ИИ-проекты не приносят прибыли и даже не окупаются, но в них продолжают вкачивать деньги, в том числе за счёт средств из зарплатных фондов. Массовые увольнения в IT-компаниях сказываются на качестве продукта. Но гонка продолжается – владельцы и руководители ИИ-проектов концентрируют ресурсы ради достижения лидерства, потому что отставшие будут вытеснены с профильного рынка, то есть потеряют всё.
Практически ежедневно медиа сообщают об очередных достижениях разработчиков ИИ-моделей, руководители лидеров IT-отрасли рекламируют продукцию своих компаний и рассуждают о новом и прекрасном мире торжествующего искусственного интеллекта. Однако не всё так просто – эту радужную картину омрачают весьма серьёзные проблемы.
Главные из них – дефицит энергетических и финансовых ресурсов. Первую решают путём строительства новых генерирующих мощностей или использования всё более экзотических технологий вплоть до размещения дата-центров на дне морей и в космосе. На всё это тоже нужны деньги. В результате имеем парадоксальную ситуацию: эксперты говорят, что в сфере ИИ надувается инвестиционный пузырь, но денег всё равно не хватает, а попытки найти их за счёт сокращения персонала, то есть перераспределения бюджетов самих компаний порождают новые проблемы.
Массовые увольнения в технологических компаниях
По данным Layoffs.fyi, онлайн-ресурса, отслеживающего и обобщающего информацию о сокращениях сотрудников в технологической отрасли США, в 2025 году работу потеряли около 150 тысяч человек, а за первые три месяца 2026 года ещё 90 тысяч специалистов. Весомый вклад в рост безработицы среди IT-шников внесла компания Oracle, заменившая ИИ-агентами более 30 тысяч сотрудников. При этом уволенные сами участвовали в подготовке своей цифровой смены – им было приказано документировать всю свою работу, а потом эта информация использовалась для обучения нейросетей.
Сводных данных по Европе пока нет, но там ситуация не лучше. Крупнейший по размеру активов и рыночной капитализации британский банк HSBC (Hongkong and Shanghai Banking Corporation – Банковская корпорация Гонконга и Шанхая) объявил о намерении сократить 20 тысяч сотрудников в своих лондонских отделениях. И это только начало. К замене нейронными сетями IT-шников и других сотрудников готовятся и другие компании и банки Англии и Евросоюза.
ИИ оказался дороже людей
Замена людей на ИИ-агентов подаётся во многих медиа как новый шаг по пути к прогрессу. Считается, что обесценивание человеческих знаний и навыков происходит ради скорости, эффективности и сокращения расходов на организацию рабочих процессов. Однако топ-менеджеры Nvidia, Uber и других компаний считают, что эти расчёты не оправдались.
Расходы на функционирование ИИ часто превышают стоимость человеческого труда. В итоге вместо перехода на дешёвую автоматизацию производственных процессов компании сталкиваются с дополнительными расходами, а тотальный переход на использование ИИ превращается в одну из самых затратных задач в истории развития IT-технологий.
ИИ работает хуже людей
Американская технологическая компания Mercor провела масштабное исследование продуктивности ИИ-агентов при выполнении долгосрочных задач в условиях повседневной работы. Группа экспертов их Goldman Sachs, Morgan Stanley, JPMorgan, Barclays, McKinsey, BCG, Deloitte, Accenture и EY проанализировала качество работы популярных нейросетей ChatGPT 5.2, Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Flash и Gemini 3 Pro.
Результаты оказались неутешительными: ни одна из моделей не способна полностью заменить человека.
ИИ-агенты терпят неудачу не из-за недостаточной функциональности, а из-за того, что не могут выполнять сложные долгоиграющие задачи. Они не способны сохранять контекст на протяжении всего рабочего процесса, находить нужные файлы, делать выбор в ситуации неопределённости. Индекс продуктивности Claude Opus 4.6, признанной лучшей из них, равна 33 процентам или трети продуктивности прошедшего соответствующую подготовку человека.
Более того, использование нейросетей ведёт к увеличению нагрузки на оставшийся персонал компаний. Такой вердикт вынесли аналитики журнала Harvard Business Review, издаваемого Гарвардской школой бизнеса. Они в течение восьми месяцев отслеживали работу десятка компаний со штатом больше 200 человек и пришли к выводу, что нейросети могут дать краткосрочные результаты, но со временем увеличивают количество работы для взаимодействующих с ними людей. При этом наблюдается снижение качества производимого ими продукта.
В погоне за лидерством
Несмотря на недостатки, фиксируемые при использовании нейросетей, технологические компании делают ставку на сокращение персонала и замену его на ИИ-модели. Такие решения принимаются не потому, что новые цифровые технологии уже готовы заменить людей, приносят прибыль или позволяют повысить качество итоговых продуктов. Цель лежит в совсем другой плоскости. Сотрудников увольняют ради сокращения расходов на оплату персонала и направления высвободившихся средств на строительство дата-центров, оплату растущих облачных вычислений и обучение ИИ-моделей.
Эта тактика продиктована не стратегией развития новейших цифровых технологий, а страхом утраты лидерства, потому что кто не успел, тот опоздал. Цель этой гонки – захват рынка. Именно за этот приз борются попавшие в ловушку ИИ технологические компании. Они покупают себе статус в будущем и платят за него качеством сегодняшних продуктов, производимых с помощью «сырых» моделей, и деньгами уволенных сотрудников.