«Единственный способ предсказать будущее — это понять настоящее. А чтобы понять настоящее, нужно знать прошлое.»
— Питер Друкер
В ноябре 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT. За пять дней — миллион пользователей. Это был не просто технологический релиз. Это был момент, когда широкая публика впервые увидела: машина умеет делать то, что мы называли «думать». Или, по крайней мере, делает нечто неотличимо похожее на мышление.
Я занимаюсь международными закупками более 20 лет. Последние два года активно применяю ИИ-инструменты (Claude AI, Gemini, DeepSeek) в реальных рабочих процессах. В этой статье я попробую разобрать, что происходит сейчас, через призму исторических данных. Потому что паттерн повторяется — и это важно понять, чтобы принять правильные решения.
Краткая история труда: три предыдущих перехода
Переход 1 (~1750–1850): Пар и индустриализация
Паровая машина Уатта (1769) запустила процесс, который за 80 лет полностью изменил структуру занятости в Западной Европе. Ключевой эффект — не технологический, а социальный: впервые за 10 000 лет судьба человека перестала определяться при рождении.
Автоматизированный: физический ручной труд (ткачество, кузнечное дело, сельское хозяйство).
Создано: инженеры, машинисты, рабочие фабрик, управленцы производства.
Но важнее технологии было другое: впервые за десять тысяч лет судьба человека перестала определяться при рождении. Ты мог приехать из деревни, устроиться на завод, получать жалованье — и оно не зависело от того, кем был твой отец.
Возникла формула жизни, которую ваши родители до сих пор считают единственно верной:
Школа → Завод → Пенсия.
Эта система дала людям нечто бесценное: ощущение, что будущее можно спланировать.
Переход 2 (~1870–1980): Электричество и конвейер
Конвейер Форда (1913) — это не просто технология. Это новая логика организации труда: один человек, одна операция, тысячи раз в день. Побочный эффект — возникновение массового среднего класса. Стандартизация труда сделала товары доступными для тех, кто их производит.
Средний класс вырос не из знаний и не из таланта — из конвейера. Из повторяющегося, предсказуемого, оплачиваемого труда.
Впервые в истории обычный человек мог рассчитывать на стабильно лучшую жизнь, чем у его родителей.
Создано: операторы конвейеров, технологи, менеджеры среднего звена.
Переход 3 (~1980–2020): Компьютеры и интернет
К 1990-м годам интернет дал процессу цифровизации совершенно новое измерение. Информация перестала быть привязана к месту. Работа перестала быть привязана к месту.
Появились профессии, которых не существовало раньше: веб-разработчик, продакт-менеджер, SEO-специалист, блогер, тиктокер. Человек без диплома, без капитала и без связей мог создать аудиторию в миллион человек и жить на это.
Социальный лифт не просто ускорился — он начал двигаться одновременно во всех направлениях.
Это породило идею-аксиому: технологии всегда создают больше рабочих мест, чем уничтожают. Исторически это было правдой. Автоматизация ткацких станков убила ткачей — но создала машинистов и инженеров.
Проблема в том, что аксиома верна лишь при одном условии: когда технология автоматизирует физический труд, но оставляет нетронутым интеллектуальный.
Именно это условие перестало выполняться около 2020 года.
Именно это условие нарушается сейчас.
Переход 4 (2020–?): ИИ и автоматизация интеллектуального труда
Принципиальное отличие текущего перехода — не в масштабе, а в типе автоматизируемого труда. Впервые в истории машина претендует на интеллектуальные задачи.
В этом — принципиальное отличие от всех предыдущих волн. Паровая машина заменила мускулы. Конвейер — ручной труд. Компьютер — рутинные вычисления. Но всегда оставался незыблемый принцип: машина делает, человек думает.
Теперь этот принцип под вопросом.
Это не значит, что машина умнее человека. Но она дешевле, быстрее и не уходит в отпуск. И компании это заметили.
IT. Самая «защищённая» профессия оказалась уязвимой
Ещё пять лет назад айтишник был символом стабильности. Высокая зарплата, удалёнка, вечный дефицит кадров. Родители мечтали: «Лишь бы в IT попал».
Сегодня картина другая. CEO Microsoft Сатья Наделла сообщил: 30% нового кода в компании пишет ИИ. Одновременно Microsoft сократила более 15 000 сотрудников — непропорционально много именно инженеров. IBM заменила около 8 000 HR-сотрудников одним чат-ботом AskHR.
А 31 марта 2026 года тысячи сотрудников Oracle в нескольких странах получили письмо в 6 утра: «После тщательного рассмотрения текущих бизнес-потребностей мы приняли решение упразднить вашу должность. Сегодня — ваш последний рабочий день». По оценкам аналитиков TD Cowen, под сокращение попало от 20 000 до 30 000 человек. Крупнейшее единовременное увольнение в технологическом секторе в 2026 году.
