07 · Битва 2028

Зовут его Артём — таких Артёмов в стране десятки тысяч, и любое одно настоящее имя солгало бы про остальных. Диплом по информатике, выпуск 2024-го, средний балл выше, чем он сам считал нужным. Весной он завёл таблицу — просто чтобы не сойти с ума: дата, компания, вакансия, ответ. К осени в таблице было больше двухсот строк. В графе «ответ» почти везде пусто; десяток автоотказов, два собеседования, ни одного предложения о работе. Он перечитывал требования и не понимал, что изменилось. Вакансии для начинающих исчезали из лент, пока он спал, а те, что оставались, просили три года опыта на позиции для тех, у кого по определению опыта нет.

Артём — собранный из десятков тысяч таких же. Но цифра под ним настоящая. В сентябре 2025 года служба Indeed Hiring Lab опубликовала то, что выглядит скучно и читается как приговор: за год число вакансий с пометкой «junior» в США упало на 7%, а с пометкой «senior» выросло на 4% (Indeed Hiring Lab, сентябрь 2025) [E]. Семь и четыре. Ни обвала, ни паники, ни заголовка на первой полосе. Просто два числа, разошедшихся в разные стороны, как трещина, которая пошла по стене и пока не обрушила дом.

Эта трещина и есть переход 2026→2028. Зрелища, обещанного фантастами, — машины «отнимают работу» — в 2028 году нет и не будет. Происходит кое-что тише и злее. Первой исчезает дорога к тому, чтобы стать экспертом. Нижняя ступенька лестницы. Та самая, на которой вчерашний Артём делал рутину и через эту рутину превращался в человека, способного однажды поймать ошибку там, где программа ошиблась.

Я называю это пропавшей ступенькой.

Что стало нормой

Кое-что к 2028-му уже никого не удивляет. Стало бытом.

Половина нового кода пишется при участии машины. GitHub Octoverse за 2025 год зафиксировал 46% — доля строк, написанных с помощью ИИ-подсказки и принятых разработчиком; это именно подсказка под рукой человека, а «авторством ИИ» в чистом виде тут и не пахнет; разница тонкая, но честная (Octoverse, 2025) [E]. Пять опытных специалистов с набором таких программ-помощников (назовём их артефактами — записанными навыками, которые работают сами) выдают то, на что вчера уходило восемь человек, трое из которых были начинающими (авторская реконструкция) [I]. Это уже произошло, и обратно не отыгрывается.

Платёж за результат перестал быть экзотикой. Сервис поддержки клиентов Intercom берёт $0,99 за закрытый тикет, узкоспециализированные конкуренты демпингуют около $0,69 за тот же тикет, а Salesforce запустил своего ИИ-агента Agentforce по $2,00 за разговор, но тут же переключился на оплату по $0,10 за каждое действие — испугался обрушить свою базовую выручку (Intercom / Salesforce, 2026) [E] [E*]. Это смена физики рынка глубже всякой ценовой войны: платят за сделанное, за результат — а человеко-час на стуле перестаёт быть единицей цены. Кто строил бизнес на аренде человеко-часов, тот в 2028-м объясняет совету директоров, почему выручка тает.

Увольнения с прямой ссылкой на ИИ стали отдельной строкой в статистике. Аналитическая компания Challenger, Gray & Christmas насчитала 21 490 сокращений, объяснённых работодателями именно ИИ, в апреле 2026 года — 26% всех увольнений месяца (Challenger, май 2026) [E]. Цифру читают двояко, и оба чтения происходят разом. С одной стороны — реальное замещение. С другой — «ИИ-оптимизация» как дымовая завеса: руководители списывают на ИИ обычные циклические сокращения, чтобы понравиться инвесторам на Уолл-стрит (аналитики рынка труда, 2026) [I]. Развести их по одному пресс-релизу нельзя. Это первое, чему учит 2028 год: разобраться, кто виноват в конкретном увольнении — ИИ или падение спроса — стало отдельной профессией, и большинство ею не владеет.

Где идёт слом: пропавшая ступенька

С бытом разобрались. Дальше — то, что ломается.

