Сергей Левченко
Кого сделают дешевле. ИИ, работа и новая цена человека в России

Важная оговорка

Эта книга не является юридической, кадровой, налоговой или финансовой консультацией. Все правовые упоминания даны как общая рамка для понимания рисков, ответственности и распределения ролей при работе с ИИ.

Примеры работников, руководителей и организаций в книге являются собирательными. Они нужны не для описания конкретных людей или компаний, а для объяснения механизмов, которые уже видны в российской рабочей среде.

Любые цифры, исследования и открытые данные требуют проверки на дату использования. Рынок труда, регулирование ИИ, корпоративные правила и доступность сервисов меняются быстро. Поэтому книга говорит осторожно: часть задач, часть организаций, возможный риск, один из сценариев.

Главная позиция автора проста: ИИ не является врагом человека. Но автоматизация без честного разговора о выгоде, норме, данных, проверке и ответственности почти всегда усиливает того, у кого уже больше власти.

Содержание

Введение. Теперь это можно быстрее

Глава 1. Россия - не страна лишних людей

Глава 2. Не профессии, а задачи

Глава 3. Кого сделают дешевле

Глава 4. Бухгалтер Наталья и новая цена аккуратности

Глава 5. Юрист, редактор, кадровик: профессии, где черновик стал дешевле

Глава 6. Почему джуну стало труднее

Глава 7. Кого ИИ не заменит, но измучает

Глава 8. Плиточник спокойнее аналитика?

Глава 9. Над ИИ и под ИИ

Глава 10. Большие платформы и чужая производительность

Глава 11. Малый бизнес: свобода или новая зависимость

Глава 12. Бюджетники, отчётность и быстрый бумажный ад

Глава 13. Теневая автоматизация

Глава 14. Кто отвечает за ошибку ИИ

Глава 15. Почему «учитесь пользоваться ИИ» - слабый совет

Глава 16. Как не стать дешёвым звеном чужой автоматизации

Глава 17. Как руководителю не автоматизировать глупость

Глава 18. Новый трудовой договор, которого пока нет

Заключение. Чья это работа теперь?

Источники и фактологические ориентиры

Введение. Теперь это можно быстрее

Наталья закрыла отчёт в девять вечера и ещё минуту смотрела на экран. Не потому что не понимала, что там написано. Как раз понимала слишком хорошо. Все цифры были на месте, сверки сошлись, комментарии легли в нужные поля, и даже пояснительная записка выглядела ровно. Черновик для неё действительно помогла собрать нейросеть. Быстрее, чем раньше. Аккуратнее, чем сделал бы стажёр. Без раздражения, без усталого вздоха, без вечного вопроса, где взять прошлогодний файл.

Но Наталья не чувствовала облегчения.

Днём директор сказал почти ласково: «Ну теперь же это можно быстрее». Он не кричал, не давил, не угрожал. Просто произнёс фразу, которая за последние месяцы стала звучать в офисах всё чаще. Теперь можно быстрее. Отчёт. Письмо. Договор. Презентацию. Ответ клиенту. План урока. Объявление о вакансии. Сводку. Справку. Сравнение цен. Черновик приказа. Коммерческое предложение.

В этой фразе нет грубости. Поэтому она опаснее прямого приказа. Она выглядит как здравый смысл. Если инструмент ускорил работу, значит, работа должна занимать меньше времени. Если работа занимает меньше времени, значит, её можно дать больше. Если её можно дать больше, значит, прежняя нагрузка была завышена. Если прежняя нагрузка была завышена, значит, человек стоил слишком дорого.

Наталья знала, что быстрее стал не весь отчёт. Быстрее стала часть пути до отчёта. Машина помогла собрать текст, подсказать структуру, подсветить несостыковки, привести формулировки в порядок. Но машина не знала, что директор любит спрятать спорный платёж в безобидное пояснение. Не помнила, что поставщик из Тулы третий месяц шлёт документы с кривыми датами. Не понимала, что в одном месте цифра выглядит законно, а в другом вызовет вопросы. Не отвечала своим именем перед налоговой, банком, учредителем и людьми, которым потом задержат выплаты.

Черновик стал дешевле. Ответственность - нет.

Так выглядит один из главных конфликтов новой рабочей реальности. ИИ не обязательно приходит как увольнение. Он часто приходит мягче. Сначала как помощник. Потом как новая скорость. Потом как новая норма. Потом как аргумент в разговоре о зарплате, штате, сроках, качестве и цене специалиста.

Эта книга начинается именно с этого места. Не с фантазии о том, что роботы заменят людей. Не с восторга, что нейросети освободят человека от рутины. Не с обещания, что каждый, кто выучит правильные запросы, станет незаменимым. Всё это слишком гладко. Российская работа устроена грубее.

