ИИ и профессии в Беларуси: кто будет нужен в 2026

За последние пару лет на заводах и в стройке стало заметно одно: «не хватает рабочих рук» больше не звучит как просьба просто найти людей. Нанимателям нужны люди, которые умеют управлять сложными системами — от роботизированных линий до цифровых двойников, от датчиков вибрации на станке до систем планирования производства. И это напрямую перекликается с тем, что недавно озвучила министр труда и соцзащиты Наталия Павлюченко: в ближайшие 2–3 года Беларусь будет особенно нуждаться в наладчиках, электромеханиках, станочниках, а также в строительных специальностях, инженерах, IT-кадрах и специалистах по уходу.

Я бы сформулировал это проще: рынок труда перестраивается под искусственный интеллект и цифровизацию, а промышленность и производство — в первой тройке тех сфер, где это видно быстрее всего. В рамках нашей серии «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» разберём, какие профессии действительно растут в цене, какие навыки становятся «новой базой» и как компаниям подготовиться к 2026 году так, чтобы не проиграть в производительности и качестве.

Какие профессии растут из-за ИИ — и почему это не только про IT

Короткий ответ: ИИ повышает спрос на тех, кто умеет поддерживать, настраивать и улучшать производственные системы. Это не отменяет классические рабочие профессии — он меняет их содержание.

В эфире СТВ министр отдельно подчеркнула: наладчики, электромеханики и станочники — это уже не «сто процентов физический труд», а интеллектуальная работа и управление интеллектуальными системами, в том числе с использованием роботов. Это ровно то, что происходит, когда предприятие ставит:

• роботизированные участки (сварка, паллетизация, сборка);
• системы машинного зрения для контроля качества;
• предиктивное обслуживание (датчики + аналитика для прогнозирования поломок);
• автоматизированное планирование и диспетчеризацию.

Миф, который мешает нанимателям: «ИИ заменит всех»

Большинство компаний ошибаются в одном: они ждут, что автоматизация «уберёт людей». На практике она перераспределяет нагрузку.

ИИ и роботизация обычно:

1. снижают долю монотонных операций;
2. повышают требования к настройке, диагностике и безопасности;
3. создают потребность в «сшивке» производства и IT.

Именно поэтому востребованы будут не только разработчики, но и те, кто может работать «на стыке»: инженер + данные, электрик + PLC/SCADA, технолог + аналитика качества.

Технические и рабочие специальности: они становятся «цифровыми»

Короткий ответ: рабочие профессии не исчезают — они становятся цифровыми и более квалифицированными.

Если говорить про производство в Беларуси, то наиболее быстро растёт ценность специалистов, которые:

• понимают механику и электрику оборудования;
• умеют читать данные датчиков и журналов событий;
• могут работать с частотными преобразователями, сервоприводами, промышленными сетями;
• не боятся интерфейсов HMI и логики управления.

Кто конкретно будет нужен (по сигналам рынка и логике ИИ-проектов)

Опираясь на тезисы министра и типовые проекты цифровизации, вот «костяк» профессий для ближайших лет:

• Наладчики и операторы автоматизированных линий (включая роботизированные участки).
• Электромеханики/электромонтажники с опытом диагностики и настройки приводов, датчиков, шкафов управления.
• Станочники (ЧПУ), которые работают не только «по программе», но и понимают причины брака, биения, перегрева, износа инструмента.
• Инженеры КИПиА и специалисты по измерениям (потому что без качественных данных ИИ не работает).

Сильный практический маркер: предприятие может купить робота за месяцы, но будет «доводить» участок годами, если нет людей, которые умеют его настраивать и сопровождать.

Какие навыки стоит учить уже в январе 2026

Если вы руководитель производства или HR, полезно мыслить списком навыков, а не названий должностей. Минимальный набор для «цифрового рабочего места»:

1. Основы промышленной автоматизации: PLC/SCADA на уровне понимания архитектуры и логики.
2. Машинное зрение и качество: как камеры «видят» дефекты, почему важны освещение и эталоны.
3. Работа с данными: хотя бы Excel/BI-дашборды, понимание KPI (OEE, scrap rate, downtime).
4. Культура безопасности: роботы и автоматизация повышают требования к охране труда и процедурам.

Инженерное образование: без него ИИ в промышленности упирается в потолок

Короткий ответ: инженеры нужны, потому что именно они превращают ИИ из «пилота» в устойчивый процесс.

Министр отдельно отметила рост запроса на инженерные специальности. И это закономерно: ИИ-проекты в промышленности почти всегда требуют инженерного мышления — причинно-следственных связей, понимания допусков, материалов, режимов обработки, технологических цепочек.

Почему «инженер + ИИ» выигрывает у «чистого IT»

В производстве недостаточно построить модель. Нужно:

• выбрать правильные признаки (например, вибрация, температура, ток двигателя);
• связать прогноз с ремонтом и планированием;
• учитывать реальные ограничения цеха (сменность, запасы, простои, безопасность).

Инженер, который понимает данные, часто быстрее доводит результат до экономического эффекта, чем команда, которая смотрит на задачу только как на код.

Новые роли, которые уже появляются на предприятиях

В Беларуси и в регионе в целом растёт спрос на гибридные роли:

• инженер по данным в производстве (manufacturing data engineer);
• инженер по надежности с аналитикой (reliability + predictive maintenance);
• технолог по качеству с машинным зрением;
• инженер цифровых двойников (моделирование линии/участка для оптимизации).

