Управление файлами cookie
Настройки файлов cookie
Файлы cookie, необходимые для корректной работы сайта, всегда включены.
Другие файлы cookie можно настроить.
Другие файлы cookie можно настроить.
ИИ оставит всех без работы? Что говорит об этом Кодекс этики ИИ
Примерное время чтения: 8 минут
Хотите всегда быть в курсе событий на рынке IT? Подписывайтесь на наш Telegram-канал!
В 2024 году Альянс в сфере искусственного интеллекта опубликовал «Белую книгу этики в сфере ИИ». Над ней трудились разработчики, кандидаты технических, юридических, философских, медицинских и других наук, а также лидеры крупнейших технологических компаний России.
В книге рассматриваются ответы на 42 популярных этических вопроса. Мы поразмышляем над одним из них — оставит ли ИИ нас всех без работы? И что делать регуляторам, бизнесу, конкретным людям, чтобы этого не допустить?
В книге рассматриваются ответы на 42 популярных этических вопроса. Мы поразмышляем над одним из них — оставит ли ИИ нас всех без работы? И что делать регуляторам, бизнесу, конкретным людям, чтобы этого не допустить?
Содержание
Как ИИ уже влияет на рынок труда
В 2024 году авторы «Белой книги» предположили, что внедрение ИИ не приведет к массовой безработице, а скорее затронет структуру занятости. За два года появились данные, по которым можно проследить, как это происходит. Одни компании с помощью ИИ повышают эффективность сотрудников, другие связывают внедрение технологии с сокращением штата, а в отдельных профессиях изменения заметны по найму новичков.
По оценке Международного валютного фонда (МВФ), примерно 40% всей мировой занятости связано с ИИ. В развитых странах технология может затронуть 60% рабочих мест. Сильнее всего технология затрагивает офисные и административные профессии, но она применима и к отдельным задачам технических специалистов.
По оценке Международного валютного фонда (МВФ), примерно 40% всей мировой занятости связано с ИИ. В развитых странах технология может затронуть 60% рабочих мест. Сильнее всего технология затрагивает офисные и административные профессии, но она применима и к отдельным задачам технических специалистов.
В отчетах разных компаний — как российских, так и зарубежных, — много заявлений о сокращениях на фоне внедрения ИИ. Например, на конец 2023 года в финтех-компании Klarna работали около 4 350 сотрудников на полной ставке, а на конец 2025-го — около 2 830. Klarna объясняла сокращения повышением эффективности с помощью нейросетей. Правда, компании пришлось вернуть сотрудников обратно, потому что клиенты оказались недовольны качеством поддержки от ИИ.
В России о сокращениях из-за ИИ говорил Герман Греф. В июне 2026 года он сообщил, что Сбер сократил 65% региональных менеджеров, которые курировали работу отделений. Большую часть людей перевели в другие отделения. А в MWS (входит в группу МТС) ИИ используют, чтобы ускорить работу сотрудников, а не сократить их численность — например, разработчики поручают ему написание тестов и с его помощью быстрее разбираются в коде смежных команд.
В общем, информация в инфополе относительно ИИ-сокращений разнится. Кто-то действительно связывает уменьшение штата с нейросетями, а кто-то говорит о повышении продуктивности текущих сотрудников или переводе их в другие подразделения.
В России о сокращениях из-за ИИ говорил Герман Греф. В июне 2026 года он сообщил, что Сбер сократил 65% региональных менеджеров, которые курировали работу отделений. Большую часть людей перевели в другие отделения. А в MWS (входит в группу МТС) ИИ используют, чтобы ускорить работу сотрудников, а не сократить их численность — например, разработчики поручают ему написание тестов и с его помощью быстрее разбираются в коде смежных команд.
В общем, информация в инфополе относительно ИИ-сокращений разнится. Кто-то действительно связывает уменьшение штата с нейросетями, а кто-то говорит о повышении продуктивности текущих сотрудников или переводе их в другие подразделения.
Мы в Selecty зафиксировали рост запросов на подбор ML- и ИИ-специалистов в 2–3 раза в 2025 году. А по данным исследования РАН, количество вакансий для ИТ-специалистов с 2024 по 2025 годы сильно сократилось. В июле 2025 года по сравнению с июлем 2024-го вакансий для программистов и разработчиков стало меньше на 47% меньше, для тестировщиков — на 55%. За тот же период число вакансий для дата-сайентистов выросло на 15%.
