Uber сократила 10% сотрудников глобальной службы поддержки и почти без паузы привязала это решение к более активному внедрению искусственного интеллекта. Для тех, кто следит за тем, как сокращения в Uber переплетаются с автоматизацией, это не локальная история про один департамент, а довольно прямой сигнал: даже в большой сервисной компании ИИ уже продают не как эксперимент, а как способ упростить структуру и убрать людей из цепочки там, где это возможно.
О решении сократить 10% сотрудников подразделения Community Operations сообщает vc.ru. Речь идет о глобальной сети клиентской поддержки Uber, которая обслуживает разные направления бизнеса компании и работает на нескольких языках. Точное число уволенных компания не раскрыла, но масштаб можно оценить хотя бы по общему штату: в Uber около 34 тысяч сотрудников. Если раньше большие платформы предпочитали говорить об ИИ в жанре «помощник для команд», то здесь формулировка предельно практичная: упростить операционную деятельность, усилить очное взаимодействие между сотрудниками и продолжить внедрение ИИ.
Внутри компании решение объясняла вице-президент подразделения Мегха Йетхадка. По данным Bloomberg, в служебной записке она указала, что структура Community Operations стала слишком сложной. Это важная деталь, потому что за корпоративным выражением «слишком сложная» обычно скрывается набор вполне земных проблем: много уровней управления, распределенные команды, пересекающиеся зоны ответственности, ручные процессы и дорогая поддержка на масштабе. ИИ в такой конструкции становится не просто новым инструментом, а удобным оправданием для пересборки всей схемы. Когда компания говорит, что хочет сделать операции проще, это нередко означает, что часть задач теперь должна закрываться алгоритмами, а не людьми.
Параллельно Uber ужесточает и подход к формату работы. Сотрудников департамента, которые трудились удаленно, попросили переехать ближе к одному из основных офисов компании. На языке корпоративной политики это возвращение к очной работе, на языке сотрудников — заметное изменение условий игры уже после найма. Комбинация сокращений и требования физически быть ближе к офису выглядит особенно показательно. Компания одновременно режет издержки, выстраивает более управляемую структуру и снижает толерантность к распределенным командам там, где хочет ускорить изменения. Для IT-рынка это знакомый паттерн: когда бизнес перестраивает процессы под автоматизацию, удаленка часто первой попадает под пересмотр, потому что руководству проще проводить трансформацию на более собранной, офисной модели.
Отдельный контекст делает эту новость менее случайной, чем может показаться. В июне 2026 года Uber уже уволила более 20% сотрудников кадрового подразделения. То есть нынешние сокращения в Uber — не разовая чистка конкретной службы, а продолжение серии организационных изменений в течение одного года. И тут важно не то, что компания использует слово AI в официальной мотивации, а то, насколько последовательно оно теперь встроено в кадровые решения. Еще несколько лет назад менеджмент крупных платформ обычно обещал, что автоматизация снимет рутину и освободит людям время для более ценной работы. В 2026-м риторика стала заметно жестче: сначала оптимизация, потом новая роль для оставшихся, если она вообще найдется.
Для русскоязычной IT-аудитории в этой истории есть сразу несколько практических выводов. Первый касается саппорта и операционных функций. Под наибольшим давлением оказываются команды, где результат можно разложить на типовые обращения, классификацию запросов, маршрутизацию, проверку сценариев и стандартизированные ответы. Все это хорошо ложится на ИИ-ассистентов, системы автотриажа и внутренние инструменты для операторов. Второй вывод — для продактов и IT-директоров. Если компания внедряет ИИ в поддержку, на этом почти никогда не останавливаются: дальше пересматривают метрики, SLA, требования к качеству данных, интеграции с CRM и базами знаний, а потом неизбежно меняют оргструктуру. Третий вывод неприятен, но полезен для HR и руководителей команд: разговор про «повышение эффективности» все чаще означает не рост производительности в вакууме, а снижение потребности в части ролей.
При этом не стоит делать слишком ленивый вывод в духе «ИИ просто заменил операторов». Из доступных данных не следует, что Uber полностью переложила поддержку на модели или что конкретные функции уже автоматизированы end-to-end. Компания не раскрывает точное число уволенных, не показывает экономический эффект и не публикует список процессов, которые теперь закроет ИИ. Но даже без этих деталей видно главное: автоматизация используется как аргумент для управленческого решения, а не как отдельный пилот в лаборатории инноваций. Для отрасли это, возможно, более важный сигнал, чем любой громкий анонс новой модели. Когда технология попадает в записку о сокращениях, она окончательно выходит из презентаций и заходит в штатное расписание.
На дистанции вопрос уже не в том, будет ли ИИ сокращать сервисные и операционные команды, а в том, какие функции окажутся следующими в очереди на пересборку. Если даже глобальная поддержка в компании масштаба Uber считается слишком сложной и дорогой для прежней модели, остальным игрокам рынка вряд ли удастся отсидеться за формулировками про «осторожный эксперимент».