Генеральный директор единорога в области искусственного интеллекта стоимостью более 1 миллиарда долларов заявил, что его коллеги из Кремниевой долины хотят, чтобы вы боялись за свою работу, но на самом деле именно они первыми окажутся под угрозой увольнения

Ник Лихтенберг

Суббота, 21 февраля 2026 года, 21:30 по местному времени GMT+9, 11 минут чтения

Массовая паника по поводу будущего человеческого труда вызвана бумом искусственного интеллекта (ИИ) в Кремниевой долине, что нашло отражение в вирусной статье руководителя по ИИ Мэтта Шумера, сравнившего этот момент в беловоротничковой работе с февралем 2020 года, до того как пандемия разрушила американскую жизнь.

Шумер предупредил, что беловоротничковые работники должны сейчас же придумать план Б, потому что для их работы грядет событие, подобное исчезновению из-за COVID. Почти одновременно глава отдела ИИ Microsoft Мустафа Сулейман дал срок в 18 месяцев, после которых любой, кто зарабатывает на жизнь за компьютером, может потерять работу в этот период. Это было своего рода возрождение предсказаний апокалипсиса, которые доминировали в первой половине 2025 года, прежде чем внезапно исчезнуть. Например, Даріо Амодей из Anthropic предсказал, что ИИ уничтожит половину всех начальных беловоротничковых рабочих мест, а генеральный директор Ford Джим Фарли заявил, что он полностью уничтожит половину таких рабочих мест.

Танмай Гопал говорит, что эти мрачные прогнозы — классический пример самопрезентации Кремниевой долины, даже нарциссизма. Соучредитель и генеральный директор PromptQL, единорога из залива стоимостью более 1 миллиарда долларов, который помогает компаниям внедрять ИИ, в недавнем интервью Fortune заявил, что предсказания о конце света в ИИ содержат долю правды, но при этом сильно преувеличены. «Это 100% то, что происходит, когда у вас есть куча людей, находящихся в цикле хайпа», — сказал Гопал. Он отметил, что его сообщество в долине «чувствует потрясающую силу этого ИИ», но «мы проецируем это в области, которых на самом деле не понимаем».

«Это как, о, это проблема для 7 миллиардов людей на планете, потому что я в Кремниевой долине, значит, я, очевидно, знаю, что лучше, да?» — добавил Гопал. Он также отметил, что скептики правы, поскольку эти предсказания о конце света совпадают с предстоящим раундом финансирования в миллиарды долларов для многих стартапов в области ИИ, которые еще не вышли на биржу, что создает ясные причины для финансирования, которые могут оказаться ложными. В целом он добавил, что «технические люди… думают, что это касается их. Значит, это коснется всех так же».

На самом деле, по словам Гопала, это не так. Но когда речь идет о программистах, даже о старших инженерах-программистах, которые сталкиваются с «великолепием» доступных сейчас инструментов ИИ, он говорит, что эти люди сталкиваются с парадигмальным сдвигом.

Настоящее разрушение рабочих мест идет изнутри долины

Гопал говорил Fortune через несколько недель после того, как «SaaSpocalypse» уничтожила оценки стоимости программного обеспечения как услуги на сумму 2 триллиона долларов, и инвесторы поняли, как недавно отметило исследование Bank of America, что ИИ — это «двуострый меч», а не только положительный фактор. Он может очень легко «каннибализировать» многие бизнесы, например, программное обеспечение, которое ИИ уже достаточно развито, чтобы писать само себя.

Экономисты в последние годы ломают голову над очень шумными данными, поскольку экономика США в основном не показывает роста рабочих мест, сталкиваясь с высокими тарифами и меньшим притоком иммигрантов. Некоторые лидеры мнений в области ИИ, в частности Стэнфордский профессор Эрик Бриньолфссон, внимательно изучили эти данные и увидели, что производительность действительно начала расти в 2025 году. В статье в Financial Times Бриньолфссон отметил, что последний отчет по занятости пересмотрел все показатели за 2025 год и снизил их до всего 181 000 новых рабочих мест, тогда как его собственный расчет показал рост производительности на 2,7% в этом году, по сравнению с средним показателем 1,4% за последнее десятилетие. Это, безусловно, подтверждает теорию о замещении рабочих мест ИИ, и даже губернатор Федеральной резервной системы Майкл Барр недавно предупредил, что миллионы людей в ближайшем будущем могут стать «фактически непригодными для работы».