Это не кризис. Это стратегия: расти в доходах, сокращая людей. Oracle одновременно объявила о вложении 56 миллиардов долларов в строительство ИИ-инфраструктуры.
Масштаб в цифрах
IT:
20 000–30 000 сотрудников Oracle уволены одним письмом в марте 2026 года
15 000+ сотрудников сократила Microsoft в 2025 году, преимущественно инженеров
8 000 HR-сотрудников IBM заменил один корпоративный чат-бот
−25% найм выпускников в крупных IT-компаниях за 2024 год — позиции просто исчезли
30% нового кода в Microsoft пишет ИИ — по словам CEO
Важная деталь: Senior-разработчики и архитекторы пострадали меньше. ИИ умеет исполнять. Он плохо решает — что именно и зачем писать. Нижняя ступенька лестницы исчезла. Но сама лестница — пока нет.
Контент и блогеры. ИИ генерирует тексты, картинки, сценарии и голоса быстрее и дешевле любого фрилансера. Компании сокращают команды копирайтеров, заменяя их одним человеком с набором инструментов.
Офлайн-торговля. Торговые центры пустеют — и это не временно. Зайдите в любой крупный торговый центр и посмотрите внимательнее. Какие-то магазины закрылись. Другие стоят с табличкой «Аренда». Третьи превратились в пункты выдачи или фитнес-клубы.
Что убило офлайн? Не только маркетплейсы. Привычка. Эта привычка, однажды сформировавшись, не возвращается.
Рынок переживает «великое переселение» в онлайн. Физических магазинов станет меньше количественно, но они станут качественнее (флагманские точки), а мелкие и средние точки в спальных районах и устаревших ТЦ закроются, уступив место пунктам выдачи заказов (ПВЗ).
Маркетинг и реклама. Посредники становятся лишними.
Здесь происходит кое-что важнее, чем просто автоматизация задач. Меняется сама архитектура рынка.
Раньше схема была такой: рекламодатель → агентство → таргетолог → аудитория. Агентство брало за посредничество, знание платформ и умение настроить кампанию.
Meta, Google и Amazon строят инструменты, которые позволяют брендам полностью обходить агентства. Марк Цукерберг описал будущее прямо: бизнес указывает цель и привязывает способ оплаты, системы Meta сами создают креатив, настраивают таргетинг и измеряют результат.
Но это только половина истории. В феврале 2026 года OpenAI запустила рекламу в ChatGPT. И вот здесь меняется всё.
Пользователь спрашивает у ИИ совет — и получает «рекомендацию», оплаченную рекламодателем напрямую.
ИИ знает о пользователе больше, чем любое агентство: чем занимается, сколько тратит, какие у него задачи. Рекламодатель платит не за охват — он платит за доступ к конкретному человеку в момент, когда тот принимает решение. Посредники становятся лишними.
Что я наблюдаю в закупках: личный опыт с цифрами
В моей области — международные закупки — изменения ощутимы и измеримы. Привожу конкретные данные по собственному рабочему процессу за последние 18 месяцев работы с ИИ-инструментами.
−73% Анализ тендерного предложения (60+ страниц): с 3–4 ч до 40–50 мин
−65% Подготовка черновика RFP из технического задания: с 4–5 ч до 90 мин
−75% Проверка контракта на соответствие регламентам Организации: с 2 ч до 30 мин
−75% Подготовка матрицы оценки поставщиков: с 3 ч до 45 мин
Важное наблюдение: ИИ не заменил мою экспертизу. Он высвободил время от рутины, чтобы тратить больше времени на суждение — ту часть работы, которую алгоритм плохо умеет имитировать: оценку доверия к поставщику в кризисной зоне, интерпретацию контекста, принятие ответственности за решение.
Паттерн, который повторяется: что уничтожается, что создаётся
Четвёртая революция не уничтожает профессии целиком. Она уничтожает нижнюю часть каждой профессии — ту, которую можно описать алгоритмом. Джуниор-разработчик. Копирайтер «на поток». Младший аналитик. Оператор колл-центра. Начинающий юрист.
Проблема — именно в этом: большинство людей начинают карьеру снизу. Нижняя ступенька исчезает. Но лестница стоит.
Выживает и растёт верхняя часть каждой профессии:
-
Суждение в условиях неопределённости
-
Стратегическое мышление
-
Построение доверия (не скоринг, а живые отношения)
-
Умение ставить правильные вопросы (ИИ хорошо отвечает, плохо спрашивает)
-
Ответственность — когда результат нельзя списать на алгоритм
Первые революции заменяли физический труд. Это было видно и давало время на переподготовку. Ткач видел ткацкий станок. Переход занимал десятилетия.
