В этом тексте мы продолжаем анализировать выпуски подкаста ТОК. Во второй серии мы поговорили с Алёной Владимирской и Александром Крайновым, директором по искусственному интеллекту в Яндексе, о влиянии ИИ на рынок труда. В подкасте мы обсуждали тему с разных сторон, а здесь собрали исследования и данные, которые позволяют посмотреть на эту трансформацию шире.
О влиянии генеративного ИИ на рынок труда уже вышли сотни исследований. Лаборатории публикуют данные о том, как их модели меняют профессии, консультанты выпускают барометры и индексы, СМИ считают сокращения, а профессиональные сообщества — потери. Оценки при этом расходятся на порядок.
Мы разобрали пять вопросов о рынке труда в эпоху ИИ-трансформации и рассмотрели каждый с двух позиций:
Две оговорки к цифрам в отчёте. Показатели эффективности, которые публикуют компании, — самооценки. Противоречащие данные оставлены намеренно, вместе с объяснением, почему расходятся методики.
[Сторона 1]
График 1. Теоретический потенциал автоматизации против практического использования по профессиональным областям. Источник: Anthropic
График 2. Изменение количества вакансий, связанных с ИИ, и в остальных областях ИТ в США.
Центр макроэкономических исследований Сбера представил к Восточному экономическому форуму данные по российскому рынку труда. Доля вакансий с GenAI-навыками выросла впятеро за два года, спрос вышел за пределы технических ролей в маркетинг, дизайн, SMM и административные функции. При этом рынок труда смещается от автоматизируемых вакансий к аугментированным: доля вакансий с высоким уровнем автоматизации снизилась с 30,5% до 24,1%, а доля вакансий с высоким уровнем аугментации выросла с 18,0% до 23,6%.
**[Вопрос 4] **
**[Вопрос 5] **
Что говорит капитал про ИИ
Ближе всех позицию капитала в 2025 году сформулировало издание The Economist в заметке "The economics of superintelligence". Она строится на трёх элементах:- Глобальные изменения в экономике. При обсуждении ИИ люди сфокусированы на самых негативных сценариях, вроде выхода систем из-под контроля или биотерорризма, но наибольший эффект ИИ окажет на экономическое развитие. Исторически рост производительности упирался в демографию, и промышленная революция это ограничение не сняла. ИИ, по мнению стороны капитала, сделает это.
- Скорость и рост экономики. По словам Сэма Альтмана, в 2026 году модели начнут самостоятельно генерировать исследовательские идеи, а к 2028 году научатся улучшать самих себя. Если ИИ возьмёт на себя 30% задач, а выигрыш пойдёт в более мощные системы, рост экономики может превысить 20% в год.
- Новое распределение доходов. Постоянное улучшение моделей меняет и структуру доходов. Зарплаты снижаются, основную прибыль получают владельцы ИИ-капитала и небольшая группа незаменимых специалистов.
Как эту позицию воспринимают общественные институты
- Когнитивные способности ИИ-моделей преувеличены. В июне 2025 года Андрей Карпаты, сооснователь OpenAI, описал модели как симуляции людей со сбоями, которых у людей нет. Один из таких — jagged intelligence («разорванный интеллект»), когда модель решает сложную задачу и проваливает простой вопрос вроде «что больше: 9.11 или 9.9». Сюда же входят галлюцинации и уязвимость к манипуляциям через промпты.
- Оценки экономического эффекта расходятся на порядок. Нобелевский лауреат Дарон Аджемоглу оценивает дополнительный рост мирового ВВП благодаря ИИ в 1% за десятилетие — против 20% в год у стороны капитала.
- ИИ-трансформация бьёт по среднему классу. Белые воротнички в развитых экономиках формируют основной спрос, поэтому их вытеснение запускает обратный эффект для самой экономики. Капитал тоже сталкивается с препятствиями: сопротивление сотрудников, организационные ограничения, нехватка специалистов, отсутствие финансовой отдачи и лимиты бюджетов.
ИИ заберёт работу?
