Топ 11 трендов, которые нужны айтишнику в 2025 году

Только вы выучили очередной стэк, как появляются новые фреймворки, инструменты и подходы. IT — одно из немногих направлений, где кризисы могут приходить и уходить, а спрос на классных специалистов остается стабильно высоким. Но есть нюанс: востребованы далеко не все. Компании ищут тех, кто не только разбирается в современных инструментах, но и готов к изменениям практически в режиме реального времени.

Все чаще мы сталкиваемся с автоматизацией процессов, анализом огромных массивов данных и вопросами кибербезопасности. Именно эти потребности бизнеса превращаются в тренды: если не хватает специалистов по защите данных или нет экспертов, способных перенести инфраструктуру в облако, значит спрос на них будет только расти.

Следить за трендами — не просто «быть в курсе». Это умение смотреть в будущее, вовремя прокачивать навыки и браться за новые проекты. В этой статье мы собрали для вас 11 ключевых трендов на 2025 год — рассмотрим их подробнее, а помогут в этом — Сергей Меньшов, ведущий специалист по Computer Vision (Nexign.com), ментор Solvery, и Антон Ширшаков, Product owner (Райффайзенбанк), ментор Solvery. Планируете новое обучение или повышение квалификации? Обязательно учтите их в своем списке приоритетов.

Сергей Меньшов

Ведущий специалист по Computer Vision — Nexign.com, ментор Solvery

Антон Ширшаков

Product owner — Райффайзенбанк, ментор Solvery

Глобальные тренды и направления

Взрывной рост данных и их обработка

К 2025 году объем данных, которые мы будем генерировать, обещает безумные масштабы. По прогнозам, в интернете окажется более 75 миллиардов IoT-устройств — от умных лампочек до гигантских конвейеров. Все они генерируют непрерывный поток информации, который нужно где-то хранить, как-то обрабатывать и, главное, использовать в деле.

Современные компании все активнее переходят на data-driven подход. От отдела маркетинга до службы логистики и даже здравоохранения — все хотят принимать решения на основе реальных данных. А раз данных становится все больше, то и спрос на специалистов, которые умеют их структурировать, анализировать и превращать в ценную информацию, тоже растет.

Что нужно изучать?

• Основы аналитики данных: учитесь собирать, чистить и обрабатывать информацию. Тут пригодятся базовые знания SQL и Python с библиотеками для анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-learn);
• Инструменты больших данных: если работаете с гигантскими объемами (терабайтами и выше), обратите внимание на Apache Spark, Hadoop или облачные аналоги вроде Google BigQuery;
• Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Cassandra — классические SQL и NoSQL решения, без которых не обойтись;
• Визуализация: научитесь красиво показывать результаты анализа с помощью Tableau, Power BI, Matplotlib или Seaborn;
• Обработка потоковых данных: разберитесь с Kafka и облачными платформами для real-time обработки и интеграции данных.

Важно понимать, что сами по себе Python и SQL — это только инструменты, а не готовое решение. Начните с понимания принципов аналитики данных, научитесь строить гипотезы, проверять их и интерпретировать результаты.

Автоматизация и ИИ

ИИ меняет все подряд: от производства автомобилей до обслуживания клиентов в чат-ботах. По прогнозам, к 2025 году объем рынка искусственного интеллекта вырастет до 190 миллиардов долларов, и это еще не предел.

Почему компании ценят ИИ и автоматизацию? Потому что так можно сокращать издержки и повышать эффективность. Системы машинного обучения выявляют мошеннические операции в банках, предсказывают спрос в ритейле и помогают роботам на заводах следить за качеством продукции.

На что обратить внимание:

• Алгоритмы машинного обучения: от простой линейной регрессии до деревьев решений и многослойных нейронных сетей;
• Инструменты для ML: TensorFlow, PyTorch и Keras — библиотеки, которые помогут вам быстро создавать и обучать модели;
• Работа с данными: научитесь подготавливать данные, выделять ключевые признаки (feature engineering), понимать, где и как применить тот или иной алгоритм;
• Глубокое обучение: компануйте компьютерное зрение (OpenCV) и обработку естественного языка (NLTK, Hugging Face). Если сумеете научить бота не только распознавать котиков, но и понимать человеческую речь, перед вами откроются большие возможности;
• MLOps: в реальной жизни мало просто натренировать модель — ее нужно интегрировать в рабочие системы, следить за качеством и периодически «дообучать».

Если вы хотите прокачаться в самой востребованной области будущего, то хорошо освоить ИИ — верный путь. Вы поймете, как с помощью умных алгоритмов можно смотреть на привычные задачи под совершенно новым углом и находить нестандартные решения.

