В 2026 году на российском ИТ-рынке не ожидается резких технологических переворотов, однако эксперты прогнозируют смещение фокуса. Прогнозируется, что отдельные инструменты перейдут к системному мышлению, а «чистый» код — к архитектуре, доменной экспертизе и работе с ИИ.
Мы поговорили с экспертами и выяснили, какие технологические и метанавыки будут определять востребованность ИТ-специалистов в 2026 году, а также где и как приобрести эти скиллы.
Языки программирования и технологические стеки
Вопрос о том, какой язык программирования учить, по-прежнему остается одним из самых частых и вызывает много споров. При этом в 2026 году он все реже сводится к выбору одного конкретного инструмента. Обсуждение постепенно смещается в сторону технологических стеков, совместимости решений и того, как язык используется в реальных корпоративных системах.
Илья Плещинский, архитектор и основатель «Платформы Эра», отмечает: «Вопрос о языках всегда был из разряда холивара. Но, учитывая, что практически все корпоративные приложения уже довольно давно перешли на веб-интерфейс, традиции веб-браузеров приходится учитывать и уважать. В частности, в браузерах исторически исполняется код на JavaScript. Поэтому можно добиться существенной экономии и унификации ресурсов, если серверную часть (или back-end) тоже разрабатывать на языке этого семейства».
«В России постоянно открыто более 1000 вакансий по Java. Особенно нужны будут архитекторы и интеграторы решений на стыке ИИ и бизнеса», — поясняет Анна Сенаторова, HR-директор Axiom JDK.
«В Enterprise-разработке в 2026 году продолжит укреплять позиции C# — по данным TIOBE, он демонстрирует самый значительный рост рейтинга (+2.39%) и получил звание «Язык года — 2025». Его успех обусловлен зрелой экосистемой .NET 8+, поддержкой современных парадигм (включая cloud-native и AI-сценарии) и активным использованием в финтехе, госсекторе и корпоративных системах. Хотя Python остается лидером по популярности, именно C# сочетает производительность, безопасность и Enterprise-ориентированность».
Андрей Зыкин, руководитель направления по внедрению ИИ в BPMSoft (входит в ИТ-холдинг LANSOFT)
При этом Евгений Визгалов, партнер и сооснователь ГК Verme, уверен, что быстрее всех в России в 2026 году популярность будет набирать язык Golang (Go): «Он продолжит укреплять свои позиции в части разработки высоконагруженных бэкенд-сервисов, и по итогам года доля составит до 15% в backend-разработке. Его преимущества — высокая производительность, простой синтаксис, статическая типизация и встроенная поддержка конкурентности».
«В 2026-м резкого скачка использования какого-то конкретного языка не произойдет, — считает Сергей Красноперов, директор по продукту HRlink. — Python будет продолжать набирать обороты благодаря AI и ML, а также повышенному спросу на анализ данных».
Развитие Python прогнозирует и Анастасия Горелова, руководитель программ обучения ИТ-экосистемы «Лукоморье» (ООО «РТК ИТ плюс»): «Он будет активно развиваться и все шире использоваться в прикладных проектах и аналитике». При этом она отмечает, что параллельно растет востребованность Linux-специалистов — все больше российских технологий внедряется в корпоративных ИТ-ландшафтах, и для их установки и сопровождения требуются уверенные навыки администрирования Linux, а также системное понимание архитектуры сложных решений.
«В 2026 году в Enterprise будут востребованы не отдельные языки, а технологические связки вокруг Python и TypeScript, которые стали базой для разработки ИИ-агентов, интеграций и бизнес-процессов. Мультиагентные системы выходят в регулярную эксплуатацию, и бизнесу нужны технологии, на которых можно быстро собирать, контролировать и масштабировать такие решения».
Денис Нагаев, технический директор OSMI IT
По мнению Дмитрия Сыцко, директора по информационным технологиям БКС банка, сами стеки меняются медленно — это инертный процесс, поэтому ждать резкой смены лидеров в Enterprise-разработке на уровне языков не стоит.
«Зато заметно усиливается интерес к подходам, связанным с доставкой и обновлением функциональности без жесткой привязки к мобильным приложениям, — отмечает эксперт. — На фоне санкционных ограничений и нестабильной доступности магазинов приложений все отчетливее проявляется запрос на сервисные модели, где обновление логики и интерфейсов происходит без обязательного релиза новой версии, например Server Driven UI или гибридные приложения. Это влияет не столько на конкретный язык, сколько на технологический контур».
Итак, современный выбор технологического стека хоть и вызывает споры, но все меньше похож на борьбу языков и все больше напоминает прагматичный инжиниринг. Главным становится умение формировать устойчивые и адаптивные связки, которые решают конкретные бизнес-задачи — будь то поддержка legacy-систем, создание ИИ-агентов или обеспечение гибкости доставки функционала.
