Года полтора назад я открыла подборку вакансий продакт-маркетолога и залипла. Не на зарплатах, на формулировках. В каждой третьей висело «умение использовать нейросети» или «опыт работы с AI-инструментами». И ни в одной не написано, что это вообще значит. Открыть ChatGPT? Написать промт? Собрать агента? Непонятно.
Я тогда подумала, что они и сами не знают. Права оказалась где-то наполовину, но про это ниже.
Что говорят цифры
Начну с фактов, которые можно проверить, а не с рассуждений.
В первом квартале 2026 года на hh.ru было около 16,5 тысяч вакансий, где от кандидата требуют опыт работы с нейросетями. В 2,7 раза больше, чем годом раньше. Маркетологи занимают 11% этих вакансий, то есть маркетинг тут не на обочине, а один из главных потребителей навыка.
Если посмотреть с другой стороны, не «сколько вакансий с ИИ», а «сколько маркетинговых вакансий требуют ИИ», выходит примерно каждая пятая. Двадцать с небольшим процентов.
| Показатель | Значение | Что это значит на практике |
|---|---|---|
| Вакансий с требованием нейросетей, Q1 2026 | ≈16,5 тыс. | Уже не экзотика, но и не поголовно |
| Рост год к году | ×2,7 | Направление движения понятное |
| Доля маркетологов среди них | 11% | Маркетинг — один из главных адресатов |
| Доля маркетинговых вакансий с требованием ИИ | ≈каждая 5-я | Четыре из пяти пока не требуют — паниковать рано |
Последнюю строку я оставила специально: она честная, и её обычно не показывают. Четыре вакансии из пяти ИИ-навыков пока не требуют. Так что если вам сейчас страшно, что вы «опоздали», то по цифрам не опоздали. Хотя траектория видна невооружённым глазом, и через год-два пропорция будет другой.
Что работодатели пишут — и что имеют в виду
Формулировки в вакансиях размытые до неприличия. «Умение использовать нейросети», «опыт работы с AI-инструментами», «приветствуется знание ИИ». За этим прячется одна из трёх разных вещей, и полезно понимать, какая именно.
Первое: снять с себя рутину. Самое частое прочтение. Работодатель хочет, чтобы вы не дёргали копирайтера на каждый пост и не сводили отчёт из пяти вкладок руками полдня. Планка тут самая низкая, закрывается умением нормально ставить задачу и проверять результат.
Второе: делать то, на что раньше звали подрядчика. Собрать лендинг под промо, сделать креативы, поднять простую автоматизацию приёма заявок. Тут уже нужны руки, одним чатом в браузере не обойдёшься.
Третье, и словами его пишут реже всего: строить систему. Не «я умею попросить нейронку», а «у меня в проекте настроено окружение, есть свои повторяемые процессы, и часть работы не приходится каждый раз запускать заново руками». В отчётах это называют красивым словом «agent boss»: человек, который управляет не только людьми, но и набором AI-помощников.
Термин пришёл из Microsoft Work Trend Index 2025, исследования на выборке 31 000 работников из 31 страны. Там же лежит цифра, которая многое объясняет про разрыв ожиданий: с агентами знакомы 67% руководителей и только 40% сотрудников. Руководители уже думают в этой рамке, рядовые специалисты в среднем пока нет. Отсюда и странные вакансии: тот, кто пишет требование, представляет себе одно, а кандидат читает совсем другое.
Про то, чем это оборачивается для профессии, у меня есть отдельная статья про страх замены. Тут я на этом не останавливаюсь, тут про то, что учить.
Мягкие навыки подорожали, и это не банальность
Фраза «soft skills важны» обычно дежурная вода в конце статьи. Но в цифрах видно интересное: «выявление потребностей клиента» стало упоминаться в вакансиях на 63% чаще, чем годом раньше.
Логика тут прямая, если подумать. Когда производство контента, разбор данных и сборка простых вещей дешевеют, ценность уезжает туда, где нельзя сгенерировать: понять, чего клиент хочет на самом деле, отличить настоящую проблему от заявленной, решить при неполных данных. Нейронка отлично напишет десять вариантов текста. А выбрать из них правильный это уже про понимание человека на той стороне, и это по-прежнему ваша работа.
Поэтому если выбирать, куда вкладывать время: кастдев и работа с живыми клиентами дорожают быстрее, чем умение «знаю названия пятнадцати сервисов».
Список: что учить конкретно
Постараюсь без «изучите ИИ». По убыванию отдачи, как я вижу это из своей практики.