В России ИИ приходит не в страну лишних работников. Людей не хватает. Врачи, учителя, рабочие, инженеры, водители, мастера, продавцы, строители, сотрудники производств, специалисты поддержки, бухгалтеры, кадры, юристы - нехватка людей стала постоянным фоном. Открытые данные рынка труда, обзоры работодателей и сообщения Банка России в 2025-2026 годах регулярно показывали, что кадровый дефицит остаётся одним из ограничений для организаций, даже если в отдельные периоды он смягчается.

И вот здесь возникает российский парадокс. Людей не хватает, но часть труда всё равно дешевеет. Не весь человек. Не вся профессия. А отдельные задачи внутри профессии. Всё, что можно превратить в черновик, шаблон, сортировку, сводку, первичный ответ, типовой документ, краткое резюме, автоматическую проверку или текст «на первое приближение», начинает терять прежнюю цену.

Работодатель видит это просто: раньше сотрудник делал за день пять документов, теперь может десять. Раньше ответ клиенту готовился десять минут, теперь две. Раньше презентацию собирали полдня, теперь черновик появляется за двадцать минут. Раньше текст нужно было писать с нуля, теперь его можно сгенерировать и «чуть поправить».

Но работник видит другую сторону. Он видит, что «чуть поправить» иногда означает переписать заново. Он видит, что быстрый черновик может содержать уверенную ошибку. Он видит, что простые обращения ушли боту, а ему оставили злых людей, конфликтные случаи и ответственность за чужую раздражённость. Он видит, что отчётность не исчезла, а размножилась, потому что теперь её стало легче производить. Он видит, что его опыт называют рутиной, когда хотят снизить цену, и ответственностью, когда нужно назначить виновного.

ИИ в такой системе становится не только инструментом. Он становится новым аргументом в споре о цене труда.

Не профессия исчезает, а меняется её внутренний вес

Самая грубая ошибка в разговоре об ИИ - спрашивать: «исчезнет ли профессия?» Обычно профессия не исчезает целиком. Она разбирается на задачи. Одни задачи ускоряются. Другие остаются. Третьи становятся сложнее, потому что к ним добавляется проверка машинного результата. Четвёртые становятся психологически тяжелее, потому что человек получает только то, с чем машина не справилась.

Юрист не исчезает, но типовой черновик договора дешевеет. Редактор не исчезает, но массовый текст дешевеет. Кадровик не исчезает, но первичная сортировка резюме меняется. Бухгалтер не исчезает, но часть сверок, пояснений, писем и подготовительных операций начинает восприниматься иначе. Оператор поддержки не исчезает, но простые вопросы забирает бот, а человеку достаются ситуации, где клиент уже злой.

Учитель не исчезает, потому что класс нельзя заменить текстовой подсказкой. Но подготовка материалов, формулировки заданий, планы, пояснения и шаблоны отчётности могут ускориться. И если школа живёт не заботой об учителе, а отчётностью, то ускорение легко превращается не в свободное время, а в новую порцию бумаг.

Начинающий специалист тоже не исчезает. Но у него исчезает часть лестницы. Раньше он входил в профессию через простые поручения: собрать справку, написать черновик, сверить данные, подготовить короткую сводку, сделать типовой документ. Это были не самые интересные задачи, но на них росло профессиональное зрение. Если такие задачи первыми уходят ИИ, рынок получает странную проблему: сильные специалисты нужны, но выращивать их становится труднее.

Поэтому главная тема книги - не замена человека машиной. Главная тема - перераспределение ценности внутри труда.

Автоматизация без договора

В хорошей системе внедрение ИИ должно начинаться с разговора. Что именно автоматизируется. Кто проверяет. Какие данные можно использовать. Что запрещено выносить во внешние сервисы. Как меняется норма. Что происходит с оплатой. Кто отвечает за ошибку. Как обучать людей. Как сохранить вход в профессию. Как не потерять качество. Как не выжечь сотрудников новой скоростью.

Но в жизни часто происходит иначе. Инструмент появляется раньше правил. Начальник уже спрашивает: «А почему через нейросеть не сделал?» Компания официально запрещает внешние сервисы, но сроки ставит такие, что сотрудник лезет туда с личного телефона. Руководство говорит об эффективности, но не обсуждает, кому достанется выигрыш. Работнику дают новую скорость, но старую зарплату. Иногда ещё и старую ответственность, увеличенную на ошибки машинного черновика.

Это можно назвать автоматизацией без договора.

Автоматизация без договора почти всегда работает в пользу сильного. У сильного есть право менять норму. У сильного есть доступ к данным, бюджетам, платформам, инструкциям, юристам, управленческой власти. У слабого остаётся необходимость успевать. Поэтому один и тот же ИИ может быть помощником для руководителя и давлением для исполнителя.

