Когда искусственный интеллект перешагнул порог экспериментальных лабораторий и стал реальным инструментом, бизнес задался логичным вопросом: нужен ли человек на рабочем месте или эффективнее работает алгоритм? Рутина уходит под каток автоматизации, некоторые профессии трансформируются, другие — вовсе исчезают.
Ранее корреспондент Sostav Виктория Белова исследовала профессиональное перерождение специалистов, и теперь разбирается, где автоматизация грозит массовыми сокращениями, а где открывает шанс переложить шаблонные задачи на ИИ и сосредоточиться на более сложных и ценных вопросах.
Механизмы вытеснения специалистов: автоматизация и оптимизация штата
Организации внедряют ИИ прежде всего, чтобы повысить производительность и снизить затраты, ведь алгоритмы быстрее анализируют большие объемы данных и ищут оптимальные решения, а программные роботы выполняют рутинные задачи — в результате снижается потребность в персонале. Крупные технологические фирмы уже массово сокращают штаты в пользу «нейросетевых сотрудников»: например, Microsoft, Intel и BT объявляли об увольнении тысяч сотрудников, объясняя это изменением бизнес-процессов и автоматизацией. Аналогичная тенденция проявилась и вне IT-сектора: в аудиторских компаниях найм молодых специалистов значительно сократился — в KPMG на 29% в 2024 году по сравнению с годом ранее, у Deloitte данный показатель составил 18%, у EY и PwC — 11% и 6% соответственно. Все это делается ради ускорения времени выполнения проектов: одной компании внедрение нейросети позволило сократить сроки исследований на 75%, сэкономив 3600 рабочих часов аналитиков.
Компания Microsoft провела масштабное исследование грядущей автоматизации труда, из которого стало понятно, что рутинная работа с информацией и физический труд автоматизируются совершенно разными путями, с разной скоростью. Если отрасли с большим объемом данных автоматизируются быстрее всего по причине наличия огромного массива информации для анализа, то, например, сфера образования пока практически не поддается этому процессу из-за сложностей регулирования и разброса данных. Наибольший потенциал автоматизации специалисты видят в логистике (69%), финансах (54%) и ретейле (51%).
Как происходит автоматизация в разных отраслях:
IT-сектор. Инструменты вроде GitHub Copilot и ChatGPT перевернули мир кодинга: по данным совместного исследования Yandex B2B Tech и Университета ИТМО, 75% программистов пользуются ИИ-ассистентами на постоянной основе. К тому же, разработчики, использующие Copilot, выполняют задачи на 55% быстрее.
Финансы. Банки используют машинное обучение для скоринга клиентов и антифрод-систем, а на биржах алгоритмический трейдинг обеспечивает до 70% торгового оборота. Технологии автоматизируют управление рисками, персонализацию услуг, обработку документов и работу служб поддержки через чат-ботов. Однако ИИ лишь частично заменяет таких специалистов, как аналитики и риск-менеджеры, оставляя за людьми стратегические решения и оценку рыночных нюансов.
Бизнес и маркетинг. Проникновение искусственного интеллекта в бизнес-процессы достигло значительных масштабов: сегодня его применяют около 80% компаний как минимум в одной из функций, а около 75% маркетологов используют ИИ-инструменты в своей работе. Хотя нейросети генерируют тексты для рекламных акций и дизайна баннеров по заданным шаблонам, пока это всего лишь инструмент, а не полноценная замена творца. Нейросеть умеет быстро сочинить слоган, но «тонкую настройку» маркетингового посыла создает человек. Если говорить о графическом дизайне, то сервисы вроде Midjourney и DALL-E помогают рисовать эскизы и визуальные концепции, экономя время и деньги агентств, что не умаляет востребованности живых специалистов: они играют ключевую роль в интеграции этого графического материала в единую нарративную структуру бренда.