Картина положения начинающих в 2028-м складывается из трёх независимых измерений, и их нельзя ни усреднять, ни путать. Каждое — свой срез воронки.

Первое — намерение работодателя. Сайт Indeed смотрит на вакансии: вакансии для новичков упали на 7%, а для опытных специалистов выросли на 4% к сентябрю 2025-го (Indeed Hiring Lab, 2025) [E]. Работодатель ещё никого не уволил. Он просто перестал открывать двери внизу. Двери, в которые двести раз постучал Артём.

Второе — реальные данные о занятости. Стэнфордская лаборатория цифровой экономики (Бриньолфссон, Чандар и Чен) взяла данные американской платёжной компании ADP по работникам и нашла: у занятых в возрасте 22–25 лет в профессиях, где ИИ применяется активнее всего, занятость упала на 16% относительно тренда с конца 2022-го к середине 2025-го; у работников 35–49 лет в тех же компаниях занятость, наоборот, росла (Brynjolfsson, Chandar, Chen, Stanford Digital Economy Lab, обновление март 2026) [E]. Плохо именно молодым — ровно там, где программа-артефакт поглощает рутину.

Третье — поведение компании. Гарвардское исследование на 62 миллионах работников: в компаниях, явно внедривших генеративный ИИ, число начинающих сотрудников за шесть кварталов просело на 7,7–10%, а скорость найма на начальные позиции рухнула почти на 80% за квартал (Hosseini & Lichtinger, Harvard, 2026) [E].

Семь процентов вакансий, шестнадцать процентов занятости, десять процентов штата. Никакого противоречия — это воронка. Сверху перестают звать, в середине перестают платить, внизу перестают держать. Механизм один: задачи начального уровня — ввод данных, базовая отладка, разбор обращений — уходят в программу-артефакт первыми, потому что их легко записать и проверить. На них и нарабатывал вчерашний новичок то суждение, которым потом сторожил бы тот самый артефакт от его же ошибок.

И вот тут идея о том, что машина делает эксперта сильнее, упирается в своё самое неприятное следствие. С опытным специалистом всё и правда получается: человек с набором программ-помощников в 2028-м стоит дороже и делает больше. Но эксперт не родился опытным. Он им стал, делая рутину, которой больше нет. Срезав нижнюю ступеньку, компания не уволила будущего эксперта. Она его не наняла. И заметит это лет через пять, когда некому будет поймать ошибку артефакта. Пропавшая ступенька — та же болезнь, что подробно разобрана в главе 10, только бьёт она на входе в систему, у самых молодых.

Два отчёта, один институт, противоположные числа

Поднимемся на уровень государства. На сцене Артёма видна драма, но не масштаб; масштаб дают крупные прогнозы, и они тоже не сходятся.

Я держу перед собой два отчёта одного и того же института. Всемирный экономический форум (WEF) в докладе за 2023 год говорит: минус 14 миллионов рабочих мест в итоге за 2023–2027 годы — с учётом созданных и исчезнувших: 83 млн уничтоженных против 69 млн созданных, около 2% глобального сокращения (WEF, 2023) [E]. Беру отчёт того же WEF за 2025 год — и читаю обратное: +170 млн новых против −92 млн исчезнувших, плюс 78 миллионов в итоге к 2030-му (WEF, 2025) [E]. Один и тот же исследовательский аппарат за два года развернулся со знака минус на крупный плюс. Я не злорадствую. Я делаю вывод: сомневаться стоит в любом единственном числе про 2030-й. WEF тут — типичный пример того, как разворачивается даже серьёзный аппарат. Прогноз занятости — жанр, в котором ошибаются все, и честнее показать вилку, чем выбрать удобный конец.

