу исследований. У продуктовых исследователей ИИ-навык требуют в 22% вакансий, тогда как у маркетинговых лишь в 13%: продуктовый ресёрч живёт внутри IT-команд, где ИИ уже стал частью повседневного инструментария, а маркетинговые исследования ближе к полю, опросам и фокус-группам, и там подобные требования пока звучат реже. Различается не только частота, но и глубина запроса: требования уровня «прикладное владение» и выше встречаются у продуктовых исследователей в 9% вакансий против 3% у маркетинговых и рыночных.

Что за ИИ-навыки требуют в вакансиях

Какие именно инструменты требуют в вакансиях? Почти ничего конкретного. Лишь в 11% вакансий есть точное название продукта, у остальных требование сформулировано общими словами: «нейросети», «AI-инструменты», «LLM».

Там, где инструмент всё же назван, он попадает в одну из трёх групп:

Ни одного инструмента для исследовательской работы в этом списке нет: ни платформ для анализа интервью, ни сервисов кодирования открытых ответов. Рынок просит общий ИИ-инструментарий, а не сугубо профессиональный.

Отсутствие конкретики — не хитрость работодателей, а объективная реальность работы с ИИ. Инструменты быстро прогрессируют и сейчас находятся практически на одном уровне, поэтому важен не выбор продукта, а то, что вы умеете им делать: навык решения разных задач с помощью ИИ ценнее знания любого конкретного сервиса. Показательный факт: по свежему исследованию, отличать ИИ-текст от человеческого лучше всех получается не у тех, кто профессионально работает с текстами, а у тех, кто много работает с ИИ^[5].

Если свести формулировки вакансий к конкретным умениям, получится такой набор — от простых к сложным:

Нюанс со Сбером

Сбер — крупнейший работодатель страны, в том числе в исследованиях: в прошлом выпуске нашего обзора он занял первое место по числу вакансий для исследователей. В нынешней выборке на него приходится 13% вакансий.

Но когда дело доходит до ИИ-навыков, перекос Сбера ещё сильнее. ИИ-навык требуется в вакансиях Сбера в 63% случаев, в то время как у остальных работодателей лишь в 12%. В итоге 42% всех ИИ-требований на рынке приходятся на одну компанию. Таким образом, практически каждая вторая вакансия, где требуют ИИ, относится к Сберу.

Где ещё встречается ИИ

Основной источник упоминаний ИИ в вакансиях — раздел требований к кандидатам, на него приходится 74% всех упоминаний. Тем не менее есть ещё несколько интересных моментов, где можно встретить ИИ в вакансии.

Исследователь на ИИ-продукт

Исследователя зовут изучать сам ИИ-продукт или работать в команде, которая его развивает: как люди разговаривают с ассистентом, в какой момент модель теряет нить, каким должен быть ответ, чтобы человек ему поверил. Таких вакансий 15% среди упоминающих ИИ.

Мы разрабатываем цифровой ассистент на базе передового искусственного интеллекта „Гигачат“, который сможет оперативно продлевать ОСАГО, сравнивать тарифы

Формирование и поддержка клиентского пути по ключевым сценариям продукта: от пользовательского триггера до целевого действия по итогам диалога с агентом

Понимание того, как исследовать сами AI-продукты: доверие пользователя, ожидания, объяснимость

ИИ в обязанностях: применять и внедрять

Здесь речь не о том, что кандидат должен уметь, а о том, что ему предстоит делать. В блоке обязанностей прямо написано: применять, внедрять, автоматизировать с помощью ИИ. Таких вакансий 11%:

Внедрять AI в исследовательские процессы: не просто переписываться с чат-ботами, а проектировать и настраивать AI-агентов

Развивать AI-культуру в исследованиях и в процессах работы: тестировать новые инструменты, автоматизировать повторяющиеся операции

Автоматизация речевой аналитики по записям диалогов

Бенефиты

Интересно, что ИИ появился и в блоке бенефитов: работодатель не требует навык, а сам предлагает доступ к инструментам и обучению. В США это уже массовая практика, причём с упором на деньги: компании вводят AI-стипендии и компенсируют сотрудникам подписки на ИИ-инструменты. У нас пока речь не о компенсациях, а о доступе и возможности набраться опыта.

