В конце 2025 года лента новостей выглядела так: Amazon увольняет 14 тысяч человек, Microsoft — 15 тысяч, IBM сокращает кадровиков и ставит вместо них чат-бота AskHR. По подсчётам Challenger, Gray & Christmas, искусственный интеллект стал прямой причиной 55 тысяч увольнений в США за год. Кажется, будто рынок труда рушится прямо на глазах.
А потом — тишина. И совсем другие цифры. По данным аналитиков Forrester, 57% компаний, которые заменили сотрудников нейросетями, уже нанимают людей обратно. Без лишнего шума. На сниженную зарплату — но нанимают. Потому что без них всё встало.
Так что же происходит на самом деле — массовое вымирание профессий или очередной хайп? Ни то, ни другое. Реальность сложнее и интереснее, чем заголовки. И если вы руководите бизнесом или командой, вам стоит разобраться в ней до того, как придётся выбирать между нейросетью и живым человеком.
Почему компании увольняют — и почему жалеют
Схема везде одна. Топ-менеджмент видит, что конкуренты отчитываются о внедрении ИИ. Инвесторы давят на сокращение расходов. Появляется решение, которое выглядит элегантно на слайдах: убрать «лишних» людей, поставить вместо них алгоритм. Сэкономить на ФОТ, показать красивый квартальный отчёт.
Проблема в том, что между «ИИ умеет отвечать на типовые вопросы» и «ИИ заменяет живого сотрудника» — пропасть. Когда Klarna с гордостью заявила, что их ИИ-ассистент заменяет 700 операторов поддержки, это звучало как прорыв. А потом компания начала тихо нанимать людей обратно — потому что качество обслуживания просело, клиенты стали уходить, а бот не справлялся с нестандартными ситуациями.
Та же история с Amazon — гигантский сбой облачного сервиса AWS произошёл именно после того, как DevOps-инженеров частично заменили автоматикой. Нейросеть прекрасно работает, пока всё идёт штатно. Когда что-то ломается — нужен человек, который понимает контекст и умеет импровизировать.
По факту, ситуация выглядит так: компании, которые увольняют ради ИИ без чёткой стратегии, проходят через три этапа — эйфория, кризис, тихий наём обратно. А компании, которые сначала думают и только потом внедряют, получают рост производительности без потерь. Вторые — в меньшинстве, но именно они задают тренд.
Какие профессии действительно под ударом
Не все рабочие места одинаково уязвимы. Вот где ИИ уже реально замещает людей — не в теории, а в практике 2025–2026:
Операторы первой линии поддержки. Это единственная область, где замена произошла массово и относительно успешно. Чат-боты на базе больших языковых моделей закрывают 60–80% типовых обращений. Стоимость диалога — 7–14 ₽ против 80–150 ₽ у живого оператора. Компании с потоком 200+ обращений в день экономят сотни тысяч рублей ежемесячно.
Рядовые копирайтеры и контент-менеджеры. Генерация описаний товаров, SEO-текстов, шаблонных постов для соцсетей — всё это ИИ делает быстрее и дешевле. Один маркетолог с набором AI-инструментов закрывает объём, на который раньше нужна была команда из трёх-четырёх человек.
Начинающие HR-специалисты. Первичный скрининг резюме, автоматические ответы кандидатам, планирование собеседований. IBM перевела значительную часть кадрового документооборота на чат-бота, и это не вернулось обратно.
Младшие аналитики и специалисты по вводу данных. Всё, что связано с ручной обработкой, классификацией и переносом информации из одной системы в другую. ИИ делает это не просто быстрее — он не устаёт и не ошибается в монотонных операциях.
Общая закономерность простая: если работа состоит из повторяющихся действий по чётким правилам и не требует принятия решений в условиях неопределённости — она в зоне риска.
Кого ИИ не заменит — и почему
А вот здесь начинается самое интересное. Список профессий, которые ИИ не трогает, гораздо длиннее, чем кажется по новостным заголовкам.
Менеджеры по продажам в сложных сделках. B2B-продажа на миллион рублей — это переговоры, считывание эмоций, построение долгосрочных отношений. Ни один бот не проведёт деловой ужин и не поймёт, что клиент на самом деле переживает не из-за цены, а из-за сроков.
Руководители проектов и управленцы. ИИ может подготовить отчёт и даже предложить план. Но принять решение о том, какой проект закрыть, а какой масштабировать, когда данных недостаточно и ставки высоки — это человеческая территория. Intel, убирая уровни менеджмента и заменяя их «решениями по данным», столкнулась с тем, что координация команд стала хуже, а не лучше.
Инженеры, способные чинить то, что сломалось. Senior-разработчик, который понимает архитектуру системы целиком и может за ночь найти и исправить критический баг в продакшене — это не тот человек, которого заменяет Copilot. Copilot помогает ему писать код быстрее, но не заменяет способность мыслить системно.
Специалисты по настройке и управлению самим ИИ. По данным Альянса в сфере искусственного интеллекта, 44% российских компаний испытывают острую нехватку людей, способных внедрять и обслуживать ИИ-решения. На мировом рынке на каждого квалифицированного кандидата приходится три вакансии. Ирония в том, что чем больше компании внедряют ИИ, тем больше им нужно людей, которые умеют с ним работать.