Медиа. Некоторые медиакомпании перешли на «робожурналистику»: штат редакторов и фотографов сокращается — их задачи передаются ИИ-алгоритмам. Также журналисты учатся использовать ИИ для обработки данных — нейросеть как помощник, а не замена. Главное ограничение — качество: ИИ может «сочинить» достоверный на вид текст, но проверка, этика и умение проводить расследования по-прежнему за человеком.
Ретейл и логистика. ИИ-роботов постепенно подключают к сбору, доставке и выдаче заказов, а также им доверяют оптимизацию логистики.
Здравоохранение. Даже медицину технологический прогресс не обошел стороной, однако пока поводов для переживаний нет — вряд ли вас будет лечить робот, ведь ИИ применяют только для обработки данных и анализа симптомов, результатов обследования. Правда, из-за конфиденциальности и ограниченности данных изменения в отрасли происходят медленно.
Никита Морозов, CEO 
Креативная студия SMIT.:
Дело не только в дешевизне и эффективности — это далеко не всегда так. Если говорить об организации ИИ-производства, в котором львиную долю человеческого труда можно заменить моделями, назвать такое решение «дешевым» сложно: его нужно снабдить (по-прежнему) дорогостоящей инфраструктурой, постоянно поддерживать, обеспечивать безопасность и качество, регулярно обучать и дорабатывать.
Если сейчас сравнивать инвестиции в человеческий капитал и инвестиции в ИИ, то при простых подсчетах нередко окажется, что первое обходится экономичнее и быстрее (в ряде случаев и качественнее), а значит — эффективнее. «Цена ошибки» здесь — это как раз переоценка ИИ и недооценка человека.
Геворг Осипян, CEO 
Hate Agency :
Бизнес предпочтет человека там, где цена ошибки ИИ выше, чем стоимость человеческого труда. В маркетинге это репутационные риски. Если нейросеть создаст креатив, который оскорбит аудиторию или не попадет в культурный контекст — бренд потеряет больше, чем сэкономил на зарплате дизайнера.
В медицине, юриспруденции, финансах — там, где ошибка стоит денег, здоровья или свободы — человек останется контроллером. Не исполнителем, а тем, кто проверяет и несет ответственность.
ИИ может быть на 99% точным, но если 1% ошибок обходится слишком дорого — его не будут использовать без человеческого контроля. Но с годами и это пропадет, когда ошибки ИИ станут близки к 0%.
Александр Смирнов, заместитель генерального директора 
КД :
Порог — там, где совокупная стоимость ошибки (упущенная выгода, регуляторные риски, репутация) превышает экономию от автоматизации. В этом году в Австралии уже случился яркий кейс: CBA резко сократил штат из 45 операторов после запуска голосового бота поддержки. А потом выяснилось, что нагрузка выросла, бот справлялся очень слабо, путался и раздражал клиентов. Из-за этого пришлось приносить публичные извинения и нанимать людей обратно.
Вообще, у нас есть такой прекрасный термин в кризис-менеджменте — «человеческий фактор», который подразумевает, что человек не идеален и склонен совершать ошибки. Но если психология человека изучена достаточно хорошо и мы, в целом, понимаем, какие ошибки может допустить человек в каждом из предполагаемых сценариев, то с нейросетями и ИИ — совсем другой разговор. Вспомните свои диалоги с нейросетью, когда она внезапно начинала нести ахинею: это фактор, который можно предсказать только количественно (каждый N-ный ответ можно ожидать сбой), а не качественно (вместо рекомендаций по снятию наличных — совет посмотреть нового Бэтмена в кино в эту субботу). Поэтому, я думаю, в ближайшее время мы столкнёмся с введением такого термина, как «фактор нейросети».
Юлия Цибизова, директор по маркетингу и коммуникациям, 
Magnetto.pro :
Экономисты правы: работников действительно заменяют, когда технология дешевле и эффективнее. И это особенно заметно на производстве — машины работают быстрее, точнее и приносят больше прибыли.
