Исследование разоблачает миф об увольнениях из-за ИИ: 80% компаний сократили персонал, но ни одна не заработала на этом

marsbitОпубликовано 2026-05-13Обновлено 2026-05-13

Введение

Исследование Gartner, охватившее 350 крупных компаний с выручкой свыше $10 млрд, показало, что 80% организаций, внедривших ИИ или автоматизацию, провели сокращения штатов. Однако между масштабами увольнений и рентабельностью инвестиций не обнаружено прямой связи — компании, сократившие больше сотрудников, не получили более высоких финансовых результатов. Высокую отдачу от ИИ получили предприятия, использующие технологии для усиления возможностей сотрудников (модель «люди-усилители»), а не для их прямой замены. При этом данные Challenger, Gray & Christmas указывают, что только за первые четыре месяца 2026 года почти 50 тыс. рабочих мест в США были упразднены по причине внедрения ИИ, а в технологическом секторе уровень сокращений достиг максимума с 2023 года. Эксперты отмечают явление «AI washing» — когда компании используют тему ИИ для оправдания запланированных увольнений, вызванных иными экономическими факторами. В краткосрочной перспективе многие проекты на основе ИИ-агентов могут быть закрыты из-за высокой стоимости и неясной ценности, однако в долгосрочной перспективе (к 2028–2029 гг.) автономный бизнес, по прогнозам Gartner, станет создателем новых рабочих мест, поскольку появятся задачи, с которыми ИИ не сможет справиться в одиночку.

Автор: Клод, Deep Tide TechFlow

Введение от Deep Tide: Опрос Gartner среди 350 компаний с годовым доходом более 10 миллиардов долларов показал, что 80% компаний, внедривших ИИ или технологии автоматизации, провели сокращения, но между уровнем увольнений и окупаемостью инвестиций нет никакой положительной корреляции — компании, уволившие больше людей, не заработали больше, чем те, кто уволил меньше.

Настоящую высокую отдачу получили компании, которые используют ИИ для повышения эффективности сотрудников, а не для их замены. В то же время за первые четыре месяца 2026 года было сокращено почти 50 000 рабочих мест из-за ИИ, а уровень увольнений в технологическом секторе достиг максимума с 2023 года.

Логика замены сотрудников ИИ опровергается данными.

Согласно отчету журнала Fortune от 11 мая, исследование консалтинговой компании Gartner среди 350 руководителей глобальных компаний показало, что компании, проводившие массовые сокращения под предлогом ИИ, не получили от этого лучших финансовых результатов. В опросе участвовали компании с годовым доходом более 10 миллиардов долларов, которые уже пилотируют или внедряют ИИ-агентов, интеллектуальную автоматизацию или автономные технологии.

Хелен Пуатевен, вице-президент Gartner по анализу и главный исследователь этого проекта, заявила Fortune: «Сосредоточенность исключительно на увольнениях для получения ценности от ИИ — это близорукий подход. Погоня за прибылью только за счет сокращения штата, скорее всего, приведет большинство компаний в тупик с ограниченной отдачей».

Этот опрос был завершен в третьем квартале 2025 года. Выводы звучат прямо и беспощадно: сокращения создают бюджетное пространство, а не возврат инвестиций.

80% компаний сократили персонал, но те, кто уволил больше, не заработали больше

Ключевое открытие Gartner: среди компаний, уже внедривших автономные бизнес-возможности, около 80% сообщили о сокращениях. Однако между компаниями с высокой отдачей и компаниями с низкой отдачей (или даже ухудшившими результаты) почти нет разницы в доле сокращений.

Другими словами, между увольнениями и прибыльностью статистически не видно причинно-следственной связи.

Опрос показывает, что компании, получившие самую высокую отдачу, идут противоположным путем. Они позиционируют ИИ как «усилитель персонала», используя технологии для повышения производительности существующих сотрудников, а не для прямой замены людей. Пуатевен называет эту модель «бизнесом с усиленными человеческими возможностями», где ИИ расширяет возможности людей, а не заменяет их.

