Компании, занимающиеся искусственным интеллектом (ИИ), делают громкие заявления о способности своих инструментов заменить человеческий труд.
Некоторые рабочие места будут автоматизированы, другие — «дополнены». Руководители крупнейших мировых компаний направляют огромные средства на эти инструменты, отчасти понимая, что это позволит им сэкономить на численности персонала.
«Плоский рост — это новый рост», — говорят нам в связи с размером штата компании, поскольку инвесторы задаются вопросом, следует ли нанимать новых сотрудников или же использовать целые армии «ИИ-агентов» — виртуальных работников, которым поручено выполнять определенные задачи, некоторые из которых обладают достаточно высокой квалификацией.
Если это хотя бы наполовину правда, то это повлияет на всех нас, на все сферы деятельности и на отдельные карьеры, и, возможно, это произойдет раньше, чем мы думаем.
Лауреаты Нобелевской премии по экономике недавно предупредили, что мир «должен действовать сейчас», чтобы гарантировать, что ИИ приведет к повышению уровня жизни, а не к масштабной потере рабочих мест, а в прошлом месяце лондонские компании предупредили, что им трудно найти необходимых специалистов, поскольку ИИ разрушает рынок труда.
Пока еще рано делать выводы, но в данных уже прослеживаются некоторые заметные закономерности.
Эта диаграмма является отраслевым эталоном того, как различные модели могут выполнять задачи, ранее выполняемые людьми, в данном случае — использовать и разрабатывать компьютерное программное обеспечение.
Этот показатель продемонстрировал, что три года назад большие языковые модели (LLM) могли надежно выполнять задачи, на выполнение которых человеку требовались секунды или минуты. Теперь же они все чаще способны выполнять достаточно сложные задачи, на выполнение которых уходит около часа.
Теперь некоторые из LL могут обнаружить проблемы в криптовалютном контракте и даже разработать и оптимизировать саму модель, на что человеку потребовалось бы несколько часов.
Новое поколение моделей может начать полностью развиваться самостоятельно в течение следующего года или около того. Это всего лишь программирование, но аналогичная тенденция наблюдается на более ранних этапах в финансовом анализе, на начальных этапах юридической работы и даже в некоторых вакансиях начального уровня в креативной индустрии.
Что это значит для рынка труда? Наиболее полные анализы, доступные на сегодняшний день, проводятся в Соединенных Штатах с использованием данных за четыре года о результатах занятости по возрастным группам среди различных профессий, наиболее подверженных влиянию ИИ (включая разработчиков программного обеспечения и специалистов по работе с клиентами), а также наименее подверженных ему (медицинские работники, работники детских учреждений, парикмахеры).
Анализ данных о заработной плате и занятости, проведенный Стэнфордским университетом, показал снижение занятости среди людей в возрасте от 22 до 25 лет на 2,7% с момента широкого распространения ChatGPT, а в наиболее подверженных влиянию ИИ секторах, таких как финансы, программное обеспечение и креативные индустрии, этот показатель вырос до 12,8%.
Не все экономисты согласны с этим, утверждая, что это можно объяснить другими факторами, такими как повышение процентных ставок.
С момента запуска ChatGPT и других программ магистратуры в области права (LLM) также пострадало размещение вакансий в интернете.
Здесь присутствует множество других факторов, от процентных ставок до налогов, однако следует отметить кое-что в недавнем анализе ОЭСР, касающемся различий в количестве вакансий между секторами с высокой степенью риска (например, телемаркетинг и юридические услуги) и секторами с меньшей степенью риска (строительство, уборка и приготовление пищи).
Великобритания заметно пострадала по этому показателю в период, когда ставки оставались стабильными или снижались. Это также предшествовало прошлогоднему повышению национального страхования. По большинству международных показателей концентрация сектора услуг в Великобритании делает ее уязвимой перед потенциальной потерей рабочих мест в сфере искусственного интеллекта.
Использование ИИ измеряется в «токенах» — небольших фрагментах текста, которые системы ИИ используют для понимания, анализа и генерации языка. В среднем один токен примерно эквивалентен трем четвертям английского слова.
В 2026 году наблюдался поразительный рост использования ИИ, и увеличение использования токенов значительно перевесило снижение «стоимости за токен».
Ведущие мировые компании, использующие ИИ, внедрили «таблицы лидеров по количеству токенов», чтобы побудить своих сотрудников добиться максимального повышения производительности за счет самых передовых моделей.
За последние несколько месяцев были использованы триллионы, а иногда и тысячи триллионов токенов (квадриллионов), в основном для «агентного использования», то есть для агентов, способных автоматически выполнять задачи. Проблема в том, что были начислены невероятные суммы, настолько большие, что многие компании теперь начали нормировать использование таких моделей.
Это важно. Это может показать, что существуют пределы автоматизации работы. Виртуальные работники могут оказаться дороже, чем люди. Всё зависит от задачи.
Однако следует учитывать один фактор: многие компании, в том числе западные, переходят к гораздо более дешевым формам ИИ, созданным на основе китайских моделей, которые свободно предоставляются на рынке.
Таким образом, здесь много неопределенности, но, тем не менее, вырисовываются некоторые четкие тенденции.