Теория vs практика или Какие из наших задач AI уже автоматизирует?

Anthropic сегодня выпустили исследование о влиянии AI на рынок труда. Помните, я писал про их Economic Index год назад ? Тогда это был просто каталог задач, для которых юзают Claude. Теперь они пошли дальше: совместили теоретические возможности AI с реальными данными использования и замерили эффект на занятость.

Ключевая идея: новая метрика "observed exposure" - не "что AI теоретически может", а "что люди реально автоматизируют через Claude прямо сейчас". Разрыв огромный: в Computer & Math, например, теоретически AI покрывает 94% задач. Реально - 33%.

Я покопался в их датасете и нашел интересные примеры этого разрыва по релевантным профессиям + запилил вам бота, чтобы проверять это для себя любимого:

Разработка:
- "Написать/обновить программу" - 93%
- "Отладить робототехническую программу" - 100%
- "Устранить неисправность физического оборудования" - 0%

Продажи:
- "Связаться с клиентами для презентации продуктов" - 99%
- "Ответить на вопросы клиентов о ценах" - 98%
- "Провести переговоры по контракту" - 0% (ВСЕ задачи с negotiate - нулевое проникновение)

Аналитика/менеджмент:
- "Анализ финансовых данных для разработки стратегии" - 90%
- "Подготовка отчётов" - 99%
- "Проведение совещаний с командой" - 0%
- "Контроль персонала" - 0%

Видите паттерн? AI забирает задачи, которые можно описать текстом и выполнить за компьютером. Всё, что требует физического присутствия, переговоров лицом к лицу или управления людьми - ноль. Как раз со Стёпой про это говорили на днях.

Тут имхо в тему пост по мотивам Digitalist Papers: там авторы на данных рынка труда США за 40 лет показали, что одна и та же технология (компьютеры) - автоматизировав часть задач бухгалтеров и складских работников - привела к противоположным результатам. У бухгалтеров зарплаты выросли, у складских - упали. Разница: у бухгалтеров автоматизировали рутину (ввод данных), а у складских - экспертизу (знание что где лежит). Когда автоматизируются экспертные задачи, барьер входа падает и зарплаты снижаются. Когда рутинные - наоборот.

Anthropic по сути предоставили данные, чтобы это проверить для AI. И по их датасету мы видим: AI сейчас автоматизирует рутину, а не экспертизу. "Ответь на звонок" - 100%, "проведи переговоры" - 0%. "Напиши отчёт" - 99%, "управляй командой" - 0%. Если экстраполировать выводы Digitalist Papers, то AI пока скорее повышает ценность оставшейся экспертизы, чем обесценивает её. Но "пока" здесь ключевое слово имхо.

Что с рабочими местами? Массовых увольнений нет. Безработица среди "экспонированных" профессий не выросла. Но есть тревожный сигнал: молодых (22-25 лет) стали на 14% реже нанимать на эти позиции. Не увольняют старых, а просто не берут новых. Это перекликается со Stanford-ским исследованием, о котором я писал летом - там нашли -13% найма джунов.

Профиль "экспонированного" работника: чаще женщина, с высшим образованием, зарплата на $10/час больше. AI пока бьёт не по самым уязвимым, а по среднему классу с дипломом. 30% рабочей силы с нулевой экспозицией: повара, бармены, спасатели, посудомойщики.

Вы пока читайте статью и пробуйте бота, а я пошел учиться на бармена-повара (full stack!)