По данным Financial Times, компании США за 2026 год сократили почти 140 тысяч рабочих мест при рекордных расходах на ИИ. Две трети увольнений приходится на технологический сектор, около 50 тысяч — на Amazon, Oracle и Microsoft. Безработица при этом держится на уровне 4,2%, а гиперскейлеры — компании с собственными ЦОДами — за год вложат $725 млрд в ИИ-инфраструктуру.Silicon Valley Bank в отчёте о состоянии корпоративного ПО добавляет нюанс: компании жёстко контролируют расходы, а затраты на персонал остаются крупнейшей статьёй. Сюда же добавим автоматизацию отдельных функций и перенайм прошлых лет. Всё это объясняет, почему компании, которые только что нарастили капитальные расходы, предпочитают сокращать сотрудников.
Часть исследователей не видит влияния ИИ на занятость
Yale Budget Lab и Brookings Institution фиксируют, что изменения на рынке труда начались до появления ChatGPT. Они не находят оснований утверждать, что автоматизация уже снижает спрос на когнитивный труд, и предупреждают о рисках прогнозов на одних данных о подверженности ИИ. Carnegie Mellon University и Stanford добавляют: бенчмарки для ИИ-агентов не соответствуют структуре рынка труда. Большинство тестов сфокусировано на программировании и математике, где занято 7,6% работников, менеджмент и юриспруденция остаются без внимания, а сами бенчмарки покрывают менее 5% совокупного объёма человеческого труда.ИИ-лаборатории и консалтинговые агентства считают потенциальные потери и бенефициаров
В марте 2026 года Anthropic опубликовала исследование на миллионах запросов к Claude, сопоставленных с классификатором профессий США. Метод даёт две метрики: теоретический потенциал автоматизации и фактическое использование (График 1). Разрыв между метриками стал главным выводом. На практике к Claude чаще всего обращаются разработчики, за ними идут специалисты технической поддержки, финансовые аналитики, дата-инженеры и маркетологи. По теоретической оценке в верхней части шкалы находятся юристы и менеджеры: 90-95% их задач в принципе могут быть переданы модели. На противоположном полюсе — строительство, ремонт, сельское хозяйство, парикмахеры, повара и спасатели.Часть компаний возвращает сокращённых сотрудников
Практика получила в западной прессе название "layoff boomerang": компании, заменившие часть функций ИИ, нанимают людей обратно. Пример — Klarna. В 2022–2024 годах шведский финтех сократил около 700 сотрудников поддержки и внедрил ассистента на базе OpenAI. Он успел обработать 2,3 млн обращений и сократил среднее время решения с 11 минут до менее чем двух. Однако его ответы оказались шаблонными, а клиентам оказалась важнее коммуникация с человеком. К середине 2025 года руководство пересмотрело стратегию и вернуло людей в поддержку, перейдя к гибридной модели. **[Вопрос 2] **Джуниор-специалисты больше не нужны?
По данным Financial Times, ИИ меняет суть начальных позиций, а не уничтожает их.В 2026 году американские компании наймут на 5,6% больше выпускников, чем годом ранее, а компании, вкладывающиеся в ИИ, увеличили штат на 10% и берут молодых специалистов активнее остальных: выпускники приходят с опытом работы с моделями, которого у старших коллег нет.Эми Вебб, основательница Future Today Strategy Group, говорит об обратной стороне. Из-за автоматизации базовой работы новые сотрудники теряют практику, благодаря которой раньше они набирали опыт и поднимались по карьерной лестнице. **[Вопрос 3] **
Меняются ли требования и оплата за них?