В отдельном опросе Gartner среди генеральных директоров было обнаружено, что около трети руководителей ожидают, что ИИ будет помогать людям в принятии решений, но не принимать решения самостоятельно, тогда как еще 27% ожидают, что ИИ будет работать автономно с минимальным вмешательством человека или без него. Разрыв между двумя подходами углубляется.

За первые четыре месяца года из-за ИИ уволено почти 50 тысяч человек, увольнения в IT-секторе достигли трехлетнего максимума

Выводы исследования Gartner резко контрастируют с текущей ситуацией на рынке труда.

Согласно последнему отчету компании по трудоустройству Challenger, Gray & Christmas, опубликованному в мае, ИИ уже два месяца подряд является основной причиной увольнений в американских компаниях. В апреле 2026 года из-за ИИ было сокращено 21 490 рабочих мест, что составило 26% от общего числа уволенных в этом месяце — 83 387 человек. За первые четыре месяца 2026 года из-за ИИ было сокращено в общей сложности 49 135 рабочих мест, что составляет около 16% от общего числа увольнений за год, что выше показателя конца марта (13%).

Энди Челленджер, директор по доходам Challenger, метко подытожил: «Независимо от того, были ли конкретные должности действительно заменены ИИ, бюджеты на эти должности уже перераспределены на ИИ».

Среди отраслей больше всего пострадал технологический сектор. В апреле в технологическом секторе было уволено 33 361 человек, с начала года — 85 411 человек, что на 33% больше, чем годом ранее, и является самым высоким показателем с 2023 года за аналогичный период. Cognizant планирует сократить по всему миру от 12 до 15 тысяч человек, Cloudflare — около 1100 человек (около 20% персонала), Coinbase — 14% сотрудников, Snap — 1000 рабочих мест. Все эти компании назвали ИИ ключевым фактором.

В отличие от волны увольнений, рынок найма резко сокращается. В апреле компании объявили о планах по созданию всего 10 049 новых рабочих мест, что на 69% меньше, чем в марте, и на 38% меньше, чем годом ранее.

«Отбеливание ИИ» увольнений: сколько сокращений действительно связано с ИИ?

Неоднократно поднимался вопрос: сколько из увольнений, проведенных под предлогом ИИ, на самом деле было вызвано ИИ?

Генеральный директор OpenAI Сэм Олтман прямо задал этот вопрос в интервью в феврале этого года. Он признал существование так называемого явления «отбеливания ИИ», когда компании прикрывают предстоящие увольнения якобы структурными изменениями, вызванными ИИ. «Я не знаю точной пропорции, но определенно существует некоторая практика «отбеливания ИИ» — люди приписывают увольнения, которые они и так планировали, действию ИИ», — заявил Олтман.

Аналитики Deutsche Bank также отметили в недавнем отчете, что «отбеливание избыточности ИИ станет заметной чертой 2026 года», поскольку крупные компании используют ИИ как риторический щит для увольнений, тогда как реальными причинами могут быть тарифы, экономическая неопределенность или другие затраты.

Пуатевен из Gartner склоняется к более мягкой интерпретации: нынешние увольнения, связанные с ИИ, скорее похожи на «пробу» компаний, чем на реальную структурную перестройку. «На наш взгляд, это больше похоже на единичные, небольшие эксперименты многих компаний, а не на подход, который может привести к полной окупаемости инвестиций в ИИ».

Долгосрочный прогноз: в 2028-2029 годах ИИ станет создателем рабочих мест

Позиция Gartner носит двойственный характер.

Краткосрочные данные неутешительны. Предыдущие исследования компании показали, что ИИ-агенты успешно выполняют около 30-35% стандартных офисных задач. Gartner также прогнозирует, что более 40% проектов по созданию ИИ-агентов будут закрыты к концу 2027 года из-за роста затрат, неясной коммерческой ценности и недостаточного контроля рисков.

Однако Gartner дает оптимистичный долгосрочный прогноз: автономный бизнес начнет создавать новые рабочие места в 2028-2029 годах, когда появятся новые виды работ, с которыми ИИ не справится. Пуатевен подчеркивает: «В долгосрочной перспективе автономный бизнес создаст больше работы для людей, а не меньше. Структурные факторы, такие как демографический спад и сценарии потребления, требующие высокого доверия, обеспечат, что человеческий капитал всегда будет оставаться в центре операционной деятельности, управления и масштабирования автономных систем».