Новое архитектурное мышление
Архитектурные решения уже перестали быть чисто теоретическим выбором — большинство команд уже сталкивались и с микросервисами, и с монолитами, и с промежуточными вариантами. Поэтому эксперты отмечают важность особенностей проектирования системы с учетом задач продукта, ограничений инфраструктуры и команды.
Александр Чихачев, генеральный директор и руководитель разработки сервиса Pressfeed, утверждает: «Все уже наигрались в микросервисы там, где они не нужны. В реальности 2026 года все чаще побеждает модульный монолит. Он позволяет быстро запускаться, не тратить кучу ресурсов на поддержку инфраструктуры и при этом не загонять себя в тупик. Если проект вырастет, нужные модули всегда можно вынести отдельно. Для большинства enterprise-задач это сейчас самый здравый подход».
«Из архитектурных подходов must-have становится понимание agent-based архитектур и принципов оркестрации ИИ-агентов: распределение ролей, управление действиями и контроль рисков. Это логичное развитие после микросервисов», — считает Денис Нагаев, технический директор OSMI IT.
«Думаю, что в 2026 году в резюме разработчика (и не только) будет цениться не столько знание очередного инструмента, сколько умение проектировать системы, где ИИ — не просто “дополнение”, а полноценный участник разработки. Это то, что сейчас называют AI-native архитектурой. Суть в том, что система строится с самого начала под работу с ИИ: с четкими контрактами между компонентами, вынесенными бизнес-правилами и встроенной наблюдаемостью».
Никита Комиссаров, руководитель направления «Средства разработки» компании «Системный софт»
В свою очередь, генеральный директор «Ориент Системс» Сергей Лебедев отмечает: «Набирает вес подход, который можно условно назвать Decision-Centric Architecture — архитектура, ориентированная на жизненный цикл данных и решений, а не просто на сервисы. Это актуально для систем, где данные поступают из физического мира — от датчиков, оборудования, беспилотников — и где решения принимаются автоматически или полуавтоматически. Ключевым становится требование трассируемости: нужно четко понимать, почему система приняла то или иное решение».
Юрий Слатин, основатель и руководитель XR-агентства LikeVR, добавляет: «Из набирающих оборот архитектурных принципов в резюме чаще будет всплывать platform engineering и подход Internal Developer Platform. По сути, это умение строить платформу для команд: шаблоны сервисов, окружения, наблюдаемость, стандарты деплоя».
Таким образом, современная архитектура становится прагматичным ответом на конкретные вызовы продукта и контекста, а не следствием технологической моды. Умение выбирать и гибридно сочетать подходы, ставя во главу угла бизнес-результат и управляемость системы, оказывается ключевой компетенцией для разработки в ближайшие годы.
Метанавыки в эпоху ИИ
С распространением ИИ-инструментов писать код стало быстрее, однако это не значит, что работа стала качественнее. Эксперты сходятся в одном — главным метанавыком становится способность работать с ИИ осознанно и системно.
«В 2026 году автоматизация и ИИ будут все активнее использоваться в разработке, поэтому при просмотре резюме мы все чаще смотрим не только на умение писать сложный код. Для нас важны навыки, которые помогают быстрее и стабильнее выпускать продукты», — поделилась опытом Ольга Звагольская, директор по HR и Legal в корпорации ITG.
«Отдельное внимание уделяем тому, как кандидат работает с ИИ-инструментами: умеет ли он правильно ставить задачи, проверять результат и понимать, где автоматизация действительно полезна, а где может навредить. ИИ может сильно ускорить работу, но без участия и контроля специалиста нередко приводит к техническим проблемам. Поэтому особенно ценятся кандидаты, которые берут ответственность за итоговое решение, а не просто используют ИИ как подсказку».
Ольга Звагольская, директор по HR и Legal в корпорации ITG
Дмитрий Сыцко, директор по информационным технологиям БКС Банка, считает, что умение работать с промтами, настраивать агентов, разбираться в базовых принципах MLOps, поднимать локальные модели и обслуживать простую ИИ-инфраструктуру постепенно станет таким же обычным навыком, как когда-то работа с контейнерами или настройка CI/CD.
Анна Иванова, директор по рекрутменту ИТ-холдинга Т1, продолжает тему важности работы с ИИ: «С активным внедрением ИИ ключевым навыком становится ИИ-грамотность — умение осознанно работать с ИИ-инструментами в повседневных задачах, понимать их ограничения, проверять результаты и применять их для повышения качества и предсказуемости разработки».