Нынешний переход происходит со скоростью обновления программного обеспечения. Профессия не исчезает постепенно — она обесценивается за несколько лет. И в отличие от предыдущих переходов, этот бьёт по «белым воротничкам» — по людям с образованием, которые считали себя защищёнными.
Следующий переход уже тестируется: автономные агенты
Пока большинство осознаёт Четвёртую революцию, в лабораториях обкатывают Пятую — эпоху автономных агентов.
Её суть — автономные агенты. Разница принципиальная: сегодняшний ИИ реактивен — вы задаёте вопрос, он отвечает. Завтрашний проактивен — вы ставите цель, система сама составляет план, выбирает инструменты, замечает ошибку, запускает следующий шаг.
Четвёртая: вы управляете экскаватором. Нажимаете рычаги. Проверяете результат.
Пятая: вы говорите «мне нужен котлован». Экскаватор сам связывается с геодезистом-агентом, анализирует грунт, корректирует глубину. Ваша функция — поставить задачу и принять результат.
Разница принципиальная.
В 5.0 исчезает не только нижняя ступенька — исчезает средняя
В Четвёртой революции ИИ убрал исполнителя. В Пятой убирает координатора и менеджера среднего звена.
McKinsey описывает это так: длина задач, которые ИИ способен выполнять без надзора человека, удваивалась каждые семь месяцев с 2019 года и каждые четыре месяца с 2024-го. К 2027 году ИИ-системы потенциально смогут вести работу четыре дня подряд без участия человека.
Агенты уже координируют работу между отделами и ведут сложные проекты с минимальным участием человека. Роль работника сместилась от «исполнителя задач» к «надзорному регулятору». Но надзорный регулятор — тоже автоматизируется.
Лестница превращается в два этажа: тот, кто решает «зачем» — и тот, кто работает с живыми людьми. Всё между ними — автоматизируется.
Как быть. Жёстко и без утешений.
Каждая революция делала одно и то же: она повышала стоимость входного билета в нормальную жизнь.
В аграрную эпоху достаточно было родиться в нужной семье.
В индустриальную — уметь работать руками.
В цифровую — уметь работать с компьютером.
В 4.0 — уметь работать с ИИ.
В 5.0 — уметь управлять агентами.
В 6.0, когда нейроинтерфейсы окончательно решат проблему «узкого горлышка» между скоростью мысли и медленным ручным вводом данных, входным билетом станет готовность к физическому апгрейду.
Билет дорожает с каждым витком. И всё меньше людей покупает его вовремя. Выживут не все. Это не значит «умрут» — это значит, что часть людей окажется за бортом экономики, которая им непонятна и в которой им больше нет места.
Старая мета перестала работать. Вот логика тех, кто выжил в предыдущие переходы: они не ждали очевидности. Очевидность наступает тогда, когда уже поздно переучиваться.
Три вещи, которые имеет смысл делать прямо сейчас:
1. Иди туда, где нет паттернов. ИИ генерирует и оптимизирует по готовым лекалам. Он не может прыгнуть туда, где нет данных. Машина не может придумать новый сеттинг с нуля или создать новые правила игры. Смысл, целеполагание и построение новых систем — прерогатива человека, потому что это требует намерения. У машины нет желаний.
2. Строй «Human API» и бери ответственность. ИИ не рискует своей репутацией и капиталом, его нельзя посадить в тюрьму. Машина блестяще генерирует варианты, но подпись под решением всегда ставит человек. Сложные сделки закрываются на живом доверии. Готовность брать на себя юридические и моральные риски за работу алгоритмов — это актив, который не обесценится.
3. Меняй аренду времени на владение системами. Навык — это аренда твоего времени. Владение — это актив, который работает без тебя. Можно продавать свои часы, вручную отсматривая сотни страниц международных тендеров или выискивая подходящие вакансии. А можно разработать логику автономного бота, который будет парсить эти базы по твоим критериям 24/7. В мире 5.0 новый «помещик» — не тот, кто умнее, а тот, чьи системы и агенты думают за него.
Эпилог
Мир не сломался. Он обновился.
Сначала была аграрная эпоха — десять тысяч лет, где судьба определялась при рождении. Потом Первая промышленная — пар, фабрики, рождение рабочего класса. Потом Вторая — конвейер, средний класс. Потом Третья — интернет и цифровая свобода. Потом Четвёртая — ИИ и хаос переходного периода. На пороге Пятая — автономные агенты. На горизонте Шестая — слияние человека и машины.
Каждый раз казалось, что «всё сломалось». Никто не знает точно, как в деталях будет выглядеть мир в 6.0. Но история показывает одно: выигрывали не те, кто угадал будущее с точностью до года. Выигрывали те, кто сохранял способность меняться быстрее, чем мир успевал выбить землю у них из-под ног.
Вы можете ждать, когда всё «вернётся как было». Но «как было» — это не точка возврата. Это точка, из которой вы уже ушли.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1023350/