Технологические компании пересматривают планы по использованию искусственного интеллекта для сокращения численности персонала после того, как практический опыт показал: существующие системы не всегда обеспечивают ожидаемый прирост производительности, а устранение их неисправностей может создавать дополнительную нагрузку на сотрудников. Это не означает сокращения инвестиций в искусственный интеллект, а указывает на изменение способов, которыми компании хотят извлекать из него пользу.
Отказ Meta от плана по сокращению команд
Согласно плану реструктуризации, Meta намеревалась сократить численность сотрудников в некоторых командах до 60%, передав значительную часть задач агентам искусственного интеллекта. Однако план был отозван после того, как ожидаемые показатели эффективности не были достигнуты.
Согласно исследованию Reuters, основанному на внутренних документах компании, Meta остановила дополнительные сокращения, запланированные после первой волны увольнений. Внутренние данные показали, что системы искусственного интеллекта не обеспечили ожидаемого роста производительности, тогда как количество технических проблем и время, которое сотрудники тратили на их устранение, увеличились. Позднее генеральный директор Mark Zuckerberg заявил об отсутствии планов по новому массовому сокращению персонала во всей компании в течение 2026 года.
Урок Klarna: автоматизация не отменяет потребность в людях
Шведская финансово-технологическая компания Klarna прошла через похожий путь. Ранее компания заявляла, что система обслуживания клиентов на базе искусственного интеллекта способна выполнять работу сотен сотрудников, и в значительной степени прекратила набор персонала. Однако проблемы с качеством обслуживания вынудили её возобновить найм сотрудников.
Генеральный директор Sebastian Siemiatkowski признал, что компания чрезмерно сосредоточилась на сокращении расходов. В более поздней модели, которую она приняла, искусственный интеллект отвечает за обработку рутинных запросов, при этом клиентам гарантируется возможность связаться с сотрудником-человеком при необходимости.
Технические профессии не испытывают воздействия в той же степени
Данные о найме не свидетельствуют об отказе компаний от искусственного интеллекта. Согласно отчёту о найме в технологическом секторе за 2026 год, опубликованному SignalFire, общий объём найма в крупнейших технологических компаниях снизился на 25% по сравнению с 2019 годом, тогда как найм разработчиков программного обеспечения сократился лишь на 11%. Доля разработчиков программного обеспечения в общем объёме найма также выросла с 46% до 55%.
В то же время в таких областях, как дизайн, маркетинг и управление продуктами, наблюдалось более резкое снижение, тогда как найм увеличился по таким направлениям, как инженерия искусственного интеллекта и машинное обучение. Это отражает спрос на сотрудников, способных создавать и эксплуатировать новые системы, а не просто пользоваться готовыми инструментами.
Что меняется на практике?
Эти примеры указывают на то, что ближайшим последствием искусственного интеллекта может стать не немедленная волна увольнений, а замедление найма, особенно на должности начального уровня. Исследование Лаборатории цифровой экономики Stanford, основанное на данных американских платёжных ведомостей, не выявило свидетельств масштабной потери рабочих мест из-за искусственного интеллекта в экономике в целом. Однако оно зафиксировало более слабые показатели найма людей в возрасте от 22 до 25 лет на профессии, в наибольшей степени подверженные влиянию этой технологии.
По мнению исследователей, значительная часть этого эффекта связана с тем, что компании нанимают меньше людей в начале их профессионального пути, а не с их массовым увольнением. Это важный момент для студентов и соискателей первой работы, а также для компаний, которые могут пересмотреть программы обучения и карьерного продвижения.
Анализ certi.news: фактическое изменение заключается не в отказе от искусственного интеллекта, а в отказе от предположения, что более широкое его использование означает пропорциональное сокращение числа сотрудников. Случаи Meta и Klarna показывают, что качество результатов, стабильность систем и способность обрабатывать нестандартные ситуации по-прежнему ограничивают полную автоматизацию. В то же время данные о найме свидетельствуют о смещении спроса в сторону инженерных навыков и способности работать с искусственным интеллектом, тогда как открытые вопросы о будущем должностей начального уровня и влиянии этого процесса на получение первого опыта остаются без однозначного ответа.