Сэм Альтман и дарио амодей смягчили прогнозы об утере рабочих мест на фоне подготовки к IPO

Руководители OpenAI и Anthropic за последние недели пересмотрели прежние тревожные оценки влияния ИИ на занятость: массовых сокращений пока не наблюдается, а темпы воздействия оказались более умеренными, чем ожидалось.

Сэм Альтман (OpenAI) и Дарио Амодей (Anthropic) публично смягчили свои ранние прогнозы о широком исчезновении рабочих мест под давлением генеративного ИИ-изменение реакции руководителей совпало с активной подготовкой обеих компаний к первичным размещениям и растущим вниманием инвесторов и регуляторов. Это важно для работодателей и команд разработки: сценарий немедленных масштабных увольнений теперь выглядит менее вероятным, чем ранее предполагалось.

В интервью генеральному директору Commonwealth Bank Мэтту Комину Сэм Альтман прямо признал ошибочность собственных ожиданий: "I'm delighted to be wrong about this. I thought there would have been more impact on entry‑level white‑collar jobs being eliminated by now than has actually happened." Год назад он предупреждал о возможном исчезновении целых категорий работ; сейчас Альтман отмечает, что реальность пока не подтвердила эти самые острые прогнозы.

В схожем ключе звучит и другая оценка динамики задач: "If you automate 90% of the job, then everyone does the 10% of the job" — которая затем масштабируется до 100 процентов и приводит к десятикратному росту производительности. Такой сдвиг в риторике отражает переосмысление эффекта ИИ не как неминуемого вытеснения людей, а как инструмента перераспределения обязанностей и повышения эффективности. Одновременно оба стартапа готовятся к крупным IPO с прогнозируемыми оценками на триллионные суммы, что усиливает мотивацию смягчать публичные заявления о рисках для рынка труда. На фоне этих корпоративных движений аналитики и учёные продолжают искать объективные сигналы масштабных сдвигов занятости.

Эмпирические данные пока не подтверждают массового перераспределения рабочих мест в наиболее уязвимых профессиях. Исследование Yale Budget Lab не зафиксировало значительных сдвигов в структурах занятости в целевых сегментах, а отдельный анализ указывает, что кризис среди кодеров, писателей и других категорий, чувствительных к ИИ‑инструментам, начался ещё до появления ChatGPT. Практические последствия для продуктов и HR‑стратегий очевидны: приоритеты смещаются с подготовки к немедленным массовым увольнениям к инвестициям в обучение, переназначение задач и интеграцию автоматизации в процессы. Это меняет подходы к найму и распределению ресурсов — компании планируют не массовые сокращения, а постепенное изменение структуры ролей и компетенций.

Ключевой вывод для менеджеров и разработчиков — опираться на реальные данные и кейсы внедрения ИИ: именно эмпирические исследования по рынку труда и практические примеры будут определять, куда перераспределять ресурсы и какие сценарии автоматизации закладывать в дорожные карты.