Что на самом деле происходит с работой из-за ИИ: данные Anthropic Пока в публичной дискуссии вокруг искусственного интеллекта доминируют два противоположных сценария — либо «ИИ всех заменит», либо «ничего не изменится» — появляются первые попытки измерить реальные эффекты. Одно из самых интересных исследований недавно опубликовала компания Anthropic. Они попробовали ответить на простой, но важный вопрос: что люди действительно делают с ИИ на работе, а не что он теоретически может. И результаты оказались гораздо более сложными, чем привычные прогнозы. Как они вообще это измеряли Главная проблема большинства исследований рынка труда и ИИ — они оценивают потенциал автоматизации, а не реальную практику. Anthropic предложили новую метрику — observed exposure. Идея довольно изящная: смотреть не на абстрактные сценарии, а на реальное использование моделей Claude и API в рабочих процессах. То есть анализируется: - какие задачи люди выполняют через ИИ - в каких профессиях это происходит - какие задачи автоматизируются полностью - а какие просто ускоряются. Дальше это сравнивается с теоретической автоматизируемостью профессии. И вот здесь появляется интересный разрыв между теорией и реальностью. Теоретически ИИ может почти всё. Практически — далеко не всё. Если смотреть только на возможности современных моделей, картина выглядит довольно радикально. По оценкам исследования 97% наблюдаемых задач относятся к категориям, которые теоретически можно автоматизировать с помощью текущих моделей. Но реальная картина совершенно другая. Даже в самых «подверженных» ИИ профессиях автоматизация происходит лишь частично. Например, в категории Computer & Math (разработчики, аналитики, инженеры): - теоретически ИИ способен покрывать около 94% задач - реально автоматизируется примерно треть — около 33%. Остальное остается у человека. Причины довольно прозаичны: качество ИИ всё ещё нестабильно, модели плохо встроены в бизнес-процессы, есть вопросы доверия, есть регуляторные ограничения, и, конечно, инерция компаний. То есть технологический потенциал сильно опережает организационную реальность. Самый неожиданный вывод исследования — никакой массовой “резни рабочих мест” пока не наблюдается. Если смотреть на профессии, наиболее подверженные ИИ, уровень безработицы в них движется примерно так же, как и в менее подверженных. Главный удар — по входу в профессию. Самый заметный эффект оказался связан не с увольнениями, а с наймом. Исследование показывает довольно устойчивый сигнал: у молодых специалистов (примерно 22–25 лет) шанс попасть в профессии с высокой AI-экспозицией снизился примерно на 14% после 2022 года. Компании не увольняют людей, которые уже работают. Но берут меньше новичков. Это логично с экономической точки зрения. Сейчас под давление попадает офисный средний класс. Если вы уже внутри профессии, риск мгновенного увольнения пока невелик. Но растёт давление на продуктивность: один специалист с ИИ может выполнять больше работы. Если вы только входите в профессию, ситуация сложнее. Компании могут закрывать часть задач ИИ и нанимать меньше новичков. Поэтому самая рациональная стратегия сейчас — не конкурировать с ИИ, а работать вместе с ним. @glamgpt