AI-Accelerated Engineers VS AI Governance Engineers (новые типы специалистов в 2026 году)

Раньше в резюме строчка Уверенный пользователь MS Office (Word, Excel) была обязательна, так же как стрессоустойчивость, коммуникабельность, работа в команде.

Думаю, теперь обязательной строкой станет:

«Уверенный пользователь AI. Problem decomposition, structured prompting, critical evaluation of AI outputs, code and workflow automation.»

Я уже вижу, насколько отличается скорость разработки у инженеров, которые активно используют ИИ и у тех кто не используют ИИ вообще или используют его неэффективно

И в будущем это еще сильнее будет бросаться в глаза

При этом, по моему ощущению, командам нужны два типа инженеров.

1. AI-Accelerated Engineers (delivery focused)

Характеристика

• Активно используют ИИ в ежедневной работе.

• Быстро деливерят фичи, фиксы, импрувы.

• Используют ИИ для:

  • генерации кода

  • рефакторинга

  • тестов

  • документации

  • быстрой проверки гипотез

Сильные стороны

• Скорость.

• Широкий контекст.

• Высокий throughput.

Риски

• Поверхностные решения.

• Слепое доверие ИИ.

• Рост технического долга, если нет контроля.

2. AI Governance Engineers (quality and safety focused)

Роль
Инженеры, которые создают рамки, в которых ИИ можно безопасно и эффективно использовать.

Guardrails и инструкции

• Стандарты использования ИИ в команде.

• Что можно и нельзя:

  • какие данные можно скармливать ИИ

  • какие задачи допустимы

  • где обязателен human review

• Шаблоны промптов для типовых задач.

Quality control

• Определяют, где ИИ допустим, а где нет.

• Вводят mandatory checks:

  • code review без ИИ

  • тесты

  • архитектурные ревью

• Обнаруживают деградацию качества.

Архитектура и системное мышление ^[1]

• Следят за целостностью архитектуры.

• Решают, где ИИ ускоряет, а где ломает абстракции.

• Разделяют «быстро» и «правильно».

Безопасность и комплаенс

• Работа с PII, GDPR, SOC2.

• Политики хранения данных.

• Red-teaming промптов и сценариев.

Обучение ^[2] команды

• Документация best practices.

• Онбординг новых инженеров.

• Разбор инцидентов, связанных с ИИ.

Ключевые навыки

• Сильное системное мышление.

• Архитектура и дизайн.

• Критическое мышление.

• Risk assessment.

• Понимание ML/LLM на концептуальном уровне (не обязательно быть ML-инженером).

Дополнительно

• Документация и стандарты.

• Коммуникация.

• Способность говорить «нет» скорости ради устойчивости.

AI Governance Engineers будут отвечать за устойчивость системы и долгосрочное качество (условно чтобы AI-Accelerated инженеры не могли ничего сломать своей скоростью).

Если проводить параллели со старыми терминами:

 • первые это условные x10 инженеры, которые могут и в backend, и во frontend, и в mobile

 • вторые это смесь QA, DevOps и архитектурного мышления

Думаю так будут выглядеть сильные команды в будущем с балансом быстрые AI-accelerated специалисты + специалисты, которые держат систему в рамках.

Это могут быть не только программисты/инженеры, а в целом, все поделятся на два типа, дата инженеры, дизайнеры, продукт/проджект и другие менеджеры одни будут AI-Accelerated, а другие создавать рамки, sdk, правила, архитектуру, инструкции как AI-Governance. Больше про испанию и айти в моем тг канале ^[3].