мой Кот прилежно учился, в меру тыгыдыкал и усиленно мурчал.
И вот теперь он — Опездол Оператор дегидратора!
Посмотрите! Сколько внимания в этом взгляде! Сколько ответственности!
Это его первая самостоятельная смена. Результат уже вполне виден.
Вывод: Кот — молодец! Будь как Кот!
А какую специальность освоили ваши Коты за это лето?
Мемная обложка о влиянии ИИ на работу: слева робот с ноутбуком и преимуществами вроде работы 24/7, справа уставший сотрудник с коробкой вещей; сверху вопрос «ИИ уже заменяет людей?».
«Я сократил её с 9 000 голов примерно до 5 000, потому что мне нужно меньше голов». Это глава Salesforce Марк Бениофф в конце лета 2025 года рассказывает в подкасте про свою службу поддержки. По его словам, половину разговоров с клиентами там теперь ведут ИИ-агенты.
А за несколько месяцев до этого глава Klarna, которая громче всех хвасталась ботом в поддержке, признал, что качество у такой поддержки ниже, и компания снова начала нанимать людей.
Две крупные компании, одна и та же задача и противоположные выводы. Вокруг этого и идёт спор: одни говорят, что замена людей уже началась, другие – что ИИ пока просто ускоряет работу, а сокращают людей менеджеры, у которых есть свои причины. Своё мнение у нас тоже есть, но сначала дадим слово обеим сторонам.
Сторонники этой позиции начинают с поддержки. В феврале 2024 года Klarna отчиталась, что её ИИ-помощник за первый месяц провёл 2,3 млн разговоров, взял на себя две трети чатов и сделал работу, на которую понадобилось бы 700 операторов. К ноябрю 2025 года компания оценивала его уже в 853 сотрудника и 60 млн долларов экономии.
Массовых увольнений при этом не было, и на этом лагерь A строит главный аргумент. Klarna почти перестала нанимать, и за год штат сократился примерно с 4 500 до 3 500 человек, ушедших не заменяли. Глава компании сам связывал это с ИИ. В новостях такое не выглядит как «ИИ отнял работу», хотя, по версии самой Klarna, дело как раз в нём.
Второй момент – фриланс. Исследователи изучили объявления на крупной фриланс-платформе после выхода ChatGPT. На навыки, которые ИИ закрывает сам, вроде текстов и переводов, спрос упал на 20–50% по сравнению с тем, что было бы при прежнем тренде. Сильнее всего пострадали короткие заказы на срок от одной до трёх недель. С картинками похоже. По данным другого исследования, после появления генераторов изображений объявлений о создании картинок стало на 17% меньше.
В России ситуация похожая. По данным hh.ru, за январь–август 2024 года вакансий копирайтера стало на 23% меньше, чем годом раньше, а вакансий редактора – на 44% меньше. В 2026 году, как пишут «Известия», копирайтеры и редакторы разместили больше 213 тысяч резюме при примерно 5 тысячах вакансий. В августе на одно место претендовали больше 80 человек.
И самое неприятное – молодые специалисты. Исследователи из Стэнфорда разобрали зарплатные данные миллионов работников в США по июнь 2026 года. Занятость людей 22–25 лет в профессиях, где ИИ применим сильнее всего, оказалась на 19% ниже, чем можно было бы ожидать, если сравнивать с ровесниками из менее затронутых профессий. Причём молодых в основном реже нанимают, а увольняют их не чаще прежнего. И падение видно там, где ИИ делает работу вместо человека. Где он только помогает, занятость молодых стоит на месте или растёт.
Вывод позиции A: людей не выгоняют, их просто перестают брать. Поэтому замену и не видно, ведь вакансия, которую не открыли, ни в одну статистику увольнений не попадёт.
Вторая сторона отвечает исследованием, которое стало классикой. Экономисты проследили, что произошло, когда 5 179 операторам поддержки одной крупной компании ещё в 2020–2021 годах дали ИИ-подсказчика. Число решённых обращений в час выросло в среднем на 14%, а у новичков – на 34%. Про сокращения в работе речи нет. Операторы стали работать быстрее и даже реже уходили из компании сами.