Гопал отметил, что правда в том, что технологическая индустрия непреднамеренно автоматизировала сама себя, достигнув эпохи «детского ИИ» (Artificial General Intelligence), особенно в области программирования. Последние модели ИИ обладают суждением и вкусом «среднего старшего инженера-программиста», объяснил Гопал, добавив, что стандартное программирование сильно зависит от преобразования бизнес-контекста в технический код, и поскольку ИИ отлично справляется с этим переводом, программирование стало первым крупным доминошкой, падающей.

«То, что раньше считалось вершиной… беловоротничковой работы, — это высококлассное программирование», — отметил Гопал. «Это было в моде последние 30 лет, и я рад видеть, как это уходит». Он объяснил, что его энтузиазм вызван роботизированной природой задач, которые уже начинают выполнять роботы, и тем, что он видит на передовой своей компании, которая помогает компаниям из списка Fortune 500 создавать инструменты и агентов ИИ, специально адаптированных под их бизнес.

«За последний год мы работали именно на этом перекрестке», — сказал Гопал, и в основном он обнаружил, что «ИИ не очень полезен», потому что ему нужно так много бизнес-контекста, чтобы быть эффективным. «Люди продолжают думать, что это техническая проблема», — добавил он, — «на самом деле это сложный факт, что ИИ не может получить доступ к бизнес-контексту, который живет в головах людей и еще не переведен в данные — и, возможно, никогда не будет». «Люди думают: ‘О, это как семантический слой и проблема данных, подготовьте свои данные и сделайте их рабочими’, — но настоящая проблема в том, что данных для самой важной информации, которая нужна ИИ, просто нет. ‘Никто этого не записал’. А если никто этого не записал, обучить ИИ на этом невозможно».

Парадоксально, что Гопал считает, что многие бизнесы никогда не смогут обучить ИИ, «потому что это реальный бизнес, который движется». Реальные люди, которые ведут беседы и постоянно обновляют бизнес-контекст, всегда будут на шаг впереди машин, объяснил он. «Вы собираетесь переобучать ИИ для каждого отдельного разговора за один день?» — спросил он, — «и затем переобучать его на постоянной основе, когда меняется бизнес-контекст?»

Гопал согласился с собеседником, что журналистика — пример профессии, которая может сопротивляться автоматизации, потому что читатели заинтересованы в человеческом понимании, глубоком источнике информации и прогнозном анализе, что ИИ не может легко воспроизвести, если вообще сможет. Он также упомянул продавцов, маркетологов и операционных сотрудников как примеры. Люди, которые должны принимать решения в реальном времени, по его мнению, по сути, защищены.

Гопал не единственный руководитель, признающий, что для работы ИИ необходим человек. Татьяна Маму́т, бывший руководитель Salesforce и Amazon Web Services, которая сейчас занимается мониторингом ИИ-агентов через свой стартап Wayfound.AI, сказала Fortune, что «нужно перестать говорить об ИИ как о инструментах». «Это не инструмент, как молоток», — утверждает она. Скорее, она сравнила его с молотком «который думает сам, может спроектировать дом, построить его лучше, чем большинство людей в строительной индустрии». Но ему все равно нужно показать планы строительства.

Что касается бизнес-контекста, Маму́т считает, что «очень немногие» действительно понимают, как это реализовать с помощью ИИ. «Нужны реальные инструменты и механизмы для захвата этого контекстуального обучения». Компании с разными брендами, системами и процессами имеют разный контекст, который нужно захватывать с помощью ИИ, сказала она, предсказывая, что умные SaaS-компании переключатся на эту территорию. Вместо программного обеспечения как услуги, она считает, что экспертные услуги будут предоставляться через агентов с правильным захватом контекста.

Гопал был пессимистичен относительно того, сколько этого контекста можно захватить, оценивая, что 70% усилий по использованию ИИ полностью зависят от неписаного бизнес-контекста, который существует только в головах людей. «Вы по сути не можете обучить систему этому текущему, постоянно меняющемуся миру», — объяснил он, отметив, что реальный бизнес постоянно меняется на основе индивидуальных разговоров и человеческих взаимодействий. Хотя ИИ может автоматизировать задачи на самом верхнем (программирование) и самом нижнем (физическая робототехника уровне), огромная средняя часть знаний требует человеческого контекста.

Эд Майеркорд, который уже более десяти лет внедряет процессы машинного обучения в компанию Extreme Networks, которая обеспечивает сети для профессиональных футбольных и бейсбольных стадионов и зарабатывает более 1 миллиарда долларов, рассказал Fortune, что он видит схожие динамики со стороны оператора. Его команды уже используют агентов для проектирования сетей, обнаружения сбоев до их возникновения и даже общения с другими агентами в системах вроде ServiceNow, но он настаивает, что всегда должен быть человек, который проверяет работу, когда речь идет о критической инфраструктуре.

