Человек и работа · Большой материал
Исчезающая первая ступень
Чтобы получить работу, нужен опыт. Чтобы получить опыт, нужна работа. Как войти в профессию, когда часть первых заданий уже выполняет ИИ?
Сотни заявок. Один разговор.
До выпуска из Тулейнского университета оставались считаные дни. Джек Земке, студент компьютерных наук, отправил сотни заявок и подумывал вернуться к родителям.
Помог групповой проект — поисковый инструмент с ИИ. На инженерной конференции им заинтересовался представитель компании, которой требовался человек для освоения новой технологии. Земке получил работу. Через год, летом 2026-го, перешёл в стартап. Эту историю рассказало Associated Press.1
Навык, связанный с ИИ, помог открыть дверь. Но сотни заявок перед этим никуда не исчезают из истории.
У новичка ещё нет репутации человека, которому можно поручить сложную задачу. Она должна появиться на первой работе. Сначала ему разрешают сделать маленькую часть большого дела. Потом проверяют и объясняют, что исправить.
Что произойдёт, если именно эту маленькую часть будет проще передать машине?
Вакансия, которой не стало
Рабочее место может исчезнуть ещё до того, как на него кого-нибудь возьмут.
Что означает разрыв в 19%
Занятость в профессиях, сильнее затронутых ИИ. Возраст — 22–25 лет.
Условный индекс: траектория сравнения = 100. Наблюдаемая занятость = 81. США, 22–25 лет, июнь 2026. Это относительное отставание, а не доля уволенных.2
Траектория сравнения — динамика сверстников в менее затронутых профессиях. Индекс показывает соотношение, а не число людей.
Исследование описывает различия и не доказывает, что весь разрыв вызван ИИ. Массового вытеснения работников во всей экономике авторы не обнаружили.
Представим команду, которая собиралась нанять помощника. Сотрудники начинают пользоваться ИИ, быстрее готовят черновики и решают пока справляться своими силами. Все сохранили работу. Только человек, который мог прийти следующим, остался снаружи.
Исследователи Stanford увидели похожий сигнал в данных о работниках США. К июню 2026 года занятость людей 22–25 лет в профессиях, сильнее затронутых ИИ, отстала на 19% от траектории сравнения. Главный механизм — снижение найма молодых.2
Это не означает, что уволили каждого пятого молодого сотрудника. Исследователи сравнивают, как менялась занятость в разных группах профессий. Возраст здесь помогает увидеть начало карьеры, но не описывает опыт каждого человека.
Соискателю трудно понять: ему отказали — или место, на которое он рассчитывал, вообще перестало появляться?
Для компании такая пауза может выглядеть разумно: прежняя команда справляется быстрее. Для выпускника это лишние месяцы поиска. На общей фотографии рынка перемена едва заметна. У двери в профессию она ощущается сразу.
У этой истории есть второй вопрос. Даже если первая вакансия найдётся, какие задачи останутся у человека, который только учится работать?
Где берётся опыт
Первые задания дают больше, чем строчку в резюме. Иногда это становится понятно только позже.
Чему учит обычная касса
До первой работы разработчиком Майкл Дель Реньо работал в ресторане. Кассовая система казалась ему невероятно сложной: как вообще можно разобраться в её устройстве?
Позже были стажировка, выпуск из университета и должность младшего разработчика. Загадочная система стала понятнее. В личном рассказе для блога Nutrient Майкл объясняет, как помогли настоящие проекты и коллеги.3
Простая задача может учить сразу нескольким вещам. Собирая таблицу, человек замечает несопоставимые данные. Исправляя ошибку, разбирается в чужом решении. Готовя черновик письма, выясняет, чего на самом деле хочет клиент.
Результат иногда выглядит скромно. Обучение внутри этой работы — гораздо больше.
Если черновик появляется сразу, где новичок получит практику, которая раньше возникала по дороге?
Быстрее писать. Сложнее отвечать.
Дрю Гудман окончил Nashville Software School в 2024 году. На фоне роста ИИ он опасался, что приходит в профессию с исчезающими перспективами.
В Purity Health он столкнулся с другим затруднением: инструменты позволяют быстрее создавать код, но увеличивают и масштаб ошибок. Новые возможности, говорил он, не заменяют опыт.4
Это не заменяет опыт.
Ему помогало наблюдение за старшими коллегами: как они ставят задачи системе, ограничивают её действия и проверяют результат.
Когда ответ появляется за секунды, легко считать задачу завершённой. Но ещё нужно понять, подходит ли решение и где оно может сломаться. Для опытного специалиста проверка опирается на прошлые ошибки. Новичку этот запас предстоит накопить.
Кто даст первую задачу
Содержание работы меняется. Возможность вырасти всё ещё зависит от людей.
Джек нашёл неожиданную возможность. Майкл постепенно разобрался в реальной работе. Дрю учится обращаться с мощным инструментом рядом с опытными коллегами.
Во всех случаях между способностью учиться и самостоятельной работой есть переход. Его кто-то должен организовать.
Компания может давать новичку небольшую задачу целиком: разобраться в условиях, предложить решение, воспользоваться ИИ, проверить результат и объяснить свой выбор. Наставник — разбирать с ним ошибки. Руководитель — оставлять на это время.
Оценивать такой подход стоит по простому признаку: способен ли человек через несколько месяцев самостоятельно решать то, с чем раньше приходил за помощью?
Освоить новый инструмент полезно. Само по себе это не создаёт работодателя, готового взять начинающего сотрудника и вложиться в его рост.
На собеседовании можно спросить прямо: кто объяснит первую задачу? Кто проверит работу? Будет ли время разобрать ошибку? Ответы расскажут о будущем больше, чем список доступных нейросетей.
ИИ ещё не объясняет всё
В Дании опросы примерно 25 тысяч работников сопоставили с данными по декабрь 2024 года. Влияния чатботов на средние заработки и рабочие часы не обнаружили. Начальных позиций становилось меньше, но компании, внедрявшие ИИ, не были двигателем сокращения.5
Данные относятся к более раннему периоду, чем американские. Страны и методы различаются. Трудный старт нельзя целиком объяснить ИИ. Для России нужны отдельные данные.
Технология меняет содержание первых заданий. Решение дать человеку эти задания по-прежнему принимают люди.
У каждого сегодняшнего эксперта когда-то была работа, с которой он не умел справляться. И кто-то всё-таки поручил её ему.