Искусственный интеллект пока не уничтожил бухгалтеров, дизайнеров, программистов, юристов и авторов. Он сделал неприятнее: начал забирать простую работу, на которой раньше учились будущие профессионалы.
Ещё недавно будущее рисовали довольно понятно. Робот должен был прийти на завод, отобрать у человека гаечный ключ, потом добраться до водителя, кассира и курьера. Работникам умственного труда в этой картине отводилась сравнительно приятная роль: они сидят в офисе, рассуждают о технологической революции и переквалифицируют остальных.
Получилось наоборот.
Робот первым делом сел за компьютер.
Выяснилось, что машине местами проще написать письмо, собрать таблицу, нарисовать баннер, проверить договор и набросать программу, чем починить кран. И поэтому главный вопрос сегодня не в том, когда искусственный интеллект уничтожит очередную профессию. Пока он гораздо чаще уничтожает не профессию, а кусок работы внутри неё.
Причём первым под нож попадает самый дешёвый и скучный кусок. Тот самый, который десятилетиями отдавали начинающим.
Работа, которой было не жалко мучить человека
Карьерная механика раньше была довольно унизительной, но работала. Человеку давали простую задачу. Он делал её плохо. Ему объясняли, почему получилось плохо. Он переделывал, ошибался, наблюдал за старшими и через несколько лет внезапно оказывался специалистом.
Молодой бухгалтер разбирал первичные документы и сверял цифры. Помощник юриста читал договоры и судебную практику. Начинающий программист писал маленькие куски кода и тесты. Дизайнер делал баннеры и менял их размер для восьми площадок. Автор писал карточки товаров и пресс-релизы, в которых очередная компания «динамично развивалась». Аналитик собирал чужие цифры в таблицу и делал презентацию, которую потом переделывал старший коллега.
Работа была не великой. Зато именно из неё почему-то вырастали люди, способные потом делать великую.
Теперь у работодателя появляется другой вариант: отдать черновую часть машине, а опытному специалисту оставить проверку. Экономика выглядит прекрасно. Искусственному интеллекту не нужен отпуск, ему не надо три месяца объяснять устройство папки «Документы», и он гораздо спокойнее реагирует на фразу «давай ещё двадцать вариантов».
Профессионала ИИ чаще дополняет. Начинающего всё чаще сравнивает с ценой подписки.
Пока никто массово не исчез
Международная организация труда в своей глобальной оценке пришла к выводу, что примерно каждое четвёртое рабочее место в мире в той или иной степени подвержено воздействию генеративного ИИ. Но наиболее вероятный сценарий, по мнению ILO, — изменение работы, а не исчезновение профессий целиком. Сильнее всего технология затрагивает офисно-административные специальности, хотя её влияние растёт и в программировании, финансах и других цифровых профессиях.
То есть бухгалтер пока не испарился, программисты всё ещё нужны. Юридические фирмы не выставили адвокатов на улицу. Более того, технологические специальности одновременно относятся к тем, где работодатели ожидают значительный рост спроса. ИИ прекрасно умеет создавать противоречия быстрее, чем презентации.
Но если смотреть не на профессии целиком, а на возраст работников, картина становится менее уютной. Обновлённое 12 августа исследование Stanford Digital Economy Lab на данных о миллионах американских работников не обнаружило всеобщего вытеснения людей из экономики, зато увидело заметный разрыв среди 22–25-летних. В профессиях, сильнее затронутых ИИ, их занятость оказалась примерно на 19% ниже уровня, которого можно было бы ожидать, если бы она менялась так же, как у ровесников из менее затронутых областей. Разница возникает прежде всего из-за более слабого найма молодых, а не массовых увольнений. Авторы отдельно предупреждают: это ранний описательный сигнал, а не доказательство того, что все 19% лично съел искусственный интеллект.
Нижнюю ступеньку уже начали потихоньку отпиливать.