Топовые технологии и навыки в 2025 году

AI и ML продолжают оставаться главными драйверами технологического прогресса: они решают реальные бизнес-задачи, оптимизируют процессы и открывают новые возможности для компаний. Если вы хотите войти в одну из самых быстрорастущих областей, придется освоить базовые инструменты и подходы к искусственному интеллекту — но с учетом последних тенденций.

Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML)

Язык программирования Python

Python по-прежнему остается «королем» в сфере AI/ML благодаря обширной экосистеме библиотек. Однако не забывайте: сам по себе Python — это всего лишь инструмент. Начните с понимания основ аналитики данных: учитесь очищать, обрабатывать и интерпретировать информацию, а уже потом погружайтесь в специфику.

• Библиотеки для анализа и визуализации: NumPy, Pandas, Matplotlib и Seaborn.

TensorFlow и PyTorch

Две ведущие библиотеки от мировых гигантов: TensorFlow (Google) и PyTorch (Meta)*.

*Компания Meta признана экстремистской на территории РФ

Проблема в том, что это две конкурирующие экосистемы: одну развивает Google, вторую — Meta*, причем PyTorch сейчас все чаще упоминается как более современный тренд. Новичкам нет смысла учить обе библиотеки сразу: лучше ориентироваться на требования рынка и осваивать ту, которая востребована в компании или отрасли, где планируете работать.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Чтобы понимать, как «мыслит» нейросеть и что происходит внутри, важно изучить несколько типов архитектур:

Изучите архитектуры нейронных сетей: сверточные (CNN), рекуррентные (RNN), а также трансформеры (GPT и BERT) — это поможет вам лучше понимать устройство и работу нейросетей.

• CNN — основа компьютерного зрения;
• RNN — для последовательных данных, например текстов;
• Трансформеры (GPT, BERT) — ключ к современным решениям в области NLP и сложных последовательностей.

Компьютерное зрение и обработка естественного языка

Для задач компьютерного зрения используйте OpenCV (например, для обработки изображений, распознавания объектов и видеоанализа). Для обработки естественного языка изучите библиотеку Hugging Face Transformers, которая предоставляет готовые модели для задач классификации текстов, создания чат-ботов, анализа документов и генерации текста.

• OpenCV: универсальный инструмент для анализа изображений и видео;
• Hugging Face Transformers: готовые модели для текстового анализа, чат-ботов, документов и генерации речи.

Сейчас активно развивается технология OpenVINO от Интела. Она позволяет запускать нейросети на процессоре с высоким FPS — например, стандартная YOLOv8 выдает 200 кадров в секунду. Также современные LLM могут запускаться на CPU в реальном времени.

Сергей МеньшовВедущий специалист по Computer Vision — Nexign.com, ментор Solvery

Умение «доставлять» модели до реальных пользователей и следить за ними в продакшене — ключевая часть AI/ML. Инструменты, которые пригодятся:

• Docker и Kubernetes — для контейнеризации и оркестрации;
• MLflow — для отслеживания экспериментов, версионирования моделей и их деплоя.

Полезный совет: не пытайтесь выучить все сразу. Ориентируйтесь на потребности вашего рынка и карьерные планы. Если больше ценят PyTorch — имеет смысл прокачаться именно в нем. Если нужен стабильный продакшен — TensorFlow тоже отличный вариант. И, конечно, без понимания основ аналитики, принципов ML и способов работы с данными любой фреймворк будет лишь «пустой оболочкой».

Кибербезопасность

По данным исследования Cybersecurity Ventures, к 2025 году глобальный ущерб от киберпреступлений может превысить 10,5 триллиона долларов в год. С каждым днем все больше систем уходит в «облако», а искусственный интеллект внедряется в новые сферы бизнеса.

Вот лишь несколько примеров того, что в реальности может случиться в любой компании:

• Взломы и кибершпионаж. Если раньше хакеров интересовало лишь «сломать сайт ради веселья», теперь в игре высокие ставки. Цель — выкрасть важные данные или шпионить за конкурентами;
• Ransomware. Компьютерный вирус блокирует доступ к данным и требует выкуп. Эта проблема уже «прославилась» массовыми отключениями целых компаний и даже госучреждений;
• Фишинг и социальная инженерия. Мошенники не просто атакуют систему, а «атакуют» людей. В ход идут поддельные сайты, письма-ловушки, звонки от «коллег из ИТ-отдела» — все, чтобы выпытать пароли и доступы;
• IoT-уязвимости. От кофеварки до промышленных роботизированных рук — любая «умная» техника, не защищенная как следует, может превратиться в точку входа для злоумышленников.