Для компании ИИ может означать экономию. Для работника - рост нагрузки. Для платформы - новые данные. Для клиента - более быстрый ответ. Для специалиста поддержки - больше сложных конфликтов. Для школы - быстрее написанные планы. Для учителя - ещё один слой отчётности. Для малого бизнеса - возможность сделать рекламу дешевле. И одновременно зависимость от сервиса, который меняет тарифы, правила, доступ и качество по своим условиям.

В этой книге мы будем каждый раз задавать три простых вопроса.

Что именно автоматизируется? Не профессия целиком, а конкретная задача.

Кто получает выгоду? Работник, компания, руководитель, платформа, клиент, государственный или корпоративный контур.

Кто несёт риск? Человек, организация, клиент, пациент, ученик, гражданин, никто конкретно или все сразу.

Если выгода у одного, а риск у другого, перед нами чужая автоматизация.

Почему эта книга нужна сейчас

В России много разговоров об ИИ как об инструменте. Как писать запросы. Как делать картинки. Как автоматизировать продажи. Как создавать тексты. Как ускорить документы. Как сэкономить на сотрудниках. Как внедрить нейросети в бизнес. Всё это важно, но часто обходит главный вопрос.

Если человек с ИИ стал производительнее, почему он не обязательно стал дороже?

Этот вопрос неудобен. Он не помещается в рекламную презентацию. Он мешает простому восторгу. Он мешает простой панике. Но без него разговор об ИИ остаётся неполным.

ИИ может помогать. Он действительно способен снять часть рутины, ускорить поиск, облегчить черновую работу, подсказать структуру, проверить текст, собрать варианты, объяснить сложное простыми словами. Отказываться от него бессмысленно. Но так же бессмысленно делать вид, что инструмент сам по себе решает вопрос справедливости.

Скорость не распределяется автоматически. Деньги не распределяются автоматически. Ответственность не распределяется автоматически. Их распределяют люди, правила, договоры, начальники, платформы, бюджетные ограничения, корпоративные интересы и привычки управления.

Поэтому книга не против ИИ. Она против ситуации, в которой человек отдаёт системе опыт, внимание, данные, скорость и ответственность, а взамен получает только новую норму и снижение цены.

Если сказать совсем коротко: ИИ не решает, кому станет лучше. Он только создаёт возможность работать иначе. А дальше начинается человеческий спор - кому достанется производительность человека с ИИ.

Короткий вывод

ИИ не отменяет человека и не спасает его сам по себе. Он меняет разговор о цене труда. Если скорость стала общей, главный вопрос - кому досталась выгода от этой скорости и кто остался отвечать за последствия.

Глава 1. Россия - не страна лишних людей

Утром в районной поликлинике снова не хватало людей. Не в каком-то большом стратегическом смысле, а буквально. Одна медсестра заболела, вторую перевели на другой участок, врач принимал с задержкой, регистратура отвечала всем сразу и никому по-настоящему. В коридоре сидели пожилые, родители с детьми, человек в рабочей куртке, которому нужно было только закрыть больничный, и женщина, уже третий раз повторявшая, что ей «просто спросить».

Где-то в соседнем кабинете заведующая говорила по телефону: «Да, людей нет. Нет. Не потому что плохо ищем. Потому что нет».

Эта фраза звучит в России всё чаще. Людей нет. Или есть, но не тех. Или есть, но дорого. Или есть, но они не идут на такие условия. Или есть в Москве и Петербурге, но не в районе. Или есть молодые, но без опыта. Или есть опытные, но они выгорели, ушли, уехали, сменили сферу, не хотят возвращаться в прежнюю нагрузку.

ИИ приходит именно в эту страну. Не в страну, где миллионы работников сидят без дела и ждут, когда их заменит машина. Он приходит в экономику, где многие организации уже живут на пределе кадрового состава. В крупных городах, регионах, бюджетных учреждениях, производстве, торговле, строительстве, медицине, образовании и малом бизнесе проблема часто звучит не как «кого сократить», а как «кого найти».

И всё же нехватка людей не отменяет удешевление труда. Это важный момент, без которого российский разговор об ИИ постоянно сбивается.

Можно одновременно жить в условиях кадрового дефицита и видеть, как отдельные задачи внутри офисных профессий становятся дешевле. Можно искать бухгалтеров и при этом считать, что часть бухгалтерской подготовки теперь должна выполняться быстрее. Можно жаловаться на нехватку юристов и одновременно приносить юристу машинный договор со словами «там только проверить». Можно не находить хороших операторов поддержки и одновременно внедрять бота, который забирает простые обращения, оставляя человеку тяжёлый хвост.

Рынок труда не является одним большим однородным полем. Он похож на город ночью: в одном районе темно и пусто, в другом горят окна, в третьем всё перекопано, в четвёртом свет есть, но вход по пропускам. ИИ не накрывает этот город ровным слоем. Он попадает в разные места по-разному.

