AI Builder вече е 27% от технологичното търсене, входът се стеснява

На 30 септември 2026 г. Draup публикува Macro Labor Market Trends, анализ на обяви от компании във Fortune 500: групата AI Builder вече представлява 27% от технологичното търсене, повече от два пъти спрямо 2021 г. В същата извадка пътят към начална позиция се измества към стажове и договорна работа. Това е промяна в дела на видовете обяви, която сама по себе си не показва колко души са получили постоянна работа.

Стажовете и договорните позиции са нараснали от 13% през 2020 г. до 27% през 2026 г. сред обявите за хора в началото на кариерата, а средната продължителност на стажа е от 3,6 на 9,7 месеца, посочва Open Data Science. За кандидатите това очертава по-дълъг период, в който трябва да натрупат опит и да покажат резултат, преди да стигнат до постоянна позиция. Изводът е за големи корпоративни работодатели в глобална извадка; той не измерва българските технологични обяви.

Какво означава AI Builder в обявите

AI Builder е семейство от роли, които проектират, изграждат и внедряват системи с изкуствен интелект. В него попадат инженери по машинно обучение и генеративен AI, разработчици на цялостни AI приложения, изследователи и архитекти на такива системи. Общата категория показва посоката на търсенето, но не дава брой места за една конкретна длъжност.

В разбивката на Draup споменаванията на донастройване на големи езикови модели растат със 142%, на координиране на AI агенти със 128%, а на RAG системи, които извличат информация преди генериране на отговор, със 116% между 2020 и 2026 г.; ръчното означаване на данни спада с 44%, а настройването на класически модели за машинно обучение с 39%. Това са промени в споменаваните умения, а не измерен ръст или спад на броя свободни места за всяка задача. Пълната база на компанията включва над милиард описания на работни места и над милиард професионални профили с данни до август 2026 г.; показателят за AI Builder тук е дял от технологичните обяви в разглежданото корпоративно сравнение.

Зад различните термини стоят различни резултати от работа. При RAG например може да се види дали системата открива правилен откъс, посочва произхода му и отговаря коректно на предварително подбрани въпроси. При агентна система резултатът включва проследими стъпки, обработка на грешки и място за човешко одобрение, а при донастройване на модел — сравнение с изходния модел върху еднакви задачи. Това са условни примери за портфолио, които правят умението проверимо, а не универсални условия за наемане.

Защо началният път става по-дълъг

При ранното наемане стажовете и договорите заемат по-голям дял, а прекият път към постоянна позиция се стеснява. AiX Society описва тази промяна като удължаване на пътя към постоянна работа. За начинаещ специалист по AI тя може да означава, че реалният проект и оценката на работата идват по време на стаж или ограничен договор. Дали конкретен стаж ще завърши с назначение зависи от работодателя и не може да се изведе от общия дял на стажантските обяви.

Общият обем на публикуваните обяви във Fortune 500 е по-висок спрямо 2021 г., но делът на тези за хора в началото на кариерата е по-нисък от предишния си връх. Така двата показателя могат да се движат в различни посоки: работодателите публикуват повече обяви, но по-голяма част от търсенето е за други етапи на кариерата. Промяната във вида на договора добавя още една пречка — първият опит все по-често се трупа в роля с определен срок.

Това пресича растящото търсене на умения за работещи AI системи. Начинаещите трябва да покажат резултат от реална задача, а възможностите за такава задача все по-често минават през стаж или проектен договор. Данните очертават едновременна промяна в състава на обявите и във формата на началния договор; те не установяват, че AI е единствената причина. Решенията за наемане зависят също от бюджетите, организацията на екипите и общия пазар на труда.

AI уменията стигат и до други професии

Изискванията за AI се разширяват и в позиции извън групата AI Builder. В разглежданите обяви такива умения се изискват в 31% от позициите за поддръжка, 25% за продажби, 21% за финанси и 20% за човешки ресурси. Всеки процент е дял вътре в съответната функция. Тези стойности описват промяна в съдържанието на съществуващи професии, докато делът на AI Builder описва отделна група технически роли.

Разликата личи в това кой носи отговорност за системата. Инженерът може да свързва данни и модел, да оценява точността и да поддържа процеса в работа. Служителят в поддръжката може да използва готов инструмент и да преценява дали предложен отговор е подходящ за клиент. И в двата случая е нужна проверка на резултата, но едното е изграждане на технология, а другото е използването ѝ в конкретна професионална задача.

Какво показва сравнението за България

Извадката описва глобални корпоративни работодатели; за българския пазар е нужен отделен местен показател. Според Евростат през 2025 г. AI технологии използват 8,5% от българските предприятия с поне 10 заети, при 20,0% средно за ЕС. Това измерва употреба на технология от фирми, а анализът на Draup измерва изисквания и видове обяви; числата имат различни знаменатели и не могат да служат за пряко сравнение на търсенето на кадри.

За българския кандидат глобалните категории все пак посочват конкретни резултати, които може да покаже: работещо извличане на информация, оценка на отговори и контрол върху агентен процес. Те не дават местен процент за всяко умение или доказателство, че стажовете тук са изместили постоянните начални места в същата степен. Съпоставими данни за български обяви по длъжност, изискван опит и вид договор биха показали дали корпоративната тенденция се проявява и на местния пазар.

Прочетете също:

• Slack или Teams: вече платеният чат не решава една и съща работа
• Crowdcube или Republic Europe: 2,5% е само входът към неликвиден риск
• Riverside или Zencastr: 4K вече не изисква непременно платен план