А вилка тут шире, чем кажется. Возьмите один вопрос — что ИИ сделает с мировым ВВП — и посмотрите, как расходятся ответы серьёзных людей. Goldman Sachs: +7% мирового ВВП за десять лет (Goldman Sachs, 2023) [E]. PwC: +$15,7 трлн к 2030-му (PwC) [E]. Дарон Аджемоглу из MIT: +1,1–1,6% совокупно за десять лет, то есть около десятой доли процента в год, статистическая погрешность (Acemoglu, NBER) [E]. А экономист Мартин Коринек допускает десятки процентов в год при полной автоматизации (Korinek) [I]. Один эффект, разброс на два порядка — просто каждый мерит разное под одной вывеской, никто не дурак. Goldman считает, сколько задач ИИ теоретически может взять: если ИИ может написать письмо, работник «под угрозой». Аджемоглу считает только ту пользу, которую уже можно измерить в деньгах и которая уже вошла в национальную статистику. Усреднить эти числа — получить бессмыслицу. Их надо держать порознь и помнить, что общего у них только слово «ВВП».

Под вилкой лежит вопрос поинтереснее, чем «сколько мест»: куда течёт доход. Капитал замещает зарплатный фонд на глазах. ИТ-гиганты вроде Google, Microsoft и Amazon разворачивают сотни миллиардов в закупку чипов, энергосети и строительство вместо найма людей; числа капитальных вложений разобраны в главе 4. Бюджет, который раньше шёл людям, идёт в железо. Здесь вступает парадокс Аджемоглу: маржа компаний растёт, а суммарная производительность экономики — почти нет. Если он прав, компании бегут в модель «артефакт вместо сотрудника» ради переноса расходов с труда на оборудование, а продуктивность тут вторична. Пропавшая ступенька в этом свете — прямое следствие того, кому теперь достаётся доход. Скорость тут ни при чём. К 2035 году (глава 8) трещина дорастает до несущего риска: там встаёт вопрос, кто вообще будет покупать продукты, сделанные парком программ-артефактов.

Здесь стоит вспомнить, что у оптимизма подобных прогнозов есть мрачный исторический двойник. «+78 миллионов нетто» — статистически верное число. Но в первые примерно пятьдесят лет промышленной революции реальные доходы английских рабочих стояли на месте, а условия жизни ухудшались (доклад политэкономии) [E]. Машины создавали богатство; рабочие его не видели полвека. «Нетто-плюс» — бухгалтерия на уровне страны, а теряют места и занимают новые разные люди. Семьдесят семь процентов работодателей сегодня заявляют о переобучении сотрудников, а фактическое участие в нём стагнирует [I]. Между «места появятся» и «их займут те, кто потерял старые» — пропасть в одно поколение, и Артём живёт в ней.

И ещё одно, чтобы не смотреть на это только из Сан-Франциско. Самый прямой удар приходится мимо американского джуниора — по аутсорсу глобального Юга, по той модели, которая двадцать лет везла средний класс Манилы и Бангалора на разнице в стоимости труда. ИИ бьёт по самому фундаменту: меняет дешёвый труд на дешёвую автоматизацию. МВФ в своём докладе 2026 года оценивает, что около трети рабочих мест Филиппин сильно подвержены влиянию ИИ (IMF, SDN/2026/001) [E]; рынок удалённых услуг и поддержки — это около 8% ВВП страны и 1,97 млн занятых, с целевой выручкой в $42 млрд (IBPAP, 2025–2026) [E]. В Индии сигнал тот же в живых цифрах: крупнейшие ИТ-компании за девять месяцев финансового 2026-го прибавили нетто 17 сотрудников — не тысяч, именно семнадцать (NASSCOM SR2026) [E]. Воронка, которую я разбирал на американских джуниорах, в этих экономиках шире и злее: там нижняя ступенька была целой отраслью — фундаментом среднего класса, а для миллионов семей ещё и единственным карьерным стартом. Честно оговорюсь: прямых данных по России и СНГ в моём корпусе нет, и выдумывать их я не буду.

Куда уходит спрос: вниз по лестнице

И всё же любопытно, кому именно достаётся рост.