Отдельная история – сама Klarna. Тот же глава компании, который рассказывал про 700 операторов, в мае 2025 года сказал, что ИИ-поддержка дешевле, но хуже, и что у клиента всегда должна быть возможность поговорить с человеком. Компания начала набирать операторов на удалёнку. А расходы на поддержку и операционную работу в третьем квартале 2025 года всё равно составили 50 млн долларов против 42 млн годом раньше. Klarna за это время выросла, так что сравнивать напрямую сложно, но и вывода «бот сэкономил всё» не получается.
Если отойти от отдельных компаний и посмотреть на рынок целиком, какой-то сенсации тоже не видно. Yale Budget Lab следит за структурой занятости в США с момента выхода ChatGPT и даже в данных по август 2026 года не видит заметной ломки.
Прогнозы тоже без паники. Международная организация труда оценивает, что с генеративным ИИ так или иначе пересекается четверть рабочих мест в мире, а в богатых странах – треть. Сильнее всего затронута офисная работа, но и там МОТ ожидает, что профессии в основном изменятся, а не исчезнут. Всемирный экономический форум к 2030 году прогнозирует 170 млн новых рабочих мест против 92 млн исчезнувших, и причины там не только в ИИ.
Сторонники позиции Б любят пример IBM. В мае 2025 года глава компании Арвинд Кришна рассказал, что ИИ-агенты взяли на себя работу пары сотен сотрудников HR. Но общая численность IBM при этом выросла. Освободившиеся деньги ушли на найм программистов и продавцов. Работу заменили, людей стало больше.
Ещё один довод Б – остыл весь рынок труда. На hh.ru в апреле 2026 года на одну вакансию приходилось в среднем 10,3 резюме, а нормальным считается до восьми. Тяжело сейчас всем. Правда, у копирайтеров конкуренция в восемь раз выше средней, и это сторонникам Б объяснить сложнее. Да и сами авторы стэнфордского исследования предупреждают, что их данные описывают картину, но не доказывают, что виноват именно ИИ. Часть разрыва объясняется образованием, а некоторые тренды начались ещё до ChatGPT.
Зато работа с текстом переезжает в соседние роли. В том же материале «Известий» есть и другие цифры: по данным «Авито Работы», спрос на SMM-специалистов в 2026 году вырос на 29%, а вакансий для контент-менеджеров опубликовано около 20 тысяч, вчетверо больше, чем для копирайтеров. Тексты по-прежнему кто-то пишет, только должность называется иначе и требует других навыков.
Вывод позиции Б: ИИ делает людей быстрее, а решение уволить или не нанять принимает менеджмент. Причины у него бывают разные, от экономии до моды, и ИИ удобно назвать виноватым.
У сторонников A на историю Klarna, правда, есть ответ. Бота никто не отключил, по данным компании на конец 2025 года он ведёт около двух третей чатов. Людей вернули, чтобы у клиента был выход на живого оператора, а типовые вопросы, судя по всему, так и остались за ботом. Выходит, «откат» больше похож на тонкую настройку: сколько работы можно отдать ИИ, прежде чем клиенты начнут жаловаться.
Если разложить аргументы по конкретным задачам, видно, что стороны часто говорят о разных вещах:
Позиция A смотрит на найм и заказы. Позиция Б смотрит на увольнения и производительность. И считают обе стороны честно.
На наш взгляд, ближе к правде позиция A. Замена идёт, и идёт через тех, кого не наняли. Но у неё есть чёткая граница, и тут права уже позиция Б. ИИ забирает не профессии целиком, а задачи определённого типа.
Объяснение у этого вполне техническое. Сегодняшние модели лучше всего справляются с задачами, где результат легко проверить, а ошибка обходится дёшево. Черновик перевода человек со знанием языка проверит за минуту. Типовой ответ про статус заказа легко сверить с базой. Если бот ошибся, клиент напишет ещё раз, и ничего страшного не случится.
На таких задачах раньше и учились новички. Младший оператор отвечал на простые вопросы, начинающий переводчик брал короткие заказы. Для ИИ нижние ступеньки карьерной лестницы – самые простые, их и убирают первыми.
А там, где ошибка стоит дорого, работу возвращают людям – Klarna это хорошо показала. Спорное списание денег или жалоба разозлённого клиента по-прежнему достаются человеку.
Работа уходит от специалистов и иначе. В отчёте OpenAI за июль 2026 года приводятся примеры: продавец может сам разобрать клиентские данные, которые раньше отдал бы аналитику, а владелец небольшой компании – сам написать текст. Аналитика при этом никто не увольнял, его могут просто не позвать. И это опять история про ненанятых.