Рост автоматизации и переход на искусственный интеллект увеличивают спрос на специалистов по безопасности. Одна уязвимость — и компанию может трясти не хуже, чем от землетрясения. Неудивительно, что руководители выделяют внушительные бюджеты, чтобы обезопасить инфраструктуру и «минимизировать потери», когда что-то все же идет не по плану.

Что здесь пригодится:

1. Этичное хакерство (Penetration Testing). Научитесь мыслить, как злоумышленник, но действовать с благими намерениями. Используйте инструменты вроде Kali Linux, Metasploit, Burp Suite и Nmap. Свою квалификацию можно подтвердить сертификатом Certified Ethical Hacker (CEH).
2. Криптография. Шифрование — надежный замок на дверях ваших данных. Разберитесь в алгоритмах AES, RSA, SHA и научитесь применять OpenSSL, PGP и системы управления ключами (Key Management Systems).
3. Администрирование сетей. Без продвинутого понимания протоколов, брандмауэров, VPN и систем обнаружения вторжений (IDS/IPS) трудно защитить корпоративную сеть. Полезные инструменты: Wireshark для анализа трафика, Snort и Splunk для мониторинга и детектирования угроз.
4. Управление информационной безопасностью (SIEM). Любые данные о безопасности должны сходиться в одном месте, где их можно проанализировать в реальном времени. Популярные решения — Splunk, IBM QRadar и ArcSight.
5. Реагирование на инциденты (Incident Response). Даже если вы подготовились на все сто, инциденты все равно происходят. Важно не только «тушить пожар», но и следить, как быстро вы сможете восстановить системы. 
6. Регулирование и соответствие (Compliance). Мир кибербезопасности тесно связан с законами и стандартами. ISO 27001, GDPR, HIPAA, PCI DSS — каждый из этих регламентов формирует собственную реальность: где-то нужны более жесткие меры защиты, где-то приоритетны сохранность и конфиденциальность медицинских данных.

Совет: Больше технических деталей: чем лучше вы понимаете внутреннюю «начинку» систем и протоколов, тем тоньше будете настраивать защиту. И да, не забывайте про «человеческий фактор»: иногда самое слабое звено в инфраструктуре — это доверчивый сотрудник, который пересылает пароли в письме.

Облачные вычисления и архитектура (Cloud Computing & Architecture)

По данным Gartner, к 2025 году 95% новых цифровых рабочих нагрузок будут развернуты в «облаках». Каждый день бизнес переезжает в облачные решения, а вместе с ним — все сервисы, приложения и данные. Если раньше ИТ-инфраструктура была жестко привязана к выделенным серверам, то теперь у компаний все больше возможностей для гибкого масштабирования и оптимизации расходов.

С одной стороны, компаниям нужны люди, которые знают, как настроить облака, с другой, без понимания архитектуры и умения автоматизировать процессы вас вряд ли пустят к крупному облачному проекту.

Инструменты автоматизации:

• Terraform. Позволяет описывать и управлять инфраструктурой как кодом (IaC). Все ресурсы — от виртуальных машин до сетей — создаются и конфигурируются декларативно.
• Ansible. Автоматизирует задачи по развертыванию приложений и управлению конфигурацией.
• Docker и Kubernetes. Docker: контейнеризация для изоляции и стандартизации окружения. Kubernetes: оркестрация контейнеров, гибкое масштабирование и управление кластером.

Проектирование архитектуры

В фокусе — умение создавать масштабируемые и отказоустойчивые решения для веб-приложений, хранилищ данных и ML-сервисов. При проектировании полезно ориентироваться на модель «5 Pillars» публичного облака:

1. Надежность (Reliability). Способность системы быстро восстанавливаться и продолжать работу без сбоев;
2. Безопасность (Security). Защищенность данных и инфраструктуры, соответствие стандартам и требованиям;
3. Экономическая эффективность (Cost Optimization). Выбор сервисов и ресурсов, позволяющий оптимизировать затраты;
4. Операционная эффективность (Operational Excellence). Набор процессов, облегчающих развертывание и поддержку;
5. Производительность (Performance Efficiency). Гибкость и скорость обработки запросов даже при возросшей нагрузке.

Специалисты по облаку все чаще совмещают обязанности архитекторов, инженеров и системных администраторов. Такой универсальный подход помогает компаниям гибко адаптироваться к изменениям, а самим инженерам — оставаться востребованными.