Работа с ИИ переходит в категорию базовых навыков
В апреле 2025 года Тоби Лютке, генеральный директор Shopify, назвал умение работать с ИИ обязательным условием: компания не принимает прототипы без применения моделей, запрос на ресурсы требует обоснования, почему задачу нельзя решить с помощью ИИ, и использование AI-инструментов влияет на итоги performance review. А Луис фон Ан, глава Duolingo, проводит параллель с мобильной революцией прошлого десятилетия и заменяет внешних подрядчиков ИИ-решениями. Amazon, Google, Meta (запрещена в РФ) и Microsoft, по данным The Wall Street Journal, начали отслеживать взаимодействие сотрудников с ИИ-инструментами и учитывать эти данные при оценке эффективности. В AWS метрики мониторинга учитываются при рассмотрении кандидатур на повышение, в Meta (запрещена в РФ) работает система, которая фиксирует долю кода, написанного с помощью ИИ.Как это отражается на спросе и предложении
В США с 2018 года количество вакансий в ИТ, связанных с ИИ, выросло на 448%, тогда как вакансий в других областях ИТ за тот же период стало на 9% меньше. Спрос на ИИ-специалистов стремительно вырос, несмотря на сокращение или эволюцию традиционных ролей. Появилось более 60 тысяч новых должностей с ИИ в названии — от ИИ-промпт инженеров до специалистов по этике ИИ.Готовы ли сотрудники к переменам?
- Сотрудник сопротивляется неопределённости, а не ИИ. Фраза «мы внедряем ИИ, часть этой работы будет автоматизирована» для компании звучит как хорошая новость, а у сотрудника вызывает вопросы. Что теперь делает он, как будут оценивать его работу, останется ли он нужен через полгода?
- ИИ затрагивает профессиональную идентичность. Сотрудник гордится тем, что быстро анализирует данные или хорошо пишет текст. Когда модель делает то же самое за секунды, это кажется ему обесцениванием, даже если должность и зарплата не изменились.
- ИИ не решает конкретные проблемы людей. Внедрение можно объявить двумя способами: «руководство решило внедрить ИИ, теперь вы будете работать по-новому» или «вы тратите несколько часов в день на подготовку отчётов, давайте автоматизируем поиск информации, чтобы освободить время на анализ». Реакция на эти объявления тоже будет разной.
Тренд на человечность
Вторичность ИИ-продуктов запустила обратное движение: отказываясь от ИИ, бренды подчёркивают приоритет качества над сокращением издержек. В конце 2025 года Porsche выпустил новогоднюю рекламу без использования ИИ. Пользователи писали, что ролик выглядит как работа художников, а не промо от модели. Обратный пример — рождественская реклама Coca-Cola, сгенерированная с помощью ИИ. В комментариях зрители называют ролик ИИ-слопом, а кампанию — креативной несостоятельностью. Отказ от ИИ работает по двум причинам:Какие риски создаёт ИИ?
Риск 1. Рабочий слоп (workslop)
Workslop — материалы, которые выглядят убедительно, но при внимательном чтении оказываются поверхностными, неполными или неточными. Исследование Stanford и BetterUp Labs показывает, что с ним сталкиваются около 40% офисных сотрудников, а на разбор и устранение недочётов уходит до двух часов. В деньгах это $186 потерь в месяц на человека: для компании из 100 сотрудников — более $220 тысяч в год, в крупных организациях ущерб доходит до $9 млн.Workslop бьёт и по рабочей атмосфере. 53% получателей испытывают раздражение, а около половины считают коллег, регулярно присылающих такой контент, менее креативными.Явление дошло до компаний, продающих экспертизу. Исследователи GPTZero заявили, что четыре отчёта PwC Middle East за 2024–2026 годы содержат сфабрикованные цитаты и ссылки на несуществующие источники. Ранее GPTZero находила то же у KPMG и EY, а Deloitte дважды допускала фабрикации в правительственных отчётах, включая канадский доклад за $1,6 млн и австралийский за $440 тыс., деньги за который пришлось вернуть.
Риск 2. Когнитивное истощение и когнитивный долг
Исследование BCG зафиксировало явление AI brain fry — состояние ментального истощения от постоянного взаимодействия с ИИ-инструментами. Сотрудники, непрерывно контролирующие работу моделей, прикладывают на 14% больше умственных усилий и на 12% чаще сообщают об усталости, чем те, кто использует их фоново.Последствия для бизнеса измеримы. Работники с признаками ИИ-перегрузки совершают на 11% больше мелких технических ошибок и на 39% чаще допускают серьёзные — те, что затрагивают безопасность процессов или влияют на стратегические решения.И это только краткосрочные эффекты. В долгосрочном использовании возникает когнитивный долг — постепенное ухудшение мыслительных навыков при делегировании сложной интеллектуальной работы модели. Нейробиолог Татьяна Смирнова в колонке Forbes описывает механизм так: как и финансовый, когнитивный долг возникает при получении быстрого результата без усилий. Вместо самостоятельного поиска информации, сравнения вариантов и проверки гипотез человек передаёт эту работу системе, и при регулярном повторении часть когнитивных функций ослабевает.
