ИИ не заменит все рабочие места: OpenAI и Anthropic меняют позицию

Лиза Эрнст · 31.05.2026 · Новости ИИ · 8 мин чтения

Месяцами самой громкой новостью об ИИ была простая мысль: продвинутые модели заменят большие части рабочей силы. Теперь послание от двух самых важных ИИ-лабораторий становится более осторожным. OpenAI и Anthropic по-прежнему предупреждают, что работа будет быстро меняться, но новый аргумент заключается не в том, что «все рабочие места исчезнут». Он гласит: многие задачи будут автоматизированы, многие роли будут переработаны, а некоторые начальные пути станут намного сложнее.

Источник: Композиция Zerlo с использованием изображений Wikimedia Commons от Steve Jurvetson, TechCrunch и Shixart1985

Это важно, потому что паника — плохая стратегия. Если ИИ изменит 30 процентов ваших задач, это не обязательно означает, что ваша работа исчезнет. Это может означать, что ваша работа станет более продуктивной, более конкурентоспособной, более контролируемой программным обеспечением или более зависимой от навыков, которыми ИИ не может легко обладать: суждение, доверие, общение, ответственность и вкус.

Новая история об ИИ-рабочих местах: меньше апокалипсиса, больше перехода

Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно заявил, что не ожидает «апокалипсиса рабочих мест», который предсказывали некоторые люди в индустрии ИИ. Он также признал, что ожидал, что к настоящему моменту будет ликвидировано больше начальных позиций в офисной работе, чем произошло на самом деле. Это значительный сдвиг в тоне, поскольку OpenAI ранее четко предупреждал, что некоторые рабочие места исчезнут, а другие эволюционируют.

Anthropic также переходит к более основанному на данных подходу. Вместо того чтобы только спрашивать, что ИИ может теоретически сделать, исследования Anthropic теперь рассматривают наблюдаемое воздействие: какие рабочие задачи фактически автоматизируются или используются с помощью ИИ в профессиональных условиях. Это различие важно. Модель может быть способна помочь с задачей, но реальным компаниям по-прежнему нужны процессы, доверие, проверки качества, клиенты, регулирование и человеческая ответственность.

Источник: Источники изображений: Wikimedia Commons, логотипы OpenAI и Anthropic в общественном достоянии

OpenAI и Anthropic не говорят, что у ИИ нет влияния на рынок труда. Сдвиг более точен: влияние неравномерно, основано на задачах и сильно зависит от того, как компании фактически развертывают ИИ.

Почему прогноз изменился

Изначальный страх был легко понять. Современный ИИ может писать код, обобщать документы, составлять черновики электронных писем, анализировать данные, отвечать на вопросы поддержки и генерировать маркетинговые материалы. Издалека это выглядит как прямая замена рабочих мест. Однако внутри реальных организаций работа более хаотична.

Работа редко представляет собой одну четкую задачу. Это набор мелких задач, встреч, решений, исключений, отношений, проверок качества и ответственности. ИИ может сжать части этого набора, но он автоматически не берет на себя полную роль.

❝ Ключевая ошибка — приравнивать «ИИ может выполнять эту задачу» к «ИИ может заменить эту работу». Реальная работа содержит контекст, ответственность и доверие. ❞

Редакционный анализ Zerlo

Более осторожная формулировка OpenAI

OpenAI Workforce Blueprint уже использовал сбалансированное предложение: ИИ преобразует работу, будут созданы новые рабочие места, другие эволюционируют, а некоторые исчезнут. Это отличается от утверждения, что каждая роль будет уничтожена. Его новая работа по переходу к занятости также пытается сопоставить краткосрочное давление на рынок труда вместо того, чтобы полагаться только на общие баллы «воздействия ИИ».

Простыми словами: OpenAI, похоже, переходит от широкого предупреждения к более практическому вопросу: где ИИ снижает стоимость выполнения работы, где люди должны оставаться вовлеченными, и где более дешевое производство фактически может увеличить спрос?

Источник: Стив Юрветсон через Wikimedia Commons, CC BY 2.0

Новые комментарии Сэма Альтмана важны, потому что они отделяют технические возможности от социальной реальности. Люди по-прежнему ценят прямое человеческое взаимодействие, ответственность и доверие во многих рабочих ситуациях.

Данные Anthropic рассказывают похожую, но все же рискованную историю

Anthropic был одним из самых сильных голосов, предупреждающих о потрясениях в офисной работе, особенно для начальных позиций. Но его собственное исследование Economic Index добавляет нюансы. Компания измеряет, как Claude фактически используется, а не только то, что Claude теоретически может сделать. В одном анализе рынка труда Anthropic утверждает, что использование ИИ все еще далеко от достижения теоретических возможностей в некоторых категориях; например, он сообщил, что Claude охватывает только часть всех задач в компьютерных и математических профессиях.