- Интересно, что к внедрению ИИ лучше всего относятся те, кому за это внедрение платят. В ежегодном исследовании Selecty «Карьерный код 2026» новые возможности ИИ вдохновляют 53% опрошенных ML-специалистов, а тревогу за будущее профессии они не испытывают. Для сравнения — среди разработчиков о перспективах своей работы тревожатся 16%.
Все не так плохо: какие возможности открывает ИИ
Технологии и раньше меняли рынок труда — например, механизация сократила потребность в ручном труде, а развитие промышленности создало рабочие места на фабриках. Авторы «Белой книги» ожидают, что с ИИ произойдет похожий сдвиг. Пока одни задачи переходят к моделям, у компаний появляется работа по их обучению, внедрению и проверке.
Это приводит к появлению новых профессий, а также к повышению спроса на специалистов, которые на ИТ-рынке уже давно:
Это приводит к появлению новых профессий, а также к повышению спроса на специалистов, которые на ИТ-рынке уже давно:
- ML-инженеры разрабатывают и внедряют модели;
- дата-сайентисты строят прогнозы на основе данных;
- NLP-инженеры работают с системами, которые обрабатывают тексты и речь;
- ИИ-тренеры готовят примеры и оценивают ответы моделей;
- специалисты по этике ИИ разбирают, какие риски такие системы создают для людей;
- специалисты по кибербезопасности, которые активно используют ИИ, крайне востребованы — потому что меняются сами схемы кибератак, для которых злоумышленники активно задействуют искусственный интеллект.
Кто такой ML-инженер
и как им стать
и как им стать
Нейросети могут помочь больше зарабатывать и тем, кто остается в своей профессии. Согласно отчету МВФ, ИИ повышает производительность, помогает быстрее осваивать новые навыки и потенциально повышает доход. Новички могут быстрее продвинуться по карьере, перескочив порог из простых задач и быстрее приступив к тому, что приносит бизнесу больше пользы. А опытные возьмут на себя то, на что раньше не хватало времени.
Новичкам сложнее попасть в профессию
Раньше начинающему разработчику могли поручить типовые тесты или черновик документации. На этих задачах он разбирался в чужом коде, учился видеть пограничные случаи и получал обратную связь. То же касалось и начинающих специалистов других специальностей — старшие коллеги отдавали им несложные задачи, новички на них учились и постепенно брали на себя все больше.
Теперь всю черновую работу можно отдать модели, а от новичка уже на старте ждут, что он будет давать результат и генерировать прибыль. В связи с этим сильно подскочила конкуренция на стартовые позиции — например, в финтехе на отдельные джуниор-вакансии претендуют тысячи человек.
Теперь всю черновую работу можно отдать модели, а от новичка уже на старте ждут, что он будет давать результат и генерировать прибыль. В связи с этим сильно подскочила конкуренция на стартовые позиции — например, в финтехе на отдельные джуниор-вакансии претендуют тысячи человек.
- Дарья КудрявцеваДиректор по персоналу Selecty«Когда на одну вакансию претендует много людей, выделиться помогает конкретный результат, который можно обсудить на собеседовании. У кого-то это собственный проект, у кого-то — задача, которую удалось решить с помощью технологии, освоенной на курсах или самостоятельно.
Вуз сильно помогает завести профессиональные связи еще до выпуска. Однокурсники делятся вакансиями, рекомендуют друг друга работодателям и собирают команды для первых проектов, а попасть на стажировку в крупную ИТ-компанию можно уже с третьего курса».
У работодателей появилась возможность более придирчиво выбирать, и выбирать они стремятся лучших из лучших. Причем наиболее охотно смотрят на студентов топовых профильных вузов — у студентов оттуда куда больше шансов попасть в поле зрения команды еще до выхода на открытый рынок.
Обязательно ли идти в вуз, чтобы попасть в ИТ
Тренд на компактные команды, или tiny teams
В таких командах четыре-пять человек вместо привычных восьми-десяти. Каждый — сильный специалист в своем деле, и вместо мидлов-джунов у него в помощниках ворох ИИ-агентов, с помощью которых он закрывает задачи целого отдела.
У многих технологически продвинутых команд уже есть запрос на «суперзвезд с ИИ-агентами». Речь про людей уровня сеньора или лида, которые с помощью нейросетей перформят как целая команда и закрывают большие технические области.
У многих технологически продвинутых команд уже есть запрос на «суперзвезд с ИИ-агентами». Речь про людей уровня сеньора или лида, которые с помощью нейросетей перформят как целая команда и закрывают большие технические области.
Если за разговор с сотрудником придется доплачивать даже в ситуациях, где без его помощи трудно решить вопрос, полноценный сервис будет доступен только тем, кто может себе это позволить.