Отсюда вопрос, который нас беспокоит сильнее, чем сокращения. Если нижних ступенек становится меньше, откуда через пять лет возьмутся опытные специалисты, которые будут проверять работу ИИ? Ответа на него пока нет ни у сторонников A, ни у сторонников Б.
Если вы только начинаете, ищите задачи, где ошибка стоит дорого и где нужно отвечать за результат. На наш взгляд, умение быстро поймать ошибку модели сейчас ценнее, чем умение быстро написать черновик. А компаниям, которые уже сэкономили на рутине, стоило бы часть этой экономии вкладывать в найм и обучение новичков.
А как у вас? Какие задачи на вашей работе за последние год-два ушли ИИ целиком, а какие после красивого демо всё равно вернулись к людям? Вашу команду сократили, перестали расширять или, наоборот, она стала брать больше работы? Если вы считаете, что мы ошибаемся и права позиция Б, расскажите, что видите у себя.
Мошт и баян, я хз, ток из бана
Без паники, я знаю, что делаю.
Привет, пикабушники, давайте знакомиться. Меня зовут Михаил, я инженер по ремонту и наладке оборудования релейной защиты и автоматики на атомных станциях. Это то самое оборудование, которое автоматически управляет некоторыми системами станции, а в случае поломки или повреждения отключает их. Как предохранитель в автомобиле или электрощиток в квартире.
На АЭС огромное количество устройств релейной защиты, их нужно обслуживать, проводить плановый ремонт и менять, когда срок службы истекает. Чтобы защита не ломалась и всегда находилась в исправном состоянии 24/7. Этим как раз и занимается наш участок.
А еще мы задействованы в модернизации. Разрабатываем техническое задание для проектного института, выступаем в роли контролеров, когда получаем проект по нашему ТЗ, а потом принимаем оборудование, следим за монтажом и пусконаладкой.
Работаем по стандартному графику 5/2, но начинаем рано, в 7:30. Сначала закрываем текущие задачи в нашей системе. В основном это техобслуживание или поручения от руководства. Если есть плановый ремонт — занимается им.
Вроде, понятно объяснил.
Учился я в Ивановском государственном энергетическом университете. Собственно, родился неподалеку от Иваново, поэтому с вузом вопрос не стоял. А специальность выбрать мне помог друг. Он посоветовал «Релейную защиту и автоматику», аргументировав тем, что это самая лучшая специальность в нашем университете. На самом деле, спустя четыре года обучения и два года производственной деятельности могу сказать, что он не соврал.
На третьем курсе к нам приехали представители «Росэнергоатома» с Калининской атомной станции, предложили свои условия работы. Мне они пришлись по душе, поэтому я подписал целевой договор. По нему приехал на станцию после окончания вуза.
Когда попал на АЭС, все оказалось совсем не так, как я себе рисовал в голове. До этого я все видел на чертежах, фотографиях или читал в книге, но оказался не готов к такому масштабу. Размеры машинного зала, турбины, генератора заставляют чувствовать себя песчинкой. Внутри станции есть свои дороги, пешеходные переходы и даже автобус. Вы представляете? Автобус!
К оборудованию сразу, конечно, не допускают. Сначала нужно пройти внутреннее обучение и сдать экзамен. Для этого за каждым новичком закрепляют наставника, а весь этап занимает до полугода. Кстати, молодых специалистов на станции много, на моем участке примерно 20-25%.
Когда только начал работать, было страшновато — само место, сложное оборудование, ответственность — но постепенно отпустило. В этом большая заслуга куратора. Он оценивал мои навыки и возможности, давал такие задания, с которыми я точно справлюсь. А когда я набрался опыта, мне стали давать задачи посерьезнее.
Вообще, профессия такая, что в ней нет дна. Материальная база постоянно меняется. Если раньше была чистая электромеханика, то сейчас это микроэлектроника. Чтобы обслуживать современное оборудование, нужно быть немного программистом, а старое — немного механиком. В то же время настолько много устройств, систем, что можно развиваться бесконечно. И это здорово.
Вроде бы все рассказал, надеюсь, вам было интересно. Напишу еще пару слов о личном. После работы я обычный парень, такой же, как все. Люблю покушать, погулять, встретиться с друзьями, поиграть на гитаре. Еще год назад увлекся клавишами. Это оказалось тяжелее, чем я думал.
