В США массового вытеснения работников на фоне ИИ пока не видно. Но для молодежи появились знаки :)

Stanford в исследовании августа этого года получил, что в профессиях, которые исследователи относят к наиболее подверженным влиянию ИИ, занятость специалистов 22–25 лет оказалась на 19% ниже менее затронутых ровесников. У более опытных сопоставимого разрыва нет. Расхождение, похоже, связано прежде всего со снижением найма, а не с ростом увольнений. Но это связь, а не доказательство влияния ИИ.

В России сигнал виден на hh: в начале года вакансий с требованием владеть ИИ стало на 15% больше год к году. Это не говорит, какая профессия исчезнет. Но ИИ меняет требования к специалистам. Поэтому сравнивать стоит задачи внутри профессий.

Агенты особенно сильны там, где результат дешево проверить и можно быстро повторить попытку. Держи мой чек-лист: - цифровые входные данные -повторяемая операция - знакомый шаблон результата - проверка дешевле ручной работы, а цена ошибки невысока

Чем больше совпадений, тем раньше задача уйдет к модели. Артефакт дешевеет первым.

Разработка В июле Яндекс сообщил: модели участвуют в создании более половины нового кода компании. ИИ пишет и рефакторит код, ищет ошибки, готовит тесты и документацию. Архитектура, качество и ответственность остаются у разработчиков.

В июне Anthropic разобрала около 400 000 сессий Claude Code. Человек принимал около 70% решений о том, что делать, агент 0% решений о том, как делать. Сессии пользователей с большей предметной экспертизой чаще завершались успешно.

Первыми я бы отдал ИИ шаблонный код, локальный рефакторинг и часть тестов. Архитектура платежей и legacy-интеграции требуют знания ограничений и цены инцидента.

HR К концу августа ИИ-помощник hh умеет создавать черновик вакансии, искать кандидатов, начинать диалог и сортировать отклики. Пока он доступен не всем.

ИИ встраивают и в ATS : системы управления подбором. В августе Talantix от hh начал рекомендовать кандидатов из базы компании. Дальше в планах оценка резюме и помощь в общении. Пока функция тестируется и не учитывает историю общения с кандидатом.

ИИ разложит отклики. Но рекрутеру все равно придется разговорить сильного кандидата и выяснить, кого на самом деле ищет руководитель.

Аналитик, PO и Product Manager По той же логике у аналитика первыми уйдут протокол встречи, сверка данных и черновик требований. Рабочую схему между запросом заказчика, архитектурой и безопасностью согласует аналитик.

PO может получить варианты элементов бэклога, Product Manager сводку интервью. Приоритет, сегмент и проблему придется выбрать им самим.

Граница такая: повторяемые операции с проверяемым результатом ИИ забирает раньше решений. В поиске кандидатов и работе с требованиями рутины тоже много, но полноту результата проверить сложнее. Чем больше конфликтующих требований и дороже ошибка, тем дольше решение останется у человека.

Какая задача в твоей неделе повторяется, а результат проверяется за пять минут? Она первая в очереди.

Но ИИ не сделает твой вклад заметным. Что делать, когда результат помнит вся команда, а автора - никто, разбираем вместе: https://ineverov.ru/index.html#club

#ИИ #рыноктруда #аналитика #разработка #HR #АналитикНаБалтике