Кадровый дефицит не защищает все задачи

Когда говорят, что в России не хватает людей, у работника может возникнуть ложное чувство безопасности. Если людей не хватает, значит, моя работа нужна. Если моя работа нужна, значит, я защищён. Если я защищён, значит, ИИ меня не заденет.

Проблема в том, что работодателю нужна не абстрактная профессия, а набор задач, закрытый за приемлемые деньги. Он может не хотеть увольнять человека. Он может даже очень хотеть удержать его. Но внутри этой же логики он будет смотреть, какие действия можно ускорить, стандартизировать, передать программе, сделать через шаблон, поручить менее опытному сотруднику с ИИ или встроить в сервис.

Кадровый дефицит защищает там, где нужна физическая работа, присутствие, доверие, ручной навык, ответственность на месте, контакт с человеком, быстрое решение в непредсказуемой среде. Мастер на объекте, электрик, сварщик, врач у пациента, медсестра, водитель, техник, воспитатель, опытный учитель в живом классе - их труд нельзя просто превратить в текстовый черновик.

Но кадровый дефицит хуже защищает задачи, которые выглядят как повторяемая обработка информации. Написать типовой ответ. Составить черновик письма. Свернуть длинный документ в краткую выжимку. Разложить резюме по признакам. Подготовить первую версию описания вакансии. Собрать структуру договора. Написать пояснение к отчёту. Сформулировать жалобу. Сделать шаблон объявления. Подобрать формулировки для инструкции.

Такие задачи не обязательно исчезают из профессии. Но они теряют прежний вес. Работодатель начинает считать их менее дорогими. Иногда справедливо. Иногда слишком грубо. Иногда вообще не понимая, что за черновиком всегда стоит проверка, контекст и ответственность.

Вот почему книга говорит не о массовой безработице, а о новой цене труда. Российская специфика в том, что людей может не хватать, а переговорная позиция части работников всё равно ослабляется.

Парадокс нехватки и удешевления

Представим маленькую региональную компанию. Производство работает с перебоями, потому что трудно найти людей на смены. Водители уходят туда, где платят больше. Хорошего механика берегут почти как родственника. Но в офисе директор видит другое: бухгалтерия перегружена, кадровик тонет в документах, менеджеры пишут клиентам слишком долго, юрист не успевает проверить договоры, маркетолог просит ещё человека на тексты.

Раньше решение было простым: нанять. Сейчас нанять трудно или дорого. И тут появляется ИИ. Он обещает не заменить всех, а закрыть дырки. Дайте бухгалтеру инструмент для подготовки писем. Кадровику - генератор вакансий и первичных ответов кандидатам. Менеджерам - шаблоны коммерческих предложений. Юристу - помощника для черновиков. Маркетологу - тексты для карточек, объявлений и рассылок.

На первом шаге это выглядит разумно. И часто действительно помогает. Проблема начинается на втором шаге, когда помощь превращается в основание пересчитать норму.

Если кадровику стало проще готовить вакансии, значит, можно вести больше вакансий. Если бухгалтер быстрее отвечает на запросы, значит, можно не брать помощника. Если маркетолог получил пачку черновиков, значит, текст теперь «почти бесплатный». Если юрист использует ИИ, значит, его время на договор можно сократить. Если оператору бот снял половину простых вопросов, значит, один оператор справится с тем, что осталось.

Но то, что осталось, часто тяжелее того, что ушло.

Кадровику остаются трудные разговоры, отказ, конфликт с руководителем, живой кандидат, которого нельзя отсортировать как строку. Бухгалтеру остаются риск, проверка, налоговые последствия, ответственность перед людьми. Юристу остаётся понимание, где машинный договор опасен. Оператору остаются злые клиенты, которым бот уже не помог. Маркетологу остаётся борьба за смысл среди одинаковых машинных фраз.

Так нехватка людей и удешевление труда существуют одновременно. В одних местах человек становится дороже, потому что без него физически нельзя. В других - часть его работы начинает казаться дешевле, потому что её можно быстро приблизить машиной.

Почему российский рынок особенно неровный

В России автоматизация почти никогда не приходит в идеальные условия. Она приходит в неровный рынок.

В крупной компании есть отделы информационной безопасности, юристы, внутренние системы, обучение, бюджеты, регламенты, свои базы данных и возможность внедрять ИИ сверху. Там автоматизация может быть организована аккуратнее, но и давление на норму может быть сильнее. Если процесс пересчитан, человек быстро почувствует это в показателях, сроках и отчётах.

В бюджетном учреждении чаще нет роскоши долгого внедрения. Есть нехватка людей, отчётность, сроки, распоряжения, показатели, электронные системы, новые формы, старые привычки и постоянное ощущение, что любую помощь сверху быстро превращают в ещё один обязательный слой.