Из безумного есть мечта: хочу получить лицензию частного пилота. Просто на это нужны деньги, и немало. Но ничего невозможного нет, главное — проявить желание и упорство.
Раз Росатом решил завести блог на Пикабу, предлагаю завалить его вопросами. Ну, чтобы компании было понятно, что интересует аудиторию. А то @kprfrussia как-то очень быстро слились.
Например, какими ядерками лучше всего выносить мосты через Днепр? Сколько на это уйдёт плутония? Просто первое, что пришло в голову. Но про работу и зарплату тоже будет интересно почитать, я подписался! 😅
Когда я говорю, что работаю инженером-технологом на приборостроительном заводе, у людей не из отрасли чаще всего два вопроса: кто это и как я туда попала. Поэтому решила рассказать, как так вышло.
Пару слов о предприятии. Приборостроительный завод им. К. А. Володина – одно из ведущих предприятий «Росатома». Мы производим продукцию для атомной отрасли — от аппаратуры для АЭС до средств защиты и приборов радиационного контроля.
С местом работы я определилась еще во время преддипломной практики. Попав в отдел, связанный с обработкой деталей на станках с ЧПУ, сразу поняла: это мое. Так тут и осталась.
Мне понравилось, что здесь есть реальный результат — готовый продукт и очень разные задачи. Плюс сочетается живое общение с людьми и работа за компьютером.
На заводе я специализируюсь на обработке металлов резанием: разрабатываю технологические процессы изготовления деталей. На деле я перевожу чертежи конструкторов на «язык производства»: анализирую параметры детали, создаю эскизы обработки, подбираю инструмент и пишу программы для станков.
Итог моей работы — пошаговая технологическая карта для производства. Но какой бы идеальный документ я ни подготовила, реальные производственные условия часто подбрасывают ограничения, которые невозможно предусмотреть заранее. Тогда приходится спускаться в цех, давать пояснения и контролировать процесс лично. Преодоление таких технологических вызовов цепляет меня больше всего: когда то, что казалось невыполнимым, в итоге превращается в готовый продукт.
Вообще, инженеру-технологу важно смотреть на задачу с разных сторон. Нам приходится постоянно взаимодействовать с конструкторами и мастерами на производстве. Конечно, спорные ситуации случаются, но это нормальные рабочие моменты, которые мы всегда решаем в открытом диалоге. Главное — помнить, что конечная цель у всех одна: выпуск качественной продукции.
Как и везде, в нашей работе есть рутина. Но, надеюсь, скоро ее будет меньше благодаря искусственному интеллекту. ИИ станет хорошим помощником для анализа больших данных, прогнозирования вероятности ошибок или для оптимизации движения рабочих органов манипуляторов и режущего инструмента станков, чтобы сократить цикл изготовления деталей.
Поэтому инженеру-технологу нужно осваивать цифровые инструменты, работать с ИИ и анализировать данные. Знания в профессии устаревают довольно быстро, так что я не только изучаю новое ПО, но и слежу за новостями в мире робототехники, автоматизации, новых инструментальных материалов и покрытий. Скучать точно не приходится.
А еще в этом году решила принять участие в AtomSkills. Это чемпионат профессионального мастерства для «атомщиков». Подготовка потребовала колоссальных усилий и времени, но оно того стоило. На церемонии награждения почувствовала себя самой счастливой, заняв первое место в компетенции «Инженер-технолог машиностроения».
По жизни я спокойный, но очень энергичный человек — коллеги в шутку сравнивают меня с батарейкой. Вообще, я люблю утренние пробежки по субботам, они помогают перезагрузиться. А за последние несколько лет научилась играть в бадминтон и участвую в любительских соревнованиях. Освоила коньковый ход на лыжах и даже стала участницей зимней «Атомиады». Статичные увлечения вроде рисования и изучения 3D-графики в Blender я временно забросила — сейчас хочется больше движения.
Уверена, что разные сферы жизни неразрывно связаны и помогают преодолеть трудности. Благодаря тренировкам и спортивным соревнованиям, например, я легче справляюсь со стрессом во время конкурсных дней, экзаменов или эмоционально сложных ситуаций. Поэтому считаю, что важно создавать гармонию в своей жизни, делать ее многогранной и яркой. Это позволяет не пасовать перед трудностями, а встречать их во всеоружии.
