Кого нанимают чаще всего и как AI меняет требования к сотрудникам: WTW и российский рынок труда
Самый быстрорастущий новый навык в международной аналитике вакансий — Agentic AI. Но первым в рейтинге профессий оказался специалист клиентского сервиса. Сопоставляем выводы WTW с российским рынком труда и определяем, как менять требования к привычным должностям в 2027 году.
Пять главных выводов
- В международной выборке WTW клиентский сервис занимает первое место в рейтинге востребованных профессий.
- Продажи, маркетинг и клиентский сервис формируют 25% спроса на персонал в исследовании WTW.
- Agentic AI — наиболее быстрорастущий новый навык в глобальном исследовании.
- В России число вакансий с упоминанием ИИ выросло на 15% за январь–февраль 2026 года год к году, но их доля составляет лишь 0,8%.
- Для кадрового планирования на 2027 год полезнее оценивать изменение задач и необходимых навыков внутри должностей, чем прогнозировать исчезновение профессий.
К разделам статьи
Исследование WTWРейтинг профессийРоссийский контекстНовые навыкиМатрица HRDРешения для бизнесаИсточникиПока компании обсуждают AI-агентов и автоматизацию интеллектуального труда, крупнейший спрос на вакансии в международной выборке приходится на работу с клиентами. Появление новых технологий не делает коммуникацию, ответственность за решение и понимание потребностей клиента менее значимыми. Оно меняет то, какие задачи выполняет человек и что работодатель должен от него требовать.
2 ноября 2026 года WTW опубликовала результаты Talent Intelligence Q3 2026. Аналитики изучили описания вакансий более 1 500 крупных организаций по всему миру. Период наблюдения — январь–июнь 2026 года. Авторы анализировали не обещания руководителей о будущем, а публично наблюдаемые запросы работодателей на роли и компетенции.
Для сравнения: 20% спроса на персонал в той же выборке приходится на логистику, цепочки поставок и производство. Доли описывают структуру исследованных вакансий, а не мировой рынок занятости в целом.
Источник: WTW, Talent Intelligence Q3 2026. Доли относятся к категориям вакансий в исследуемой выборке, а не ко всему мировому рынку занятости. «Наиболее востребованная профессия» означает позицию в рейтинге вакансий, но не прогноз роста численности работников.
Кого работодатели ищут чаще всего: пять профессий по WTW
Первые пять позиций глобального рейтинга объединяют цифровые, коммерческие и операционные роли. Внутри топ-20 технологические, продуктовые и аналитические специальности составляют половину списка, но лидер — клиентский сервис.
Порядок — оригинальный рейтинг WTW. Ширина карточек одинаковая намеренно: исследование не публикует в пресс-релизе абсолютное число вакансий по каждой из пяти профессий, поэтому визуализировать количественные разрывы между ними было бы некорректно.
В списке новых навыков WTW выделяет Agentic AI, генеративный AI, AI Governance, автоматизацию процессов и Data Storytelling. Их прикладное значение для привычных должностей рассмотрено ниже.
Российский рынок: продажи и сервис тоже остаются массовыми
Российские данные подтверждают важность коммерческих и клиентских функций, хотя прямое сопоставление рейтингов WTW и hh.ru невозможно: различаются страны, размеры работодателей, классификаторы профессий и временные периоды.
Первые три показателя — аналитика hh.ru, опубликованная 7 октября 2026 года на основе вакансий с начала года; четвёртый — отдельный анализ приглашений за девять месяцев. Приглашения нельзя приравнивать к уникальным вакансиям или фактическому найму.
Что общего у рынков и в чём различия
Сравнение показывает близость спроса на клиентские и коммерческие функции, однако не устанавливает одинаковую структуру занятости в разных странах.
Таблицу можно прокручивать горизонтально.
| Показатель | Международная выборка WTW | Россия, hh.ru |
|---|---|---|
| Лидер рейтинга вакансий | Специалист клиентского сервиса | Продавец-консультант |
| Другие массовые роли | Разработчик ПО, аккаунт-менеджер, складской сотрудник, специалист по продажам — в топ-5 | Менеджеры по продажам и кладовщики среди массовых вакансий, отражённых в данных |
| AI-компетенции | Agentic AI — наиболее быстрорастущий новый навык | +15% вакансий с упоминанием ИИ за январь–февраль 2026 года год к году |
| Практический вывод | Сочетать технические и клиентские компетенции | Развивать прикладные AI-навыки с учётом должности и процесса |
Сравнение качественное. WTW и hh.ru используют разные выборки, определения профессий и периоды наблюдения; численные рейтинги не сводятся в общую таблицу объёмов.