В креативной сфере, конечно, речь идет не о роботах, а о цифровой автоматизации процессов. Многие рутинные задачи, которые раньше выполняли джуны, сейчас может делать ИИ — например, расшифровку интервью. Раньше это занимало часы: перемотка, исправления, редактирование. Сейчас ИИ делает базовую работу почти мгновенно, экономя огромное количество времени. Но ошибки все равно случаются, и именно здесь человек остается незаменимым, потому что проверяет, корректирует и направляет процесс.
То есть ИИ может заменить большое количество рутинной работы, но человек остается фильтром. С точки зрения бизнеса это значит: меньше сотрудников на повторяющихся задачах, но сохраняются те, кто умеет управлять процессом и принимать решения. В этом смысле экономисты абсолютно правы, но ценность человека в проверке и контроле ошибок ИИ по-прежнему велика.
Анна Ассовская, директор по маркетингу 
телеканала «Ключ»:
Цена ошибки ИИ в рекламе и маркетинге высока. Одна неудачная креативная кампания может стоить репутации бренда и миллионов рублей бюджета. Алгоритм может ошибиться в культурном коде, подтексте, контексте — и последствия будут гораздо дороже экономии на зарплате специалиста. Нейросеть не может взять на себя ответственность и предугадать последствия. В ситуациях, где ошибка может дорого стоить репутации, — решение принимают люди.
На мой взгляд, в маркетинге и рекламе нейросети пока заняли нишу «умного ассистента». Они действительно снимают рутину: собрать аналитику, предложить варианты заголовков, верстка дизайн-макетов. Но это не революция рабочих мест, а скорее их перестройка. Креатив — это не только текст или картинка, это контекст, культура, инсайты аудитории. Модель пока не умеет понимать культурные коды, социальные нюансы тоже, и ей не доступен юмор. Пока предел автоматизации — ускорение и упрощение процессов, но не полноценная замена, тем более, творческой роли. Хороший маркетолог или сценарист остается незаменимым, а нейросеть — только инструмент, которым нужно профессионально управлять.
Какими могут быть последствия автоматизации: социально-экономические риски
Распространение искусственного интеллекта порождает серьезные опасения, ключевые из которых — рост безработицы и усиление социального неравенства.
Согласно тревожным прогнозам, в ближайшие пять лет может исчезнуть до половины начальных офисных позиций, а уровень безработицы среди молодых специалистов способен достичь 10−20%. Основное бремя этих изменений, как полагают исследователи, ляжет на низкоквалифицированные слои населения, усугубляя социальное расслоение. Более того, общее влияние ИИ на потребление и доходы может оказаться отрицательным: вполне вероятным сценарием является падение покупательской способности из‑за роста безработицы и бедности.
Обычно рост безработицы неизбежно обостряет конкуренцию за сохранившиеся рабочие места. Парадокс современной России, однако, в том, что ее рынок труда сегодня характеризуется не избытком, а острой нехваткой кадров — уровень безработицы в мае 2025 года составил рекордно низкие 2,2%. Несмотря на это, ИИ уже активно замещает простые рабочие задачи, создавая колоссальное давление на систему образования: чтобы конкурировать с нейросетями, молодым специалистам требуется более высокий уровень образования. Например, американским выпускникам зачастую становится недостаточно наличия диплома о высшем образовании — теперь, в рамках обостренной конкуренции, рекомендуется получение ученой степени. Параллельно растут требования к навыкам: на смену тренду на узкую специализацию приходит запрос на «симбиоз навыков» — сочетание hard-skills с развитыми soft-skills, такими как креативность, высокий эмоциональный интеллект и способность работать в режиме мультизадачности.
