Все обсуждают что ИИ заберёт. Я хочу поговорить о том, что он проявит
В последние пару лет я наблюдаю одну и ту же сцену — на конференциях, в командах, в личных разговорах. Кто-то произносит «ИИ заменит такую-то профессию» — и в комнате сразу делится на два лагеря. Одни говорят «да, всё серьёзно». Другие — «ну, это преувеличение». И обе стороны по-своему правы, потому что говорят о разном.
Вторая статья из серии о неодженерализме. Первая — о том, кто такой неодженералист и почему многим сложно ответить на вопрос «кем ты работаешь?».
Я работаю в IT уже больше пятнадцати лет. Сейчас веду команды, которые связаны с ИИ напрямую — как в части качества работы систем, так и в части живого клиентского опыта, который строят люди. Эта двойная оптика помогает мне видеть тему без лишней тревоги и без лишних иллюзий.
На мой взгляд, вопрос не в том, заменит ли ИИ людей вообще. Вопрос в том, какую именно работу он трансформирует и как. И что в процессе этого становится по-настоящему ценным.
Что происходит прямо сейчас?
ИИ пишет код, генерирует тексты, анализирует данные, делает выжимки из документов, отвечает на типовые запросы, автоматизирует рутину. И делает это быстро, дёшево, без усталости.
По данным McKinsey Global Institute (ноябрь 2025), уже сегодня существующие технологии теоретически способны автоматизировать около 57% рабочих часов в США — при условии полного перепроектирования рабочих процессов под ИИ и роботов. Это не прогноз исчезновения рабочих мест, а оценка технического потенциала: большинство профессий изменятся, а не исчезнут. Параллельно меняется спрос на навыки: по данным того же отчёта, требование к умению работать с ИИ-инструментами (AI fluency) выросло в семь раз за два года — быстрее любого другого навыка в американских вакансиях. Число работников в профессиях, где этот навык прямо указан как требование, выросло примерно с 1 млн до 7 млн человек. Схожую картину рисует WEF Future of Jobs Report 2025: треть крупных работодателей по всему миру планируют нанимать людей со специфическими AI-навыками.
Российский рынок в этих исследованиях отдельно не измеряется. Но читая всю эту зарубежную аналитику, трудно не заметить закономерность: то, что сначала фиксируется как тренд в США или Западной Европе, через какое-то время добирается и до нас — возможно, с другим темпом и в другом контексте, но вектор, как правило, совпадает.
Это структурный сдвиг, который уже происходит. Технологический прорыв такого масштаба случается редко — и он неизбежно меняет то, как устроена работа, какие роли появляются, а какие трансформируются. Примерно так же, как когда-то интернет изменил медиа, а смартфоны — розничную торговлю. Не уничтожил, но полностью пересобрал.
Почему широкий опыт становится активом?
Почему самые интересные задачи последних лет не решаются внутри одной дисциплины? Создание продукта — это одновременно технологии, психология, дизайн и бизнес-логика. Управление командой в изменениях — это и стратегия, и эмпатия, и системное мышление. Широкий опыт здесь не помеха — он то, что позволяет переводить с языка одной дисциплины на язык другой. А именно это сейчас и нужно.
Дэвид Эпштейн в книге Range проанализировал траектории успешных учёных, спортсменов, изобретателей и предпринимателей. Его вывод: в областях с высокой сложностью и непредсказуемостью люди с разносторонним опытом чаще находят нестандартные решения — потому что умеют переносить паттерны из разных сфер и видеть возможности, которые изнутри одной дисциплины просто не видны. На мой взгляд, это точное описание большей части современных рабочих задач.
Что это значит на практике?
На мой взгляд, специализация по-прежнему важна. Глубокая экспертиза нужна — и ИИ её не отменяет. Есть целые области, где она незаменима: сложная инженерия, медицина, право, всё, что требует точных знаний и профессиональной ответственности (особенно в принятии конкретного решения и взятии рисков на себя). И отдельный пласт — работа руками, работа с людьми, живой контакт, который не передаётся алгоритму.
Но ИИ меняет то, какая именно глубина ценна. На мой взгляд, ценность смещается от «знаю много фактов в своей области» к «умею применять знания в новых контекстах». От «выполняю задачи по шаблону» к «вижу, когда шаблон перестал работать». От «специалист в одной функции» к «человек, который умеет соединять функции между собой».
Вспомните людей в своей команде или окружении, к которым приходят с нестандартными вопросами. Скорее всего, у них за плечами несколько разных ролей, областей или контекстов. Они удерживают сразу несколько перспектив и не теряются в неопределённости.
Что остаётся
Если попробовать сформулировать коротко на сейчас: ИИ трансформирует профессии неизбежно. Люди с нелинейным и разным опытом, способные соединять разное, видеть контекст шире одной функции, адаптироваться без потери себя и качества. В эпоху ИИ — это, возможно, его самая сильная часть.
п.с. Если вы дочитали до конца в эпоху клипового мышления — это само по себе метакомпетенция. А ещё это значит, что любопытство у вас точно есть. Скорее всего, вы один из тех, о ком я пишу. Привет 👋
В следующей статье — личная история: как я сама пришла к этой теме через пятнадцать лет работы в IT и несколько радикально разных ролей.
Анастасия Антонова — исследователь адаптивности, автор книги «Гибкость как образ жизни. Практическое руководство по адаптивности» (Альпина ПРО, 2026), основатель Пространства неодженералистов
Яркие примеры неодженералистов: