Щойно з’явилася щось дивовижне, що вже поширюється. Кілька тижнів тому Карпачі опублікував інтерактивну базу даних, яка аналізує, які американські професії найбільше вразливі до заміни штучним інтелектом, і вона справді стала вірусною. Людина буквально оцінила 342 різні професії за шкалою ризику від 0 до 10. А потім він за кілька годин зняв весь проект з інтернету. Але було вже пізно — скріншоти вже поширилися.

Ось що показували дані і чому люди злякалися. Середній бал ризику по всіх американських професіях склав 4.9 з 10. Але ось у чому справа: приблизно 60 мільйонів робочих місць отримали оцінку 7 або вище за шкалою вразливості. Це 42% робочої сили, що перебуває у зоні високого ризику, що становить близько 3,7 трильйонів доларів щорічної зарплати. Так, ви правильно прочитали.

Модель насправді досить ясна, якщо подивитися на неї цілісно. Все, що залежить від екрана — фактично завершено. Розробники програмного забезпечення — 9/10, фінансові аналітики — 9/10, дата-сайентисти — 9/10. Навіть юристи отримали 8/10. Але те, що привернуло увагу всіх, — це дані про зарплати медичних транскрипціоністів — ці ролі отримали ідеальний бал 10/10 за вразливістю. Зарплата медичних транскрипціоністів коливається в межах 35 000–45 000 доларів на рік, і сама робота — це фактично чисте оброблення інформації. Штучний інтелект навіть не потрібно двічі думати щодо цього.

Тим часом, найнадійніші професії? Сантехніки, електрики, техніки HVAC, будівельники. Фізична праця в непередбачуваних умовах. Хінтон навіть запропонував йти у ремесла, що досить смішно, враховуючи, скільки людей роками піднімалися по кар’єрних сходинках. Мусковий погляд був ще більш прямолінійним: «У майбутньому всі роботи стануть необов’язковими».

Що справді важливо — це патерн, що прихований під цим. Він не випадковий. Роботи, що вимагають ступінь бакалавра, отримали більшого удару. Вищі зарплати не захищали — якщо робота пов’язана з обробкою інформації, ти під ризиком. Це ідеально показують рівні зарплат медичних транскрипціоністів: достойна оплата, але цю роботу цілком можна автоматизувати. А от прибиральники, працівники сфери обслуговування, перукарі, особисті доглядальники? Вони у зеленій зоні.

Але тут стає цікавіше. Гарвардська бізнес-школа провела справжнє дослідження з цього приводу. Вони зібрали дані про вакансії з 2019 року до березня 2025-го і відстежували, що насправді відбувалося на ринку праці. Виявляється, історія більш нюансована, ніж просто «усіх замінюють».

Так, найм на 25% найбільш автоматизованих позицій зменшився на 17% у кожній компанії за квартал з моменту запуску ChatGPT. Першими постраждали фінансовий і технологічний сектори. Канцелярська робота, посади з обліку зарплати і так далі, а також зарплатні позиції медичних транскрипціоністів — систематично зменшуються. Це правда.

Але одночасно найм на позиції з високим потенціалом доповнення штучним інтелектом зріс на 22% у кожній компанії за квартал. Мікробіологи, старші фінансові аналітики, клінічні спеціалісти. У цих ролях щось спільне: AI може виконувати частину роботи, але судження, інтуїція і людське прийняття рішень залишаються необхідними. Робота не зникла — вона трансформувалася.

Однак найжорсткіша частина — у тих роботах, які автоматизуються. Компанії не просто замінюють людей AI — вони «опустошують» ці ролі. Попит на навички роботи з AI знизився на 24%, бо роботи стало менше. Залишкові завдання стали простішими, більш стандартизованими. Початкові позиції фактично зникають.

Тим часом, у доповнювальних ролях попит на навички роботи з AI зріс на 15%. Ці роботи стали більш складними, а не менш. Вам потрібно розуміти інструменти AI, контролювати результати, інтегрувати людські та машинні процеси. Поріг навичок фактично підвищився.

Це створює дивну динаміку. Традиційна кар’єрна драбина, коли хтось починає з базової роботи з введення даних або звітності, вчиться і з часом стає незамінним? Цей перший щабель зникає. Вхідна точка звужується, а розрив у навичках — зростає.

Що це означає насправді? Це не просто масова розправа. Це реорганізація. Чисті носії інформації — люди, чиї цілі роботи — переміщення даних і дотримання стандартних процесів — витісняються. Але ті, хто може робити судження у сірих зонах, хто розуміє контекст, хто може співпрацювати з AI, а не конкурувати з ним — стають більш цінними.

Головне питання для тих, хто ще працює: який відсоток вашої фактичної роботи може виконати AI? Якщо ця цифра викликає у вас дискомфорт, чекати більше не можна.