В малом бизнесе ИИ может стать реальным спасением. Предприниматель сам пишет тексты, отвечает клиентам, делает карточки товаров, инструкции, объявления, письма поставщикам. Нейросеть помогает ему не платить за каждую мелкую задачу. Но малый бизнес почти всегда пользуется чужой инфраструктурой. Сервис может изменить тариф. Модель может начать отвечать хуже. Аккаунт могут ограничить. Данные могут оказаться не там, где хотелось бы. Вроде появился рычаг, но ручка этого рычага не полностью в твоей руке.

У самозанятых и платформенных исполнителей картина ещё жёстче. ИИ может помочь делать быстрее, но рынок быстро привыкает к новой скорости. Когда все делают быстрее, скорость перестаёт быть преимуществом и превращается в минимальное требование. Цена падает не потому, что человек стал хуже. Цена падает потому, что заказчик видит вокруг много похожих результатов.

Региональные различия добавляют ещё один слой. В Москве и крупных городах больше доступа к инструментам, обучению, цифровым проектам и компаниям, где ИИ внедряется системно. В небольшом городе ИИ может прийти через личный телефон сотрудника, через знакомого айтишника, через бесплатный сервис или через требование начальника «сделать как у больших». Риски при этом остаются, а защиты меньше.

Низкая безработица не равна высокой ценности каждого труда

В публичных разговорах о рынке труда часто звучат цифры безработицы. Они важны, но для этой книги недостаточны. Низкая безработица показывает, что люди в целом заняты. Она не показывает, насколько сильна позиция конкретного работника внутри своей профессии. Не показывает, какие задачи в его работе дешевеют. Не показывает, сколько скрытой нагрузки прибавилось после внедрения нового инструмента. Не показывает, кто получил выгоду от роста производительности.

Человек может быть занят и при этом становиться дешевле внутри своей функции. Он может не потерять место, но потерять право на прежнюю цену. Он может сохранить должность, но получить больше задач за те же деньги. Он может стать оператором результата, созданного машиной, и отвечать за то, чего не делал с нуля.

Российскому читателю важно удержать эту мысль. Наша проблема не обязательно выглядит как очередь безработных у закрытого завода. Часто она выглядит как человек, который вечером сидит за тем же рабочим столом, с той же должностью, той же зарплатой, тем же руководителем, но уже с другой нормой. Он не исчез. Его просто пересчитали.

Что защищает человека в стране нехватки людей

Кадровый дефицит всё же даёт человеку одну важную возможность: он напоминает бизнесу и государственным учреждениям, что люди не бесконечны. Нельзя бесконечно поднимать норму, сжимать сроки, перекладывать проверку и говорить «теперь это можно быстрее», не получая последствий.

Люди выгорают. Уходят. Меняют сферу. Уходят в физический труд, если там честнее платят. Уезжают из маленьких организаций в крупные. Перестают брать дополнительные задачи. Делают формально. Ошибаются чаще. Снижают качество. Учатся скрывать перегрузку, потому что жаловаться бесполезно.

Поэтому вопрос не только в защите работника. Вопрос и в выживании организации. Плохая автоматизация может помочь закрыть дыру на месяц, но создать новую проблему на год. Если компания забрала всю выгоду от ИИ наверх, а вниз спустила только норму и ответственность, она не усилила процесс. Она ускорила усталость.

Хорошая автоматизация в стране кадрового дефицита должна делать другое. Она должна освобождать людей от того, что действительно можно передать инструменту, и одновременно честно перераспределять выгоду. Где-то это повышение оплаты. Где-то снижение переработок. Где-то сохранение качества. Где-то обучение. Где-то новая роль человека как проверяющего, наставника, владельца процесса. Где-то отказ от бессмысленной отчётности, а не её ускоренное производство.

Если этого разговора нет, кадровый дефицит превращается в странный фон: все знают, что людей мало, но с теми, кто есть, обращаются так, будто их можно бесконечно сжимать.

Короткий вывод

Кадровый дефицит не защищает все виды труда одинаково. Людей может не хватать, а отдельные задачи внутри профессий всё равно дешевеют. Российский разговор об ИИ начинается именно с этого парадокса.

Глава 2. Не профессии, а задачи

Артём пришёл на первую работу с нормальным страхом новичка. Не тем страхом, который мешает думать, а тем, который держит спину прямо. Он хотел быть полезным. Хотел делать простые задачи, учиться на чужих правках, задавать глупые вопросы не слишком часто, разбираться, как устроена настоящая работа, а не учебные примеры.

Ему дали доступы, корпоративную почту, несколько чатов и список инструкций. Потом руководитель сказал: «Простые черновики можешь прогонять через ИИ. Так быстрее».

Сначала Артём обрадовался. Он думал, что инструмент поможет ему быстрее войти в дело. Но через две недели понял странную вещь. Простые задачи, на которых он должен был учиться, перестали быть его задачами. От него ждали не медленного роста, а почти готового результата. Черновик больше не считался учебной работой. Черновик считался тем, что машина уже должна сделать за него.

