Казахстанский бизнес уже вошел в фазу жесткой конкуренции за специалистов по искусственному интеллекту. Компании активно внедряют ИИ, но упираются в кадровый голод, нехватку вычислительных мощностей и зрелых решений. Это подтверждают результаты масштабного исследования People Consulting, проведенного среди руководителей и ИИ-лидеров крупнейших компаний страны. Digital Business разобрался, за каких специалистов бизнес готов бороться в ближайшие годы – и почему классические «джуны» постепенно исчезают с рынка.
Кто и как проводил исследование
Опрос проходил с 28 ноября 2025 года по 18 января 2026 года. В нем приняли участие 78 профессионалов – CEO и основатели компаний, CDO, Chief AI Officer, CIO, CPO и тимлиды ИИ-направлений из разных отраслей.
Авторы исследования – Арман Шокпаров, партнер People Consulting (Executive Search), и Томирис Жалялитденова, аналитик практики Executive Search.
География и профиль респондентов:
- 70% работают в Алматы,
- 20% – в Астане,
- 60% представляют частный бизнес,
- 10% – иностранные компании,
- 8% – квазигоссектор.
Наиболее активно были представлены ИТ-разработка, финансы, телеком, финтех, строительство и промышленность.
«Заменит ли нас ИИ?» – главный вопрос бизнеса
По словам Армана Шокпарова, вопрос о том, вытеснит ли ИИ людей, сегодня звучит чаще, чем когда-либо. Но исследование показывает: бизнес не столько сокращает сотрудников, сколько меняет требования к ним.
«Компетенции опытных ИИ-профессионалов стали универсальными. Границы для удаленной работы стерлись, и казахстанские компании вынуждены конкурировать за кадры с глобальным рынком», – отмечает Шокпаров.
Крупный бизнес уже глубоко погружен в цифровую трансформацию, но сталкивается с системными барьерами – от нехватки GPU и ЦОДов до прямой конкуренции за таланты с зарубежными работодателями.
Где и зачем бизнес внедряет ИИ
Компании ждут от ИИ прежде всего роста производительности, снижения издержек и ускорения вывода продуктов на рынок. Улучшение клиентского опыта – еще один ключевой мотив.
Сегодня ИИ чаще всего используют:
- для автоматизации рутинных процессов,
- обработки текстов и данных,
- поддержки управленческих решений,
- работы со звуком и визуальными данными.
ИИ уже активно применяется в разработке ПО, маркетинге, HR, финансах и даже в вопросах безопасности.
«ИИ уже используется для персонализации клиентских офферов и обслуживания. Потенциал роста бизнес-эффекта здесь все еще очень высокий», – говорит Кристина Копьева, и.о. директор по управлению данными и аналитикой Tele2/Altel.
Кадровый голод: в чем главная проблема
Почти 50% компаний назвали дефицит квалифицированных ИИ-специалистов главным барьером для внедрения технологий.
На втором месте – высокая стоимость разработки, далее – нехватка данных и инфраструктуры.
«На рынке много junior-кандидатов, но катастрофически не хватает инженеров, способных доводить ML-решения до продакшена», – подчеркивает Евгений Колотинский, руководитель направления Data Science и ИИ inDrive.
Особенно ценятся специалисты, которые умеют работать end-to-end: от данных и модели – до интеграции, мониторинга и сопровождения.
Какие специалисты сегодня на вес золота
В ИИ-командах чаще всего работают:
- ML-инженеры,
- data-инженеры,
- аналитики данных,
- архитекторы ИИ-решений.
При этом все чаще звучит один и тот же запрос – MLOps и продакшен-ориентированная инженерия.
«Быстрых «суперспециалистов» не бывает. Эти навыки требуют глубокого понимания архитектуры и интеграции», – говорит Станислав Стрельцов, эксперт в области ИИ.
Почему джуны исчезают
Один из самых тревожных выводов исследования – ИИ уже выполняет задачи, которые раньше отдавали младшим специалистам. В результате компании все чаще нанимают сотрудников уровня middle+, даже на формально начальные позиции.
Это напрямую бьет по выпускникам вузов, которым не хватает практики, бизнес-мышления и навыков принятия решений в реальных условиях.
Обучение вместо перекупки
Вместо агрессивного найма компании все чаще делают ставку на переобучение собственных сотрудников – особенно в крупных организациях.
«Мы переквалифицируем сотрудников с сильной доменной экспертизой – финансы, риск, продажи – в ML и ИИ-роли», – рассказывает Алмас Нурдаулетов, директор офиса Data Science Halyk Bank.
Но и здесь есть сложности: нехватка проверенных программ, высокая стоимость обучения и дефицит качественных материалов на русском и казахском языках.
Будут ли компании нанимать ИИ-специалистов дальше
Цифры говорят сами за себя:
- 85% компаний уже сейчас испытывают потребность в ИИ-талантах,
- 96% уверены, что эта потребность сохранится в ближайшие 2–3 года.
Большинство респондентов планируют найм в 2026 году – пусть небольшими командами, но на системной основе.
Что советуют эксперты бизнесу прямо сейчас
- Делать ставку на продакшен, а не на эксперименты. Ценятся специалисты, которые умеют доводить ИИ-решения до реальной работы в бизнесе, а не просто обучать модели.
- Инвестировать в MLOps и архитектуру. Без мониторинга, поддержки и масштабирования ИИ быстро превращается в дорогую игрушку.
- Развивать собственные кадры. Переобучение сотрудников с сильной доменной экспертизой часто эффективнее и дешевле, чем охота за редкими ИИ-талантами на рынке.
- Не ждать универсальных специалистов. Сильные ИИ-команды строятся из связки data, ML, инженерии и бизнеса, а не из одиночных «супергероев».
- Готовиться к глобальной конкуренции за кадры. ИИ-специалисты больше не привязаны к стране — условия, задачи и инфраструктура становятся решающими.
- Вкладываться в инфраструктуру. Без доступа к GPU, ЦОДам и гибридным облакам рост ИИ-проектов быстро упирается в потолок.
- Менять подход к джунам. Классические младшие позиции исчезают — бизнесу нужны middle+ с практикой и пониманием процессов.
- Выстраивать управление рисками и данными. Эпоха «быстро запустили — потом разберемся» закончилась: выигрывают системные игроки.
«Эпоха «дикого» внедрения ИИ закончилась. Выиграет тот, кто выстроит систему управления рисками и данными», – подчеркивает Рубина Лозовая, Chief Data Officer Bank Center Credit.
Проще говоря
ИИ в Казахстане уже перестал быть экспериментом. Компании активно используют технологии, но все чаще упираются в кадровый и инфраструктурный потолок. Классических джунов становится меньше, а ценность специалистов, способных доводить решения до продакшена, растет с каждым месяцем.
Бизнес выбирает не сокращение людей, а повышение эффективности – делая ИИ цифровым напарником, а не заменой человеку. Но борьба за таланты только начинается, и в ближайшие годы она станет еще жестче.