XRUST.ru » Новости » Нейросетевой апокалипсис для айтишников: xrust.ru о массовых увольнениях
Новости / Xrust

Нейросетевой апокалипсис для айтишников: xrust.ru о массовых увольнениях

6 мая 2025, 08:27 5 733 2 24

Новая реальность труда

С конца 2022-го крупнейшие техгиганты начали массовое «переключение на ИИ»: уволено уже 635 000 IT-специалистов. Девелоперы и системные администраторы оказались в жерновах нового технологического лабиринта, где нейросети шлифуют код без отпусков и больничных.

        635 000 уволенных с конца 2022-го

        ИИ работает круглосуточно без отпусков

        Снижение затрат и ускорение процессов

        Алгоритмы заменяют опыт и интуицию

Как выжить в эпоху ИИ

Чтобы не оказаться статистикой следующей волны сокращений, xrust.ru рекомендует, айтишникам важно:

    1.    Развивать навыки в машинном обучении и Data Science.

    2.    Осваивать смежные профессии: кибербезопасность, продакт-менеджмент.

    3.    Инвестировать в постоянное образование и личный бренд.

В условиях, где автоматизация оркеструет трудовой ландшафт, адаптивность становится главным активом.

Xrust: Нейросетевой апокалипсис для айтишников: xrust.ru о массовых увольнениях

нейросети, увольнения, IT-рынок, искусственный интеллект, xrust.ru, автоматизация, будущее работы, layoffs, технологии, труд

Поделится
24 2

Комментарии


  1. Айтишник
    Айтишник20 мая 2025 10:33
    Ответить
    2 1
    Нейросети действительно перекраивают нашу профессию...
  2. Да уж
    Да уж11 мая 2025 08:27
    Ответить
    1 1
    Спасибо за советы — пора развивать новые навыки!
Физики создали «периодическую таблицу» искусственного интеллекта
Искусственный интеллект сегодня повсеместно используется для объединения и интерпретации различных видов информации, включая текст, изображения, аудио и видео. Среди «заковык» – необходимость решить, какой алгоритм лучше всего подходит для конкретной задачи. Физики из Университета Эмори предложили более четкий и систематический подход, пишет xrust. В статье, опубликованной в журнале The Journal of Machine Learning Research, они описывают новую математическую модель, которая систематизирует методы искусственного интеллекта и направляет разработку алгоритмов для решения конкретных задач. «Мы обнаружили, что многие из самых успешных современных методов искусственного интеллекта сводятся к одной простой идее — сжимать различные типы данных ровно настолько, чтобы сохранить только те фрагменты, которые действительно позволяют предсказывать то, что вам нужно», — говорит Илья Неменман, профессор физики в Университете Эмори и старший автор исследования. «Это дает нам своего рода
1 722 2