Работодатели находятся под огромным давлением, требующим внедрения ИИ и избавления от сотрудников. Инвесторы и руководители фантазируют о сокращении затрат и увеличении прибыли; Каждый ИТ-директор вынужден разрабатывать план искусственного интеллекта, чтобы не отставать от своих конкурентов. Мечты о революциях, основанных на агентах ИИ, повсюду.
Но лидеры не должны чувствовать, что им нужно спешить с принятием будущего, которое еще не наступило. Есть много причин быть осторожными. Вот девять:
«Эксперты» часто сильно ошибались в своих прогнозах. Нобелевский лауреат и пионер искусственного интеллекта Джеффри Хинтон сказал в 2016 году: «Люди должны прекратить подготовку рентгенологов сейчас… Совершенно очевидно, что через пять лет глубокое обучение превзойдет рентгенологов». Но лишь немногие рентгенологи были заменены десятилетие спустя. Соучредитель Google Сергей Брин пообещал в 2012 году, что беспилотные автомобили станут повсеместными к 2017 году. Сегодня, спустя 14 лет после этого обещания (и многих последующих обещаний Илона Маска), полностью автономные транспортные средства остаются ограниченным экспериментом, доступным только в небольшом количестве городов с хорошей погодой.
Крупные технологические компании хотят, чтобы мы поверили, что они создали общий искусственный интеллект. Это не значит, что это правда. Когда руководители технологических компаний предупреждают об Армагеддоне занятости, они, возможно, прикрывают свои базы на случай, если это действительно произойдет, но опять же, возможно, они просто хотят, чтобы вы повысили оценку их компаний. Относитесь к каждому прогнозу, который они делают, с долей скептицизма.
Когда дело доходит до влияния на занятость, цифры гигантов искусственного интеллекта не подтверждают их заявления. Генеральный директор Anthropic предупреждал об апокалипсисе занятости, но недавнее исследование Anthropic показало разрыв между восприятием и реальностью. Компания прогнозирует большой потенциал того, что ИИ может сделать в таких областях, как финансы и архитектура. Но то, что он назвал «наблюдаемым охватом ИИ» (хорошая фраза для обозначения того, что происходит в реальном мире), составляло до смешного малую часть этого теоретического объема. То, что, по их мнению, может делать ИИ, и то, что он на самом деле делает, различаются световыми годами.
Нынешний ИИ «нестабилен» (в некоторых вещах хорош, но не в других), то есть он редко может полностью заменить человека. ИИ определенно может повысить производительность некоторых работников, но даже в задачах, с которыми ИИ хорошо справляется, модели и агенты часто допускают глупые ошибки, некоторые из которых трудно обнаружить. А задачи — это не рабочие места: даже если ИИ может выполнять часть работы человека, это не значит, что он может выполнять всю работу этого человека.
Нынешние модели ИИ все еще не могут выйти за рамки языка. Некоторые административные работы включают в себя только слова, но многие требуют визуального понимания: интерпретацию изображений, диаграмм, планов, карт и т. д. Может показаться, что легко представить, что ИИ берет на себя всю работу, особенно если мы думаем об этом как о своего рода волшебстве. Но как только вы поймете, что сегодняшний ИИ — это инструмент, имеющий сильные и слабые стороны, вы начнете понимать, что эта технология, скорее всего, вытеснит работников некоторых профессий, а не других (а чаще всего она просто дополнит человеческие рабочие места). Даже в таких областях, как обслуживание клиентов, которые могут показаться простыми, результаты часто разочаровывают. Индекс удаленной работы сосредоточился на работах, которые можно выполнить полностью через Интернет, и обнаружил, что менее 4,5% на самом деле могут быть успешно выполнены агентами ИИ.
Большая часть физической работы выходит далеко за рамки возможностей нынешнего ИИ. Не ждите, что ИИ в ближайшее время заменит сантехников, плотников, автомехаников, медсестер, уборщиц, егерей, поваров, рабочих по ремонту бытовой техники, садовников и многие другие профессии.
Многие увольнения, приписываемые ИИ, на самом деле не имеют к нему никакого отношения. Возможно, именно так произошло с недавними массовыми увольнениями в Fintech Block; некоторые увидели в этом попытку генерального директора Джека Дорси вернуть доверие инвесторов после резкого падения акций. Во многих случаях ИИ может служить фиговым листком, прикрывающим увольнения, которые на самом деле вызваны плохими финансовыми показателями или преждевременным набором сотрудников.
Некоторые увольнения, связанные с ИИ, непродолжительны. Я называю это эффектом Кларны: купи сейчас, заплати потом, компания Klarna. В начале 2024 года Klarna с гордостью заявила, что у нее есть агенты, выполняющие работу 700 человек по обслуживанию клиентов, а также приостановка приема на работу. Но к весне 2025 года компания отступила и снова начала нанимать сотрудников, решив, что (по крайней мере, в некоторых случаях) «настоящие люди» все-таки нужны.
До сих пор общее влияние на производительность и рентабельность инвестиций в ИИ было скромным. Все компании инвестируют в ИИ, но пока большинство из них не видят больших выгод.
Все это может измениться; Вероятно, когда-нибудь так и произойдет, но, вероятно, не раньше, чем мы увидим более радикальные достижения в области искусственного интеллекта, что может занять десятилетие или больше. А пока совет прост: не зацикливайтесь на замене людей. Сосредоточьтесь на том, как вы можете использовать ИИ, чтобы помочь тем, кто у вас есть.
Гэри Маркус — почетный профессор психологии и нейронаук Нью-Йоркского университета и автор шести книг, в том числе «Укрощение Кремниевой долины».
ИСПРАВЛЕНИЕ: В более ранней версии этой статьи неверно указывалось, что Кларна уволила работников, чью работу мог выполнять ИИ. Кларна заморозила прием на работу, но не провела увольнений.
Эта статья опубликована в апрельском/майском выпуске журнала Fortune за 2026 год под заголовком «9 причин, по которым ИИ не должен (пока) сходить с ума».
