Реальное влияние ИИ на занятость расходится с оптимизмом топ-менеджеров
В марте рынок труда США прибавил 178 000 рабочих мест — почти без изменений по сравнению с предыдущим месяцем, следует из данных Бюро трудовой статистики США.
Слабый рост вакансий наблюдается на фоне резких политических колебаний, роста цен на энергоносители из‑за войны США и Израиля с Ираном и, как отмечают исследователи, на фоне влияния ИИ на рынок труда.
Сторонники искусственного интеллекта и больших языковых моделей считают, что технология способна запустить экономический подъем за счет роста эффективности.
Однако по мере того как ИИ глубже внедряется в повседневные бизнес‑процессы, разрыв между ожиданиями «скачка продуктивности» и тем, что происходит на практике, становится заметнее.
ИИ сдерживает рост занятости
6 марта венчурный инвестор и сооснователь Netscape Марк Андриссен заявил в X, что опасения по поводу вытеснения работников ИИ преувеличены.
Он также сослался на материал Business Insider, где со ссылкой на данные трекера TrueUp говорилось, что в технологическом секторе число вакансий растет: с 2023 года оно якобы удвоилось до 67 000.
Но наличие вакансий не означает, что компании активно нанимают. По данным Бюро трудовой статистики США, основной вклад в рост занятости в марте внесли не IT‑компании: здравоохранение добавило 76 000 рабочих мест, строительство — 26 000, транспорт и складская логистика — 21 000, социальная помощь — 14 000.
Хотя в отчете нет отдельного раздела по технологической отрасли, в смежных категориях динамика была слабой: у провайдеров вычислительной инфраструктуры занятость сократилась на 1 500, а в веб‑поисковых порталах почти не изменилась. В сегменте проектирования компьютерных систем и сопутствующих услуг было потеряно 13 000 рабочих мест.
Согласно недавнему отчету Goldman Sachs (его цитирует Fortune), за последний год ИИ в среднем «срезал» около 16 000 рабочих мест в месяц. Особенно сильно пострадал найм на стартовые позиции: исследование SignalFire за 2025 год показало, что найм недавних выпускников снизился на 50% по сравнению с допандемийным уровнем.
В SignalFire отмечают, что раньше вход в индустрию для выпускников был намного проще, но теперь этому мешают меньшие раунды финансирования, сокращение команд, уменьшение программ для новичков и рост роли ИИ.
Goldman Sachs также предупреждает, что «вытеснение работников ИИ» может иметь длительные последствия, ухудшая положение пострадавших на рынке труда в течение нескольких лет. Один из механизмов — «понижение по профессии», когда люди уходят в более рутинные роли с меньшими требованиями к аналитическим и коммуникативным навыкам, поскольку технологические изменения снижают ценность их прежних компетенций.
Часто сокращения оправдывают тем, что ИИ должен повышать производительность. Но и это, как показывают исследования, далеко не всегда подтверждается.
Практика применения ИИ не совпадает с ожиданиями руководителей
Топ‑менеджеры в целом остаются сторонниками ИИ. По данным Harvard Business Review, 80% руководителей используют ИИ еженедельно, а 74% сообщают о положительном эффекте от первых внедрений.
При этом сотрудники оценивают ситуацию иначе. Исследование консалтинговой компании Mercer показало, что для 43% работников работа стала более раздражающей.
Одна из причин — ошибки генеративного ИИ. В отчете Workday говорится, что «на каждые 10 часов эффективности, полученной благодаря ИИ, почти четыре часа уходит на исправление его результатов».
Harvard Business Review также описывает феномен «workslop» — когда внешне аккуратный, но по сути пустой контент перекладывает интеллектуальную работу на коллег. Исследователи отмечают, что 41% работников сталкивались с таким результатом ИИ, и это в среднем добавляло почти два часа переделок на каждый случай, ухудшая доверие и взаимодействие.
По данным Workday, лишь 14% участников опроса заявили, что «стабильно получают итоговый положительный эффект» от использования ИИ.
Разрыв восприятия частично объясняется тем, как именно разные уровни организации применяют технологию. В Harvard Business Review отмечают, что руководители чаще используют ИИ для обобщения, стратегических черновиков и поддержки решений — там, где он работает лучше. А в «грязной» повседневной операционной работе с накопленными процессами, разным уровнем технической подготовки команд и требованием безошибочности результат заметно хуже. Когда инструмент срабатывает, выигрывают все, а когда дает сбой — разбираться с последствиями обычно приходится не руководителям.
Глава глобальных инноваций в ServiceNow Брайан Солис назвал этот эффект «налогом на ИИ»: больше проверок, больше переделок, больше тревожности, выше темп, меньше доверия.
Хотя Андриссен и считает тревоги о сокращениях из‑за ИИ преувеличенными, в OpenAI признают влияние технологии на занятость и опубликовали набор предложений по политике, направленных на смягчение последствий. В компании подчеркивают, что идеи носят ранний и дискуссионный характер и включают меры по расширению медстрахования, пенсионных накоплений и формированию новой промышленной повестки.
В OpenAI также предупредили: если политика не будет успевать за технологическими изменениями, институты и механизмы поддержки, необходимые для прохождения этого перехода, могут отстать.
Источники: Bureau of Labor Statistics (США), Goldman Sachs, SignalFire, Harvard Business Review, Mercer, Workday, MIT, OpenAI, Business Insider, Fortune