В первой части разобрались: бизнес не увольняет — он перестаёт нанимать. За счёт чего режет косты и сохраняет видимость стабильности.
Теперь следующий вопрос: если людей не увольняют массово, то кто перестанет быть нужен уже в ближайшие пару лет?
Чтобы точно ответить на вопрос, понять механику, мы обратились к экспертам, которые уже работают с ИИ внутри компаний и видят, что на самом деле происходит, когда в отделы внедряют нейросети.
Артур Зубанов, исполнительный директор ИАС Диджитал, работает на стыке автоматизации, аналитики и бизнес-процессов, он расскажет — кто попадет под сокращение.
Артур Зубанов
Исполнительный директор «ИАС Диджитал».
Массовое внедрение ИИ в ближайшие пару лет — это не просто тренд, это реальная трансформация рынка труда. Последствия будут очень разными: всё зависит от отрасли, от уровня квалификации и от того, как бизнес к этому подходит.
Под ударом в первую очередь «белые воротнички», чья работа состоит из повторяющихся, рутинных задач — то, что легко описать алгоритмом:
- Младший IT-персонал — джуны, тестировщики. До 60% их рутины (написание простого кода, поиск багов) нейросети уже забирают;
- Рядовые бухгалтеры, аналитики данных, начинающие юристы (типовые договоры) — там сокращение может достичь 40% за три года;
- SMM-менеджеры, копирайтеры — примерно половина позиций уйдет. Останутся только редакторы и стратеги, которые управляют ИИ;
- Операторы колл-центров и телемаркетологи — до 70%. Чат-боты и голосовые роботы уже сейчас справляются не хуже;
- Продавцы-консультанты, кассиры — тут и без ИИ понятно: кассы самообслуживания плюс маркетплейсы делают свое дело;
- Письменные переводчики и локализаторы — нейросети выдают качественный черновик. Человек нужен только на вычитке и редактуре, а не на переводе «с нуля».
Хочу отметить, что массово исчезнут не профессии целиком, а именно функции начального уровня. Рынок сместится к двум полюсам: с одной стороны — низкоквалифицированный ручной труд, где ИИ физически пока бессилен, с другой — высококвалифицированные стратеги и редакторы, управляющие алгоритмами. А середина — тот самый офисный «середнячок» будет сжиматься сильнее всего.
Касаемо того, может ли ИИ реально снизить спрос в экономике, то — те, кто попадает под сокращение, вряд ли останутся безработными, они пойдут в смежные сектора: торговлю, логистику, рабочие специальности. Это снизит социальное напряжение, но ударит по доходам. Бывший бухгалтер, который пошел в продавцы, будет зарабатывать заметно меньше — это факт.
Однако сам по себе ИИ сегодня — не главная причина охлаждения рынка труда. По оценкам, если завтра убрать все нейросети, количество вакансий выросло бы максимум на 5–7%. Основные проблемы лежат в макроэкономике: дорогие кредиты, демография, сворачивание субсидий.
Соответственно, бизнесу придется и сокращать, и сохранять то, что уже есть.
Сокращать будут там, где рутину можно эффективно автоматизировать. Особенно в крупных и малых компаниях с высокой долей трудовых расходов. Часть функций уходящих сотрудников забирает ИИ, остальное перекладывают на тех, кто остался. В зоне риска — бухгалтерия, делопроизводство, операционка: всё, что связано с типовыми документами.
Масштабирование тоже возможно за счет снижения издержек. Компании объединяют ИИ, машинное обучение, RPA и выжимают максимум эффективности.
По некоторым прогнозам, финансовый сектор может понести самые серьезные потери в 2026 году. ИИ уже сейчас уверенно делает скоринг заемщиков, обрабатывает первичку, проводит базовые консультации — человека постепенно вытесняют.
В IT та же картина. Никто не нанимает пять джунов, если один мидл плюс ИИ дает тот же результат.
Есть ли риск, что крупные компании с ИИ вытеснят МСБ? Да! Риск колоссальный.
Российский бизнес прошел лишь около 30% пути к массовому внедрению ИИ. Рынок сильно дифференцирован: телеком, банки, нефтегаз уже прошли цифровую трансформацию и активно встраивают ИИ в свои процессы. А малый и средний бизнес… у него нет ни нормальной инфраструктуры, ни культуры работы с данными. Они просто не могут конкурировать. Крупные игроки за счет ИИ снижают издержки, демпингуют и выдавливают мелких с массовых рынков.