Что касается расходов, Gartner ожидает, что затраты на программное обеспечение для ИИ-агентов вырастут с 86,4 миллиарда долларов в 2025 году до 206,5 миллиарда долларов в 2026 году и 376,3 миллиарда долларов в 2027 году. Даже несмотря на высокий процент неудачных проектов, капитал продолжает активно поступать.

Это создает абсурдную, но реальную ситуацию: увольнения не приносят компаниям прибыли, уровень неудач проектов ИИ остается высоким, но никто не хочет сходить с этой дороги.

Связанные с этим вопросы

QЧто показало исследование Gartner о связи увольнений на основе ИИ и финансовых результатов компаний?

AИсследование Gartner показало, что около 80% компаний, внедривших ИИ или технологии автоматизации, провели увольнения. Однако между уровнем увольнений и рентабельностью инвестиций (ROI) не было обнаружено положительной корреляции — компании, уволившие больше сотрудников, не получили более высокой финансовой отдачи по сравнению с теми, кто уволил меньше.

QКакие компании, согласно Gartner, добились наибольшей отдачи от внедрения ИИ?

AНаибольшую отдачу от внедрения ИИ получили те компании, которые использовали технологии в качестве «усилителя персонала» (people amplification) — то есть для повышения производительности существующих сотрудников, а не для их прямого замещения. Gartner называет эту модель «человеко-усиленным бизнесом» (human-amplified business).

QКакова ситуация с увольнениями из-за ИИ в 2026 году по данным Challenger, Gray & Christmas?

AПо данным компании Challenger, Gray & Christmas, за первые четыре месяца 2026 года около 49 135 рабочих мест в США были сокращены по причине, связанной с ИИ. Только в апреле 2026 года 21 490 увольнений (26% от общего числа за месяц) были обусловлены ИИ. В частности, технологический сектор пострадал сильнее всего, с увольнениями, достигшими самого высокого уровня с 2023 года.

QЧто такое «AI washing» («отмывание ИИ») в контексте увольнений, по мнению Сэма Олтмана?

A«AI washing» («отмывание ИИ») — это явление, когда компании приписывают запланированные увольнения влиянию искусственного интеллекта, чтобы представить их как структурные изменения, обусловленные технологиями, а не другими факторами, такими как экономическая неопределённость или давление издержек. Генеральный директор OpenAI Сэм Олтман отмечал, что некоторая часть заявленных «увольнений из-за ИИ» на самом деле является именно такой практикой.

QКаков долгосрочный прогноз Gartner относительно влияния ИИ на занятость?

AGartner прогнозирует, что в долгосрочной перспективе, к 2028-2029 годам, автономный бизнес (autonomous business) на основе ИИ станет чистым создателем рабочих мест. Появятся новые виды работ, с которыми ИИ не сможет справиться. Структурные факторы, такие как демографический спад и сценарии потребления, требующие высокого доверия, обеспечат сохранение центральной роли человеческого капитала в управлении и развитии автономных систем.

Похожее

Отправляй сообщения и переводи монеты? Telegram этим летом «встроит» криптокошелек для 1 млрд пользователей

Создатель Telegram Павел Дуров объявил о запуске летом этого года собственного встроенного некастодиального криптокошелька Gram для более чем 1 млрд пользователей приложения. Кошелек позволит совершать мгновенные переводы без комиссий. В отличие от текущего сервиса @wallet, которым управляет сторонняя компания, новый кошелек будет родной функцией Telegram, где пользователи будут самостоятельно контролировать свои приватные ключи. После анонса цена токена GRAM (ранее Toncoin) выросла примерно на 8%, хотя все еще значительно ниже исторических максимумов. Это событие знаменует возвращение Дурова к проекту TON после урегулирования с SEC в 2020 году и является частью его дорожной карты «Make TON Great Again». Запуск происходит в период усиления конкуренции между суперприложениями в сфере платежей: X Money Илона Маска развивает фиатные переводы, а Meta изучает интеграцию стейблкоинов. Telegram делает ставку на криптонативное решение, используя свою огромную аудиторию и близость к криптосообществу. Однако остаются неясными ключевые детали, такие как техническая реализация «нулевых комиссий», поддержка активов помимо GRAM, а также конкретные сроки запуска, помимо обещания «летом».