ИИ не должен стать Толстым
Особенно хорошо это видно в текстах. Чтобы испортить жизнь тысячам начинающих авторов, искусственному интеллекту совершенно необязательно написать «Войну и мир». Достаточно прилично справляться с работой человека, которому платили за описание электрочайника, десять вариантов рекламного письма и текст «О компании».
Безымянный текст ИИ производит замечательно. Он может за несколько секунд выдать гладкий абзац, в котором никто не жил, ничего не видел и ни за что не отвечает. Собственно, именно таким значительная часть коммерческого текста была и до появления нейросетей.
Проблемы у машины начинаются там, где нужен не текст, а автор: собственное наблюдение, интонация, репутация, фактура, способность приехать на место и заметить что-то кроме уже существующих слов об этом месте. Поэтому хороший автор пока получает хороший инструмент. Средний исполнитель получает конкурента. Середнячком быть становится дороже.
Десять картинок за минуту
С дизайном происходит примерно то же самое. World Economic Forum уже относит графических дизайнеров к профессиям, в которых работодатели ожидают снижение спроса, связывая это в том числе с развитием генеративного ИИ. Это прогноз до 2030 года, а не справка из морга, но направление интересно.
Машине прекрасно подходят баннер, фон, простая иллюстрация, набросок, ресайз и бесконечное «а давайте ещё вариант». Ей не надо становиться великим художником. Достаточно откусить ту часть рынка, где заказчику и раньше был нужен не художник, а просто картинка к четвергу.
ИИ умеет сделать десять вариантов. Профессионал всё ещё нужен, чтобы понять, почему 9 из них нельзя показывать людям. И здесь снова страдает не обязательно человек с именем и собственным почерком. Первым становится менее нужен тот, кого нанимали именно потому, что дорого было делать простые картинки другим способом.
ИИ лучше всего заменяет безымянное.
Код на вылет
С программированием история ещё неприятнее, потому что технология пришла прямо к людям, которые эту технологию и строили. Современные системы уже способны писать код, тесты и документацию, искать ошибки, объяснять чужие программы и собирать рабочие прототипы. В исследовании Anthropic программисты оказались среди профессий с самой высокой долей задач, которые реально выполнялись при помощи ИИ. Сама Anthropic — разработчик коммерческой системы, поэтому к её данным разумно относиться как к очень интересному, но заинтересованному источнику.
И всё же картинка довольно понятная. Опытному программисту не обязательно получать от машины идеальный код. Он знает систему, понимает архитектуру и способен быстро заметить чушь. Искусственный интеллект для него — дополнительная пара рук, иногда талантливая, иногда слегка пьяная.
Начинающему сложнее. Раньше ему платили в том числе за то, чтобы эти руки постепенно появились у него самого. Мы ждали соревнования человека с машиной. Получили соревнование человека с человеком, у которого есть машина.
Причём нельзя даже сказать, что ИИ всегда автоматически делает второго быстрее. Исследования показывают очень разный эффект. Например, в службе клиентской поддержки помощник на основе ИИ повысил среднюю производительность примерно на 14%, особенно помогая менее опытным сотрудникам. А эксперимент METR с опытными разработчиками на знакомых им больших проектах показал обратный результат: с инструментами начала 2025 года они выполняли задания на 19% дольше. К 2026 году сами исследователи уже увидели признаки улучшения инструментов, но подчёркивают высокую неопределённость новых оценок.
Короче, кнопки «сделать человека умнее» пока не изобрели. Но кнопку «сделать много черновой работы за него» — вполне.
Машина знает закон. Отвечать будет человек
В юридической и аналитической работе тот же принцип просто выглядит дороже. Машина способна сделать выжимку из сотен страниц, сравнить версии договора, найти спорные пункты, обработать таблицу и нарисовать убедительный график. Это огромная экономия времени для человека, который умеет проверять результат.
Но убедительный график и правильный график — разные товары. Получить первый становится всё дешевле. Понять, что он врёт, по-прежнему стоит денег.
С законом то же самое. Искусственный интеллект может найти норму, подобрать документы и составить черновик. Но реальный юридический вопрос обычно начинается там, где заканчивается текст закона: какой риск принять, где торговаться, кому верить и кто потом будет объяснять клиенту, почему прекрасный план закончился судом.
