Громкие кейсы, тихая статистика — рынок труда не поддался ИИ.
Специалисты The Budget Lab
Авторы сравнили темп перестройки «профессионального микса» после ноября 2022 года с периодами раннего распространения персональных компьютеров и интернета. Индекс несходства показывает: чтобы «вернуться» к набору профессий в стартовой точке, потребовалась бы лишь небольшая миграция работников между занятиями. При этом сходная динамика наблюдалась уже в 2021 году — задолго до того, как чат-боты и помощники на базе моделей стали привычным инструментом сотрудников.
На уровне отраслей сильнее остальных менялись информационный сектор, финансы, а также профессиональные и бизнес-услуги. Однако траектория этих сдвигов началась до появления новых ИИ-инструментов и, судя по длинным рядам, отражает особенности самих отраслей. Массовой «эрозии» когнитивного труда данные не подтверждают — ни в
Чтобы проверить гипотезу о рисках автоматизации, исследователи сопоставили текущую занятость с двумя наборами метрик. Первый — «экспозиция» профессий к ИИ по данным OpenAI: речь о доле задач, где использование технологий GPT способно сократить время выполнения как минимум вдвое. Расклад по квинтилям почти не меняется — доли работников в группах низкой, средней и высокой экспозиции остаются стабильными. Среди безработных также не видно роста доли тех, чьи предыдущие задачи были сильно «подвержены» автоматизации.
Второй блок — фактическое применение ИИ по данным Anthropic, где каждая задача классифицируется как автоматизируемая или усиливаемая. Картина опять же спокойная: доля работников в профессиях, где преобладает
Отдельно авторы посмотрели на выпускников бакалавриата 20–24 лет и их старших коллег 25–34 лет. Если бы ИИ давил на старт карьеры, различия в распределении по профессиям росли бы заметно. На практике индекс несходства колеблется в узком диапазоне, а лёгкая тенденция вверх объясняется как шумом выборки, так и общей прохладой рынка к младшим специалистам.
Ключевая методологическая проблема — нехватка общедоступных, сопоставимых данных об использовании ИИ на уровне задач и компаний. «Экспозиция» OpenAI — теоретична и не отражает реальную диффузию инструментов, а телеметрия Anthropic по одному продукту не представляет весь рынок. Пока лучшие доступные ряды указывают на стабильность, а не на ускоренное вытеснение профессий. Исследователи планируют обновлять расчёты ежемесячно, чтобы фиксировать возможные переломы тенденций, когда и если они начнут проявляться.
Заметки для практики: в ближайшей перспективе кадровые стратегии стоит строить не на страхах, а на реальных метриках внедрения — где ИИ уже ускоряет конкретные операции, где повышает качество, а где ещё упирается в процессы и регуляции. История с компьютерами и

Специалисты The Budget Lab
Для просмотра ссылки необходимо нажать
Вход или Регистрация
новый разбор того, как
Для просмотра ссылки необходимо нажать
Вход или Регистрация
ИИ влияет на рынок труда спустя почти 3 года после выхода ChatGPT в ноябре 2022 года. Главный вывод исследователей прост и немного неожидан — никакого заметного, экономически масштабного сдвига в занятости пока не видно. Состав профессий действительно меняется чуть быстрее, чем во времена бурного роста интернета, но разница невелика и зародилась ещё до широкого внедрения ИИ в офисы и производственные процессы.Авторы сравнили темп перестройки «профессионального микса» после ноября 2022 года с периодами раннего распространения персональных компьютеров и интернета. Индекс несходства показывает: чтобы «вернуться» к набору профессий в стартовой точке, потребовалась бы лишь небольшая миграция работников между занятиями. При этом сходная динамика наблюдалась уже в 2021 году — задолго до того, как чат-боты и помощники на базе моделей стали привычным инструментом сотрудников.
На уровне отраслей сильнее остальных менялись информационный сектор, финансы, а также профессиональные и бизнес-услуги. Однако траектория этих сдвигов началась до появления новых ИИ-инструментов и, судя по длинным рядам, отражает особенности самих отраслей. Массовой «эрозии» когнитивного труда данные не подтверждают — ни в
Для просмотра ссылки необходимо нажать
Вход или Регистрация
, ни в безработице.Чтобы проверить гипотезу о рисках автоматизации, исследователи сопоставили текущую занятость с двумя наборами метрик. Первый — «экспозиция» профессий к ИИ по данным OpenAI: речь о доле задач, где использование технологий GPT способно сократить время выполнения как минимум вдвое. Расклад по квинтилям почти не меняется — доли работников в группах низкой, средней и высокой экспозиции остаются стабильными. Среди безработных также не видно роста доли тех, чьи предыдущие задачи были сильно «подвержены» автоматизации.
Второй блок — фактическое применение ИИ по данным Anthropic, где каждая задача классифицируется как автоматизируемая или усиливаемая. Картина опять же спокойная: доля работников в профессиях, где преобладает
Для просмотра ссылки необходимо нажать
Вход или Регистрация
или, наоборот, дополнение труда ИИ, почти не дрейфует. При этом наблюдается сильный перекос использования в сторону компьютерно-математических и медиа-профессий, тогда как clerical-направления с сопоставимой теоретической «экспозицией» внедряют ИИ заметно медленнее. Это подчёркивает ограниченность любых выводов на базе одного источника телеметрии: у каждого вендора свой профиль аудитории и сценариев.Отдельно авторы посмотрели на выпускников бакалавриата 20–24 лет и их старших коллег 25–34 лет. Если бы ИИ давил на старт карьеры, различия в распределении по профессиям росли бы заметно. На практике индекс несходства колеблется в узком диапазоне, а лёгкая тенденция вверх объясняется как шумом выборки, так и общей прохладой рынка к младшим специалистам.
Ключевая методологическая проблема — нехватка общедоступных, сопоставимых данных об использовании ИИ на уровне задач и компаний. «Экспозиция» OpenAI — теоретична и не отражает реальную диффузию инструментов, а телеметрия Anthropic по одному продукту не представляет весь рынок. Пока лучшие доступные ряды указывают на стабильность, а не на ускоренное вытеснение профессий. Исследователи планируют обновлять расчёты ежемесячно, чтобы фиксировать возможные переломы тенденций, когда и если они начнут проявляться.
Заметки для практики: в ближайшей перспективе кадровые стратегии стоит строить не на страхах, а на реальных метриках внедрения — где ИИ уже ускоряет конкретные операции, где повышает качество, а где ещё упирается в процессы и регуляции. История с компьютерами и
Для просмотра ссылки необходимо нажать
Вход или Регистрация
напоминает — настоящие производственные перестройки измеряются годами, а иногда десятилетиями.
Для просмотра ссылки необходимо нажать
Вход или Регистрация