В чём проблема: ИИ забирает на себя все задачи, на которых люди раньше учились работать по своему направлению.
Простые функции, первичный анализ, сбор фактуры — эти поручения раньше отдавали новичкам. Сейчас значительную их часть отдают моделям.
📃 Исследователи Stanford Digital Economy Lab обнаружили, что в США занятость работников 22–25 лет в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, оказалась примерно на 19% ниже, чем была бы при сохранении динамики менее затронутых профессий. Изменение происходит прежде всего за счёт сокращения найма молодых специалистов, а не увольнения тех, кто уже работает.
Для бизнеса логика понятна: один опытный специалист с ИИ эффективнее нескольких начинающих.
Но если сегодня компании экономят на джунах, то через несколько лет они могут обнаружить, что им неоткуда брать мидлов и сеньоров.
❌ Нельзя перепрыгнуть важную ступень "набивания шишек"
❌ Нельзя получить профессиональную интуицию, прочитав больше книг или научившись хорошо писать промпты
✔️ Опыт рождается из сотен реальных задач, ошибок, обратной связи от старших коллег и ответственности за результат
Постепенно исчезает лестница входа в профессию.
💡 Так что главный вопрос уже не в том, какие профессии заменит ИИ, а как экологично автоматизировать бизнес-процессы, и, конечно, как перестраивать обучение в эпоху доступа к быстрым ответам.