Названия могут отличаться, но суть одна: инженерные знания + цифровые инструменты.

IT для всех отраслей: промышленность становится «софтверной»

Короткий ответ: IT-специалисты будут востребованы не только в компаниях-разработчиках, а прямо внутри заводов, холдингов и строительных организаций.

Министр уточнила: рост нужен не только в программировании и кибербезопасности, но и в IT-направлении всех отраслей, которые идут через цифровизацию — включая промышленность и здравоохранение.

Для производственных компаний это означает практичные задачи:

• интеграция оборудования в единую систему (MES/ERP/SCADA);
• хранение и качество данных (историзация, датчики, журналы);
• кибербезопасность промышленной сети;
• внедрение аналитики качества и планирования.

Что реально работает в промышленном ИИ (а что обычно проваливается)

Я видел, как проекты «срываются» из-за ожидания магии. Есть понятный рецепт, который повышает шанс успеха:

• Начните с задачи, где эффект измерим: брак, простои, энергопотребление, скорость переналадки.
• Соберите данные до модели: часто 60% проекта — это датчики, доступы и стандартизация.
• Назначьте владельца процесса: не «ИТ отвечает», а конкретный руководитель участка/службы.
• Планируйте обучение персонала: ИИ без людей — это презентация, а не система.

Стройка и инфраструктура: почему «электромонтажник» становится технологичной профессией

Короткий ответ: рост инфраструктурных проектов усиливает спрос на строительные специальности, но и там работа становится цифровой.

Министр выделила инфраструктурную составляющую: строительные профессии, электромонтажники, сварщики. Причина очевидна: развивается индустрия, развиваются объекты, растёт объём модернизаций.

Но важнее другое: стройка тоже «умнеет». На объектах всё чаще встречаются:

• системы диспетчеризации инженерных сетей;
• автоматизация вентиляции/тепла/энергоучёта;
• цифровые модели объектов и техобслуживание по данным.

Поэтому электромонтажник и инженер-энергетик, которые понимают автоматику и способны работать с цифровыми схемами и наладкой, становятся заметно более востребованными.

Демография и уход: парадоксально, но это тоже часть «экономики ИИ»

Короткий ответ: старение населения повышает спрос на медицину и соцуслуги, а ИИ там добавляет инструменты, а не заменяет человека.

Министр отметила важность направления «демография, уход»: специалисты в здравоохранении, социальных услугах, гериатрической помощи будут востребованы.

Для промышленности это тоже имеет значение: предприятия сталкиваются с кадровыми перекосами по возрасту, и удержание сотрудников зависит не только от зарплаты, но и от программ поддержки здоровья, условий труда, адаптации рабочих мест.

ИИ здесь работает «в фоне»:

• планирование нагрузок и смен;
• мониторинг условий труда;
• телемедицина и предварительная диагностика;
• автоматизация документооборота.

Честная позиция: чем больше ИИ в процессах, тем больше ценится человеческий сервис там, где он нужен.

Что делать компаниям Беларуси: план на 90 дней для кадров и ИИ

Короткий ответ: не надо начинать с дорогих платформ — начните с карты процессов, дефицита навыков и пилота на одном участке.

Если ваша цель — подготовить производство к 2026 году, вот рабочий 90-дневный план.

Шаг 1. Составьте «матрицу навыков» по критическим участкам

Не ограничивайтесь должностями. Зафиксируйте, какие навыки нужны для стабильности:

• диагностика и ремонт;
• настройка ЧПУ/роботов;
• работа с качеством и измерениями;
• работа с данными и сменными отчётами.

Шаг 2. Выберите один ИИ-кейс с понятной экономикой

Подходящие стартовые кейсы:

• предиктивное обслуживание для узкого парка оборудования;
• контроль качества по камерам на одной операции;
• прогноз брака по технологическим параметрам;
• оптимизация энергопотребления на конкретной линии.

Шаг 3. Запустите переквалификацию «короткими циклами»

Лучше 6–8 недель практики для 10 человек на одном участке, чем годовой курс «для всех». Работает то, что сразу применяется.

Шаг 4. Закрепите результат процедурой

ИИ-система считается внедрённой только тогда, когда есть:

• регламент действий при сигнале модели;
• ответственные за решения;
• метрика эффекта (например, снижение простоев на X часов в месяц).

Куда это ведёт: рынок труда 2026 будет про «управление системами»

Позиция министра про спрос на наладчиков, электромехаников, инженеров и IT-специалистов звучит очень прагматично: экономика платит за тех, кто держит на ходу сложную инфраструктуру и делает её эффективнее. А ИИ в производстве — это именно про эффективность, качество и предсказуемость.

Если вы строите кадровую стратегию на 2026 год, ставка на «чистые профессии» уже слабая. Ставка на связки навыков — сильная: станочник + данные, электромонтажник + автоматика, инженер + аналитика, технолог + машинное зрение.

Если хотите, мы можем вместе разобрать вашу ситуацию: какие процессы в производстве дают быстрый эффект от ИИ, какие роли нужно дорастить внутри, а какие разумнее закрывать партнёрством. Какой участок у вас сейчас самый «дорогой» по простоям или браку — и что мешает его стабилизировать?