Риск 3. Деградация профессиональных компетенций
Третий риск проявляется только через несколько лет. Издание Nature собрало несколько исследований о потере навыков при постоянной опоре на ИИ:- Врачи. В польском исследовании эндоскописты с опытом не менее 2000 колоноскопий получили систему, подсвечивающую аденомы в реальном времени. До её внедрения врачи находили хотя бы одну аденому в 28,4% процедур, после внедрения в дни без доступа к системе показатель упал до 22,4%.
- Разработчики. Anthropic провела эксперимент на 52 инженерах: все выполняли базовую задачу по программированию, половине предложили ИИ-ассистента. В тесте на понимание сделанного группа с ИИ набрала 50% против 67% у группы без него.
- Бухгалтеры. Специалисты, более десяти лет работавшие с автоматизированной системой, после её отключения не смогли самостоятельно выполнить часть рутинных операций.
Риск 4. Парадокс Джевонса
Опрос Thomson Reuters среди 2200 специалистов показал, что респонденты ожидают, что ИИ будет экономить им около 12 часов в неделю. Исследование "AI and Extended Workday" на данных о распределении времени 124 тысяч работников за 2004–2023 годы показывает обратное. Чем теснее профессия связана с использованием ИИ, тем длиннее рабочая неделя. Её средняя продолжительность растёт почти на 8% каждый раз при переходе в группу профессий с более высоким уровнем внедрения ИИ. Эффект описывает парадокс Джевонса. В 1865 году английский экономист Уильям Стэнли Джевонс в работе «Угольный вопрос» показал, что повышение эффективности использования ресурса увеличивает его потребление. Паровой двигатель требовал меньше угля на единицу работы, поэтому паровые машины распространились повсеместно, и общее потребление угля выросло. Инженер-программист Okta Сиддхант Кхаре описывает это как парадокс производительности: себестоимость производства падает, а затраты человеческого труда на координацию и принятие решений растут. За четвёртый квартал 2025 года он написал больше кода, чем за любой другой квартал в карьере, и чувствовал себя более опустошённым. Режим работы в ИИ-лабораториях Кремниевой долины выходит за рамки схемы «9-9-6». Отдельные стартапы прописали 80-часовую неделю в трудовых договорах, а казахстанская Higgsfield в ряде вакансий указывает 12–15 часов в день шесть дней в неделю. Инженер-программист Okta Сиддхант Кхаре описывает это как парадокс производительности: себестоимость производства падает, а затраты человеческого труда на координацию и принятие решений растут. За четвёртый квартал 2025 года он написал больше кода, чем за любой другой квартал в карьере, и чувствовал себя более опустошённым. Тот же парадокс объясняет, почему тезис о ненужности разработчиков не подтверждается экономикой индустрии. Цена единицы разработки падает, порог входа для новых проектов снижается, объём задач растёт. Компиляторы, открытый код, облака и no-code проходили тот же цикл — каждый скачок удешевлял производство ПО и заканчивался ростом числа разработчиков. Написание базового кода становится массовым навыком, а ценность разработчика смещается в проектирование архитектуры.Риск 5. Теневой ИИ
Теневым ИИ называют использование ИИ-сервисов для рабочих задач без согласования с ИТ-подразделением или службой информационной безопасности: компания о таком применении чаще всего не знает. Исследование 1Password 2025 года на выборке 5000 человек выявило, что 27% сотрудников использовали ИИ-инструменты без одобрения работодателя, а 37% в ряде случаев игнорируют внутреннюю политику по ИИ. Для бизнеса это создаёт четыре группы рисков:- Утечка данных и потеря интеллектуальной собственности. Загружая в публичные модели документы, фрагменты кода и коммерческие данные, сотрудники не учитывают, что информация может сохраняться на серверах провайдера и использоваться для дообучения.