Пока вакансии для начинающих программистов испаряются из лент, есть профессия, по которой Бюро статистики труда США прогнозирует 81 000 открытых позиций в год вплоть до 2034-го с пометкой «существенно быстрее среднего». Это электрики (BLS OOH, 2024) [E] — люди с руками, а не с клавиатурой. Инфраструктура, в которую технологические гиганты заливают сотни миллиардов, требует инженеров по энергосистемам, охлаждению, электросетям. Парк программ-артефактов не работает на воздухе. Ему нужны провода, трансформаторы, вода для охлаждения и люди, которые всё это держат в порядке.

Это зеркало пропавшей ступеньки, перевёрнутое. Спрос не исчезает, он смещается вниз по лестнице — от работы с символами и текстом к физическому труду, от того, что программа поглощает, к тому, что она пока не может потрогать руками. Артёму с дипломом по информатике от этого не легче: переучиваться на электрика в двадцать четыре — совсем другая жизнь, чем та, которую обещал диплом. Но для разговора о большой картине это важный поправочный коэффициент. «ИИ уничтожает работу» — удобный заголовок, но неточный. Злее и конкретнее: ИИ перемешивает, кому работа достаётся, и перемешивает не в пользу тех, кто пять лет учил алгоритмы.

Честный контр-голос

Теперь — сильнейший довод против всего, что я тут написал.

Тезис «ИИ выбивает начинающих» опирается на совпадение по времени: внедрили ИИ — просела молодёжная занятость. Но 2023-й — это ещё и 226 тысяч увольнений в технологическом секторе на фоне резкого роста ставок ФРС (реконструкция рынка труда, 2026) [I]. Может, причина — дорогие деньги и перебор найма после пандемии, а ИИ тут лишь подвернулся под объяснение? Два исследования тянут в сторону «спокойнее с выводами о причинах». Оба пока вне нашей проверенной базы, и я держу их как внешний контр-голос — рядом, но без права решающего веса.

Андерс Хумлум и Эмили Вестергор на датских данных («Large Language Models, Small Labor Market Effects», 2025) нашли тренд, но в строгом сравнительном эксперименте внутри внедривших фирм причинности не увидели: связь «внедрили ИИ → потеряли занятость» на чистом сравнении не держится так, как хочется сторонникам обвала [I]. А команда самой Anthropic (Массенкофф и Маккрори, «Labor Market Impacts of AI», март 2026) построила новую метрику и системного потрясения на рынке труда не обнаружила [I]. Лаборатория, продающая модели, публикует данные, сбивающие спесь с её же продукта.

Я не отмахиваюсь от этого. Я держу это рядом со Стэнфордом. Что отсюда следует честно: пропавшая ступенька — это наблюдаемый сигнал с неустановленной причиной, и до доказанного механизма ему ещё далеко. Сигнал сильный, согласованный по трём независимым измерениям — Indeed, Stanford, Harvard. Но «согласованный сигнал» и «доказанная причина» — разные веса, и кто их путает, тот продаёт хайп. Anthropic Economic Index подсвечивает это с другой стороны: на ноябрь 2025-го взаимодействие человека с ИИ на 52% — это помощь и дополнение, против 45% — автоматизация (Anthropic Economic Index, январь 2026) [E]. Большинство пока работает вместе с программой, а замены ждут единицы. 2028 год — это год, когда спор стал главным; решится он позже.

Сцена 2028: тихая перестройка

Уберём кинематографические эффекты и посмотрим, как это выглядит в среднем офисе.

Никакого апокалипсиса. Тихая, жёсткая перестройка. Компании, выстроенные вокруг ИИ с нуля, держат 15–25% новых корпоративных бюджетов на программное обеспечение [H]. «Убийство» устоявшихся игроков идёт тихо, через медленное вымывание: клиент не продлевает 51% неиспользуемых лицензий (Medium, авторская реконструкция 2026) [I], уходит к более гибкому поставщику, и старая выручка тает квартал за кварталом. Исторически переход с одного программного продукта на другой занимал 3–5 лет против 6–16 у физических потрясений вроде Blockbuster, Kodak и Nokia [I]. Кто не переписал ценообразование и архитектуру к 2028-му, тот к 2032-му обречён на медленное угасание.

На стороне труда картина двоится — в зависимости от того, где ты стоишь в воронке.

