ИИ уже решает задачи, которые раньше делали целые отделы⁠⁠

Когда мы говорим об угрозе автоматизации, в голове всплывают образы заводов: конвейеры, манипуляторы, массовые увольнения. Но настоящая замена происходит в другом месте — за офисным столом.

Недавнее исследование команды METR показало: нейросети гораздо быстрее учатся выполнять короткие, стандартизированные задачи, чем долгие и сложные. Чем быстрее и проще задача — тем выше шанс, что её в скором времени заберёт ИИ.

На основе этих данных аналитики Commonplace провели анализ рисков автоматизации по более чем 2000 профессиям. Вот как именно распределяется риск автоматизации в зависимости от типа задач:

Чем короче, чётче и формальнее задача — тем быстрее её берёт на себя ИИ.

Самые уязвимые:

• Бухгалтеры, юристы и специалисты техподдержки

• Копирайтеры, редакторы, младшие аналитики

• Ассистенты и те, кто «собирает документы»

А вот курьеры, уборщики, строители и рабочие на складе пока вне зоны риска — их задачи слишком размыты, слишком физические и слабоформализованные.

Простой закон: ИИ заменяет не профессию, а конкретные типы задач.
И если ваш рабочий день — это 200 писем, 80 отчётов и 5 раз составить однотипный бриф — да, это уязвимо.

Что остаётся человеку?

• Ставить задачи, а не просто выполнять

• Анализировать нестандартные кейсы

• Принимать решения под риском и неопределённостью

• Понимать не только "что", но и "зачем"

Именно здесь появляется промпт-инженерия — навык не «разговаривать с чат-ботом», а управлять целым ИИ-инструментарием. Не заменяться — а усиливаться.

Мир меняется не потому, что ИИ стал "умнее", а потому что мы оставили слишком много шаблонных задач без переосмысления.
Если ты управляешь — нейросеть работает на тебя.
Если ты повторяешь — она заменит тебя.

В реальности ИИ не устраняет профессии сам по себе: он становится инструментом тех, кто овладел навыками его применения. Именно специалисты, эффективно использующие нейросети, будут замещать целые подразделения, радикально меняя принципы организации труда.