Закономерность зеркальная: если работа требует эмпатии, нестандартных решений, глубокой экспертизы или умения действовать в хаосе — ИИ здесь не конкурент, а помощник.
Россия — отдельная история
Всё, что происходит в Штатах — массовые увольнения, сокращения целых отделов — в России идёт по другому сценарию. И причина простая: у нас нечего сокращать, потому что людей и так не хватает.
По статистике Минтруда, стране не хватает 1,5 миллиона квалифицированных кадров, а к 2030 году дефицит вырастет до 2 миллионов. Демографическая яма девяностых — это не абстракция, это конкретная нехватка рук и голов прямо сейчас. Индекс HH для розничной торговли в Москве — 2,3: на каждого ищущего работу приходится чуть больше двух вакансий.
В таких условиях ИИ — не угроза рабочим местам, а способ выжить с теми людьми, которые есть. Один оператор с AI-помощником закрывает работу двух. Один менеджер по продажам с ИИ-агентом в CRM обрабатывает в три раза больше заявок. Не потому что компания хочет сэкономить — а потому что нанять второго менеджера физически некого.
По данным ассоциации РУССОФТ, доля российских компаний, использующих генеративный ИИ, выросла с 25% в 2023 году до 45% в 2024-м, а по итогам 2025-го перевалила за 55%. Но при этом массовых увольнений «из-за ИИ» в России практически не фиксируется. Потому что задача другая: не заменить людей, а усилить тех, кто есть.
Что это значит для вашего бизнеса
Если вы руководите компанией из 10, 50 или 200 человек, главный вывод из всей этой истории звучит так: ИИ — не замена команде. ИИ — это инструмент, который делает существующую команду мощнее. Как электродрель — она не заменяет плотника, но плотник без дрели проигрывает плотнику с дрелью.
Практически это означает три вещи:
Автоматизируйте рутину, а не людей. Определите процессы, где сотрудники тратят часы на механическую работу: ответы на одинаковые вопросы, перенос данных, формирование типовых документов. Отдайте это ИИ. Освободившееся время людей направьте на задачи, где нужен мозг и опыт — продажи, переговоры, работу с ключевыми клиентами. Для быстрой предварительной оценки можно воспользоваться нашим калькулятором проекта.
Учите команду работать с ИИ, а не бояться его. По данным Wall Street Journal, главная угроза для сотрудника — не ИИ сам по себе, а коллега, который уже освоил ИИ. Тот, кто умеет использовать нейросеть как рабочий инструмент, делает за день то, на что другой тратит неделю. Инвестиция в обучение команды окупается быстрее, чем внедрение любого софта.
Начинайте с одного процесса — не пытайтесь автоматизировать всё разом. Ошибка, которая стоила сотен миллионов долларов крупнейшим корпорациям — попытка заменить ИИ сразу целые отделы. Рабочий подход: один пилотный проект, один измеримый KPI, результат через 2–4 недели. Подробнее о том, как устроен процесс внедрения — на странице AI-автоматизации.
Что будет дальше
2026-й — год, когда рынок наконец начнёт отделять шум от сигнала. Три тенденции, которые определят ближайшие 12 месяцев:
AI-агенты станут реальностью для среднего бизнеса. Речь не о чат-ботах, которые отвечают по скрипту, а о цифровых помощниках, которые сами создают сделки в CRM, отправляют письма, формируют отчёты и планируют встречи. Мы уже внедряем такие решения — подробнее на странице CRM-интеграций.
Появятся новые профессии — и они уже нужны. Промпт-инженер, специалист по AI-интеграции, аналитик качества ИИ-ответов — эти роли ещё три года назад не существовали. Компании, которые первыми вырастят или наймут таких людей, получат преимущество, которое невозможно купить за деньги: скорость адаптации к новой реальности.
Гибридные команды «человек + ИИ» покажут лучшие результаты. Не полностью автоматизированные отделы и не отделы без ИИ — а те, где живые сотрудники усилены нейросетями. Уже сейчас Goldman Sachs фиксирует, что компании с таким подходом показывают рост производительности без побочных эффектов массовых увольнений.
Чек-лист: три действия на этой неделе
1. Проведите аудит своей команды: выпишите задачи, на которые каждый сотрудник тратит больше всего времени. Отметьте те, что состоят из повторяющихся действий — именно их можно и нужно усилить ИИ.
2. Запустите внутреннее обучение: дайте ключевым сотрудникам по 2 часа в неделю на эксперименты с AI-инструментами в их рабочих задачах. Не «курсы по нейросетям», а конкретную практику: пусть менеджер попробует квалифицировать лиды с помощью ИИ, а маркетолог — генерировать черновики рассылок. Примеры уже реализованных проектов — в нашем портфолио.
3. Оставьте заявку на бесплатный аудит — мы покажем, какие процессы в вашей компании уже готовы к усилению ИИ, посчитаем экономический эффект и предложим план внедрения, при котором команда становится сильнее, а не меньше.
