По данным Стэнфорда, занятость работников 22-25 лет в профессиях, открытых для ИИ, на 19% ниже, чем у сверстников в других профессиях. ОЭСР считает роль ИИ ограниченной. Разбираем обе позиции.
Утверждение «ИИ уже отнимает работу у молодых» стало привычным. За ним стоит одно исследование, которое обновляется каждые несколько месяцев, и спор о том, как его читать.
Что нашли в Стэнфорде
Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar и Ruyu Chen работают с зарплатными данными компании ADP по миллионам работников США. Последняя версия статьи Canaries in the Coal Mine вышла в августе 2026 года и охватывает данные по июнь 2026 года. Авторы формулируют шесть фактов.
- 1В целом по экономике массового вытеснения работников не видно.
- 2Занятость работников 22-25 лет в профессиях, наиболее открытых для ИИ, на 19% ниже уровня, на котором она была бы при темпе их сверстников в менее затронутых профессиях. У опытных работников такого разрыва нет.
- 3Разрыв устойчиво растёт с августа 2025 года.
- 4Механизм в найме: молодых берут реже, увольнений больше не стало.
- 5Падение сосредоточено там, где ИИ замещает задачи человека. Там, где ИИ дополняет работника, занятость держится или растёт.
- 6Подстройка идёт через число рабочих мест, базовая оплата не меняется.
В уровнях это выглядит так.
| Группа профессий | Занятость 22-25 лет с ноября 2022 по июнь 2026 |
|---|---|
| Два самых открытых для ИИ квинтиля | около минус 11% |
| Три наименее затронутых квинтиля | около плюс 10% |
Ещё одно наблюдение: занятость молодых падает в профессиях, где знание записано в правилах и учебниках. В профессиях, где многое держится на неявном опыте, занятость опытных работников растёт быстрее.
Откуда разные цифры в пересказах
В публикациях встречаются 13%, 16% и 19%. Это одно и то же исследование в разное время. Первые версии давали оценку с поправкой на особенности фирм: 13% на данных июля 2025 года и 16% на данных сентября 2025 года. В последней версии авторы перешли на более простой показатель, который не требует модельных допущений: 19% на июнь 2026 года. Тем же способом на июль 2025 года выходило 15%.
Похожий результат получили Hosseini и Lichtinger на других данных, по 62 млн работников и 285 тыс. фирм США: в компаниях, внедривших генеративный ИИ, занятость младших специалистов через шесть кварталов на 8-10% ниже.
Возражение ОЭСР
В июле 2026 года вышел обзор занятости ОЭСР, и его вывод осторожнее.
- •Данные о влиянии генеративного ИИ на молодых противоречивы и почти целиком американские. Часть работ эффекта не находит.
- •Профессии, открытые для ИИ, сосредоточены в отраслях, которые сильно зависят от стоимости денег: информация, финансы и страхование, профессиональные услуги. Когда условия ухудшаются, найм там сокращают первым. Со стороны это выглядит как эффект ИИ.
- •По данным Австралии, Канады, ЕС и США роль языковых моделей в безработице молодых остаётся ограниченной.
- •Разрыв в безработице выпускников начал расти ещё до пандемии. Перелома в тот момент, когда компании массово взялись за языковые модели, нет ни в одной из стран.
Близкую позицию высказал глава LinkedIn Райан Рослански: по данным платформы, темп найма на начальные позиции ниже примерно на 12%, но ровно так же он ниже на всех уровнях, и причина в общих экономических условиях.
Ответ авторов
В версии августа 2026 года авторы Canaries отвечают на это возражение. Разрыв сохраняется, если учесть чувствительность профессий к ставкам, если убрать технологические компании и компьютерные профессии. Он продолжал расти до середины 2026 года, когда ставки давно прошли пик.
При этом авторы сами называют слабые места. Часть расхождения началась до появления ChatGPT. Эффект слабеет, если учесть уровень образования. В национальных обследованиях он выражен слабее, чем в данных ADP. Свои результаты они называют ранними описательными индикаторами, причинности не утверждают.
Как это читать
Спор не закрыт, и у каждой стороны по два независимых источника. Точная формулировка на сегодня такая: в США в профессиях, наиболее открытых для ИИ, молодых нанимают меньше, причина оспаривается. Для других стран, включая Казахстан, таких данных нет.
Для компании полезны два вывода, которые не зависят от исхода спора.
- 1Важен способ применения. ИИ в роли помощника специалиста связан с устойчивой занятостью, ИИ в роли замены с сокращением найма.
- 2Если начинающих берут меньше, откуда через пять лет возьмутся опытные? Обучение младших приходится строить отдельно, с задачами, на которых складывается суждение.
Общая картина в обзоре «ИИ и узкая специализация», про опыт и обучение в статье «Кого ИИ усиливает больше».
Услуга по теме статьи
Экспресс-диагностика финансов
Независимый взгляд на финансы за 5 дней: 3-5 находок и план что чинить первым