AI-апокаліпсис, якого не буде

Чому ті, хто реально використовує ШІ, розповідають іншу історію.

Нам продають два конкуруючі кошмари про штучний інтелект. В одному роботи ведуть нас до бірж праці. В іншому ми дрейфуємо до безглуздої утопії, де машини роблять все, а люди стають декоративними елементами. Обидва наративи мають спільну фундаментальну ваду: вони розглядають людей як пасивних реципієнтів технологічної долі.

За двадцять років побудови систем управління у фармацевтиці та корпоративному секторі я навчився не довіряти будь-якому аналізу, що виключає людську агенцію з рівняння. Системи не впроваджуються самі. Технології не приймають рішень. Це роблять люди.

І люди, які реально розгортають AI на заводах, у лікарнях та на складах, розповідають радикально іншу історію, ніж та, що домінує в заголовках.

Цифри, які не сходяться

Почнемо з того, що стверджують провісники апокаліпсису. Звіт World Economic Forum про майбутнє робочих місць 2025 року каже: 41% роботодавців по всьому світу планують скоротити робочу силу через AI-автоматизацію протягом п'яти років. Заголовки кричать про 92 мільйони робочих місць, що зникнуть до 2030 року.

Жахливі цифри. І переважно гіпотетичні.

Що насправді сталося у 2024 році, за даними ITIF (Information Technology and Innovation Foundation): AI-діяльність створила приблизно 119 900 прямих робочих місць у США. Це включає 8 900 позицій для розробки та операцій AI-моделей плюс понад 110 000 будівельних робіт для дата-центрів. Ефект витіснення? Значно менший за ефект створення.

Federal Reserve Bank of St. Louis відстежував впровадження генеративного AI і виявив: до серпня 2024 року майже 40% населення США віком 18-64 роки використовували AI-інструменти тією чи іншою мірою. Користувачі повідомляли про економію в середньому 5,4% робочого часу, приблизно 2,2 години на тиждень.

Більше продуктивності. Ті самі працівники. Це посилення, а не заміщення.

Принцип Galileo

Є корисна історична паралель.

Galileo не винайшов телескоп. Hans Lippershey та інші голландські майстри створили перші працюючі версії у 1608 році. Внесок Galileo полягав у тому, що він зробив з інструментом: навів його на Jupiter, спостерігав за супутниками і фундаментально змінив наше розуміння космосу.

Винахідники бачили прилад для військової розвідки та морської навігації. Користувач відкрив планетарний рух.

Ми робимо ту саму помилку з AI. Ми одержимо слухаємо винахідників, венчурних капіталістів, які описують свої інвестиційні тези, дослідників, що публікують статті про теоретичні можливості. Тим часом працівники на передовій, які реально використовують ці інструменти, залишаються поза увагою.

Медсестра в реанімації, що використовує AI для автоматизації документації, не бачить знищення робочих місць. Вона бачить більше часу біля ліжка пацієнта. Супервайзер на виробництві, що використовує алгоритми предиктивного обслуговування, не бачить скорочення штату. Він бачить третю зміну, яка була б нежиттєздатною без виграшу в ефективності.

Проблема AI-washing

Тут мій досвід системного мислення змушує ускладнити наратив.

У 2025 році роботодавці назвали штучний інтелект фактором понад 50 000 запланованих скорочень, за даними Challenger, Gray & Christmas. Amazon, Pinterest та десятки інших компаній вказували на AI, оголошуючи про звільнення.

Але звіт Forrester від січня 2026 року виявив тривожну деталь: багато з цих компаній насправді не мають зрілих AI-систем, готових замінити ті ролі. Явище отримало назву. "AI-washing."

Подумайте про це як про корпоративного кузена greenwashing. Компанії оголошують звільнення, звинувачують штучний інтелект і тихо заметають інші проблеми під килим. Надмірний найм під час пандемії. Падіння доходів. Стратегічні помилки. Всі ці незручні правди одягають у футуристичну мову про технологічну трансформацію.

UPS скоротила 48 000 позицій у 2025 році. Основна частина (34 000 операційних робіт) пов'язана із закриттям 93 будівель через зниження обсягів посилок. Не роботи. Втрачений бізнес Amazon та стратегічне перепозиціонування.

Target скоротила 1 800 корпоративних позицій. Штат компанії виріс на 6% між 2023 і 2024 фіскальними роками, тоді як продажі впали на 0,8%. Класична корекція надмірного найму, а не автоматизація.

Molly Kinder, старший науковий співробітник Brookings Institution, що досліджує AI та працю, описує ці випереджаючі звільнення як стратегічний сигнал для ринків. Пов'язуючи скорочення з впровадженням AI, керівники позиціонують себе як модернізаторів, а не тих, хто відступає.

Історичний патерн, який ми постійно забуваємо

У 1590-х William Lee представив королеві Elizabeth I панчохи, виготовлені машиною, а не вручну. Її відповідь: "Я занадто люблю своїх бідних людей, що заробляють хліб в'язанням, щоб давати гроші на винахід, який приведе їх до руїни."

Вона відмовила у патенті. Панчішна машина врешті поширилася все одно. Робочі місця змінились. Індустрія трансформувалась. Зайнятість не обвалилась.