Сергей Самонин, СEO 
RTBSape :
Я считаю, что недооценка именно социального измерения внедрения ИИ — это главная ошибка: экономическая статистика фиксирует рабочие места и ВВП, но не фиксирует растущую фрустрацию образованного среднего класса, который видит снижение перспектив и теряет идентичность, а это всегда приводит не к экономическим, а к политическим последствиям — росту радикальных движений, протестам против технологий и эрозии доверия к институтам.
Анна Ассовская, директор по маркетингу телеканала «Ключ»:
Социальные риски мы действительно недооцениваем. Образованный средний класс — это те же дизайнеры, копирайтеры, продюсеры, маркетологи. Если их вытеснять технологиями, возникает кризис идентичности: зачем учиться, если алгоритм быстрее и дешевле? Здесь опасность не только в протестах против технологий, но и в росте цинизма, утрате доверия к институтам, падении качества. И это в долгосрочной перспективе гораздо серьёзнее, чем чисто экономический ущерб.
Надежда Первова, заместитель генерального директора по PR КГ «Полилог»:
В PR и коммуникациях цена ошибки чрезвычайно высока. Это не просто про неточную информацию — это про репутацию компании и доверие аудитории. Например, недавно мы наблюдали, как на одном из мероприятий была допущена ошибка в официальном анонсе: высокое должностное лицо назвали неправильным именем. В результате — скандал и увольнение ответственного сотрудника. Мы наблюдали со стороны, как быстро репутационные риски превращаются в кадровые решения.
В этом смысле ИИ пока не может быть полностью самостоятельным: он не несет ответственности. Если в производстве ошибка измеряется материальными убытками, то в сфере коммуникаций — это цена доверия, имиджа, репутации. А это зачастую дороже любых прямых потерь. Поэтому при всех возможностях нейросетей, когда речь идет о публичных коммуникациях и официальных заявлениях, бизнес все равно будет полагаться на человека.
Александр Смирнов, заместитель генерального директора ООО «КД»:
Кризис идентичности как массовое явление для России маловероятен — это скорее проблема обществ с гибкими трудовыми рынками и высокой ценностью самореализации. У нас социальные механизмы более жесткие: в частности, обсуждаемое возвращение «повинности» отработки по специальности после вуза напрямую адресует разрыв между образованием и занятостью. У нас давно образовалась интересная ситуация: доминирующая доля выпускников идут работать не по профилю, хотя, казалось бы…
Поэтому внедрение нейросетей приведет скорее к ускоренному пересмотру правил и нормативов, как это уже происходит в других сферах. У нас таких кейсов пока не было, но есть яркий пример Голливуда, где после «восстания» сценаристов WGA в коллективный договор внесли жесткие ограничения на использование нейросетей, а также протесты модераторов TikTok в Берлине против автоматизации. В итоге можно сказать, что ключ не в отрицании технологий, а в управляемых механизмах адаптации и чётких правилах, которые снижают социальное напряжение.
Юрий Покровский, генеральный директор 
Open Production :
Когнитивный удар по идентичности в нашей креативной индустрии уже произошел. Появление нейросетей, способных генерировать качественный контент, разделило рынок на тех, кто воспринимает технологии как угрозу, и тех, кто адаптируется и использует их как новый инструмент. Я отношусь ко второй категории. Не думаю, что общество будет протестовать против нейросетей. Скорее, мы даже не заметим, как они станут привычной частью жизни, как уже произошло с ChatGPT.
Стратегии разных стран: от запретов до адаптации
Мировые практики борьбы с угрозами, исходящими от автоматизации, разнятся:
- Япония сделала ставку «на опережение»: крупные компании Страны восходящего солнца еще в 2024 году начали массово переобучать сотрудников работе с ИИ, что, как сообщается, снизило тревожность персонала и повысило производительность.
- В США и Европе разрабатывают нормативные рамки и инициативы по защите трудящихся, в том числе обсуждаются законы о безопасном применении ИИ.
