Зарплата или токены: как ИИ запустил новую волну увольнений в хайтек
Тревожные новости приходят с рынка труда. Марк Цукерберг на недавнем таунхолле рассказал сотрудникам о новом подходе к ресурсам в Meta* (признана экстремистской и запрещена в РФ). Менеджмент компании теперь видит два конкурирующих центра затрат – персонал и вычисления. Формула простая: если вложить больше средств в один центр – на другом придется экономить.
Это видно на практике. Капитальные расходы Meta* на 2026 год практически удвоились – $125-$145 млрд против $72,2 млрд годом ранее. Параллельно с 20 мая компания сокращает около 10% своего штата – 8000 человек.
В похожей ситуации оказался Uber. CEO Дара Хосровшахи признал, что компания израсходовала годовой бюджет на токены за четыре месяца. По факту вычислительные ресурсы становятся еще одной статьей оплаты труда: теперь надо не только платить сотруднику зарплату и компенсации, но и обеспечивать доступ к ИИ. В Uber пока не говорят об увольнениях, но затормозили найм новых сотрудников – чтобы текущим хватило токенов.
И самый пугающий кейс – Oracle. В конце марта 2026 года компания начала волну увольнений сотрудников – и недавно в Time вышло расследование, как это все проходило. Увольняли с цинизмом: в первую очередь под сокращения пошли возрастные (40+) сотрудники, которые работали в компании долго, а значит – дослужились до хорошей зарплаты и компенсационного пакета.
В американском хайтеке распространено Restricted Stock Units (RSU) – обещание выдавать сотруднику акции компании по определенному графику. Расследование Time показало, что Oracle активно сокращала тех, кто должен были получить очередной транш акций в ближайшие 90 дней. В случае с опытными сотрудниками цена сгоревших акций нередко соответствовала годовой зарплате.
Есть оценки, что Oracle сократила 20-30 тысяч из примерно 162 тысяч сотрудников. Официально ИИ не называют причиной увольнений, но в расследовании того же Time есть интересные детали.
Уволенные сотрудники рассказали, что в 2024-25 годах в нескольких отделах Oracle шла программа “улучшения ИИ-инструментов компании”. Участники документировали свои рабочие процессы, записывали видео с объяснением, как принимаются решения, помогали размечать данные компании.
Конечно, о замене на ИИ тогда никто не говорил – речь шла о создании ИИ-инструментов, которые помогут работать эффективнее. Некоторые сотрудники Oracle, возможно, действительно стали работать лучше. А другие – отправились на мороз.
Кстати, в Meta* с недавнего времени тоже запущена программа оценки эффективности сотрудников. Софт записывает движения мышью, клики, команды, которые совершает сотрудник. Думаю, все понимают – зачем.
Что со всем этим делать? Я мог бы забраться на броневичок Tesla Cybertruck и сказать: УЧИТЕ ИИ! Но раз вы читаете меня, то или уже учите – или как минимум задумываетесь.
Рынок труда меняется не первый и не последний раз. Кто-то пострадает, кто-то – выиграет. Мой совет: чтобы оказаться во второй категории, разложите свою работу по задачам.
Задачи, которые легко заменить ИИ:
— повторяются
— легко описать инструкцией
— можно проверить по шаблону
— не несут большой цены ошибки
Задачи, где еще долго будет требоваться человек, требуют:
— ответственности
— доверия
— вкуса
— умения вести переговоры
— знания контекста
Все, что повторяется и легко документируется, будет дешеветь. Что требует суждения и ответственности, будет дорожать. Не потому что ИИ “тупой”, а потому что в реальном мире за ошибки все равно отвечает человек.
Моментально поменять профиль работы нельзя, но реально делать больший акцент на тех задачах, которые попадают во вторую категорию.
Еще момент – не просто используйте ИИ в работе, а фиксируйте результаты. Ускорили обработку заявок, сократили подготовку отчета, научились за минуты делать презентации лучше всех в отделе – не прячьте, а будьте готовы показать и рассказать, как сделали.
И все-таки залезу на Cybertruck – обязательно учитесь работать с ИИ. На “Бусти” я делюсь своим опытом работы с нейронками: от правильного промптинга до ИИ-агентов.
Самое время подписаться!

Искусственный интеллект
5.7K постов11.9K подписчиков
Правила сообщества
ВНИМАНИЕ! В сообществе запрещена публикация генеративного контента без детального описания промтов и процесса получения публикуемого результата.
Разрешено:
- Делиться вопросами, мыслями, гипотезами, юмором на эту тему.
- Делиться статьями, понятными большинству аудитории Пикабу.
- Делиться опытом создания моделей машинного обучения.
- Рассказывать, как работает та или иная фиговина в анализе данных.
- Век жить, век учиться.
Запрещено:
I) Невостребованный контент
I.1) Создавать контент, сложный для понимания. Такие посты уйдут в минуса лишь потому, что большинству неинтересно пробрасывать градиенты в каждом тензоре реккурентной сетки с AdaGrad оптимизатором.
I.2) Создавать контент на "олбанском языке" / нарочно игнорируя правила РЯ даже в шутку. Это ведет к нечитаемости контента.
I.3) Добавлять посты, которые содержат лишь генеративный контент или нейросетевой Арт без какой-то дополнительной полезной или интересной информации по теме, без промтов или описания методик создания и т.д.
II) Нетематический контент
II.1) Создавать контент, несвязанный с Data Science, математикой, программированием.
II.2) Создавать контент, входящий в противоречие существующей базе теорем математики. Например, "Земля плоская" или "Любое действительное число представимо в виде дроби двух целых".
II.3) Создавать контент, входящий в противоречие с правилами Пикабу.
III) Непотребный контент
III.1) Эротика, порнография (даже с NSFW).
III.2) Жесть.
За нарушение I - предупреждение
За нарушение II - предупреждение и перемещение поста в общую ленту
За нарушение III - бан