А сложные задачи ему всё равно не доверяли.

Так он оказался между двумя этажами. Нижний этаж забрала автоматизация. На верхний ещё не пустили. Лестница стала короче, но не стала легче.

История Артёма важна, потому что она показывает: ИИ редко меняет профессию одним ударом. Он меняет её через задачи. Через мелкие кирпичи, из которых потом складывается вся стоимость специалиста.

Профессия - это не цельный камень

Когда человек говорит «я бухгалтер», «я юрист», «я редактор», «я кадровик», «я аналитик», «я учитель», «я программист», за одним словом скрывается много разных действий.

Есть действия повторяемые. Есть творческие. Есть проверочные. Есть коммуникативные. Есть юридически значимые. Есть механические. Есть те, где важна память о людях и процессе. Есть те, где достаточно хорошего шаблона. Есть те, где ошибка почти ничего не стоит. Есть те, где ошибка стоит денег, доверия, здоровья, статуса или свободы.

ИИ хорошо входит туда, где задача имеет текстовую, расчётную, поисковую или шаблонную форму. Он может быстро подготовить черновик, предложить структуру, найти противоречия, упростить текст, сделать сводку, сравнить варианты, сформулировать письмо, собрать список, классифицировать обращения, помочь с переводом, объяснить сложную формулировку.

Но профессия не равна этим задачам. Профессия - это ещё и понимание, когда черновик опасен. Когда формулировка юридически скользкая. Когда клиенту нельзя отвечать шаблоном. Когда цифра выглядит правдоподобно, но не сходится с прошлым месяцем. Когда ученик не понял не тему, а интонацию. Когда пациент отвечает «нормально», но по нему видно, что не нормально.

Ошибка начинается там, где автоматизируемую часть профессии принимают за всю профессию.

Если ИИ написал договор, это не значит, что юридическая работа сделана. Если ИИ написал текст, это не значит, что редактура стала ненужной. Если ИИ подготовил план урока, это не значит, что учитель получил готовый урок. Если ИИ отсортировал резюме, это не значит, что кадровик понял человека. Если ИИ собрал отчёт, это не значит, что бухгалтер снял с себя риск.

Черновик стал дешевле. Но профессия начинается там, где черновик сталкивается с реальностью.

Какие задачи дешевеют первыми

Первыми дешевеют не обязательно самые простые для человека задачи. Дешевеют те, которые легко описать, повторить и проверить хотя бы примерно.

Написать первичный текст. Составить письмо по образцу. Переписать сухой документ нормальным языком. Свернуть длинное письмо в краткое содержание. Разложить ответы клиентов по категориям. Подобрать формулировки для объявления. Сделать первый вариант инструкции. Сравнить два документа. Подготовить план встречи. Составить список вопросов. Придумать варианты заголовков. Написать шаблон ответа.

Всё это раньше занимало человеческое время. Не всегда высокооплачиваемое, но реальное. Для начинающих специалистов это была зона входа. Для опытных - часть рутинной нагрузки. Для компаний - причина держать помощников, младших сотрудников, ассистентов, редакторов, операторов, координаторов.

Когда такие задачи ускоряются, рынок начинает пересматривать их цену. Не потому что они стали нулевыми. А потому что исчезает ощущение редкости. Если многие могут получить приличный черновик за минуту, сам черновик перестаёт выглядеть дорогим.

Это не значит, что дорогим не может быть итоговый результат. Может. Но он должен опираться уже не на факт написания, а на качество понимания, проверки, отбора, ответственности и встраивания в реальный процесс.

Раньше человек мог продавать саму способность сделать текст. Теперь всё чаще нужно продавать способность понять, какой текст нужен, где машинный текст врёт, что в нём лишнее, чего в нём нет, какие последствия он создаст и почему этот результат можно подписывать своим именем.

Почему задача после автоматизации может стать тяжелее

Есть распространённое обещание: ИИ заберёт рутину и оставит человеку интересное. В красивой презентации это звучит убедительно. В реальной организации бывает иначе.

Если бот забрал простые вопросы клиентов, оператору поддержки остаются не «интересные задачи», а люди, которых бот уже разозлил. Если программа отсортировала обращения, специалист получает спорные и конфликтные случаи. Если ИИ написал черновик договора, юристу остаётся не творчество, а поиск опасных мест в тексте, который выглядит уверенно. Если нейросеть сгенерировала учебный материал, учитель проверяет не только содержание, но и соответствие классу, возрасту, программе, живой ситуации.

Иными словами, автоматизация может снять лёгкую часть и оставить тяжёлую. На бумаге нагрузка уменьшилась. Психологически - выросла.

Человеку достаётся не вся работа, а остаток после машины. Этот остаток часто более сложный, более конфликтный и более ответственный. Но в расчётах руководителя он может выглядеть как меньший объём. Ведь простых операций стало меньше. Значит, вроде бы сотрудник должен справляться быстрее.