На самом деле возможно всё, что касается кризиса занятости, но я бы выделил три направления.
Первый сценарий — ИИ развивается быстро, а рабочая сила к адаптации не готова. Результат — массовое вытеснение, неравенство, рост бедности.
Второй — ускорение роста экономики. Экспоненциальный (то есть взрывной) прорыв ИИ создает новые отрасли и профессии, но для этого нужна радикальная перестройка образования и профподготовки.
Третий — комплементарность. ИИ дополняет человека, а не заменяет: алгоритмы берут на себя рутину, люди осваивают новые роли — управление ИИ, обучение моделей.
При этом массовой безработицы я не жду. Дефицит рабочих рук в промышленности, строительстве, медицине, логистике — колоссальный. Рабочий класс уже вышел на уровень зарплат управленцев среднего звена из-за кадрового голода.
По сути, на рынке труда формируется два полюса: острый дефицит рабочих, инженеров и медиков — и переизбыток офисного персонала, чьи навыки обесцениваются.
Что делать бизнесу уже сейчас: провести аудит процессов; посмотреть, какие задачи самые трудозатратные или ошибкоемкие, и начать автоматизацию с них; выбрать инструменты; взять тестовые периоды и проверить, как инструмент встраивается в текущие процессы и понятен ли команде.
Тяжело? Начните с малого. Не пытаться автоматизировать всё и сразу. Протестируйте технологию на одном направлении, оцените результат, и если хорошо — масштабируйте.
Работникам посоветую вкладываться в обучение. Навыки работы с ИИ, промпт-инжиниринг, критическое мышление — это уже не опция, а база.
Постарайтесь устроится в компании, где уже есть подразделение, которое отвечает за аналитику, качество данных и внедрение ИИ-моделей в ключевые бизнес-процессы.
Универсальный совет для всех — разработайте стратегию. Системный подход — единственное, что приносит максимальную отдачу: данные, автоматизация, обучение и чёткий план.
Ок, если ИИ так быстро решает рутинные задачи, значит ли это, что работы в принципе станет меньше?
На этот вопрос уже иначе смотрят те, кто работает не с автоматизацией, а с экономикой и логикой систем в целом.
Салмин Александр, руководитель РУССКИЙ БИТ, говорит, что дело не в технологиях, а в том, что возня вокруг нейросетей и работников происходит по другой причине.
Салмин Александр
Руководитель «РУССКИЙ БИТ».
Какие профессии и отрасли потеряют больше всего мест — если разложить по механике, дело не в профессиях, а в мозгах. Пострадают те, кто занят механическим, линейным трудом — «переворачивают блинчики». А сам «повар» будет востребован всегда. Называть точные доли бессмысленно, статистика покажет сокращение скорее из-за глобализации, чем из-за ИИ. Например, фермерские хозяйства по всему миру уничтожают физически забивая скот крупные агрохолдинги, а не роботы.
ИИ снизит спрос или люди перейдут в новые сферы — продолжая эту логику, работы меньше не стало. Я сам пишу статьи и вижу, что сгенерированный ИИ текст — полная туфта. Нейросеть годится только как корректор. Так и у дизайнеров с программистами. ИИ обладает безупречным линейным мышлением, но человек — существо пространственное и духовное. Спрос останется, просто сместится в нелинейные сферы в сторону решения стратегических задач.
Бизнес сократит штат или масштабируется — из этого напрямую вытекает поведение бизнеса: крупный бизнес будет расти, поглощая рынки и снижая издержки. Малый и средний бизнес вынужден сокращаться. Но причина не в автоматизации, не в ИИ, а в глобализации и концентрации капитала.
Вытеснит ли крупный бизнес с ИИ малый и средний — если смотреть глубже, скорее всего вытеснит, но не потому что у них ИИ, а потому что так работает капитал. Крупные корпорации уничтожают мелкие — это закон, описанный еще Марксом. С ИИ или без ИИ не играет роли.
Кризис занятости или рост экономики — в таком контексте ни то, ни другое. Будет адаптация. Все суперсовременные технологии через год станут устаревшим старьем. Нужно просто не зацикливаться на панике вокруг автоматизации.
Что делать бизнесу прямо сейчас — из этого следует практический вывод. Во-первых, осознать: дело не в профессиях, а в навыках. ИИ это шикарный инструмент для рутины, а не замена человека.
Во-вторых, пора перестать играть по правилам мегакорпораций. Власть монополий держится на иллюзии безальтернативности. На самом деле децентрализованные сети всегда гибче и выносливее неповоротливых гигантов.
