Мир незаметно делится на два лагеря: те, кто усилился ИИ, и те, кто стал медленнее рынка

Последние два года я ежедневно работаю с внедрением ИИ-решений в бизнесе: собираю кейсы, общаюсь с владельцами компаний, вижу цифры до и после, наблюдаю провалы и успехи. Вокруг темы "заменит ли ИИ людей" два полюса: одни кричат "завтра все без работы", другие — "успокойтесь, это очередной пузырь".

Хочу показать, как это выглядит изнутри — на конкретных кейсах, с цифрами и без эмоций.

Если быть честным, правильный вопрос звучит так: "В каких задачах и в какой связке ИИ заменит людей?"

В реальных внедрениях не бывает истории "поставили ИИ и забыли". Я не видел ни одного кейса, где ИИ на 100% закрывает работу человека во всех ситуациях. Почти всегда схема одна: ИИ забирает повторяющиеся задачи, человек остаётся — но его роль меняется. Он становится оператором процесса: контролирует, корректирует, решает нестандартные кейсы.

Поэтому "ИИ заменяет людей" — и да, и нет одновременно. Да — компании действительно сокращают штат. Нет — кто-то всё равно должен оставаться в системе. Просто этих людей становится меньше, а требования к ним — выше.

Покажу на трёх реальных кейсах. Один жёсткий, два других "мягче", но не менее показательные.

Дизайн-агентство, офис, постоянный поток задач. В штате — 7 дизайнеров на полной занятости.

Появилась Midjourney. Один из дизайнеров быстро разобрался, научился получать стабильный результат быстрее, показал руководству. Руководство сделало то, что обязан делать любой бизнес: посчитало экономику.

Выяснилось: вместо отдела из 7 человек можно оставить одного, который работает с нейросетями, и закрывать тот же объём. Уволили 6 человек. Остался один.

Звучит жестоко? Да. Но если убрать эмоции и посмотреть на механику:

Те шестеро потеряли работу не потому, что "дизайн умер". А потому, что рынок перестроился, и их производительность стала неконкурентной.

Я почти уверен: многие из них пошли учить нейросети. Потому что следующий работодатель задаст простой вопрос: "Ты делаешь быстро? Умеешь работать с ИИ?"

Кстати, если хотите посмотреть подобные кейсы с цифрами и конкретикой — в шапке профиля есть ссылка на инструкцию с реальными внедрениями ИИ в бизнесе. Там разбор того, что работает, а что — нет.

Производство коротких видео (Reels/Shorts). До ИИ процесс был тяжёлым: искать темы, писать сценарии, созваниваться с экспертом, ехать в студию, снимать, монтировать. Результат: ~10 роликов в неделю.

Затем появились инструменты, которые упростили цепочку: генерация сценариев ускорилась, аватары заменили часть съёмок, монтаж и упаковка стали быстрее. Команда начала делать ~200 роликов в неделю.

Ключевой момент: человека не уволили. Он остался, просто научился работать по-новому. У него появились другие задачи: управлять процессом, отбирать удачные версии, контролировать качество, следить за тем, что заходит аудитории.

Снаружи это выглядит как "вау, ИИ спас". Внутри — как "если бы специалист не освоил нейросети, его бы заменили тем, кто освоил". Потому что бизнесу нужен результат. И если один даёт 200 единиц контента, а другой — 10, вопрос "кто останется" решается сам.

Этот кейс показывает тихую сторону изменений, которую многие не замечают: вакансии просто перестают появляться.

Компания продавала дома, лиды приходили в переписку (Авито и другие площадки). Был один менеджер, который отвечал на входящие, но физически не успевал. Логичный шаг — нанять 2–3 квалификаторов: посадить людей на переписку, платить ₽40–60K, закрыть дыру.

Вместо этого внедрили ИИ-квалификатора: отвечает быстро, уточняет, направляет дальше. Теперь компании не нужно нанимать ещё 2–3 человека. Даже если поток лидов вырастет в 2–4 раза, потребность в "ручных" квалификаторах может не появиться вообще.

Первого сотрудника не уволили. Его роль изменилась: он стал оператором процесса — контролирует агента, вмешивается в нестандартных ситуациях, корректирует скрипты.

Этот кейс — ответ тем, кто говорит: "Да ладно, увольнять не будут". Возможно, не будут. Но огромное количество позиций просто не откроется. И это сильнее влияет на рынок труда: новичкам сложнее заходить, потому что входные "рутинные" роли съедаются автоматизацией.

Обобщая всё, что вижу, получается грубая, но честная формула.

Работу теряют те, кто:

Выигрывают те, кто:

Это касается не только "креативщиков". Недавно общался с другом-инженером, проектировщиком. Он был уверен: "Моя работа слишком сложная, ИИ сюда не залезет". Я показал, что уже делается в инженерных системах, проектировании, обработке документации. Реакция: "Окей, понял. Непробиваемых профессий не существует".

Первый лагерь: люди и компании, которые игнорируют ИИ. "Это ерунда, у нас своя специфика". Они продолжают работать по-старому, медленно, руками, с большим штатом на рутинные операции.

Второй лагерь: те, кто внедряет ИИ не ради моды, а ради эффективности. Они быстрее отвечают клиенту, производят контент, обрабатывают лиды, делают дизайн, принимают решения.

Разрыв между лагерями растёт не постепенно, а скачками. Сегодня — "просто удобнее". Через год — "просто дешевле". Потом — "невозможно конкурировать".

Я не говорю, что все, кто не внедрит ИИ, "умрут" через год. Но вижу риск: если конкурент делает те же действия в 2–5 раз быстрее и дешевле, вы либо перестраиваетесь, либо проигрываете на дистанции. Рынок редко прощает медлительность.

Не буду драматизировать, но и успокаивать себя не стоит. Практичный план:

Первое. Определите, где у вас больше всего рутины: ответы, переписки, документы, сценарии, обработка заявок, отчёты, типовые макеты. Всё повторяющееся — зона риска и одновременно место, где ИИ даёт максимальный эффект.

Второе. Не пытайтесь "изучить ИИ целиком" — это ловушка. Выберите одну задачу и доведите до результата. Не "поигрался", а реально получил: быстрее, дешевле, стабильнее.

Третье. Учитесь не только генерировать, но и проверять. Рынку нужны не те, кто умеет нажимать кнопку, а те, кто отвечает за качество. Кнопки научатся нажимать все, а сделать результат полезным — уже ремесло.

В шапке профиля есть ссылка на инструкцию с разбором реальных кейсов внедрения ИИ в бизнесе — с цифрами, процессами и тем, что работает на практике. Если хотите понять, где конкретно ИИ может дать эффект — посмотрите.

Последнее. Привыкайте к мысли: ИИ — не "замена", а "усилитель". Он усиливает тех, кто с ним работает. И обесценивает тех, кто делает то же самое без него.

ИИ не заберёт у людей работу "в целом". Он заберёт работу у тех, кто отказывается меняться. И даст преимущество тем, кто меняется быстрее.