Преимущества программы: […] развитие „мягких“ навыков, в т. ч. незаменимой сегодня работы с ИИ

Возможность расти в сторону Research Ops и AI

Ты присоединишься к компании, где AI уже стало частью ежедневной работы: получишь доступ к корпоративным сервисам, обучающим материалам и опыту коллег

Бот-рекрутер по ту сторону собеседования

Часть, которая вызвала немало гневных обсуждений в сообществах, и тем не менее будет становиться трендом рынка — AI-рекрутер. Это чат-бот, который сам проводит первое интервью: задаёт уточняющие вопросы по вакансии, записывает ответы и передаёт их живому рекрутеру для решения.

Пока всего в 2% вакансий честно предупреждают: первое интервью проведёт бот. Все они принадлежат Сберу, который представлен на hh несколькими аккаунтами (СБЕР, Сбер для экспертов, Сбер. Экспертам и руководителям, Сбербанк). Звучит это так:

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером.

После отклика вам на почту придёт приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры

Из молчания остальных работодателей не следует, что они не используют ИИ. Да и в принципе информацию о том, как устроен отбор, работодатели пишут редко: этапы описаны в 4% вакансий, тестовое задание упоминают в 3%.

Что говорят в чатах исследователей

До сих пор мы смотрели на рынок глазами работодателя, что он требует и пишет в вакансии. Вторая сторона — сами исследователи. Мы разобрали 119 тысяч сообщений из четырёх профессиональных чатов с 2021 года. Результат на графиках.

Обсуждение ИИ в чатах опережает появление в вакансиях примерно на два года: сообщества рванули сразу после выхода ChatGPT в конце 2022-го, а в требования вакансий ИИ массово пришёл только в 2025. Так что сообщества реально отражают тренды рынка.

Интересно, что с весны 2025-го наблюдается второй скачок — вероятно, волна обсуждений бесплатного DeepSeek, а также растущая популярность рассуждающих моделей и ИИ-агентов.

Доля позитивных и негативных упоминаний ИИ в каждой теме; нейтральные — большинство — на график не добавлены.

Основные темы обсуждений — личный опыт применения ИИ (43% упоминаний), споры о доверии к выводам (23%) и новости индустрии (15%). Примечательно, что половину всех упоминаний ИИ сейчас дают слова, которых раньше вообще не существовало в сообществе: промпт, синтетические респонденты, ИИ-агенты, вайбкодинг, RAG и т. п.

Также есть тема, которой касаются не так часто, но которая всегда вызывает много эмоций, — угроза профессии и «замена исследователя моделью». Одни жалуются, что руководитель сравнил результат двух месяцев работы с ответом ChatGPT за две минуты. Другие — что панели выкатили ИИ-модераторов с обещанием тысячи интервью за пятнадцать минут. Плюс переживания, что компании перестают нанимать джунов: там, где под проект брали пять стажёров, теперь хватает двух, а оставшимся выдают ИИ вместо помощника.

Вакансии — единственная тема, о которой за пять лет не сказали ни одного доброго слова. 106 упоминаний, 0% позитива. Жалуются на три вещи: ИИ-рекрутер в Сбере стоит на каждой позиции и не присылает даже отказы, резюме и сопроводительные на первичном отборе больше не читают, а от исследователя теперь ждут не просто умения пользоваться моделями, а умения собирать и автоматизировать инструменты.

Чего боятся исследователи

Что со всем этим делать

Соискателю

Базовой грамотности уровня «пользуюсь нейросетями в работе» на старте карьеры пока достаточно. Но если вы мидл и выше, обратите внимание на тренд: доля базовых требований снижается, прикладных — растёт, так что лучше сразу учиться практическому опыту решения задач с ИИ.

Вот инструменты, которые чаще всего упоминают в профессиональных сообществах, — возможно, их стоит взять на вооружение, если они релевантны вашим задачам:

• Расшифровка интервью — советуют Whisper large или Gemini, они дословно расшифровывают русский, узбекский и казахский.
• Кодировка открытых ответов — GPT или Claude, справляются с десятками тысяч анкет за волну.
• Поиск с источниками — Perplexity специализируется именно на поиске, отвечает со ссылками на источники.
• Работа со своими документами — NotebookLM, отвечает по загруженной базе: гайдам, отчётам, транскриптам.