Так возникает одна из самых тихих форм удешевления: человеку оставляют только трудную часть, но считают её так, будто это уменьшенная версия прежней работы.

Задача, навык и профессиональное зрение

Для опытного человека простая задача часто кажется скучной. Для новичка она является тренировкой зрения.

Младший юрист учится на типовых договорах не потому, что типовой договор великое интеллектуальное событие. Он учится видеть структуру обязательств, риски, слабые формулировки, привычки контрагентов, связь между пунктом и будущим спором. Начинающий редактор учится на простых текстах видеть ритм, смысл, лишнюю фразу, пустую красивость, нестыковку. Помощник бухгалтера через рутину начинает понимать, где ошибка техническая, а где за ней стоит реальная проблема. Молодой аналитик на простых сводках учится не путать цифру с выводом.

Если эти задачи слишком рано отдать ИИ, человек получит результат быстрее, но хуже поймёт, как он устроен. Он сможет пользоваться готовым ответом, но не вырастит внутреннюю проверку. Организация сэкономит сегодня, но завтра столкнётся с нехваткой людей, которые умеют думать глубже инструмента.

Это можно назвать долгом компетенции. Он возникает, когда компания ради текущей скорости уничтожает учебные ступени внутри профессии.

Долг компетенции опасен тем, что его не видно сразу. Наоборот, первые месяцы всё выглядит лучше. Черновиков больше. Ответы быстрее. Младший сотрудник меньше задаёт вопросов, потому что спрашивает у нейросети. Руководителю кажется, что процесс ускорился. Но через год выясняется, что человек научился получать варианты, а не понимать задачу. Он умеет попросить, но не умеет проверить. Умеет исправить стиль, но не видит смысловой ошибки. Умеет собрать документ, но не понимает, почему его нельзя отправлять.

В сильной организации ИИ должен быть учебным инструментом, а не заменой обучения. Новичок может работать с машинным черновиком, но ему нужно объяснять, где черновик ошибся. Ему нужно давать задачи руками. Нужно сохранять место для медленного разбора. Иначе компания экономит на стажёре, а теряет будущего специалиста.

Почему вопрос «кого заменит ИИ» слишком слабый

Вопрос «кого заменит ИИ» удобен для заголовка, но плохо помогает человеку. Он заставляет ждать большого события: заменят или не заменят. Уволят или не уволят. Останется профессия или исчезнет.

На практике изменения приходят раньше и тише. Вам не говорят: ваша профессия исчезла. Вам говорят: теперь это можно быстрее. Вам не говорят: ваша квалификация ничего не стоит. Вам говорят: ну черновик же уже есть. Вам не говорят: мы пересмотрели вашу роль. Вам просто дают больше задач, потому что инструмент ускоряет подготовку.

Поэтому правильный вопрос звучит иначе: какие задачи внутри моей работы уже стали дешевле, а какие остаются моей настоящей ценностью?

Этот вопрос неприятнее, зато полезнее. Он требует разложить свою работу на части. Что я делаю руками. Что головой. Что через коммуникацию. Где я создаю черновик. Где проверяю. Где принимаю решение. Где снижаю риск. Где держу память процесса. Где отвечаю своим именем. Где меня можно заменить шаблоном. Где шаблон без меня опасен.

Человек, который понимает эту карту, не становится неуязвимым. Но он перестаёт защищать всё подряд. Он видит, какие задачи действительно дешевеют, и может переносить свою ценность туда, где важны суждение, ответственность, контекст, доверие и управление процессом.

Три вопроса к любой задаче

В этой книге мы будем часто возвращаться к простому разбору. Его можно применять к любой профессии и любой организации.

Что именно автоматизируется? Например, не «работа юриста», а первичный черновик договора. Не «работа учителя», а план занятия или формулировка задания. Не «бухгалтерия», а письмо, сверка, пояснение, типовой расчёт.

Кто получает выгоду? Сотрудник, который экономит время. Руководитель, который повышает норму. Компания, которая не нанимает ещё одного человека. Платформа, которая получает подписку и данные. Клиент, который получает ответ быстрее.

Кто несёт риск? Сотрудник, который подписал результат. Организация, которая отвечает перед клиентом или государством. Клиент, который получил неверную информацию. Ученик, пациент, гражданин, если ошибка касается их жизни.

Если выгода и риск разошлись по разным этажам, нужно быть особенно внимательным. Например, компания получила экономию, а сотрудник получил ответственность за проверку машинного текста. Руководитель получил отчёт об эффективности, а отдел получил выгорание. Платформа получила данные, а малый бизнес получил зависимость. Школа получила быстрее написанные планы, а учитель получил больше отчётности.

Именно здесь начинается чужая автоматизация.