По данным ИТ-холдинга Т1, к 2030 году переподготовка в области генеративного ИИ потребуется 80% разработчиков, поэтому уже в 2026 году этот навык будет восприниматься как обязательный.
«Один из самых устойчивых к спросу узких навыков — это AI governance и экспертиза по “объяснимому ИИ”. Пока компании внедряют модели в критически важные процессы (финтех, меддиагностика, логистика), им требуются специалисты, которые умеют проверять алгоритмы на предвзятость и соответствие регуляторике (GDPR, ISO 42001, EU AI Act, ФСТЭК), строить системы аудита и логирования решений моделей, переводить «черные ящики» в понятные бизнесу отчеты и риск-оценки, делать и понимать работу ИИ-агентов».
Алексей Ершов, заместитель директора НОЦ ФНС России и МГТУ им. Н.Э. Баумана
При этом Евгений Визгалов, партнер и сооснователь ГК Verme, предупреждает: «По мере развития ИИ-ассистентов будет сокращаться потребность в специалистах уровня junior и middle. Это будет приводить к сокращению количества специалистов в продуктовых командах, а значит, и к совмещению ролей». По мнению эксперта, в перспективе продуктовая команда в зрелых компаниях может сократиться до 3-х человек: продакт/техлид, дизайнер/frontend, devops/backend, а второстепенные функции (тестирование, генерация документации или разработки кода по ТЗ) перейдут на ИИ-ассистентов.
Кирилл Гончаров, директор по продукту и цифровой трансформации в BusinessPad, уверен, что окно возможностей для промпт-инжиниринга фактически уже закрылось, так как современные ИИ способны сами генерировать и оптимизировать промпты лучше человека.
В этой связи, по его мнению, ключевой метанавык — это абстрактное проектирование больших систем и умение оценивать результаты их работы с продуктовой точки зрения: «Речь идет о продуктовом мышлении: восприятии своего результата не как кода или функции, а как ценности для бизнеса и пользователя. Именно это умение позволяет сохранять конкурентное преимущество в эпоху ИИ».
Отраслевое мышление и понимание процессов
Во многих проектах технические решения тесно связаны с особенностями конкретной отрасли. Большинство экспертов отмечают, что понимание бизнес-процессов, терминологии и требований регуляторов помогает быстрее ориентироваться в задачах и корректно интерпретировать требования, а также дороже продавать свои услуги.
«На мой взгляд, в 2026 году “голых” ИТ-навыков уже недостаточно. Больше ценится разработчик, который понимает смысл задач отрасли, потому что в современных крупных проектах дорого ошибаться и дорого переделывать», — отмечает Ильдар Садыков, главный эксперт UserGate uFactor.
Схожим мнением делится и Максим Милков, руководитель направления «Искусственный интеллект» «Софтлайн Решения» (ГК Softline): «Глубокое погружение в предметную область становится ощутимым преимуществом, но не в формате “второго высшего образования”, а на уровне понимания отраслевых процессов, ограничений и стандартов».
«Рынку нужны специалисты, которые понимают, как ИТ-решения встраиваются в конкретную индустрию, — добавляет эксперт. — Поэтому разработчик, например, со знанием финтех-регуляторики будет более востребован на рынке, чем абстрактно сильный инженер. От специалистов все больше требуется навык общения с бизнесом на одном языке».
«Универсальные разработчики никуда не исчезнут, но специалисты, которые разбираются в конкретных индустриях, будут стоить дороже. Разработчик, который понимает финтех, требования регуляторов или отраслевые стандарты, экономит бизнесу месяцы времени и кучу денег. Тут важно не уходить в крайности. Достаточно быть технарем с хорошим пониманием домена, а не полноценным юристом или экономистом».
Александр Чихачев, генеральный директор и руководитель разработки сервиса Pressfeed
При этом Сергей Щербаков, технический директор компании «Стахановец», уверен, что многим айтишникам не нужны глубокие отраслевые знания: «Большинству разработчиков (70–80% команды) достаточно общего понимания, знать ключевые термины и процессы, а также видеть, как их работа влияет на продукт и риски. Здесь зачастую достаточно гибкого ума и способности быстро учиться».
«Но для архитекторов, тимлидов и ведущих инженеров нужны глубокие, почти экспертные знания предметной области. Без этого невозможно создавать адекватные, безопасные и масштабируемые решения. Эти люди — мост между бизнесом и технологиями», — добавляет Сергей Щербаков.
Мария Куликова, HR Director, ИТ-интегратор DM Solutions, и вовсе считает, что для большинства продуктов достаточно понимать бизнес‑метрики, рабочие процессы и уметь переводить требования в технические решения. По ее мнению, глубокие доменные эксперты ценны, но чаще эффективнее как лиды по домену или консультанты.
