Когда закончится хайп на теме, что ИИ заберет работу и мы останемся голодными
Надоело смотреть на тех, кто пытается хайповать на теме, что ИИ заберет работу.
Звучат такие тезисы крайне хреново. Да, в интервью с Романом Ямпольским у Стивена Бартлетта действительно звучит мантра про «99%».
Но проблема в том, что предупреждение продают как уже почти случившуюся статистику.
Факт первый: крупные институты не видят «99%», они говорят про экспозицию, а не про тотальную замену
Международный валютный фонд в 2024 году писал, что ИИ затронет около 40% рабочих мест в мире: часть задач будет автоматизирована, часть — усилена, и итог сильно зависит от политики и структуры экономики.
Всемирный экономический форум в отчёте Future of Jobs 2025 оценивает «перестройку» рынка труда к 2030 году так: 170 млн новых ролей и 92 млн вытесненных, то есть чистый прирост порядка 78 млн рабочих мест (на фоне трансформации примерно 22% занятости). Это не «все останутся без работы», это масштабная перенастройка.
Более того, в публичной выжимке по этому же отчёту есть важная деталь: работодатели ожидают и сокращений, и создания новых ролей; по направлению «ИИ и обработка данных» фигурируют оценки «создаст 11 млн и заменит 9 млн» (то есть картина двусторонняя).
Это не значит, что всё будет хорошо. Это значит, что «99%» не подтверждается теми источниками, которые вообще считают рынок труда профессионально.
Факт второй: можно автоматизировать задачи ≠ уволить человека
Самая частая подмена — смешение трёх уровней:
- автоматизация отдельных операций;
- автоматизация профессии целиком;
- массовое вытеснение людей без замещения новыми ролями.
Даже консервативные оценки уровня Goldman Sachs говорят не «будет 300 миллионов безработных», а «под угрозой автоматизации эквивалент 300 миллионов рабочих мест в пересчёте на полную занятость», то есть речь о потенциально автоматизируемых фрагментах труда и перестройке процессов.
Почему это принципиально?
Потому что в реальной компании работа — это не набор изолированных задач. Это ответственность, контроль качества, юридические последствия, согласования, работа с рисками, коммуникации.
ИИ умеет делать часть операций, но «профессия» обычно включает то, что нельзя просто “вычеркнуть” без изменения всей системы управления.
Факт третий: даже при сильном ИИ остаются ограничения внедрения
Если отбросить эмоции, массовую замену упирают в четыре тормоза.
Первый — юридическая ответственность. Ошибку ИИ всё равно оплачивает компания, а иногда конкретный руководитель. Это автоматически порождает роли контроля: проверка, утверждение, аудит решений, фиксация оснований.
Второй — безопасность. Чем шире внедрение ИИ, тем больше поверхность атак: утечки, подмена данных, вредоносные запросы, ошибки в цепочках автоматизации. У Ямпольского эта линия как раз сильная — он про безопасность и говорит. Но парадокс в том, что безопасность требует людей, а не «минус 99% персонала».
Третий — качество и контекст. ИИ уверенно производит текст, код и изображения, но плохо держит «земной» контекст: цели бизнеса, ограничения отрасли, репутационные риски, тон коммуникации, юридические формулировки. Поэтому растёт спрос не на «написать текст», а на «поставить задачу, проверить, привести к стандарту, защитить от ошибок».
Четвёртый — инфраструктура и деньги. Современный ИИ — это вычисления, данные, лицензии, интеграции. Да, модели дешевеют, но масштабирование в корпорациях — дорогая история. Даже в инфополе вокруг OpenAI огромные числа про оценку компании и гонку инвестиций не отменяют реальность затрат и сложность внедрения.
Тогда кто останется без работы?
Если говорить жёстко и по делу, рынок выбивает не «профессии», а людей, которые годами жили на простом исполнении без понимания результата.
Уязвимы те, кто:
- выполняет повторяющиеся операции по шаблону;
- не умеет объяснить логику решения;
- не отвечает за итог (только «делал как сказали»);
- не видит риски и не умеет проверять фактуру.
Выходит что: вылетают те, кто использовал голову как подставку под шляпу
При этом строители, таксисты, уборка, сервис, ремонт, логистика не исчезнут. Физический мир не такой идеальный: нестандартизированные ситуации, человеческий фактор, ответственность, локальные условия. Роботы и автоматизация будут расти, но скорость замещения там намного ниже, чем в офисных операциях.
Копирайтеры и дизайнеры тоже не исчезают.
Умрут только те, кто имитирует работу.
То есть не будет рерайта ради рерайта. А вот редактура, смысловая упаковка, аналитика, сценарии, структура, проверка фактов, единый стиль бренда — всё это не только остаётся, но становится дороже, потому что объём генерируемого мусора растёт.
И тут мы подходим к главному опровержению: с появлением ИИ информации стало больше, ошибок стало больше, рисков стало больше. Значит, растёт потребность в людях, которые умеют:
- фильтровать и проверять источники;
- собирать позицию из противоречивых данных;
- управлять качеством;
- объяснять сложное простым языком без потери смысла;
- видеть уязвимости и закрывать их до того, как прилетит.
Почему автор текста хайпанул
Потому что «через пять лет 99%» — это идеальная наживка: страшно, просто, понятно, хочется спорить, хочется переслать. А ещё под такой нарратив удобно продавать подписку, курсы, консультации, закрытый канал и «уникальные разборы».
Для честного разговора нужно развести две вещи:
- риск неконтролируемых систем (это реальная тема, и её обсуждают серьёзно);
- прогноз «все станут безработными» (это уже публицистика, а не трудовая экономика).
Вывод
ИИ действительно меняет рынок труда быстро. Но факты, на которые опираются крупные институты, описывают не «обнуление занятости», а перераспределение задач и ролей: часть рабочих мест исчезнет, часть появится, почти всем придётся менять инструменты и привычки.
Безработица «99%» выглядит как медийная гипербола. Реальная угроза не в том, что «работы не будет», а в том, что вырастет разрыв между теми, кто умеет думать, проверять, управлять рисками и качеством — и теми, кто просто механически исполняет.