- Ставить задачу так, чтобы её нельзя было сделать плохо. База всего остального. Не приёмчики вроде «ты эксперт с 20-летним опытом», а умение дать контекст, фактуру и критерии проверки. Разбор на живых задачах — в статье про промты.
- Проверять, а не верить. Нейронка уверенно выдумывает цифры и ссылается на исследования, которых нет. А тот, кто принёс руководителю в отчёт выдуманную статистику, теряет доверие один раз и надолго. Фактчек сейчас стоит дороже генерации, подробно тут.
- Работать с инструментом, который видит ваши файлы. Между чатом в браузере и средой, где нейронка сама открывает и правит файлы, разница как между «мне подсказали» и «за меня сделали». Про эту разницу отдельно.
- Держать контекст в файлах, а не в голове и не в переписке. Память проекта, свои повторяемые процессы. Без этого каждый понедельник вы заново объясняете нейронке, кто вы и что за продукт. Как это устроено.
- Собирать простые вещи руками. Лендинг под акцию, калькулятор на страницу услуги, приём заявок в телеграм. Не чтобы стать разработчиком, а чтобы не ждать две недели ради получаса работы. Что это такое.
- Считать деньги. CAC, LTV, юнит-экономика. Тут ИИ не добавил ничего нового, просто считать стало быстрее. А вот понимать, что значит LTV к CAC ниже единицы, по-прежнему надо самому.
- Кастдев и работа с клиентами. Тот самый мягкий навык, который дорожает. И заодно источник фактуры, без которой всё сгенерированное выйдет усреднённым.
Чего в списке нет намеренно, так это заучивания названий сервисов. Подборка «топ-30 нейросетей для маркетолога» устаревает за квартал, а навыки выше переносятся с инструмента на инструмент.
Как показать AI-навык в резюме
Главная ошибка тут видна за километр: строчка «владею нейросетями» в блоке навыков рядом с «Excel, уверенный пользователь». Не значит ничего и читается как заполнитель.
Работает конструкция «задача, что сделал, результат в цифре». Сравните.
| Пустая строчка | То же самое, но с содержанием |
|---|---|
| Владею нейросетями, ChatGPT, Claude | Собрала процесс подготовки контента: сбор фактуры → черновик → редактура. Выпуск постов вырос с 4 до 12 в месяц теми же силами |
| Использую AI в работе | Автоматизировала сведение отчёта по рекламе из трёх кабинетов: было 4 часа руками каждый понедельник, стало 20 минут на проверку |
| Опыт работы с AI-инструментами | Собрала лендинг под промо за вечер вместо двух недель в очереди у разработки. Конверсия в заявку 3,8% |
| Промпт-инжиниринг | Написала и передала команде набор проверенных запросов под наши задачи — новый человек выходит на нормальный результат с первого раза |
Цифры в правой колонке это примеры формата, а не мои обещания. У вас будут свои, и они должны быть настоящими: на собеседовании про них спросят, и придётся рассказывать детали.
Что реально проверяют на собеседовании. Не то, какие сервисы вы перечислили. Спрашивают что-нибудь вроде «расскажите, где ИИ вас подвёл», и вот тут видно всё. Кто правда работал, ответит про выдуманную статистику, которую поймал перед отправкой, или про то, как нейронка сломала рабочий блок на лендинге. Кто просто прочитал статью, скажет «ну, иногда бывают неточности». Провалы доказывают опыт лучше успехов.
Как показать навык, если опыта пока нет
Ситуация массовая: навык хочется, а рабочих задач под него не дают. Вот что тут работает.
Свой маленький проект. Не портфолио из десяти кейсов, а одна вещь, которая живёт в интернете и на которую можно дать ссылку. Лендинг, калькулятор, телеграм-бот. Ссылка в резюме бьёт любые формулировки просто потому, что её можно открыть.
Взять свою же рутину. Тот самый отчёт, который вы сводите руками каждую неделю. Автоматизировали, и вот вам кейс с честной цифрой «было столько, стало столько». Заодно и время себе освободили.
Уметь рассказать процесс, а не результат. На собеседовании «вот как я разбиваю задачу, вот где проверяю, вот что делаю, когда ответ мусорный» звучит куда весомее, чем «я сделал классный лендинг». Процесс показывает, что вы это повторите, а не разово повезло.
Если формулировать кейсы тяжело, я вытаскиваю их вот так. Запрос к нейронке, но с фактурой от себя, иначе получится вода:
Ты рекрутер, который читает по сто резюме маркетологов
в неделю и вычёркивает пустые формулировки.
Контекст: вот что я делал с нейросетями за полгода
[перечислить своими словами: какие задачи, что менялось,
сколько времени занимало до и после, что сломалось].
Задача: превратить это в 4 строки для резюме
по схеме «задача — что сделал — результат в цифре».
Критерии:
- никаких «владею», «использую», «имею опыт»;
- в каждой строке измеримый результат из моих данных.
Цифры не выдумывай — если я её не назвал, пиши
«нужна цифра» и скажи, какую именно посчитать;
- к каждой строке отдельно: какой вопрос задаст рекрутер
на собеседовании и есть ли у меня на него ответ.Последний критерий самый полезный. Он ловит строчки, которые красиво звучат, а на уточняющий вопрос сказать нечего. Такие лучше выкинуть до собеседования, а не на нём.
Честно: чего этот навык не даёт
Чтобы никто не строил ложных ожиданий.
- Это не автоматический плюс к зарплате. Проверяемой цифры «столько-то процентов за AI-навык» я не нашла, а там, где её называют, обычно нет первоисточника. На доход влияет не строчка в резюме, а то, что вы закрываете больше задач.
- Это не замена профессии. Маркетолог, который не понимает воронку, сегменты и экономику, с нейронкой просто быстрее наделает бесполезного. Инструмент усиливает то, что уже есть.
- Это не разовое обучение. Инструменты меняются каждые несколько месяцев. Переносится не знание кнопок, а способ работы, поэтому и учиться имеет смысл процессу, а не сервису.
- Первые попытки будут кривыми. Свой первый проект я собирала четыре дня, вышло не идеально, на пару мелочей я забила и оставила как есть. Зато он работал. Нормальная картина входа, а не история провала.
- Требования в вакансиях будут меняться. Размытое «умение использовать нейросети» через год станет конкретнее, и скорее всего в сторону системности, а не «знаю сервисы».
С чего начать на этой неделе
Только не «изучу нейросети», это то же самое, что «займусь спортом». Возьмите одну свою задачу, которая повторяется каждую неделю и съедает время, и закройте её. Отчёт, посты, подготовка брифа, что угодно из вашей рутины.
Получилось, и вот у вас первый кейс с цифрой «было четыре часа, стало двадцать минут», его можно написать в резюме и рассказать на собеседовании. Не получилось, и у вас есть история про то, где инструмент вас подвёл. Как ни странно, это тоже сильный ответ.
Дальше по теме: маршрут первой недели, «я не технарь» и сколько это стоит на входе.
Частые вопросы
Какие навыки нужны маркетологу в 2026 году?
К обычной базе, то есть к воронке, сегментам и экономике, добавились четыре вещи: внятно ставить задачу нейронке, проверять её результат на выдумки, работать в среде, где ИИ видит ваши файлы, и держать контекст проекта в файлах, а не в переписке. Плюс дорожают мягкие навыки, особенно понимание потребностей клиента.
Сколько вакансий в маркетинге требуют навыков ИИ?
Примерно каждая пятая. Всего вакансий с требованием опыта работы с нейросетями в первом квартале 2026 года было около 16,5 тысяч, в 2,7 раза больше, чем годом раньше. Маркетологи составляют из них 11%.
Как написать про AI-навыки в резюме?
Не строчкой «владею нейросетями», а конструкцией «задача, что сделал, результат в цифре». Например: автоматизировал сведение отчёта из трёх рекламных кабинетов, было четыре часа руками, стало двадцать минут на проверку. Цифра должна быть настоящей, на собеседовании спросят детали.
Что спрашивают про ИИ на собеседовании?
Чаще всего просят рассказать, где инструмент подвёл. Человек с реальным опытом ответит про выдуманную статистику, которую поймал перед отправкой, или про сломанный блок на лендинге. А общий ответ «иногда бывают неточности» сразу выдаёт, что практики не было.
Правда ли, что за ИИ-навыки платят намного больше?
Да, разрыв заметный. По Global AI Jobs Barometer 2026 от PwC — выборка больше миллиарда вакансий в 27 странах — работники с ИИ-навыками получают в среднем на 62% больше коллег в тех же ролях без этих навыков. Премия растёт: 25% в 2024 году, 57% в 2025-м. Только читать её стоит трезво: это средняя по рынку, а не прибавка, которая появится лично у вас после строчки в резюме. На доход влияет объём задач, которые вы закрываете.