Это не делает риск безвредным. Это просто означает, что риск распределен неравномерно. Работа начального уровня, состоящая в основном из рутинного письма, базового анализа, простого кодирования, обработки запросов, форматирования и обработки документов, более подвержена риску, чем работа, связанная с доверием клиентов, лидерством, физическим присутствием, переговорами, ответственностью или глубоким предметным суждением.

Источник: TechCrunch через Wikimedia Commons, CC BY 2.0

Дарио Амодеи решительно предупреждал о сбоях, вызванных ИИ. Более полезное чтение — не «игнорируйте предупреждение», а «готовьтесь к сжатию задач, особенно в младшей офисной работе».

Практическая разница: замена задач против замены рабочих мест

Лучший способ понять сдвиг — это разделить задачи и рабочие места.

Почему компании могут по-прежнему нанимать людей

Есть вторая причина, по которой повествование «заменить все» слишком упрощено: когда задача становится дешевле, спрос может расти. Если создание программного обеспечения становится быстрее, компании могут создавать больше программного обеспечения. Если анализ становится дешевле, менеджеры могут запрашивать больше анализа. Если производство контента становится дешевле, команды могут публиковать больше вариаций, больше тестов и больше локализованных версий.

Это не гарантирует рост рабочих мест в каждой области. Это означает, что результат зависит от спроса. Если спрос растет быстрее, чем автоматизация устраняет работу, занятость может остаться на прежнем уровне или даже вырасти. Если спрос стабилен, а задачу легко автоматизировать, давление на количество сотрудников становится намного сильнее.

Источник: Shixart1985 через Wikimedia Commons, CC BY 2.0

Наиболее вероятным краткосрочным результатом является не чистая волна замены. Это переработка офисной работы: меньше повторяющихся шагов, больше контроля над результатами ИИ и большее давление для более быстрого достижения результатов.

Кто находится в наибольшем риске?

Наибольший риск — это не «каждый, кто пользуется компьютером». Это люди, чья ценность в основном заключается в рутинном производстве без большой ответственности. Это включает часть младших исследований, простое написание текстов, базовое кодирование, поддержку первого уровня, составление отчетов по шаблонам, стандартную проверку документов и повторяющуюся административную работу.

Более безопасная сторона — это не «никогда не использовать ИИ». Это наоборот. Более безопасные работники обычно становятся людьми, которые могут хорошо использовать ИИ, добавляя критическое мышление вокруг него. Они знают, что спрашивать, что отвергать, что проверять и как превращать результаты в реальный бизнес-результат.

Что работникам следует делать сейчас

1. Составьте карту своих задач. Запишите, что вы делаете каждую неделю. Отметьте, какие части являются повторяющимися, основанными на тексте или основанными на правилах.
2. Сначала автоматизируйте свою низкоценную работу. Используйте ИИ для составления черновиков, обобщения, сравнения, структурирования и проверки простой работы, прежде чем это сделает кто-то другой за вас.
3. Развивайте навыки проверки. Ценный работник — это не тот, кто слепо принимает результаты ИИ. Это человек, который может быстро выявить ошибки.
4. Приблизьтесь к ответственности. Доверие клиентов, владение проектом, соблюдение нормативных требований, архитектура, управление людьми и оценка предметной области — все это труднее полностью автоматизировать.
5. Изучайте рабочие процессы, а не только запросы. Преимущество заключается в сочетании ИИ с документами, данными, инструментами, этапами проверки и четкими стандартами вывода.

Источник: Shixart1985 через Wikimedia Commons, CC BY 2.0

ИИ удешевляет первые черновики. Это повышает ценность людей, которые могут проверять, принимать решения, координировать и брать на себя ответственность за окончательный результат.

Что должны делать компании

Для компаний неверная стратегия — сначала увольнять людей, а потом разбираться в процессе. Лучшая стратегия — измерить, где ИИ фактически экономит время, где ошибки дорогостоящи и где необходима человеческая проверка. ИИ должен вводиться с четкой ответственностью: кто проверяет результат, кто его утверждает и кто несет ответственность, когда что-то идет не так.

Команды также должны защищать свой кадровый резерв младших специалистов. Если ИИ устранит каждую начальную задачу, компании могут сэкономить деньги сейчас, но потеряют будущих экспертов. Лучшая модель — это ускорение под наблюдением: младшие сотрудники используют ИИ, но они по-прежнему изучают основную работу, получают отзывы и развивают суждение.

Что это означает для читателей новостей об ИИ

Заголовок «ИИ заменит все рабочие места» привлекает клики, но он слишком груб. Лучший заголовок более полезен: ИИ будет атаковать задачи, прежде чем атаковать целые роли. Первыми победителями станут люди и компании, которые перерабатывают рабочие процессы вокруг ИИ, не устраняя человеческое суждение из мест, где важны доверие, безопасность и ответственность.

Для получения более практических инструментов и идей рабочих процессов ИИ изучите раздел инструментов Zerlo.

FAQ