Искусственный интеллект лишил работы 37 тысяч айтишников за квартал

В первом квартале 2026 года глобальный технологический сектор сократил около 80 тысяч сотрудников. Почти половина этих увольнений напрямую связана с экспансией нейросетей и автоматизацией. Основной удар пришелся на рынок США, где компании начали масштабную оптимизацию штатов, зачастую ориентируясь не на реальные показатели, а на ожидания от внедрения ИИ.

Согласно данным аналитиков RationalFX, на Соединенные Штаты пришлось более 76% всех кадровых чисток в отрасли — работу потеряли 59,5 тысячи человек. С существенным отрывом следуют Австралия и Австрия. Эксперты отмечают, что наиболее уязвимыми оказались офисные сотрудники, дизайнеры и специалисты по пользовательскому опыту (UX).

Спекуляции на эффективности

Несмотря на массовость процесса, экспертное сообщество сомневается в его обоснованности. Представитель ИТ-гиганта Cognizant Бабак Ходжат считает текущую волну сокращений «опережающей» и во многом спекулятивной. По его мнению, бизнес часто использует ИИ как удобный предлог для плановой оптимизации расходов, тогда как реальное влияние технологий на производительность труда можно будет оценить не раньше осени 2026 года.

Крупные игроки уже внедряют радикальные подходы к управлению персоналом:

• Google уволил сотни сотрудников облачного подразделения и команд, занимавшихся обучением нейросетей;
• Сбербанк за год сократил более 13 тысяч человек, опираясь на выводы алгоритмов;
• Герман Греф подтвердил планы по оптимизации 20% штата, признанного нейросетью неэффективным.

Барьеры для внедрения

Полная замена людей алгоритмами пока остается труднодостижимой задачей. Появление ИИ-агентов вроде OpenClaw еще не означает их готовность к работе в корпоративной среде. Большинству компаний приходится тратить месяцы на доработку моделей, чтобы обеспечить должный уровень безопасности и соответствие внутренним регламентам.

В то время как одни корпорации сокращают штат, другие, например Cognizant, делают ставку на гибридную модель. Вместо увольнений компания использует ИИ как инструмент повышения продуктивности текущих сотрудников и активно нанимает выпускников вузов, чье обучение работе с нейросетями обходится дешевле, чем переподготовка опытных кадров.