- Юридические риски. При загрузке персональных данных в неавторизованные сервисы возникают основания для претензий клиентов и судебных разбирательств.
- Рост стоимости инцидента. Юридическая защита, штрафы и восстановление репутации также требуют средств помимо самого устранения утечек.
- Отсутствие контроля качества. Без правил проверки компания не может гарантировать достоверность материалов и не понимает, кому принадлежат права на созданный контент.
ИИ — часть стратегий стран на рынке труда
Первые шесть вопросов разбирали влияние ИИ на рынок в целом. В этом разделе мы посмотрим на него с точки зрения национальных интересов: в России и ряде развитых экономик ИИ рассматривают как один из сценариев закрытия нехватки кадров. В марте 2026 года Financial Times опросила 45 экономистов и демографов о том, как демографические сдвиги изменят мировую экономику.- Первое изменение — люди работают дольше. Доля занятых старше 65 лет растёт почти во всех странах: в Японии в рынке труда участвуют 27% людей 65+, в США — 19–20%. Россия здесь исключение с показателем около 6%, то есть в 3–4 раза ниже развитых стран.
- Второе — рождаемость падает почти повсеместно. За 70 лет суммарный коэффициент рождаемости в Китае снизился примерно с 6 до 1,1, в США держится около 1,7, в России — около 1,5–1,6 при пороге воспроизводства 2,1 ребёнка на семью. Две трети населения мира живут в странах ниже этого порога, и во многих население младше 65 лет уже уменьшается.
По оценке старшего эксперта аналитического центра «Яков и Партнёры» Дианы Емельяновой, к 2030 году нехватка работников может составить от 2 до 4 млн человек.Дефицит носит структурный характер и сохранится как минимум до конца десятилетия. Вместо активного найма работодатели увеличивают нагрузку на имеющийся персонал, что приводит к росту числа ошибок и падению вовлечённости. Отсюда следует прямой вывод опрошенных Financial Times: демография ускорит внедрение ИИ и роботов. К мотивации компаний добавим исчерпанный кадровый резерв, который возник без связи с ИИ и не поддаётся управлению на уровне отдельной компании. Оговорка экономистов при этом сохраняется: производительность в развитых странах замедляется с 1950-х годов, и связка «ИИ плюс роботы» компенсирует лишь часть демографического падения. **[Заключение] **
Что делать?
Готового ответа нет. Сегодня общество всерьёз обсуждает четыре стратегии, но их может быть и больше:- Сменить деятельность. Вариант для профессий в верхней части шкалы подверженности автоматизации, он же — самый дорогой по издержкам.
По данным сервиса «Анкетолог», освоить новую профессию, если ИИ заменит нынешнюю, готовы 64% россиян. 11% пойдут на переобучение точно, ещё 53% допускают такой сценарий.
- Адаптироваться. Остаться в профессии и переопределить в ней свою роль: отдать модели то, что она делает быстрее, и забрать себе то, чего она не умеет.
- Сопротивляться и отстаивать права. Единственная стратегия, где действует не отдельный человек, а группа: профсоюз, отраслевая ассоциация, регулятор. Только этот подход фиксирует правила до внедрения технологии. Коллективный договор ограничивает области применения ИИ, работники имеют право самостоятельно принимать решения, а отраслевые соглашения определяют, кому принадлежат результаты работы.
В Голливуде актёры, сценаристы и режиссёры выступают против использования ИИ, тогда как медиаконгломераты тестируют технологию. Сопротивление сильнее в сферах, где есть профсоюзы, и чаще заканчивается не запретом ИИ, а его регуляцией.
- Отказаться от долгосрочного планирования. Стратегия описана в Business Insider.
Бывший сотрудник OpenAI Дэниел Кокотайло и исследователь Anthropic Трентон Брикен перестали копить на пенсию из-за непредсказуемости будущего, предприниматель Джеймс Норрис отказался от планов завести детей, а доцент Университета Вандербильта Дэвид Торстад из тех же соображений стал откладывать больше. Приверженцы стратегии работают внутри самих ИИ-лабораторий, и все перечисленные решения остаются личными, тогда как риски, которые они закрывают, институциональные.