Бизнесу становится невыгодно нанимать молодых специалистов, ведь их работу быстрее и дешевле может сделать нейросеть. И это приведет не только к безработице среди молодежи, но и к глобальным проблемам кадрового потенциала в ближайшем будущем.
Фантаст Рагим Джафаров недавно написал короткий рассказ, суть которого в следующем. Инопланетяне прилетают на планету с погибшей цивилизацией и видят кучу недостроенных зданий странных конструкций без окон и дверей. Начинают разбираться и понимают, что тут строительный искусственный интеллект напортачил. Но почему от этого погибла вся цивилизация? Более опытный инопланетянин объясняет: “Дети учатся у ИИ. Сначала писать как он, а впоследствии и думать как он. Ты рано или поздно становишься тем, что читаешь. И они перенимают те же ошибки мышления. Превращаются в ходячие обрывки ИИ-слопа и галлюцинирующих моделей. А потом все это масштабируется”.
Фантасты пишут книги, чтобы предупреждать о том, что может случиться. И хотя до такого еще далеко, но вот на рынке труда от нейросетей уже начинает страдать совсем зеленая молодежь. Как ни странно, но нейросеть не дает ей… учиться.
Ярче всего это проявляется, естественно, в IT-сфере, а также в бухгалтерии и административной поддержке, поскольку именно они больше всего затронуты нейросетями. Однако эти тенденции скоро перейдут и на другие сферы, в которые тоже будет активно внедряться ИИ.
В реальной организации у новичка (он называется джун , от англ. junior - “младший”) есть две функции. Первая - производственная. Он собирает данные, правит небольшие ошибки, готовит черновики, проводит исследования, отвечает на типовые запросы и тем самым освобождает время более опытных коллег. Вторая - образовательная. Выполняя те же задачи, джун учится понимать, где хороший результат, а где правдоподобная ерунда, видеть исключения, понимать контекст и принимать решения при неполной информации.
Нейросети отлично справляются с первой функцией и просто забирают ее у джунов. Бизнесу выгоднее отдать ИИ такие функции, как сбор данных и ответ на типовые запросы: так банально быстрее и дешевле, чем держать для этого вчерашнего студента на зарплате. Вот только вместе с первой задачей незаметно исчезает и вторая.
Джуны стали не нужны. Их просто перестают нанимать. Проблема в том, что сеньорами (опытными работниками) не рождаются, ими становятся, пройдя путь от джуна. И что теперь делать бизнесу? Держать новичков только ради обучения? Невыгодно. Нанимать сразу сеньоров? Но их не бесконечно много.
Важный момент: если нанять молодого сотрудника и просто дать ему в руки нейросеть, то никакого обучения, скорее всего, не будет. Есть показательный эксперимент ученого Хэмсы Бастани и соавторов (школа бизнеса при Пенсильванском университете) с почти тысячей учащихся. Во время практики группа со свободным доступом к нейросети показывала результат на 48% лучше контрольной. На экзамене без ИИ она выступила на 17% хуже. А вот если нейросеть не выдавала готовый ответ, а вела ученика подсказками, то во время практики результат был на 127% выше контрольного, а на экзамене - примерно тем же.
Вот только сейчас большинство работодателей не ставит себе целью именно обучить новичка. В лучшем случае его нанимают и дают в качестве помощи нейросеть, в итоге производительность растет быстрее компетентности. Компания видит выполненные задачи и решает, что сотрудник растет, но зачастую растет только история его диалогов с нейросетью.
Stanford Digital Economy Lab (исследовательская группа в Стэнфордском университете) в недавнем исследовании среди нескольких миллионов работников в США увидела тревожную закономерность: занятость людей 22 - 25 лет в профессиях, сильнее подверженных воздействию ИИ, на 19% отставала от уровня занятости их сверстников в менее затронутых ИИ профессиях. Разрыв возник не из-за увольнений, а в основном из-за сокращения найма. Для опытных работников сопоставимого провала не наблюдалось.
Авторы подчеркивают: это еще не доказывает, что именно ИИ виновен в снижении занятости молодежи, но, как говорится, звоночек тревожный. И если кто-то думает, что это проблема далекой Америки или Европы, а в России пока все не так, то - увы. У нас это тоже в полный рост.
“У меня поломалась вся воронка найма, и я теперь думаю, как ее пересобрать, - признается Илья Ларшин, владелец агентства интернет-рекламы IMTEN из Тулы. - Годами приток новых специалистов в агентство строился по простой схеме. Берем людей с минимальным опытом на стажировку, даем рутинные задачи, они постепенно вникают в суть работы, становятся специалистами, задачи становятся все сложнее и так далее. Через год-два уже можно их подтягивать к управлению проектами, общению с клиентами и прочему. Такая воронка позволяла получать лояльных и качественных сотрудников, обученных сразу под наши процессы и регламенты. Сейчас все рутинные операции, которые делал стажер или начинающий специалист, спокойно реализуются с помощью искусственного интеллекта. Мне не нужен джун, который соберет ключевые слова для продвижения (пусть даже с помощью ИИ), потому что за ним все равно надо проверять, ему все равно надо разжевать задачу, так я лучше разжую сразу ИИшке и сразу за ней проверю”.
При этом Илья прекрасно понимает, что закрывает для молодого человека обучение и тем самым себе же перекрывает в будущем возможность получить хорошего специалиста, и пытается найти решение. И он в этом не одинок. С подобными проблемами сталкиваются уже многие владельцы маленьких и средних организаций, чья работа связана с рутинными задачами, сбором первичных данных, обработкой информации, программированием и т.д.
При этом джуну приходится конкурировать не только с нейросетями, но и более опытными коллегами. Дело в том, что в России за вторую половину прошлого года количество вакансий программистов и разработчиков сократилось с 13 тысяч до 8500 и продолжает снижаться. Избыточные позиции сокращаются, люди не могут найти работу на том же уровне и переходят на ступень ниже. В итоге тем, кто только начинает свой путь, места практически не остается. И это тенденция существует не только в России, а во всем мире.
Что же делать? Пока ответа на этот вопрос нет. Но очевидно, что обучение, наработка опыта и критического мышления в ближайшие годы выйдет на первый план. Иначе мы рискуем погибнуть, как та цивилизация из фантастического рассказа Рагима Джафарова.
1. Массового сокращения занятости по всей экономике не наблюдается.
2. Однако у работников 22 - 25 лет в профессиях, где активно применяется ИИ, занятость примерно на 19% ниже, чем у их сверстников в менее подверженных влиянию ИИ отраслях. У опытных работников аналогичного разрыва нет.
3. Это расхождение неуклонно увеличивается с тех пор, как было впервые зафиксировано в августе 2025 года.
4. Снижение идет в основном за счет сокращения найма молодых работников.
5. В профессиях, где ИИ используется скорее как дополнение к человеку, занятость не падает, а местами растет.
6. Регулировка происходит через снижение трудоустройства, а не через снижение зарплаты.