Full-Stack разработка

В 2025 году от Full-Stack разработчиков ожидается еще более широкий спектр навыков. Разработчик должен уверенно ориентироваться во всем: от интеграции с блокчейн-платформами до развертывания микросервисной архитектуры.

Использование новых технологий

• Web 3.0. Все больше проектов начинают использовать блокчейн и децентрализованные приложения (DApps);
• Микрофронтенды. Позволяют разбивать фронтенд на независимые модули, повышая масштабируемость и ускоряя разработку.

Frontend

• JavaScript. По-прежнему основной язык для создания интерактивных интерфейсов;
• React.js, Angular, Vue.js. Фреймворки для высокопроизводительных SPA-приложений;
• Tailwind CSS, SASS. Технологии для быстрой стилизации интерфейсов.

Backend

• Node.js. Дает возможность писать высокопроизводительный серверный код на JavaScript;
• Express.js и NestJS. Фреймворки для создания RESTful API и микросервисной логики;
• Django, Flask. Популярные Python-фреймворки для более сложных и нагруженных приложений.

Базы данных и работа с данными

• SQL и NoSQL. PostgreSQL, MongoDB — выбор зависит от типа данных и требований к производительности;
• GraphQL. Гибкий подход к созданию API: клиенты сами запрашивают нужные поля, избегая избыточных данных;
• Redis. Кэширование и быстрое хранение данных в памяти.

Инфраструктура

• Docker и Kubernetes. Развертывание и управление контейнерами для упрощения CI/CD процессов.
• CI/CD (Jenkins, GitHub Actions). Автоматизация тестирования и доставки кода в продакшн.

DevOps

В 2025 году DevOps продолжает расширять инструментарий, интегрируясь с новыми технологиями и методологиями. Основные изменения касаются автоматизации, информационной безопасности, анализа данных и мультиоблачных архитектур.

Интеграция DevOps с AI/ML

• AIOps (AI for Operations). Использование алгоритмов для выявления аномалий в логах и оптимизации систем;
• Автоматическое тестирование. Интеграция AI-моделей для прогнозирования производительности и поиска багов еще до релиза.

DevSecOps

• Инструменты безопасной инфраструктуры. Например, Snyk для анализа уязвимостей в коде, Aqua Security для защиты контейнеров;
• Шифрование и безопасность данных. Автоматизация процессов шифрования и защиты API.

Облачная инфраструктура и мультиоблака

• Управление мультиоблаками (HashiCorp Consul, Anthos, AWS Outposts). Гибкие решения, позволяющие переключаться между разными провайдерами;
• Автоматическое масштабирование. Проекты, способные адаптироваться к любой нагрузке без простоев.

Расширенная автоматизация инфраструктуры

• GitOps. Управление инфраструктурой как кодом (IaC) с помощью Git-репозиториев;
• Pulumi. Использование языков программирования (Python, TypeScript) для описания облачных ресурсов;
• Подходы к контейнерам (Podman). Альтернативы Docker становятся все популярнее.

Серверлесс-архитектура и Edge Computing

• FaaS (Functions as a Service). Глубокое понимание AWS Lambda, Azure Functions и других серверлесс-сервисов;
• Edge Kubernetes. Управление микросервисами на периферии (IoT-устройства, распределенные узлы), где важны низкие задержки и локальная обработка данных.

Работа с блокчейн

Блокчейн используется для записи и управления данными в децентрализованных системах. Дальше он выйдет далеко за пределы криптовалют и станет элементом в управлении цепочками поставок, здравоохранении и безопасных транзакций данных. Это позволит компаниям отслеживать пути продуктов, обеспечивать прозрачность и блокировать мошенничество.

Что изучить:

• Solidity — язык программирования для разработки смарт-контрактов на платформе Ethereum;
• Работа с Ethereum — умение разрабатывать децентрализованные приложения (dApps) и интегрировать их с блокчейном;
• Основы криптографии — понимание цифровых подписей, хеш-функций и методов шифрования для обеспечения безопасности данных;
• Распределенные вычисления — разработка систем, которые работают без единой точки отказа;
• Управление узлами и блоками — синхронизация и взаимодействие участников сети.

Продвинутое управление продуктом

К 2025 году роль менеджера по продукту становится еще более многоуровневой. Если раньше компании только «примерялись» к Agile и Double Diamond (discovery/delivery), то сегодня это уже стало привычной базой. Об этом говорит и практический опыт.

На самом деле большинство компаний уже освоили и внедрили Agile-практики, настроили double diamond циклы. Поэтому вряд ли это будет новым вызовом. Сейчас гораздо важнее инвестировать в непрерывное обучение и формирование насмотренности, чтобы быть готовыми к изменениям и новым вызовам в управлении продуктами.