В исследовании hh.ru по более чем 6,7 млн вакансий продавец-консультант занял первое место, менеджер по продажам — второе. Это близко к международному выводу о масштабной потребности бизнеса в людях, которые взаимодействуют с покупателем и обеспечивают коммерческий результат.
Ещё одна проверка — активность найма. По анализу hh.ru более 74 млн приглашений за январь–сентябрь 2026 года, продажи и обслуживание клиентов лидировали с 28,4 млн приглашений. Но большое число приглашений не означает автоматического дефицита: нужно дополнительно учитывать резюме, конверсию в выходы, зарплату, регион и требования к кандидатам.
Спрос на AI в России растёт, но остаётся выборочным
По данным hh.ru, в январе–феврале 2026 года навыки работы с ИИ упоминались в 10 777 вакансиях против 9 378 годом ранее. Их доля среди опубликованных вакансий выросла с 0,5% до 0,8%. Это заметное направление изменений, но пока небольшой сегмент всех требований.
Важный контекст: общее число вакансий на hh.ru за январь–февраль сократилось с 1 737 006 в 2025 году до 1 278 260 в 2026-м. На этом фоне количество вакансий с упоминанием ИИ увеличилось. Динамика подтверждает изменение структуры требований в объявлениях, но сама по себе не доказывает внедрение ИИ в ежедневную работу.
Это изменение числа объявлений с упоминанием навыка, а не рост численности AI-специалистов и не доказательство изменения всех должностных инструкций. Темпы могут быть высокими при небольшой исходной базе.
Картина для HRD менее однозначна, чем популярный тезис о «поголовной AI-грамотности». Потребность в компетенции растёт, но зрелость внедрения и требования к сотрудникам сильно отличаются между функциями. Для оператора клиентского сервиса, маркетолога и аналитика пригодятся разные способы применения AI и разные ограничения.
Какие навыки добавляются к привычным должностям
WTW указывает сразу на четыре направления: агентные системы, генеративный AI, автоматизацию рабочих процессов и Data Storytelling. Для российских работодателей важнее перевести эти названия в конкретные задачи и критерии качества.
Постановка задач автономным системам, контроль действий, эскалация исключений и проверка результатов.
Описание процесса, поиск повторяющихся действий, настройка маршрутов и контроль ошибок.
Интерпретация показателей и объяснение руководителю, какое решение подтверждают данные и каковы ограничения.
Пример: как меняются задачи специалиста клиентского сервиса
Иллюстративный сценарий внедрения AI, а не утверждение о практике всех компаний.
Самостоятельный поиск информации в базе знаний, подготовка типовых ответов, заполнение CRM и маршрутизация обращений.
Проверка предложенных системой ответов, контроль ошибок и конфиденциальности, решение нестандартных ситуаций и ведение сложных клиентских диалогов.
Для HR это повод пересмотреть рабочие задания при отборе и программу обучения, а не автоматически сокращать штат.
При этом сохраняются навыки, которые не следует подменять оценкой того, насколько уверенно кандидат пишет промпты: работа со сложными возражениями, переговоры, ответственность за клиентское решение, понимание отрасли, управление конфликтами и способность заметить ошибку автоматизированной системы.
Не «сколько сотрудников прошли курс по нейросетям», а «для каких задач AI уже допустим, кто проверяет результат и какие компетенции нужны для качественного решения».
Матрица HRD: автоматизировать, развивать или нанимать
Ниже — редакционная модель для обсуждения с владельцами процессов. Она не утверждает, что перечисленные задачи уже автоматизированы во всех компаниях. В каждом случае нужны проверка качества, экономического эффекта и ограничений по данным.
Таблицу можно прокручивать горизонтально.
| Роль | Что можно автоматизировать | Что остаётся критичным у человека | Что изменить в найме и L&D |
|---|---|---|---|
| Клиентский сервис | Классификация обращений, поиск типовых ответов, краткие сводки диалогов | Сложные обращения, эмпатия, переговоры, ответственность за результат | Оценивать работу с исключениями, проверку AI-ответа, знание продукта и защиту клиентских данных |
| Продажи и аккаунт-менеджмент | Подготовка встреч, CRM-заметки, первичная сегментация клиентов | Понимание потребностей, доверие, переговоры, коммерческое суждение | Добавить кейсы на обоснование предложения, качество коммуникации и анализ данных о клиенте |
| Склад и логистика | Маршрутизация типовых операций, прогнозирование нагрузки, отчётность | Безопасность, решение нестандартных ситуаций, контроль физического процесса | Обучать работе с цифровыми системами, дисциплине данных и разбору исключений |
| Аналитика | Подготовка черновиков отчётов, повторяемые преобразования данных | Качество исходных данных, причинные выводы, управленческие рекомендации | Проверять data storytelling, понимание ограничений моделей и умение формулировать решение |
| Подбор и HR | Черновики вакансий, структурирование обратной связи, типовые уведомления | Оценка контекста, переговоры, справедливость решения, работа с кандидатами | Обучать качеству данных, проверке ошибок AI, интервью по компетенциям и правомерной обработке данных |
Особенно важно различать автоматизацию задачи и сокращение должности. Если система помогает составлять ответы клиентам, это ещё не означает, что у компании уменьшится потребность в сотрудниках сервиса. Объём обращений, ожидания по скорости и сложность нестандартных случаев могут меняться одновременно.