Настало время возврата к национальной самоидентичности и традиционным ценностям. Потребитель все чаще голосует рублем за «свое», за то, что несет душу, а не просто функцию. Малому бизнесу жизненно необходимо объединяться: создавать локальные союзы, кооперироваться для совместных закупок и сбыта, выстраивать параллельную экономику на уровне города или региона. Только объединившись и опираясь на ценности, которые чужды безликим корпорациям, малый бизнес сможет не просто выжить под давлением автоматизации и глобализации, но и построить новую, здоровую и по-настоящему свободную экономику. Аминь.
Дудко Дмитрий — единственный, кто выбивается из экспертов. Дмитрий — аспирант и исследует вопросы оценки и безопасности больших языковых моделей. В его проектах до 90% рутинных операций уже выполняются не людьми, что дает рост производительности в 2–5 раз на конкретных задачах.
Дудко Дмитрий
Аспирант СПбГУ, исследователь в области оценки и безопасности больших языковых моделей
Отвечу с двух сторон, как исследователь, занимающийся оценкой и верификацией больших языковых моделей, и как человек, у которого собственные стартапы в маркетинге и управлении проектами построены вокруг активного использования ИИ.
Из практики: в моих проектах около 90% рутинных операций сейчас действительно выполняется ИИ-инструментами, а человек выступает в роли постановщика задач и финального контролёра качества. Это касается написания текстов, сегментации аудиторий, первичной аналитики, планирования и написания кода. Так что тезис о росте производительности в 2-5 раз в отдельных задачах — это не прогноз. Но именно поэтому я скептически отношусь к сценариям резкого обрушения рынка труда в ближайшее время.
Узкое место сейчас не в способностях моделей, а в организационной инерции. Между «ИИ может выполнять задачу» и «компания реально перестроила под это процессы, документооборот, ответственность и контроль качества» зазор в несколько лет, и чем больше компания, тем он шире. Плюс технические ограничения, о которых в публичной дискуссии говорят мало: современные модели систематически ошибаются в фактических утверждениях, и без внешних механизмов верификации их нельзя использовать там, где цена ошибки высока. В моих проектах — это маркетинг, где ошибка стоит переделки поста. В юриспруденции, медицине, финансах совсем другие последствия. И именно поэтому там автоматизация идёт медленнее, чем позволяют формальные способности моделей.
Какие направления перестроятся быстрее всего: рутинный контент-маркетинг, базовая поддержка пользователей, первичная аналитика данных, простая разработка. Но «перестроятся» не равно «исчезнут», скорее сократится число людей на единицу выпуска и высвободившиеся будут перераспределяться в задачи, требующие постановки проблем и валидации результатов. Но это не значит, что переход будет безболезненным, темп перераспределения почти наверняка отстанет от темпа сокращений, и несколько лет напряжения на рынке труда почти неизбежны.
И здесь я бы позволил себе сместить рамку вопроса. Сосредоточенность публичной дискуссии на том, сколько рабочих мест исчезнет за ближайшие годы, отвлекает от более существенного вопроса. ИИ-системы становятся всё более автономными быстрее, чем развиваются методы их проверки и контроля. Для бизнеса это означает, что нужно готовиться к ответственности за решения, принятые системами, которые никто внутри компании не может полностью объяснить. Это вопрос управляемости, и он куда важнее для долгосрочной устойчивости, чем прогнозы процентов сокращений.
Что делать уже сейчас: не гнаться за заменой сотрудников и инвестировать в процессы верификации того, что выдаёт ИИ. Компании, которые учатся этому первыми, получают устойчивое преимущество за счёт того, что могут безопасно доверять ИИ задачи, которые конкуренты боятся автоматизировать.
Промежуточный вывод уже просматривается.
Рынок не рушится, а переформатируется. Появляются новые функции, другие должности, требования, роли. Люди остаются в системе, но спускаются на более дешёвые позиции или уходят в смежные сферы.
ИИ в этой схеме — не первопричина, а усилитель. Он показывает бизнесу, какие задачи можно закрыть дешевле уже сейчас, и ускоряет решения, которые раньше растягивались на годы.
Отсюда логика следующего шага. Если процесс уже запущен и идёт без остановки, то вопрос — не кого сократят, а как будет выглядеть рынок через 1–2 года.
В третьей части разбираем это с экспертами: какие сценарии реально сходятся, где будет рост, а где окончательная зачистка.