Так или иначе, ценность разработчика сегодня определяется не только техническим мастерством, но и способностью осмысленно интегрировать его в конкретный бизнес-контекст. Ключевым становится не столько погружение вглубь одной отрасли, сколько гибкий подход, позволяющий быстро осваивать язык и логику домена, чтобы строить продукты, решающие реальные, а не абстрактные задачи.
«Помимо профессиональных навыков, которые оцениваются на собеседовании, важны навыки “4К”: коммуникация, коллаборация, критическое мышление и креативность. На собеседованиях смотрят, как кандидат умеет работать в команде. Приоритет отдается соискателю, с которым приятней работать».
Петр Козаченко, ведущий системный аналитик Selecty
Как прокачивать навыки уже сейчас: практика вместо абстрактных курсов
В 2026 году осваивать новые технологии придется сразу в работе. Курсы и книги остаются полезными, но все чаще дополняются практикой — участием в реальных проектах, pet-проектах и open-source. Такой подход позволяет быстрее понять, как новые инструменты работают в реальных условиях, а не только в учебных примерах.
О важности такого подхода говорит Игорь Никитин, основатель компании WMT AI и WMT Group: «Для того чтобы быстро прокачать навыки прямо сейчас, необходимо начинать с практики в реальных условиях. Внедряйте ИИ-инструменты в свои текущие задачи и проекты — это эффективнее любых курсов. Параллельно погружайтесь в архитектуру мультиагентных систем через GitHub и документацию платформ вроде OpenAI и Cloude».
Также эксперт рекомендует подключаться к профессиональным сообществам ИТ-специалистов, где через нетворкинг можно перенять практический опыт применения технологий. «Обязательно анализируйте кейсы реальных внедрений, особенно неудачные, чтобы учиться на чужих ошибках», — заключает Игорь Никитин.
«Я бы рекомендовал сместить фокус с традиционных курсов на работу с реальными системами. Прежде всего, это проектная практика: участие в индустриальных пилотах или open-source проектах с реальными пользователями, даже на стартовых ролях. Также важно подключаться не только к ИТ-сообществам, но и изучать профильную документацию целевых отраслей — стандарты, технические регламенты и т. д.».
Сергей Лебедев, генеральный директор «Ориент Системс»
Сергей Красноперов, директор по продукту HRlink, советует посещать конференции, такие как HighLoad, проходить курсы (например, karpov.courses), читать профильные книги. И, конечно, также работать над pet-проектами или участвовать в open-source проектах.
Виталий Богачев, руководитель «Академии «Мобиус», поделился опытом: «Самый быстрый путь — проходить учебные программы и параллельно осваивать знания на практике. Мы в своих программах по ИИ делаем именно так: берем рабочие задачи компании и проектируем обучение, где учим решать их с помощью ассистентов и агентов».
Из ресурсов эксперт рекомендует практические курсы по агентности и интеграциям, документацию и примеры по n8n / LangChain / LangGraph, разбор реальных кейсов внутри команды. «В 2026-м ценится не факт “прошел курс”, а способность встроить новые навыки в ежедневную практику», — резюмирует Виталий Богчаев.
Дмитрий Свалов, технический директор компании BSS, поделился, как можно начать обучение на практике: «Выберите одну интересную лично вам прикладную задачу и соберите с помощью IDE с ИИ-ассистентом “мини-продукт”, где закрыты все взрослые требования enterprise (контракты и типизация API, безопасность и роли, тесты и quality gates, CI/CD, наблюдаемость: логи/метрики/трейсы, развертывание как код). В качестве основного ресурса для получения знаний используйте ИИ с возможностью поиска в интернете».
«Если человек работает в специальности, которая становится менее востребованной, хороший путь — переобучение».
Анна Сенаторова, HR-директор Axiom JDK
Резюме
В 2026 году востребованность ИТ-специалистов все меньше будет определяться знанием отдельных языков или инструментов. На первый план выходят устойчивые технологические стеки, архитектурное мышление и способность работать с ИИ как с частью инженерного процесса. При этом рынок остается достаточно консервативным — ключевые технологии меняются постепенно, а ценность опыта и понимания контекста по-прежнему высока.
По данным экспертов, наиболее устойчивыми будут специалисты, которые совмещают технические навыки с пониманием архитектуры, предметной области и реальных ограничений бизнеса. Развитие таких навыков все чаще происходит не через формальное обучение, а через работу с живыми системами, экспериментами и внедрением новых подходов в текущие проекты. Именно эта комбинация становится основой для профессионального роста в ближайшие годы.