Возникает вопрос о будущем профессионалов, если весь объем работы будет выполняться искусственным интеллектом. Например, при первом трудоустройстве сотрудник может использовать ИИ для мгновенного создания отчетов, написания кода без длительного отлаживания или анализа данных в электронных таблицах, что позволяет быстро завершать задачи и экономит время компании.
Однако этот сценарий порождает сомнения: если ИИ берет на себя всю работу, зачем компаниям нужны сотрудники?
Мэрил Фернандо, бывший сотрудник Microsoft, заявил 27 октября, что компаниям требуется меньше людей и больше агентов ИИ для более эффективной работы. По словам Фернандо, который основал собственную компанию после ухода из Microsoft три месяца назад, замедление темпов работы было связано с многочисленными уровнями управления и структурой организации.
Хотя заявление Фернандо касалось внутренней работы Microsoft и не доказывает, что программа выкупа была запущена из-за ИИ, оно прозвучало в момент, когда компании оценивают, какой объем работы могут выполнить небольшие команды при помощи ИИ.
Никто не становится экспертом в первый же день. Молодой аналитик учится, создавая таблицы, находя ошибки и выясняя причину расхождений в цифрах. Второй пример — инженер-программист, который часами тратит на написание кода, разбирание систем и поиск багов. Маркетолог учится, тестируя неудачные кампании, а журналист — проверяя документы и выясняя, почему первый абзац истории часто бывает ошибочным.
Большинство этих задач являются рутинными. Хотя это может вызывать фрустрацию, именно здесь люди развивают способность к суждению. Они учатся определять подозрительные цифры, задавать нужные вопросы, понимать, когда источник ненадежен, и почему кажущийся верным ответ может быть неверным.
По мере того как человек вкладывает умственные усилия в решение проблемы, он начинает распознавать закономерности. Теперь представьте, что ИИ выполняет эту работу до тех пор, пока новый сотрудник не появится. Отчет готов заранее, код уже написан, анализ данных проведен. Что делать новому сотруднику до того, как он поймет, как начать работу?
С ростом использования ИИ меняются и методы работы в компаниях. Многие задачи, которые ранее выполняли младшие сотрудники, теперь решаются с помощью ИИ. Это помогает компаниям работать с меньшим штатом, но одновременно создает трудности для молодежи, ищущей работу.
Кевин Снайдер, президент Goldman Sachs в Азиатско-Тихоокеанском регионе, отметил в октябре, что молодые специалисты начинают свою карьеру, управляя агентами ИИ. В его регионе Япония не включена в этот тренд. Ранее сотрудники набирались опыта на начальных позициях, а затем постепенно переходили к большим обязанностям; теперь этот процесс меняется.
Согласно исследованию Anthropic, компании разработчика Claude AI, опубликованному в октябре 2026 года, доля младших сотрудников в технических отделах снизилась с 21% в начале 2025 года до 14%. Кроме того, доля младших технических наборов сократилась с 27% до 9%.
Тем не менее, эти данные сами по себе не доказывают, что причиной такого спада является исключительно ИИ, поскольку меняются и потребности компаний в найме и в бизнесе. Тем не менее, это поднимает вопрос: как молодежь сможет получить опыт, если исчезнут начальные задачи? Младшие должности — это не просто способ получить первую зарплату; именно через эти задачи сотрудники учатся и готовятся к будущим ролям, таким как инженеры, аналитики и менеджеры.
Сфера применения ИИ не ограничивается одной областью; он находит свое место во всех отраслях. В стартапах также наблюдается влияние этого тренда. Согласно отчету Elevation Capital, 52% руководителей компаний, участвовавших в опросе, приостанавливали набор персонала или сокращали размер команд в некоторых департаментах. К таким отделам относятся инженерия, маркетинг, поддержка клиентов и операционная деятельность.
Благодаря ИИ небольшие команды могут выполнять такие функции, как написание кода, анализ информации, создание контента и ответы на запросы клиентов. Это позволяет стартапам начинать работу с меньшим количеством людей и снижать расходы. Однако если многие компании поступают так же, возможности для новичков могут уменьшиться, что в будущем может привести к дефициту опытных кадров.
Теперь возникает главный вопрос: если молодой специалист не сможет набраться опыта, как он достигнет руководящих должностей? ИИ способен выполнять множество задач очень быстро, но сотрудникам необходимо понимать, корректен ли ответ, предоставленный им. Опыт включает в себя обучение на ошибках в процессе работы, понимание проблем и принятие сложных решений.
