Какие профессии ИИ «прижимает» сильнее всего: новый отчёт Anthropic

Не так давно мы в Universus проводили исследование на тему «Какие профессии могут заменить нейросети в течение ближайших пяти лет».

Сегодня у нас важное продолжение этой темы: к обсуждению рынка труда подключилась сама компания Anthropic*, разработчики Claude. Они выпустили исследование «Влияние ИИ на рынок труда: новый показатель и первые доказательства», и оно показывает, кого ИИ «прижимает» сильнее всего уже сейчас, на реальном использовании, а не в теории.

Новый показатель: не «что ИИ умеет», а «что люди реально ему отдают»

Anthropic вводит метрику «наблюдаемая подверженность» профессии ИИ. Смысл простой: важно не только, что нейросети теоретически умеют, а то, какие задачи люди уже фактически передают Claude и Claude Code в рабочем процессе. В расчёт попадает только то, что:

• относится к реальным задачам конкретной профессии;
• считается рабочими, а не учебными или развлекательными запросами;
• выполняется ИИ автоматически (в том числе через API), а не просто в формате «подскажи мне идею».

Доля рабочих заданий, которые LLM могут теоретически выполнять (синяя область), и собственная мера охвата работ, полученная из данных использования (красная область).

На радиальной диаграмме «Теоретическая способность и наблюдаемое использование по категориям профессий» видно, что синие сектора (теоретические возможности ИИ) сильно шире красных (реальное использование сейчас). То есть потенциал автоматизации уже впереди, а реальное внедрение пока догоняет. Это наш запас времени на адаптацию.

Кто в зоне максимального риска

По данным Anthropic, сильнее всего под давлением оказываются профессии, где много работы с текстами, кодом и цифрами. Это именно те профессии, на которые чаще всего смотрят наши студенты и выпускники:

• программисты и разработчики — Claude и Claude Code уже активно используют для написания, правок и ревью кода;
• финансовые аналитики, data-специалисты — автоматизируют расчёты, отчёты, первичный анализ и структурирование данных;
• офисные и административные роли — готовят письма, документы, шаблонную отчётность, базовые договора и регламенты.

Медиа (например, Yahoo Finance и CBS News), ссылаясь на этот отчёт, отдельно подчёркивают: риск сейчас заметно выше именно для «белых воротничков», чем для рабочих специальностей.

Кому пока почти нечего бояться

На противоположном полюсе находятся профессии, где критичны физическое присутствие и ручной труд:

• бармены, официанты, мойщики посуды;
• спасатели, монтажники, строители, рабочие на производстве;
• в целом любые роли «в поле», где важны моторика, работа на местности и общение лицом к лицу.

Для таких профессий теоретический потенциал ИИ на диаграмме может быть высоким (синий сектор большой), но реальное использование почти нулевое: через того же Claude просто нечего автоматизировать напрямую, потому что ключевая ценность в теле, руках и живом контакте.

Уже влияет на занятость или ещё рано паниковать?

Anthropic* проверила свою метрику на данных рынка труда США и получила интересную картину:

• в профессиях с высокой «подверженностью» ИИ пока не видно резкого роста безработицы;
• но уже заметны первые признаки замедления найма молодых специалистов (22–25 лет) именно в этих ролях.

Фактически ИИ пока не «увольняет массово», а начинает съедать входной порог в самые цифровые профессии: часть типичных задач новичков уже закрывают модели, и работодатели осторожнее открывают стартовые позиции.

Вывод от Universus

Для Universus этот отчёт важен тем, что он подтверждает нашу ключевую мысль из прошлой статьи: в первую очередь под давлением ИИ оказываются не «курьеры и кассиры», а как раз офисные сотрудники, программисты, аналитики, маркетологи и все, кто работает в цифре и тексте. При этом физический труд и «хаотичные» профессии остаются самыми устойчивыми, по крайней мере в ближайшие годы.

С точки зрения образовательной платформы удалённых профессий это означает не «бежать из цифровой сферы», а менять стратегию:

• выбирать специальности, где ИИ усиливает вас, а не напрямую подменяет;
• системно учиться работать с нейросетями как с инструментом внутри своей профессии;
• развивать то, что сложнее всего автоматизировать: системное мышление, стратегию, ответственность за продукт и результат.

Мы в Universus продолжим адаптировать программы под эту реальность и показывать на конкретных кейсах, как встроить ИИ в вашу удалённую профессию так, чтобы он увеличивал доход и устойчивость, а не занимал ваше место.

---

*На момент публикации компания Anthropic и её модели Claude, Claude Code официально недоступны для пользователей на территории Российской Федерации.