«Сеть — это критическая инфраструктура, поэтому мы должны быть точными», — сказал Майеркорд. Он добавил, что в своей платформе внедрил ядро с агентами, «и это позволило нам быть очень точными». Поскольку точность очень важна, он отметил: «мы всегда хотим, чтобы в цепочке был человек, который проверяет всю работу».

Как и Гопал, Майеркорд считает, что ИИ не сможет просто «забрать наши рабочие места» полностью; роль человека меняется с выполнения каждой задачи вручную на управление агентами, сбор правильного контекста и определение проблем, на которые нужно направить машины. Он сказал, что его роль как CEO — в значительной степени окружать себя специалистами «гораздо умнее меня», используя ИИ как еще одного сверхбыстрого товарища, а не как замену.

С другой стороны, все, что можно автоматизировать, уже уязвимо для ИИ, отметил Гопал, указывая на «SaaSpocalypse», который жестоко наказывает акции программного обеспечения как услуги, страховые компании, управляющих богатством и службы поддержки клиентов. К концу года он ожидает, что это станет еще более очевидным в оценках компаний, поскольку роботы поглощают работу всего, что не требует бизнес-контекста. Он добавил, что самое захватывающее — это то, что это значит для работы.

Переход беловоротничковых работников

Это симбиотическое взаимодействие между человеком, обладающим бизнес-контекстом, и ИИ, который может работать быстрее и умнее, но без входных данных, определит будущее беловоротничковой работы, о чем предупреждал Шумер, по мнению Гопала. «Вы должны выбирать и постоянно захватывать контекст, и я считаю, что именно в этом заключается сдвиг для среднего беловоротничкового работника — он должен понять это».

Гопал рассказал анекдот из своей команды, выражая разочарование по поводу среднего программиста теперь, когда у них есть инструменты кодирования на базе ИИ. «Мы такие: ‘Чувак, это дороже, чем сделать самому. Объяснить, что мне нужно построить в продукте, занимает больше времени, чем просто запустить ИИ и сделать это’». Время, затраченное на разговор с посредственным инженером, можно было бы потратить на управление результатом ИИ, добавил он. Он сравнил это с тем, что у каждого сотрудника всегда есть личный технический соучредитель, что потенциально позволяет им производить в 20 раз больше работы.

Майеркорд согласился, сказав, что выпускники компьютерных наук уже не нуждаются в тех же навыках, что раньше, но им потребуется «другой набор навыков». Он уже видит развитие новых навыков, не обязательно среди выпускников гуманитарных наук, глубоко обученных критическому мышлению, а скорее среди «людей, которые помогают нам развивать». Ему нужны люди, способные делегировать работу агентам ИИ, общаться с ними, проверять их работу и контролировать рабочие процессы. Это очень похоже на то, что предсказал Гопал.

Роль человека должна эволюционировать, чтобы подавать правильные входные данные агентам ИИ, которые будут управлять бизнесом, предсказал Гопал, и он дал этому название. «Наша роль как людей и специалистов — это теперь сбор контекста, а не просто выполнение задач». Большинство людей до сих пор воспринимали это как должное, потому что у них не было ИИ-агентов для работы рядом. «Что делает нас хорошими в нашей работе, и что дает нам продвижение, и что делает нас более значимыми — это именно способность собирать контекст. Вот что делает нас хорошими».

Единственные, кому действительно стоит бояться за свои рабочие места, — это те, кто «отказывается расти» и отвергает новую реальность, предупредил Гопал. Если обычные работники не примут эти инструменты, они рискуют передать всю экономическую власть избранной группе, которая понимает технологию, что потенциально может создать дистопический разрыв в богатстве. Но для тех, кто готов адаптироваться, будущее выглядит очень ярким. «Я не думаю, что ИИ просто придет и заберет наши рабочие места», — сказал Гопал. «Это даже не очень возможно».

Майеркорд отметил, что его бизнес все еще растет, и он считает, что нарратив о потере рабочих мест из-за ИИ упускает из виду общую картину. «С одной стороны, вы можете делать гораздо больше за меньшие деньги», — сказал он, — «или вы можете делать больше с тем же количеством работников. Или гораздо больше, если немного увеличить штат». Если нанять правильных специалистов по сбору контекста, добавил Майеркорд, можно действительно расширить бизнес. «Как вы думаете, что хотите достичь? Мы хотим делать гораздо больше».

Эта статья изначально была опубликована на Fortune.com

Условия и политика конфиденциальности

Панель управления конфиденциальностью