Сокращения из-за ИИ в США с начала 2026 года затронули более 117 тыс. рабочих мест и соответствуют примерно $8,5 млрд годовых потерь зарплат, подсчитал Center for AI Safety (CAIS). Для IT-рынка это полезная смена оптики: вместо очередного спора о том, «заберёт ли ИИ работу», появляются попытки измерить, сколько автоматизация уже вынимает из доходов конкретных регионов, сообщает ZDNet.
CAIS запустил Wage Loss Dashboard — интерактивную панель, которая показывает оценку увольнений, связанных с ИИ, по штатам США и переводит её в денежный эквивалент. В расчёт берут число сокращений и среднюю годовую зарплату в штате. Затем сумму делят на население региона, чтобы показать не ущерб каждого уволенного, а усреднённый эффект для местной экономики.
По этой методике средняя оценка для США составляет $25 на человека в год. В Калифорнии показатель выше — $56: штат лидирует по предполагаемому числу сокращений, связанных с ИИ, — более 27 тыс. В Аляске оценено лишь 138 таких сокращений, что даёт около $14 на жителя. Это не означает, что CAIS наблюдал и подтвердил каждое увольнение на уровне штата. Авторы экстраполируют национальную долю увольнений, где компании упомянули ИИ, на все объявленные сокращения в конкретном регионе.
Именно это ограничение важнее громкой цифры. Работодатель может говорить об «эффективности», «автоматизации» или смене стратегии, когда решение сократить штат связано сразу с падением выручки, переносом функций в другой регион и внедрением генеративных инструментов. Установить, какая доля решения приходится именно на ИИ, без доступа к внутренним данным компании почти невозможно. CAIS использует умеренный критерий: учитывает сокращения, для которых есть публичная связь с ИИ, но не требует признания формата «мы заменили команду моделью».
Данные для панели поступают из ежемесячных отчётов кадровой фирмы Challenger, Gray & Christmas об анонсированных увольнениях, статистики Бюро трудовой статистики США по средним зарплатам в штатах и оценок населения Бюро переписи. По данным Challenger, Gray & Christmas, в 2025 году компании публично связали с ИИ более 54 тыс. сокращений — примерно одно из двадцати увольнений за год. Это не перепись рынка труда, но один из немногих наборов данных, где причина увольнения хотя бы заявлена работодателем.
Для местных экономик важна не только судьба человека, потерявшего позицию. Исчезнувшая зарплата означает меньше трат на аренду, сервисы, кафе, магазины и услуги малого бизнеса. Особенно заметен такой эффект там, где в одном регионе сосредоточены технологические, медийные или бэк-офисные работодатели. В этом смысле сокращения из-за ИИ — не только HR-метрика, а вопрос для городов, региональных властей и поставщиков, завязанных на крупные команды.
У панели есть и вторая часть: она отслеживает, как ИИ-агенты справляются с удалёнными фриланс-задачами по бенчмарку Remote Labor Index. В нём модели проверяют на прикладных работах — от веб-разработки до производства видео. За восемь месяцев доля задач, которые лучший агент выполнил на профессиональном уровне, выросла с 2,5% до 15,8%. Но это измерение технической способности, а не статистика реально отнятых заказов: модель может уметь выполнить работу, которую компания по-прежнему поручает человеку.
Для разработчиков и продуктовых команд вывод не сводится к призыву срочно стать «незаменимыми». Скорее, меняется состав ценности специалиста. Типовые задачи с чётким входом и проверяемым результатом легче автоматизировать или отдавать одному сотруднику с ИИ-инструментами. Дороже становятся постановка задачи, интеграция систем, проверка качества, работа с рисками и ответственность за итог. Для бизнеса это аргумент считать не только экономию на фонде оплаты труда, но и стоимость ошибок, поддержки, безопасности и потери экспертизы после слишком бодрого сокращения.
CAIS прямо оговаривает, что его расчёты не включают новые рабочие места, созданные ИИ, рост производительности, повторное трудоустройство и вторичные эффекты. Поэтому $8,5 млрд — не окончательный баланс пользы и вреда технологии, а оценка одной видимой стороны процесса. Главный вопрос теперь в том, успеют ли компании и рынки труда перестроить роли быстрее, чем сокращения из-за ИИ превратятся из отдельных корпоративных решений в заметную региональную тенденцию. Методологию и актуальные данные панели можно сверить в материале .