marsbit9 мин. назад

Отправляй сообщения и переводи монеты? Telegram этим летом «встроит» криптокошелек для 1 млрд пользователей

marsbit9 мин. назад

Предложение Hyperliquid HIP-4 подпитывает стейкинг HYPE по мере роста долгосрочных перспектив

Протокол Hyperliquid (HYPE) представил предложение HIP-4, направленное на создание разрешенных рынков прогнозов и расширение функционала за пределы вечных фьючерсов до базового инфраструктурного уровня для ончейн-приложений. Для запуска новых рынков разработчикам необходимо застейкать 500 000 токенов HYPE. Меры по обеспечению качества рынков призваны трансформировать Hyperliquid из создателя продуктов в инфраструктуру для сторонних разработчиков. Уверенность в долгосрочных перспективах проекта растет, что подтверждается увеличением позитивного настроя вокруг HYPE и активным стейкингом. Крупный трейдер предпочел застейкать токены на сумму около $15,5 млн вместо фиксации прибыли. Общий объем застейканных токенов достиг почти 439 млн, что составляет около 43.9% от общего предложения, укрепляя безопасность сети и сокращая ликвидное предложение. Рыночная структура также демонстрирует силу: открытый интерес превысил $11 млрд при сбалансированных ставках финансирования и ограниченных ликвидациях, что указывает на взвешенный подход трейдеров. Укрепление фундаментальных показателей, таких как рост доходов и TVL, поддерживает оптимистичный прогноз. Успешная реализация обновлений и дальнейшее внедрение пользователями будут ключевыми факторами для поддержания текущего импульса роста.

ambcrypto12 мин. назад

Предложение Hyperliquid HIP-4 подпитывает стейкинг HYPE по мере роста долгосрочных перспектив

ambcrypto12 мин. назад

Через 7 месяцев после краха Huiwang: крупная перетасовка среди платформ-гарантов в Юго-Восточной Азии

За семь месяцев после краха платформы гарантийных платежей Huiwang в Юго-Восточной Азии началась крупная перетасовка на рынке. Такие платформы, как XinBi (Newpay), Linghang (Tiger), Jinbei (Jinbo), Dali (Tiancheng) и Fuli Lai, активно заполняют образовавшийся вакуум, обслуживая теневой бизнес, включая отмывание денег, онлайн-азартные игры, мошенничество в «промышленных парках» и даже торговлю людьми. По данным аналитиков, общий объем средств, проходящих через эти платформы, исчисляется миллиардами долларов США. Крах Huiwang, связанного с камбоджийской группой Prince и конфискацией США 150 000 BTC, не остановил индустрию, а привел к ее реструктуризации и росту новых игроков, которые действуют еще более скрытно. Эксперты подчеркивают, что эти платформы, иногда называемые «азиатским Alipay», являются не законными финансовыми сервисами, а ключевым элементом инфраструктуры для преступной деятельности в регионе.

Odaily星球日报21 мин. назад

Через 7 месяцев после краха Huiwang: крупная перетасовка среди платформ-гарантов в Юго-Восточной Азии

Odaily星球日报21 мин. назад

Свет слабеет: что происходит с криптовалютными венчурными фондами?