Экономия на ИИ тоже зависит от задачи. Генерация ответов, написание кода и выполнение рутинных операций агентами могут обойтись компании дороже, чем работа сотрудника с сопоставимым результатом. Стоимость токенов может вырасти, например, из-за дефицита вычислительных мощностей или снижения инвестиций в отрасль. По отдельным прогнозам, уже к 2028 году в некоторых сценариях работа разработчика может обходиться дешевле, чем выполнение тех же задач с помощью ИИ.
Экономия на ИИ тоже зависит от задачи. Генерация ответов, написание кода и выполнение рутинных операций агентами могут обойтись компании дороже, чем работа сотрудника с сопоставимым результатом. Стоимость токенов может вырасти, например, из-за дефицита вычислительных мощностей или снижения инвестиций в отрасль. По отдельным прогнозам, уже к 2028 году в некоторых сценариях работа разработчика может обходиться дешевле, чем выполнение тех же задач с помощью ИИ.
В связи с тем, что ИИ растит продуктивность отдельных специалистов, многие роли могут объединиться. Допустим, вместо продакт-менеджера и инженера ПО появится роль продуктового инженера. Потенциально он может отвечать одновременно за идею продукта, его продвижение и техническую реализацию. А обязанности UX-дизайнера и тестировщика будет выполнять проектировщик пользовательского опыта.
Есть тенденция к объединению узких ролей в более широкие и масштабные. Допустим, есть две должности, подразумевающие работу с IDP, — девопс и платформенный инженер. ИИ-агенты могут способствовать тому, что все задачи по работе с внутренними платформами возьмет на себя один специалист, а не два. Источник: gartner.com
Работа компактных команд базируется на мощных инженерных возможностях платформы. Без этой основы небольшие команды рискуют тратить слишком много времени на управление инфраструктурой и ее инструментами. Источник: gartner.com
Аналитики связывают этот подход с возможностью быстрее выпускать продукты, но найм при этом станет более точечным. Компании уже сообщают о сокращении найма, уменьшении размера команд и намеренном поиске тех самых «суперзвезд с ИИ-агентами», которые закроют пул задач за нескольких специалистов или за целую команду.
- Далеко не все согласны с тем, что будущее за компактными командами. Их внедрению мешают технический долг, неоднородный состав команд, сложности с экспериментами из-за накопленных ограничений. Специфика отдельных подразделений тоже мешает унифицировать разработку.
Еще есть опасения, что ИИ-разработка спровоцирует накопление техдолга, который по сравнению с нынешним легаси покажется цветочками.
- Андрей БойкоРуководитель группы подбора персонала Selecty«AI-native подход способен повысить производительность, особенно когда у бизнеса растут налоги и другие расходы, а финансовые показатели даже в таких условиях нужно улучшать. При этом на одни только нейросети я бы ставку не делал, а одновременно с этим развивал бы компетенции сотрудников и стремился сохранить их экспертизу внутри компании.
Отдельная задача — пересмотреть, как новички входят в профессию. Если типовую работу, на которой они раньше набирались опыта, берут на себя агенты, нужно понять, какие задачи теперь помогут им вырасти в самостоятельных специалистов».
Что делать с изменениями на рынке труда
Авторы «Белой книги» предлагают готовиться к изменениям заранее. У специалистов, разработчиков ИИ и регуляторов для этого разные возможности:
- Тем, кто использует ИИ в работе, важно осваивать цифровые навыки, которые пригодятся в своей или смежной роли. Начать можно с привычной задачи: если ИИ готовит черновик отчета, специалисту пригодится умение проверить исходные данные, заметить ошибку в выводах и объяснить, какое решение можно принять на их основе.
- Разработчикам ИИ-систем предлагают еще до выпуска продукта оценить, какие задачи он возьмет на себя и как это повлияет на занятых в них людей. Если часть работы уйдет в автоматизацию, можно заранее продумать переход сотрудников на другие задачи и подключить организации, которые занимаются переподготовкой. При запуске новых продуктов стоит учитывать и обратный эффект: для их внедрения и сопровождения понадобятся специалисты с новыми компетенциями.
- Регуляторам авторы рекомендуют финансировать переподготовку и поддерживать людей, которым нужно время, чтобы найти новую работу. Еще одно направление — инвестиции в цифровую инфраструктуру и обучение специалистов в отраслях, где ИИ может принести практическую пользу, например в здравоохранении, финансах и образовании.
Екатерина Ключникова
Контент-менеджер
Читайте также