Как измерять эффект изменений
Метрики подбираются по задачам функции; для оценки изменений нужно зафиксировать базовый уровень до внедрения и учитывать качество результата, а не только скорость.
Что HRD стоит пересмотреть в планах на 2027 год
Как выбрать: автоматизировать, обучать или нанимать
Оцените повторяемость задачи, цену ошибки, доступность качественных данных и наличие компетенций внутри команды. Затем протестируйте решение на ограниченном процессе.
Повторяемая задача с проверяемым результатом и допустимым уровнем риска. Перед масштабированием нужен пилот.
Задача меняется, но нужная предметная экспертиза уже есть у сотрудников. Важны практика и проверка применения.
Критичной компетенции внутри нет, а развитие займёт слишком много времени для текущих целей бизнеса.
Редакционная модель выбора. Возможна комбинация трёх подходов; решение следует подтверждать оценкой рисков, бюджета и фактического эффекта.
Выделить повторяемые операции, решения с высоким риском ошибки и взаимодействия, где особенно важна работа человека. Использовать реальные кейсы подразделения, а не общий список «профессий под угрозой».
Не добавлять «опыт работы с AI» во все объявления. Указывать конкретный сценарий: проверка AI-ответов, автоматизация отчётности, работа с цифровыми инструментами или контроль клиентских данных.
Сопоставить нужный уровень компетенции с текущим и определить, что быстрее развить внутри команды, а где нужен внешний найм. Для новых задач полезно искать сотрудников со смежным опытом.
Вместо теста на знание терминов дать рабочий кейс: проверить сгенерированный ответ клиенту, исправить ошибку, объяснить решение и определить момент передачи вопроса человеку.
Для сервиса — качество и скорость разрешения обращений, повторные контакты, удовлетворённость. Для продаж — конверсию и устойчивость отношений. Для AI-автоматизации — ошибки, фактические трудозатраты и стоимость обслуживания процесса.
Карта компетенций 2030
Матрица дефицита навыков, сценарии развития и решения о том, что выращивать внутри компании, а что приобретать через внешний найм.
Открыть карту компетенцийДля оценки влияния изменений на показатели HR-функции см. хаб HR-КУХНИ по HR-аналитике.
AI в HR
Практика применения AI, ограничения автоматизации, аналитика и изменение требований к HR-функции.
Перейти в хабИсточники и методика сравнения
Как читать цифры: опубликованная вакансия не равна фактическому найму; приглашение не равно выходу сотрудника; упоминание AI-навыка в объявлении не доказывает применение технологии или рост производительности.
- WTW, 2 ноября 2026. AI, automation and customer engagement reshape global talent demand. Q3 2026 Talent Intelligence; вакансии более 1 500 крупных организаций, январь–июнь 2026 года.
- hh.ru / CNews, 7 октября 2026. Самые востребованные профессии России. Анализ более 6,7 млн вакансий с начала 2026 года.
- hh.ru / CNews, 9 октября 2026. Профессиональные сферы по числу приглашений. Анализ более 74 млн приглашений за девять месяцев.
- hh.ru, 25 марта 2026. Как ИИ меняет профессии и кому нужно учиться с ним работать. Сопоставление вакансий с AI-навыками за январь–февраль 2025 и 2026 годов.
Международные и российские исследования имеют разные периоды, базы вакансий и определения профессий; приведённые рейтинги сопоставляются по направлениям, но не объединяются в единую статистику. Упоминание навыка в вакансии не измеряет фактическое использование технологии, его качество или экономический эффект. Матрица решений и рекомендации — редакционная методика HR-КУХНИ.
Инструменты HR-КУХНИ
Калькуляторы, аудиты, конструкторы и справочники для HR-аналитики, планирования и управленческих решений.
Перейти в хаб