В этом году в вакансиях банков Уолл-стрит на 1 721% чаще стали упоминать координацию ИИ-агентов: банки переходят от чат-ботов к системам искусственного интеллекта, в которых агенты работают сообща. Согласно анализу Draup, число банковских вакансий, связанных с ИИ, достигло 139 819 — на 49% больше, чем в 2025 году. Среди учреждений, формирующих этот всплеск спроса на специалистов, — JPMorgan Chase, Citigroup и Capital One.
От чат-ботов к слаженной работе агентов
Координация агентов — это проектирование нескольких ИИ-агентов, которые вместе выполняют задачу. Вместо одного инструмента на каждом этапе банк может задействовать отдельных агентов для изучения исходных данных, анализа документа и проверки результата на соответствие нормативным требованиям. Навыки координации нужны, чтобы связать эти элементы в единую систему.
Рост в процентах впечатляет, но важно и абсолютное число: количество упоминаний увеличилось со 108 в 2025 году до 1 967 в этом году. Это говорит о переменах в запросах банков, стремящихся автоматизировать рутинные задачи и использовать ИИ в сложных операционных процессах, а не ограничиваться разговорными инструментами.
Найм специалистов для решения бизнес-задач
Раньше при найме сотрудников для работы с ИИ основной спрос приходился на инженеров и специалистов по данным, которые разрабатывают модели или адаптируют их к информации компании. Теперь нужны и специалисты, способные внедрять ИИ в конкретные бизнес-функции, в том числе в торговые подразделения, бэк-офис и управление персоналом.
Такие должности часто относят к инженерии с непосредственным внедрением решений в рабочие процессы: она сочетает технические навыки с глубоким знанием того, как устроена работа, которую предстоит изменить. Даже на первый взгляд простой процесс, например согласование отпусков сотрудников, может включать исключения и нестандартные случаи. Поэтому банкам нужны специалисты, которые понимают, где автоматизация эффективна, а где необходима проверка человеком.
Инструменты для создания ИИ-систем
Анализ Draup также показал рост спроса на навыки работы с фреймворками и методами создания ИИ-процессов. Упоминания LangGraph — фреймворка для многоэтапных процессов — выросли на 679%, а LlamaIndex, который связывает ИИ-приложения с данными, — на 291%.
Упоминания генерации с дополненной выборкой данных (RAG) выросли на 259%. Этот метод предоставляет ИИ-моделям информацию из баз данных компании. Такие навыки важны, поскольку банковские системы на основе агентов должны обращаться к релевантной внутренней информации и выполнять последовательность связанных действий, а не просто генерировать ответ в окне чата.
Управление и безопасность — часть спроса на специалистов
Более совершенные системы также ставят вопросы контроля и рисков. По данным Draup, в этом году упоминания ответственного использования ИИ в вакансиях выросли на 657%; количество упоминаний управления ИИ и риск-менеджмента увеличилось соответственно на 394% и 359%. Эти цифры указывают на спрос на специалистов, которые помогут банкам выстроить контроль за использованием ИИ-систем.
На навыки, связанные с управлением, пришлось более 16 000 упоминаний в данных — почти вдвое больше, чем примерно 8 400 упоминаний обучения, развёртывания и эксплуатации моделей. Среди проблем безопасности — вероятность того, что сторонние инструменты или подключения к внешним моделям создадут уязвимости. Поэтому при внедрении ИИ-агентов банкам приходится одновременно заботиться об эффективности операций и контроле.
Дефицит навыков и внутреннее обучение
Несмотря на то что такие должности могут оплачиваться выше, найти узкопрофильных специалистов по-прежнему сложно. По оценке Draup, медианная базовая зарплата менеджеров по генеративному ИИ составляет около $190,000. Эта цифра показывает, насколько ценятся такие знания, а нехватка кандидатов побуждает банки развивать навыки уже работающих сотрудников.
Крупные банки делают ставку на внутреннее переобучение, готовя разработчиков и сотрудников с нужным знанием бизнеса к работе с ИИ. Такой подход поможет объединить технические компетенции со знанием собственных процессов — эти составляющие необходимы, чтобы встроить агентов в реальные операции и определить, когда требуется вмешательство человека.
Главный вывод: Рост упоминаний координации ИИ-агентов на 1 721% показывает, что банки всё чаще ищут специалистов, способных координировать агентов, контролировать их работу и применять их в финансовых операциях.
Источники
- Gokhshtein — «Банки Уолл-стрит спешат нанимать специалистов по координации ИИ-агентов»
- cnbc.com — «ИИ меняет работу на Уолл-стрит, и спрос на один навык вырос на 1 721%»
- pymnts.com — «PYMNTS | Число банковских вакансий, связанных с ИИ, выросло на 49%: агенты приступают к работе»
- Superpower Daily — «По данным Draup, число банковских вакансий, связанных с ИИ, выросло на 49%; востребована координация агентов»
- briefs.co — «Крупные банки наращивают найм специалистов по ИИ: число новых должностей резко растёт»