Возьмём Дашу. Три года назад она пришла младшим аналитиком — чистила таблицы, сверяла цифры, ворочала рутину. В 2028-м её таблицы чистит программа, а её втянули в роль, которой не было в её дипломе: она проводит день, управляя несколькими такими программами, отлавливая их ошибки и добавляя суждение там, где программа слепа — в тех 5% случаев, где нужен человеческий взгляд. Утром ловит, что отчёт по выручке сошёлся слишком гладко, лезет внутрь — программа дважды посчитала один и тот же возврат. Меньше часов, выше результат. Вот так и выглядит то усиление эксперта, которое все обещают, и оно настоящее — senior +4% у Indeed [E]. Но заметьте: Даша смогла это только потому, что три года назад сама чистила таблицы руками. Те три года и научили её видеть, что цифра сошлась слишком гладко.

А Артём в той же экономике обнаруживает, что входа нет. Рутина, через которую он стал бы Дашей, ушла в программу; рынок начальных позиций схлопнулся почти на 80% у внедривших фирм (тот самый Harvard выше). У него фрагментированный подряд или ожидание спорного местного ИИ-дивиденда [H]. Та же компания апгрейдила Дашу и не наняла Артёма, и оба факта — следствие одного движения.

Массовой одномоментной безработицы в 2028-м не случилось, и это сбивает катастрофические прогнозы 2023 года так же, как и оптимистические. Зато образовался поколенческий перекос: опытных апгрейдят, начинающих не зовут, и канал воспроизводства экспертизы — слой L0, который в главе 5 я называю возобновляемым источником всего остального — начинает пересыхать — и этого не видно в цифрах ближайшего квартала.

Кто держит нижнюю ступеньку

Вывод отсюда вовсе не призыв «остановите ИИ»: требовать этого так же глупо, как требовать не замечать трещину. Вывод другой: слой L0, нижняя ступенька, — это единственный источник людей, способных однажды переопределить программу, остановить её, перепроверить. Видеть в нём статью затрат — близорукость. Кто срезает его ради квартальной маржи, тот съедает свой посевной материал.

Здесь нет благотворительности и нет лозунга — просто арифметика, в которую упирается всякая компания, дочистившая рутину до нуля: через пять лет некому будет нести несублимируемый 1% — те задачи, которые нельзя передать программе [I]. Усомниться, взять управление, остановить артефакт — это то, что нельзя записать в виде навыка-программы, потому что для этого нужно понимать, как именно программа ошибается. Даша смогла, потому что прошла три года таблиц. Срежешь эти три года у всех, кто идёт за ней, — и следующая Даша не появится, потому что неоткуда. Дисциплина проста на словах и дорога в исполнении: держать реальную работу для начинающих как единственный свой завод по производству будущих верификаторов — людей, способных проверять и останавливать программу. Доброта тут ни при чём, это инфраструктура.

Датированный фальсификатор

Я ставлю на пропавшую ступеньку. Вот условие, при котором я не прав, и оно проверяемо без меня.

Если к концу 2028 года макроданные покажут устойчивый рост реальной медианной зарплаты работников 22–25 лет в развитых экономиках а разрыв в зарплатах между молодыми и опытными работниками начнёт сокращаться — пессимистический тезис ложен. Это означало бы, что ИИ сработал как «выравниватель навыка»: поднял продуктивность наименее опытных быстрее, чем вытеснил их, и обошёл ловушку выеденной середины. Обратное — если безработица молодёжи держится высокой, пока прибыль корпораций растёт, — значит, превращение джуниора в программу-артефакт завершилось в полную силу.

Второй, более узкий триггер, прямо из контр-голоса: если к концу 2028-го появится строгий сравнительный анализ (в духе Хумлума, но на свежих данных 2026–2028), показывающий, что внутри внедривших ИИ фирм молодёжная занятость падает причинно, а не просто вместе с циклом, — тогда «неустановленная причинность» из этой главы закрыта в сторону обвала, и спор 2028 года решён. Пока такого исследования нет, я держу обе руки на столе: сигнал есть, доказательства причины — нет. Это и есть честная позиция на 2028 год.