МОСКВА, 8 июл – РИА Новости. Дефицит ИТ-кадров в России нельзя решать лишь за счет привлечения иностранных специалистов - для большинства компаний это сложно и экономически нецелесообразно; надо также повышать качество образования, производительность труда и оптимизировать процессы в данной сфере, заявил РИА Новости основатель Академии ИТ-менеджмента IPWK Алексей Карпунин.
«
"Кадровый дефицит в ИТ долгое время считался аксиомой, но сегодня, на фоне замедления отрасли и замороженных инвестпроектов, ситуация изменилась: рынок заполнен "джуниорами", тогда как опытных инженеров и разработчиков все так же не хватает. Массовый приток новичков проблему не решил — бизнесу требуются квалифицированные DevOps-инженеры, эксперты по ИИ инфраструктуре. Решение должно быть системным", - сказал он.
Первый шаг, по его словам, это — качественное образование: среднее профессиональное, высшее образование и онлайн-курсы, обязательно встроенные в реальные проекты, лишь практика с заказчиками превращает студента в профессионала.
"Второй шаг — привлечение зарубежных специалистов. На словах это кажется логичным (Индия, Китай, Вьетнам, Иран, страны Африки), но на деле глобальная конкуренция, стирание зарплатных различий, языковой барьер и специфика отечественных финтех- и корпоративных систем делают такой наем оправданным только для крупных проектов с сотнями разработчиков и налаженной инфраструктурой сопровождения и адаптации. Для большинства компаний это экономически нецелесообразно и организационно сложно", - добавил собеседник агентства.
Третий шаг, считает Карпунин, это — оптимизация внутренних процессов. "Многие ИТ-проекты запускаются "потому что у конкурентов есть", не принося реальной пользы. Целевое сокращение неприоритетных задач высвобождает ресурсы. Практика показывает, что уменьшение ИТ-нагрузки на 30–50% при одновременном повышении эффективности обычно не влияет на операционную стабильность, зато резко снижает потребность в дополнительных кадрах, что дает быстрый и ощутимый эффект", - добавил эксперт.
"Четвертый шаг — повышение производительности труда: совершенствование DevOps-процессов и активное использование ИИ хотя бы для генерации простого кода и автоматизации тестирования. Это ускоряет выполнение задач и уменьшает нагрузку на команды", - заключил он.