У 1830 році Barthélemy Thimonnier запатентував практичну швейну машину у France і відкрив першу фабрику. Кравці, переконані, що винахід спричинить масове безробіття, спалили його фабрику. Мало не з ним усередині.

Швейна машина все одно поширилася. До 1850-х вона революціонізувала виробництво одягу, створила цілком нові індустрії та згенерувала більше робочих місць, ніж витіснила.

Walter Hunt, американський винахідник, фактично побудував працюючу швейну машину в 1830-х, але відмовився патентувати, бо вірив, що це спричинить безробіття.

Він помилявся.

Що насправді змінюється, коли AI працює

Патерн успішних AI-впроваджень не про знищення робочих місць. Він про трансформацію робіт у поєднанні з розширенням потужностей.

Індустрії, що прийняли AI, бачать зростання продуктивності праці в 4,8 разу швидше за глобальне середнє, за останніми дослідженнями. Сектори з високим AI-exposure показують зростання доходу на працівника втричі вище, ніж ті, що повільніше адаптуються. Охорона здоров'я прогнозує 30% зростання попиту на медичних професіоналів, попри діагностичний AI та автоматизацію адміністрування.

Чому? Бо виграш в ефективності не зникає повністю в дивідендах акціонерів. Він фінансує розширення. Нові зміни. Нові продуктові лінійки. Нові послуги, що раніше були економічно нежиттєздатними.

Юридична команда, що використовує AI-аналіз документів, скоротила час підготовки з 16 годин до 3-4 хвилин. Вони не звільнили юристів. Вони взяли більше справ.

Виробничі компанії, що використовують AI для предиктивного обслуговування, не працюють зі скелетними командами. Вони відкривають додаткові виробничі лінії, бо виграш в ефективності робить розширення прибутковим.

Goldman Sachs Research оцінює: навіть при масовому впровадженні AI може витіснити 6-7% зайнятості США. Але вони також зазначають, що історично таке витіснення має тенденцію бути тимчасовим, оскільки нові можливості працевлаштування, створені технологією, врешті влаштовують людей в інших якостях.

Реальна небезпека

Це не означає, що AI не несе ризиків для працівників. Несе. Але ризики не ті, що домінують у розмові.

Federal Reserve Bank of St. Louis виявив вражаючу кореляцію: професії, що найінтенсивніше прийняли генеративний AI, показали найбільше зростання безробіття. Комп'ютерні та математичні професії, передбачувано серед найбільш AI-exposed, зазнали найкрутішого зростання безробіття.

Goldman Sachs відзначила: безробіття серед 20-30-річних у tech-exposed професіях зросло майже на 3 відсоткові пункти з початку 2025 року, помітно вище, ніж серед їхніх однолітків в інших галузях.

Позиції початкового рівня особливо вразливі. Не тому, що AI знищує роботу, а тому, що компанії використовують AI для витискання більшої продуктивності зі старших працівників, наймаючи менше молодших.

Це проблема розподілу, а не витіснення. І вона вимагає інших рішень.

Фреймворк для реальності

З точки зору бізнес-архітектури, AI-наратив про робочі місця провалює базовий системний аналіз.

Технології не приймають рішень. Організації приймають. Коли компанія оголошує AI-звільнення, релевантні питання такі:

1. Які AI-системи реально розгорнуті та працюють?
2. Які завдання ці системи демонстративно автоматизували?
3. Які нові можливості дала автоматизація?
4. Як розподіляється виграш в ефективності?

Якщо компанія не може відповісти на ці питання конкретно, ви, ймовірно, дивитесь на AI-washing, а не на AI-трансформацію.

Працівники на передовій, що використовують AI щодня (медсестри, супервайзери виробництва, координатори логістики), можуть відповісти на ці питання. Вони точно знають, що інструменти роблять і чого не роблять. Вони знають, де людське судження залишається незамінним і де автоматизація реально допомогла.

Їхню перспективу систематично виключали з публічної розмови про AI та працю.

Що це означає

Апокаліптичний AI-наратив не просто хибний. Він шкідливий.

Він відволікає від реальних політичних викликів, таких як забезпечення того, щоб виграш у продуктивності ділився з працівниками, а не захоплювався повністю акціонерами. Він створює паралізуючий страх замість продуктивної адаптації. Він дозволяє компаніям використовувати "AI" як магічне слово для виправдання рішень, що не мають нічого спільного з технологією.

І він фундаментально нерозуміє, як технологічні зміни реально працюють.

Інструменти не знищують людську агенцію. Вони її розширюють. Телескоп не замінив астрономів. Він зробив їх потужнішими. Швейна машина не знищила кравецтво. Вона його трансформувала. AI не замінить працівників. Він змінить, що означає робота.

Але тільки якщо ми перестанемо ставитися до майбутнього як до чогось, що з нами трапляється, і почнемо визнавати його як щось, що ми активно будуємо.

Винахідники та інвестори домінували в AI-розмові занадто довго. Час послухати людей, що реально використовують ці інструменти, щоб краще робити свою роботу.

Їхня історія набагато цікавіша за апокаліпсис.

_{AI Disclosure: Стаття написана з використанням ШІ для дослідження та структурування матеріалу.}