- В России пока что царит стабильность — дефицит рабочих рук смягчает эффект автоматизации: вакансий на одного безработного все еще остается более десяти. К тому же отечественное трудовое законодательство, гарантирующее двухмесячное уведомление о сокращении и выходные пособия, образует некий фундамент для защиты от ИИ-угрозы. Дополнительным «буфером» служит меньшая, чем в западных странах, доля финансово-технологических отраслей, куда ИИ проникает быстрее всего. При этом некоторые компании, следуя глобальному тренду, уже начинают инвестировать в переобучение персонала.
Таким образом, хотя в США рынок труда гораздо гибче — увольнять и нанимать сотрудников проще, но вместе с тем работники там сильнее конкурируют с технологиями. В Европе обилие льгот удерживает занятость, но замедляет обновление профессий. Если сравнивать, то российская модель располагается где-то между гибким, но жестким рынком США и соцориентированной, но медлительной Европой: у нас в наличии и профзащита, и риск оказаться невостребованным. С одной стороны, отечественное трудовое законодательство ограничивает резкие кадровые сдвиги, а с другой — создает скрытую уязвимость: баланс сохранения штата и наращивания автоматизации может привести к ситуации, где зарплаты пойдут на снижение и вакансии замораживаются. Долгий «дренаж» рабочих мест чаще всего сказывается на постепенном снижении зарплат, фрагментации занятости и эрозии среднего класса, что подрывает "социальный контракт" и ведет к долгосрочной перспективе стагнации потребления.
Вместе с тем российские исследования показывают противоречивые тенденции. По данным Высшей школы государственного управления, внедрение генеративного ИИ к 2030 году способно добавить около 2,5% ВВП (около 4,5 трлн руб.) и закрыть до 80% существующего дефицита кадров. Напротив, эксперты НИУ ВШЭ отмечают, что широкая автоматизация без взрывного роста — более реалистичное ожидание: не весь труд легко масштабируется, и радикальное ускорение роста экономики маловероятно.
Евгения Ситникова, CEO digital-студия 
TRIBE :
С точки зрения уязвимости рабочих мест, мы гораздо менее уязвимы, чем Европа и США. Там это все развивается семимильными шагами, а мы сильно ограничены всевозможными надстройками. Например, не все подписки можем оплатить, в около государственных компаниях ИИ не внедряется из-за соображений безопасности. Может быть, там когда-то будет внутренняя нейросетка, но до этого ещё далеко. Получается, внедрение есть, но пока на уровне лёгкой автоматизации, но никак не полной замены специалистов.
Сергей Самонин, СEO RTBSape:
Российский рынок труда отличается повышенной гибкостью: слабые профсоюзы, низкая защищённость занятости и простота увольнений позволяют быстрее адаптироваться к новым технологиям, но эта же особенность делает работников более уязвимыми, чем их коллег в Европе, где социальные амортизаторы и регуляции позволяют сгладить переходы, а значит, у нас эффект от ИИ может оказаться резче и болезненнее при том же уровне внедрения.
Дмитрий Акулов, сооснователь 
wewannamarketing :
На мой взгляд, несмотря на общие экономические трудности, наш рынок труда трансформируется медленнее, чем в других развитых странах. Во-первых, санкции ограничивают доступ к передовым ИИ-технологиям, параллельно мы теряем IT-специалистов. Меньше доступа к ИИ означает меньшую угрозу замещения в краткосрочной перспективе. Так же, в нашей экономике высокую долю занимают добывающие отрасли и сферы услуг, ориентированной на личное взаимодействие, что менее подвержено автоматизации.
Александр Смирнов, заместитель генерального директора ООО «КД»:
Российский рынок труда действительно находится в особом положении. С одной стороны, мы — «догоняющие»: уровень автоматизации и внедрения нейросетей в бизнес-процессы ниже, чем в США (возможно, даже чем в Европе). С другой — это дает шанс не повторять их ошибки, а адаптировать технологии более взвешенно. У нас более жесткая регуляторная среда и меньшая гибкость рынка труда, что парадоксальным образом может смягчить удар: массовые увольнения маловероятны, а автоматизация будет внедряться постепенно, часто в гибридных моделях «человек + ИИ».