Антон ШиршаковProduct Owner в Райффайзенбанка, ментор Solvery

В итоге «продвинутое управление продуктом» в 2025 году предполагает не просто координацию спринтов, а умение быстро адаптироваться к изменчивому рынку, глубоко понимать пользователей и выстраивать культуру развития команды.

Новые акценты в управлении продуктом

1. Непрерывное обучение и формирование насмотренности. Постоянное повышение экспертизы, изучение кейсов и трендов в смежных областях, участие в конференциях и митапах. Чем богаче «насмотренность», тем быстрее продакт реагирует на перемены в среде.
2. Customer-centric подход. Уделяйте особое внимание методам глубинного понимания пользователей: карты пользовательских путей (CJM), фреймворк Jobs to Be Done (JTBD). Чем лучше вы знаете боли и цели аудитории, тем точнее сможете выстраивать приоритеты в разработке.
3. Петли обратной связи и эмпирический рост команды. Регулярные ретроспективы, обзоры спринтов, 1-на-1 встречи и «3 амиго» (участие QA, девелопера и продакта в обсуждении задачи) — это инструменты, которые помогают команде совершенствоваться. Четкая обратная связь ускоряет процессы и повышает качество продукта.
4. Техники декомпозиции задач. Работа с user story mapping, SPIDR, INVEST. Это особенно актуально в крупных проектах, где требуется грамотно дробить эпики на управляемые части, планировать сроки и ресурс.
5. Лидерство и координация. Менеджер по продукту остается ключевым связующим звеном между разработкой, дизайнерами, аналитиками и стейкхолдерами. Важны умения мотивировать, направлять, решать конфликты и контролировать прогресс.
6. Работа с данными. Способность быстро считывать метрики (активность пользователей, конверсия, доход), грамотно интерпретировать их и предлагать улучшения — обязательный навык. Чем надежнее аналитика, тем точнее планируется развитие продукта.
7. Инструменты и процессы. Jira, Confluence, Trello — стандарт для координации распределенных команд и ведения бэклога. Важно осваивать сервисы для user testing и быстрых прототипов, а также инструменты A/B-тестирования, чтобы на практике проверять гипотезы и корректировать продукт.

В итоге «продвинутый менеджмент продукта» в 2025 году — умение сочетать классические навыки (Agile, лидерство, планирование) с более тонкими инструментами изучения пользователей, непрерывной оптимизации процессов и развитием команды.

Работа с AR/VR технологиями

В 2025 году AR (augmented reality) и VR (virtual reality) технологии продолжат динамично развиваться и находить применение в образовании, здравоохранении, маркетинге и игровой индустрии. Дополненная реальность накладывает цифровые элементы поверх реального мира, а виртуальная полностью погружает пользователя в компьютерно-сгенерированное пространство. Специалисты, разбирающиеся в этих областях, смогут разрабатывать инновационные продукты и сервисы, взаимодействующие с реальным миром на новом уровне.

База для работы

Платформы разработки:

• Unity. Универсальный движок с широким сообществом и множеством плагинов. Основной язык программирования — C#;

• Unreal Engine. Подходит для проектов с фотореалистичной графикой и высоким уровнем детализации. Использует C++.

Основы 3D-моделирования:

• Blender. Бесплатное и многофункциональное решение для создания 3D-объектов и анимации;

• Maya. Используется в игровой и киноиндустрии из-за расширенных инструментов для моделирования и анимации.

Работа с устройствами и сенсорами:

• VR-гарнитуры: Oculus Quest, HTC Vive, PlayStation VR;

• Сенсоры: камеры глубины (Microsoft Kinect), LiDAR и аналогичные решения, позволяющие отслеживать движения и получать объемные данные о пространстве.

Программирование для AR/VR:

• C# (Unity) и C++ (Unreal Engine). Основы языка и знакомство с игровыми движками;

• Создание интерактивных сценариев, пользовательских интерфейсов и логики взаимодействия объектов в виртуальной среде.

Инструменты для AR-разработки:

• ARKit (iOS) и ARCore (Android). Позволяют интегрировать AR-возможности в мобильные приложения, используя камеры и датчики смартфонов.

2025 год станет временем быстрых перемен в IT, и главные тренды будут сосредоточены вокруг искусственного интеллекта, облачных технологий, кибербезопасности, аналитики данных и блокчейна. Не забывайте про практику: участвуйте в проектах, создавайте что-то свое и постоянно учитесь новому. А еще важно развивать мягкие навыки — умение общаться, работать в команде и быстро адаптироваться к изменениям помогут выжить внутри конкуренции.