ИИ быстрее съедает механику, чем ответственность.
И это, пожалуй, главное преимущество опытного специалиста сегодня. Он продаёт уже не столько способность произвести что-нибудь, сколько способность понять, что именно следует производить, можно ли этому верить и готов ли он поставить под результатом своё имя.
Автоматизируем не только скуку
Вот здесь история перестаёт быть весёлым рассказом о том, как нейросеть научилась писать письма вместо секретаря. Потому что простые задачи были не только дешёвыми и скучными. Они были тренировкой.
На них человек впервые видел реальную работу изнутри. Учился замечать исключения. Получал замечания. Наблюдал последствия собственных ошибок. Узнавал, что клиент говорит одно, имеет в виду другое, а в договоре почему-то важнее всего предложение, которое сначала кажется самым скучным.
Первые исследования обучения с ИИ уже показывают этот риск. В эксперименте 2026 года участники, изучавшие новую программную библиотеку с помощью ИИ, хуже усваивали концепции, чтение и отладку кода, если слишком сильно передавали машине саму работу. При этом способы использования ИИ, где человек сохранял интеллектуальное участие, позволяли учиться значительно лучше. Исследование небольшое и относится к программированию, поэтому объявлять универсальный закон рано. Но механизм выглядит подозрительно знакомым: можно получить хороший результат и одновременно не научиться делать его самому.
ИИ автоматизирует не только рутину. Он начинает автоматизировать учебный полигон профессии.
Очень выгодная глупость
Для отдельной компании всё происходящее выглядит абсолютно рационально. Если опытный сотрудник с ИИ способен сделать работу быстрее, зачем держать рядом человека, который будет три месяца задавать вопросы, ошибаться и просить проверить результат?
World Economic Forum сообщает, что 41% опрошенных работодателей планируют сокращать численность персонала там, где ИИ сможет автоматизировать задачи. Одновременно 77% собираются обучать сотрудников работе с новой технологией. Это намерения компаний, а не уже состоявшийся результат, но сочетание прекрасное: людей хотят одновременно сделать сильнее и сделать их меньше.
Для каждого работодателя по отдельности это может быть разумной экономией. Для рынка в целом — довольно занятным способом прострелить себе кадровую ногу.
Потому что опытный бухгалтер когда-то был неопытным бухгалтером. Хороший дизайнер делал плохие баннеры. Сильный программист писал простой код. Юрист, которому сегодня доверяют сделку на миллиард, когда-то три часа искал документ, который его начальник находил за пять минут.
Профессионалы не появляются по кнопке «создать». Рынок может очень эффективно сэкономить на начинающих и однажды обнаружить, что ему негде взять опытных.
Вместо эпилога
Сам искусственный интеллект здесь ни хороший, ни плохой. Для сильного специалиста это, возможно, лучший рабочий инструмент за много лет. Он снимает механику, ускоряет поиск, позволяет проверить больше вариантов и заниматься той частью профессии, за которую человеку, собственно, и стоит платить.
Но именно поэтому меняется цена человека. Средний результат перестаёт быть профессией. Он становится функцией.
Дороже становятся суждение, вкус, контекст, ответственность, способность задавать правильный вопрос и замечать неправильный ответ. По данным WEF, работодатели наряду с техническими навыками действительно ожидают высокой ценности аналитического и творческого мышления, гибкости, лидерства и сотрудничества.
Проблема только в том, что всему этому люди обычно учились не в момент, когда им вручали красивую должность. Они учились, пока делали скучную работу, ошибались, переделывали и постепенно переставали быть начинающими. Теперь часть этой работы можно просто не давать человеку.
Поэтому главный вопрос эпохи ИИ звучит уже не так: «Заменит ли меня машина?». Гораздо интереснее другое: если машина уже умеет выполнять работу начинающего, где начинающему теперь научиться работать как профессионал? Пока рынок ответа не придумал.
Фото автора.