Кроме того, общественные ожидания и институциональные рамки здесь иные. Пример — дискуссия о возвращении «повинности» отработки по специальности после вуза: государство пытается закрыть разрыв между образованием и занятостью управленческими методами, а не рыночными. В то время как на Западе регуляторы реагируют постфактум (пример — AI Act и усиление контроля за детским доступом к нейросетям), Россия может изначально встроить защитные механизмы. Недавние западные кейсы — например, арест подростка в США за опасный запрос к ChatGPT — показывают, как быстро социальные и правовые аспекты внедрения нейросетей становятся критичными. У нас это, скорее всего, приведет к повышенному вниманию к этике, безопасности и формализации ограничений еще до массовой интеграции нейросетей в трудовые процессы.
Геворг Осипян, CEO Hate Agency:
Российский рынок труда менее гибкий, чем западный, и это одновременно защита и уязвимость. С одной стороны, у нас сложнее увольнять людей массово — трудовое законодательство жестче, социальные обязательства выше. Это замедляет автоматизацию.
С другой — у нас ниже зарплаты, а значит, экономическая выгода от замены человека на ИИ меньше. Если в США нейросеть заменяет дизайнера с зарплатой 80 тысяч долларов в год — окупаемость очевидна. Если в России она заменяет специалиста с зарплатой ₽80k в месяц — выгода уже не такая явная.
Но главная уязвимость российского рынка — низкая скорость адаптации. У нас меньше программ переквалификации, слабее система непрерывного образования, ниже мобильность кадров. В ОАЭ, Китае и США уже несколько лет в школьной программе появилось обучение ИИ, целые классы и направления, в России может это есть, но это не носит массового характера, когда в Саратове, Владимире и Бурятии в школах изменилась программа и теперь мы растим молодых специалистов.
В этой гонке точно будут победители, и это будут те, кто даст много свободы для талантов со всего мира, создаст инфраструктуру для будущих своих талантов (школы/университеты), будет спонсировать собственные разработки и технологии.
Юрий Покровский, генеральный директор Open Production:
Уязвимость российского рынка в том, что доступ к нейросетям до сих пор ограничен из-за санкций. Большая часть населения просто не используют VPN и, соответственно, не имеют доступа к инструментам, которые уже стали стандартом работы на глобальном рынке. Тем не менее я уверен, что рынок неизбежно перестроится, а специалисты адаптируются к работе с ИИ. Да, часть профессий исчезнет, но на их месте появятся новые. Это не конец профессий, а их трансформация.
Приговор: ИИ — враг или друг?
Несмотря на тревожные прогнозы массовых сокращениях, реальное влияние искусственного интеллекта на рынок труда оказывается не столько разрушительным, сколько трансформирующим. Вместо «апокалипсиса» разворачивается их глубокая эволюция: ИИ берет на себя рутинные, шаблонные задачи — будь то анализ данных, генерация стандартных документов или логистическая оптимизация. Это высвобождает человеческий потенциал для решения более сложных, творческих и стратегических вопросов, где незаменимы эмпатия, креативность и критическое мышление.
Основной вызов заключается не в противоборстве с технологией, а в активной адаптации к новой реальности, где успех будет зависеть от готовности к непрерывному обучению и перераспределению ролей в тандеме «человек-машина». Будущее занятости определится не столько самим технологическим прогрессом, сколько тем, насколько эффективно государства, бизнес и общество смогут управлять этим переходом — инвестируя в переобучение и выстраивая защитные механизмы, чтобы превратить неизбежную трансформацию в источник новых возможностей, а не социальной напряженности.
Продолжил размышлять о транформации рынка труда под влиянием нейросетей корреспондент Sostav Никита Макаров в третьей части нашей серии материалов.