Каждые несколько месяцев выходит новый ChatGPT или Claude с расширенными возможностями — и снова волна тревожных постов в чатах: «Теперь точно всё, техспецы не нужны». Я наблюдаю за этим с 2022 года. И с каждым обновлением картина становится яснее: проблема не в ИИ. Проблема в том, что большинство специалистов до сих пор продают то, что уже не является ценностью.
Разберём без эмоций — что реально происходит на рынке онлайн-образования, кто в зоне риска, и почему системные техспецы только укрепляют позиции.
Что изменил ИИ: не инструменты, а экономику задач
Главное изменение — не в том, что нейросети умеют писать код или генерировать тексты. Изменилась сама экономика производства технической работы.
Раньше большая часть рабочего времени техспеца уходила на создание «черновика». Написать вебхук для передачи данных из GetCourse в Telegram — это полдня работы: нагуглить документацию, разобраться с форматом, написать и протестировать. Настроить базового чат-бота — ещё несколько часов. Разобраться с AmoCRM интеграцией — день-два.
Сейчас любой из этих «черновиков» создаётся за 10–15 минут. GPT пишет рабочий скрипт. Claude объясняет архитектуру интеграции. Инструменты типа Cursor дописывают типовые блоки кода.
ИИ обесценивает базовые навыки. Но усиливает компетенции, в которых вы уже профессионал.
Это снизило стоимость входа в профессию. Человек без глубокого опыта теперь может выдать приемлемый по форме результат — и именно здесь начинается расслоение. Средний уровень стал избыточным. Рынок начал платить не за процесс, а за результат и экспертизу.
Где реальный риск для техспецов
Риск есть. Но он строго локализован. Под угрозой одна конкретная модель работы: «исполнитель задач по инструкции».
Типичный портрет техспеца в зоне риска:
- Настраивает вебхуки и интеграции строго по видеоурокам из интернета
- Не понимает, почему что-то работает — просто копирует и запускает
- Не разбирается в бизнес-логике воронки, только в техническом исполнении
- Стоимость его работы — это «сделать задачу», а не «решить проблему»
- При нестандартной ситуации теряется и не знает, с чего начать диагностику
Важно понимать: под угрозой не профессия техспеца как таковая. Под угрозой конкретный уровень работы — механическое исполнение типовых задач без понимания контекста.
Это как с бухгалтерами после появления 1С: профессия не исчезла, но «занести данные вручную» перестало быть компетенцией.
Почему ИИ не заменит системного техспеца
ИИ работает на основе вероятностных моделей: он выдаёт статистически правдоподобный ответ на основе паттернов из данных. Это мощно, но это не то же самое, что понимание конкретного бизнеса.
Возьмём реальный сценарий. Онлайн-школа с выручкой 3–5 млн рублей в месяц. Вебхуки стабильно падают каждую ночь в 3:00. GetCourse отдаёт ошибку 500. Лиды теряются.
ИИ не знает, что у школы кастомная интеграция между GetCourse и самописной CRM, написанной ещё в 2020 году. Не знает, что на сервере стоит cron-задача, которая каждую ночь перезапускает Redis и рвёт активные соединения. Не понимает, что «правильное» решение по документации API сломает всю воронку — потому что воронка выстроена под баг, который существовал три года назад.
Когда онлайн-школа нанимает техспеца, она покупает не «настройку». Она покупает:
- Отсутствие технических проблем, которые ломают продажи
- Уверенность, что запуск курса пройдёт без сбоев
- Диагностику нестандартных ситуаций, которые не описаны ни в одной инструкции
- Ответственность за результат, а не за процесс
ИИ предлагает варианты. Техспец принимает решения и несёт ответственность за последствия.
Как конкретно меняется роль технического специалиста
Раньше техспец был «человеком, который умеет настраивать». Сейчас он всё больше становится техническим директором проектов на аутсорсе.
| Модель 2020–2023 | Модель 2025–2026 |
|---|---|
| Настраивает чат-бот по ТЗ | Проектирует воронку автоматизации под бизнес-цель |
| Подключает интеграцию по инструкции | Строит систему передачи данных, которая работает без падений |
| Чинит баги по заявкам | Предотвращает проблемы через мониторинг и архитектурные решения |
| Тратит часы на написание типового кода | Использует ИИ для ускорения — и сдаёт быстрее и качественнее |
| Продаёт «умение настраивать GetCourse» | Продаёт стабильную техническую инфраструктуру школы |
Это смещение от «делать» к «управлять сложностью». И в этой новой роли ИИ — не угроза, а инструмент, который позволяет закрывать более сложные задачи быстрее.
ИИ как инструмент техспеца: конкретно и практично
Как использовать ИИ так, чтобы усиливать себя (а не конкурировать с ним):
- Ускорение написания кода и скриптов. ИИ пишет черновик, вы правите, тестируете, интегрируете.
- Диагностика нестандартных проблем. ИИ даёт гипотезы, вы проверяете их в правильном порядке.
- Документирование решений. ИИ помогает структурировать «что сделано и почему».
- Изучение новых инструментов. ИИ как интерактивная документация под ваш контекст.
- Варианты архитектуры. Просите 2–3 подхода и выбирайте оптимальный под ограничения проекта.
Ключевой принцип: ИИ — это мощный Junior под управлением опытного специалиста. Но решения и ответственность — на человеке.