**Крипто-венчурные фонды на перепутье: от нишевых игроков к интеграции** Когда-то узкоспециализированные крипто-фонды, такие как Paradigm, были первопроходцами, обладавшими уникальными знаниями и готовыми брать на себя высокие риски нового рынка. Однако сегодня, как показывает пример Paradigm, собравшего 1,2 млрд долларов для инвестиций в ИИ и робототехнику, эти границы размываются. История повторяется по модели Карлоты Перес: по мере взросления технологии (крипто переходит от «фазы установления» к «фазе внедрения») исчезает информационное преимущество специалистов. Традиционные финансовые гиганты, такие как BlackRock или Visa, теперь понимают блокчейн и приходят в отрасль, но им нужны не технические детали, а регуляторные и банковские связи. Это привело к «эффекту гантели» на рынке венчурного капитала. Гигантские универсальные фонды (a16z, Sequoia) и небольшие нишевые игроки выживают, в то время как фонды среднего размера, составляющие большинство крипто-специалистов, оказываются в «зоне смерти». Их размера недостаточно для конкуренции за крупные раунды с гигантами, а доходности только от крипто-стартапов может не хватить для выполнения обязательств перед инвесторами (LP). Поэтому они вынуждены диверсифицироваться, как Framework Ventures, или полностью менять фокус. Даже оставшиеся «чистыми» крипто-фонды, такие как Dragonfly или a16z, сужают свою стратегию до блокчейн-инфраструктуры для финансов (стейблкоины, рынки предсказаний), области, которая также интересует крупные универсальные фонды. Это создает проблемы для крипто-стартапов: им приходится конкурировать за внимание инвесторов с модными ИИ-проектами, а также они теряют поддержку в финансировании важной, но неприбыльной на ранних этапах инфраструктуры, которую раньше строили специализированные фонды. В будущем термин «крипто-инвестор» может устареть, как когда-то «интернет-инвестор». Крипто станет базовой инфраструктурой, а не отдельным классом активов. Рынок будет разделен: крупные универсальные фонды будут финансировать зрелые проекты, а небольшие специализированные фонды — поддерживать нишевые инновации. При этом появляется новая тенденция: такие проекты, как Hyperliquid, успешно запускаются вообще без венчурного капитала, через сообщество. Эра, когда крипто зависело от специализированных VC, подходит к концу, открывая путь новой, более интегрированной и самостоятельной модели роста.

Foresight News42 мин. назад

Свет слабеет: что происходит с криптовалютными венчурными фондами?

Foresight News42 мин. назад

Когда консенсус формируется всё быстрее, во что ставят молодые инвесторы?

Статья «Когда консенсус ускоряется, на что делают ставки молодые инвесторы?» (издание Huxiu) анализирует новые тенденции в технологических инвестициях на фоне быстрого развития ИИ, робототехники, коммерческой космонавтики и квантовых вычислений. Молодые инвесторы смещают фокус от простого преследования технологических трендов к пониманию реальных путей интеграции технологий в промышленность. Выделяются четыре ключевых направления: 1. **ИИ переходит в физический мир:** Инвестиции смещаются от облачных моделей к периферийным устройствам, роботам (включая воплощённый интеллект) и интеллектуальному оборудованию. Акцент делается не на демонстрационных возможностях, а на надёжности, стоимости развёртывания и реальной окупаемости. 2. **Конкурентное преимущество смещается к «интеллектуальной маховичной модели»:** Вместо вопроса «чей ИИ-модель мощнее» важен вопрос, какая компания может встроить возможности модели в рабочие процессы, создав цикл обратной связи «данные — обучение — улучшение продукта». Это создаёт долгосрочный барьер, как показывают примеры компаний Zhipu AI и Kling AI. 3. **Новые базовые технологии для преодоления дефицита данных:** По мере исчерпания общедоступных данных качественного обучения растёт интерес к таким подходам, как обучение с подкреплением и самоиграющие модели. Научные базовые модели (например, для биологии, химии) рассматриваются как перспективное, но сложное направление для генерации новых высококачественных данных. 4. **Терпеливый капитал для глубоких технологий:** В таких сферах, как коммерческая космонавтика и квантовые вычисления, где циклы разработки и валидации длительны, инвесторы должны рано оценивать фундаментальный потенциал, инженерные компетенции команд и готовность сопровождать проекты в долгосрочной перспективе, даже при неопределённости технических путей. Общий вывод: современный технологический инвестор должен глубже понимать язык технологий, оценивать не только финансовые модели, но и инженерные, и коммерческие траектории, и делать выбор в условиях, когда консенсус ещё не сформирован.

marsbit1 ч. назад

Когда консенсус формируется всё быстрее, во что ставят молодые инвесторы?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片