Каким именно умениям учиться, мы разбирали выше: автоматизировать свою рутину, обрабатывать массивы данных через LLM, строить промпты с повторяемым результатом, настраивать AI-агентов. А если хотите погрузиться в тему системно — изучите материалы или сходите на тренинги нашего партнёра, сообщества и тренингового центра ResearchOps.

А для тех, кто сейчас в поиске нового места работы — будьте готовы к новой реальности и относитесь к ней спокойно. Сейчас на рынке переизбыток кандидатов и нехватка вакансий, и стоит трезво оценивать ситуацию: много откликов, мало ответов, много времени на поиск. Закладывайте это время специально, а не ждите, что работа свалится с неба. И будьте проактивны: потоки и автоматизация сейчас большие с обеих сторон, поэтому если вам не ответили — не стесняйтесь написать повторно и уточнить статус.

Работодателю, руководителю исследований

Учитывайте, что для кандидата строчка «уверенное владение ИИ-инструментами» в вакансии не говорит ничего и, вероятно, отсеивает не тех: под ней одинаково прячутся «умей спросить у ChatGPT» и «собери мультиагентную систему». Работают два уточнения: назвать конкретную задачу («автоматизация расшифровок», «первичная кластеризация открытых ответов») и честно пометить, требование это или пожелание — от этого зависит, откликнется ли сильный кандидат без ИИ-опыта.

Спрос на изучение самих ИИ-продуктов уже сформировался: среди вакансий с упоминанием ИИ каждая седьмая зовёт исследовать сам ИИ-продукт. Это отдельная методическая область: привычные сценарные тесты плохо ложатся на диалоговые интерфейсы, где у продукта нет фиксированного пути. Hints помогает командам исследований выстраивать такие проекты и внедрять ИИ в собственный research-процесс.

Агентствам и фрилансерам

В сообществах главный тренд уже назван: исследования дешевеют, заказчик сравнивает смету с ответом модели, и «готовый отчёт из интернета» становится точкой отсчёта цены. Рабочий вариант — специализироваться и нишеваться туда, где ИИ справляется хуже всего. Пример Hints: комплексные исследования по B2B, исследования по выходу на зарубежные рынки, рекрут B2B-респондентов и высокодоходных аудиторий — всё это ИИ пока автоматизирует слабо, поэтому позиция получается сильной и устойчивой.

Рекрутерам и процессу найма

Рынок перенасыщен, и кандидаты вынуждены откликаться на десятки позиций сразу — они могут не ответить на первое сообщение, поэтому пишите повторно и напоминайте. И сохраняйте культуру найма: давайте обратную связь и явный отказ. Судя по чатам, ничто не злит кандидатов сильнее, чем молчание после ИИ-скрининга.

Четыре года назад ИИ в вакансиях исследователей был экзотикой, сегодня это каждая пятая вакансия — и планка продолжает расти. Причём растёт не только частота: меняются сами требования внутри. Профессия не исчезает, она пересобирается на ходу. Лучшее, что можно сделать по обе стороны стола, — пересобираться вместе с ней. А мы продолжим исследовать этот рынок каждый месяц.

Источники

1. HRD со ссылкой на CNews — вакансии с требованием нейросетей на hh.ru, I полугодие 2026
2. ISKRA — анализ 2 072 вакансий маркетологов на hh.ru, июнь 2026 (Sostav)
3. Бот @ResearchOps_work_bot — ежедневный сбор вакансий исследователей с hh.ru, карьерных сайтов и Telegram
4. market.gethints.io — живой дашборд рынка: все активные вакансии с фильтрами
5. People who frequently use ChatGPT for writing tasks are accurate and robust detectors of AI-generated text — Университет Мэриленда, Microsoft, UMass Amherst, 2025

Авторы исследования

Михаил Козюлин

Создатель бота @ResearchOps_work_bot

• Основатель и CEO исследовательского агентства Hints
• Ex-Skyeng, руководитель исследований и стратегии
• Выпускник МФТИ, ФОПФ
• Telegram · LinkedIn

Дмитрий Мелентьев

Партнёр проекта

• CEO сообщества исследователей ResearchOps
• Основатель ResearchOps Education
• Организатор ResearchExpo: UXR-стрим
• Старший UX-исследователь в Mango Office
• Сайт · Telegram · LinkedIn