Revelio Labs выпустила июльскую версию своего AI Labor Market Tracker — исследование на основе миллионов вакансий и профилей компаний, которое отслеживает, как ИИ влияет на наём, зарплаты и содержание работы в США. При этом авторы разделяют эффект ожидания (как бизнес и сотрудники меняют поведение перед приходом ИИ) и эффект внедрения (реальное развёртывание ИИ в компаниях). Вот что на этот раз выяснилось: 

➡️ Кадры готовятся быстрее, чем программы в вузах. Набор на Computer Science в вузах прошёл пик ещё в 2022-м и с тех пор снижается. При этом сотрудники активно переучиваются сами: в июне 2026-го 31% всех новых профессиональных сертификатов были связаны с ИИ, из них почти половина — про генеративный ИИ и LLM.

➡️ Спрос смещается не в пользу джунов. В профессиях, которые ИИ теоретически может выполнять лучше всего, спрос на вакансии заметно просел по сравнению с менее уязвимыми. И это падение сильнее всего бьёт по junior-позициям. В самых автоматизируемых профессиях занятость просела на 4%, а у молодых сотрудников 22–25 лет — сразу на 13%. Рост у ИИ-адаптирующихся компаний тоже неравномерный: наём senior-специалистов вырос на 31%, junior — только на 6%. 

➡️ Меняется не должность, а содержание работы. Люди чаще остаются на тех же позициях, но выполняют другие задачи: растёт доля технических и образовательных активностей, падает доля клиентских и сервисных. 

📷 Что это значит для бизнеса

🌟 Экономия на junior-найме сегодня может обернуться дефицитом опытных кадров через 5–10 лет (это перекликается и с недавним исследованием Axenix). 

🌟 Реальное внедрение ИИ — не угроза, а фактор роста штата, если делать это системно. 

🌟 ИИ-навыки перестают быть зарплатным преимуществом — рынок быстро выравнивается. 

🌟 Стоит пересматривать не столько штатное расписание, сколько сам процесс подбора: старые метрики найма работают всё хуже.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.