«Риск не в том, что ИИ заберет работу, а в том, что станут мень­ше платить»: рос­сийские экс­перты — о сокра­ще­ниях из-за нейросетей

За последний год компании активно заговорили об оптимизации штата за счет нейросетей.

Т⁠—⁠Ж уже подробно разбирал, как ИИ повлиял на мировой рынок труда в 2026 году.

Эйчар-лидеры, карьерные консультанты и экономисты проанализировали ситуацию в России и рассказали, кому угрожает автоматизация и как снизить риски подпасть под сокращение.

Конкретной статистики, связанной с сокращениями из-за ИИ, в России еще нет. По данным нашего опроса, массовые увольнения проводит только 1% компаний. Еще 13% занимаются небольшими оптимизациями, но 79% работодателей вообще не сокращают сотрудников.

Из-за сложной демографической ситуации компании бережно относятся к трудовым ресурсам. Даже организации, столкнувшиеся с финансовыми трудностями, избегают увольнений: например, вводят неполный рабочий день или сокращают рабочую неделю.

Но вместо работников, ушедших по собственному желанию, теперь реже нанимают новых: часть бизнес-задач ушедшего сотрудника могут автоматизировать, а оставшиеся — распределить между коллегами.

Вакансий стало меньше. В первом квартале 2026 года их количество упало на 20% по сравнению с прошлым годом, а число резюме выросло на треть. В ИТ-сфере ситуация схожая: вакансий меньше на 18%, резюме — больше на четверть.

В мире действительно стало больше сокращений из-за ИИ, и это видно в цифрах. Но в России первична экономическая и управленческая оптимизация, а ИИ становится одним из ее инструментов.

Главная причина сокращений, которые происходят в России, — не ИИ, а сочетание факторов: охлаждение спроса, высокая стоимость денег, сокращение бюджетов, стремление повысить эффективность и отказаться от «запаса по штату», который компании держали в более турбулентные периоды. Это особенно заметно в офисных и креативных профессиях: вакансий стало меньше, а кандидатов — больше.

ИИ внедряют не для оптимизации численности персонала, а для роста и развития компании без постоянного расширения штата.

Главная цель — повышение производительности труда. Это не только экономия на зарплатах, но и, например, рост продаж за счет более точной персонализации предложений.

Сегодня в России рекордно низкая безработица. Даже если в будущем ее уровень начнет повышаться, рост производительности все равно останется ключевым источником развития бизнеса.

ИИ превращается в полноценную функцию бизнеса: нейросети берут на себя рутину, освобождая людей для стратегических задач. Это открывает сценарий, где универсальные специалисты, усиленные ИИ, заменяют целые команды.

Бизнес-лидеры видят шанс радикально повысить эффективность — от оптимизации цепочек поставок до автоматизации контента. Например, сегодня востребованны высококлассные профи в логистике — начальники складов, способные прогнозировать с помощью моделей, инженеры на высокотехнологичных производствах и многие другие.

Главный риск сейчас не в том, что ИИ заберет всю работу, — а в том, что начнут меньше платить за задачи, которые можно быстро сделать с ИИ.

Данные Международного валютного фонда указывают, что внедрение ИИ снижает спрос на специалистов начального уровня там, где труд легко автоматизировать. Основной удар приходится по стажерам, джунам и части мидлов, чья работа состоит из повторяемых действий.

Сильнее всего влияние ИИ ощущается там, где много типовых интеллектуальных задач: маркетинг, клиентский сервис, эйчар, бэк-офис, аналитика, контент, простая разработка и тестирование.

По данным Всемирного экономического форума, быстрее всего сокращают административный и бэк-офисный персонал — ассистентов, секретарей, кассиров, сотрудников на вводе данных, часть бухгалтеров. В России это совпадает с данными «Хедхантера»: рост конкуренции заметнее всего в маркетинге, эйчаре, бухгалтерии, аналитике и финансовом консалтинге.

При этом важно не скатываться в алармизм. Международный валютный фонд отмечает, что в развитых экономиках под влияние ИИ может подпасть около 60% сотрудников, но примерно для половины из них это даст не вытеснение с рынка, а усиление продуктивности.

В любой отрасли, где есть повторяемые ручные операции, рано или поздно происходит автоматизация. ИИ уже можно поручить много рутинных и операционных задач, а также аналитику, первоначальные исследовательские этапы, поиск информации и так далее. Это задачи, которые обычно делегируют молодым специалистам.

Но развитие ИИ-функционала не означает, что джуны больше не нужны, так как их заменят машины. Большинство руководителей понимает, что самый эффективный путь вырастить в команде мидла или сеньора — это нанять молодого специалиста и обучить его под свои задачи, требования, регламенты. Такой подход хоть и дольше по времени, но часто эффективнее, чем переучивать состоявшегося специалиста. ИИ — это не замена сотрудника, а инструмент повышения эффективности.

Полностью безопасных ниш нет, но есть более устойчивые. Во-первых, это роли, где нужны физическое присутствие, ручные навыки и реальное взаимодействие с объектами: производство, стройка, логистика, сервис, часть технических и прикладных профессий.

Во-вторых, помогающие и социальные профессии — медицина, уход, социальная работа, консультирование, образование.

В-третьих, сложные B2B-функции, где важны переговоры, доверие, ответственность и понимание бизнеса клиента.

Самые устойчивые позиции сегодня — это гибридные роли: специалист, который знает свою профессию и умеет усиливать ее ИИ. Именно в эту сторону и движется рынок.

Важность включенности человека никуда не делась — наоборот, в сферах с эмпатией и персонализацией, таких как клиентский сервис или эйчар, спрос на людей только крепнет. Рынок расслаивается: в аналитике, пиаре или продуктовом офисе ИИ помогает одному специалисту «тянуть» функции отдела, а в эйчаре сохраняется нужда в живом подходе.