Короткий вывод

ИИ разбирает профессию на части. Дешевеют не люди целиком, а отдельные задачи. Но если эти задачи были учебной лестницей, опорой статуса или частью невидимой ответственности, меняется вся профессия.

Глава 3. Кого сделают дешевле

Редактор Ирина получила сообщение в половине одиннадцатого вечера. Заказчик прислал файл и написал: «Тут текст уже готов, нейросеть набросала. Надо только привести в порядок. По цене, думаю, меньше, там же не с нуля».

Ирина открыла документ и сразу увидела знакомую машинную гладкость. Всё было почти правильно. Почти связно. Почти убедительно. Почти по-русски. Текст не разваливался, но и не жил. Он уверенно повторял очевидное, аккуратно обходил смысл, подменял конкретику общими словами и в трёх местах утверждал то, чего в исходных данных не было.

Раньше заказчик платил за текст. Теперь он считал, что текст ему уже достался бесплатно. Платить оставалось за «поправить». Но поправить означало понять задачу, убрать ложь, восстановить фактуру, изменить структуру, написать заново половину абзацев и взять на себя ответственность за итог.

Так выглядит одна из самых заметных зон удешевления: всё, что похоже на черновик, начинает казаться дешёвым.

Кого не обязательно уволят, но начнут торговать вниз

Когда в разговоре об ИИ ищут уязвимые профессии, часто ждут списка смертников. Бухгалтеры исчезнут. Копирайтеры исчезнут. Операторы исчезнут. Юристы исчезнут. Программисты исчезнут. Такой список плохо помогает и почти всегда врёт.

Правильнее говорить не о профессиях, а о слоях работы, которые оказываются под давлением.

Под давлением оказываются массовые черновики, типовые ответы, простые сводки, шаблонные документы, первичная сортировка, пересказ, оформление, стандартные описания, базовые тексты, типовые инструкции, первые варианты презентаций, рутинная переписка, начальная аналитика. Всё, где результат можно получить быстро и где заказчик не всегда умеет отличить приличный черновик от профессионально готовой работы.

Именно поэтому сильнее всего давление чувствуют не обязательно лучшие специалисты и не обязательно совсем случайные исполнители. Часто под удар попадает середина.

Лучший юрист остаётся дорогим, потому что умеет видеть риск и вести сложные ситуации. Совсем дешёвый исполнитель тоже может остаться, потому что рынок всегда ищет самый низкий порог. А нормальный средний специалист, который раньше жил на аккуратной типовой работе, сталкивается с вопросом: почему за это платить столько же, если черновик теперь можно получить машиной?

ИИ редко убивает лучших. Он бьёт по нормальным.

Это жестокая формула, но она ближе к реальности, чем фантазия о полном исчезновении профессий. Хороший бухгалтер, сильный редактор, внимательный юрист, опытный кадровик, серьёзный аналитик, учитель, который держит живой класс, не становятся ненужными только потому, что появилась нейросеть. Но многие задачи, на которых держалась массовая занятость внутри этих профессий, начинают стоить иначе.

Текстовые профессии: когда заказчик путает слова и работу

Самый очевидный удар ИИ пришёлся по тексту. Не потому что текстовые профессии самые слабые, а потому что текст легче всего показать машине и легче всего обесценить глазами заказчика.

Копирайтеру говорят: «Нам теперь надо только идеи». Редактору говорят: «Текст уже есть, вы просто поправьте». Журналисту предлагают быстро собрать заметку по открытым источникам. Маркетологу поручают двадцать вариантов рекламных сообщений за час. Специалисту по внутренним коммуникациям дают машинный черновик письма от руководителя и ждут, что он «причешет».

Главная ловушка здесь - видимость готовности. Машинный текст часто выглядит завершённым. У него есть начало, середина, конец, уверенный тон и правильные слова. Но профессионал видит то, что не видит заказчик: пустую конкретику, ложную связность, повтор, неверную интонацию, отсутствие ответственности за факт, разрыв между текстом и задачей.

Если заказчик не различает эти уровни, он начинает платить меньше. Не потому что работа реально стала проще, а потому что её невидимая часть стала ещё менее видимой.

Текстовые специалисты выживут не за счёт защиты «я пишу руками». Эта защита слабая. Нужно переносить ценность в другое место: задача, смысл, фактура, проверка, голос, ответственность, понимание аудитории, юридическая аккуратность, способность сказать заказчику, что машинный текст нельзя публиковать.

Тот, кто продаёт только набор слов, будет дешеветь. Тот, кто продаёт смысл, проверку и результат, получает шанс удержать цену. Но этот шанс не даётся автоматически. Его нужно объяснять, показывать и защищать.

Юристы и договоры: черновик не ходит в суд

Юристам ИИ одновременно помогает и мешает. Помогает, потому что может быстро собрать структуру договора, предложить формулировки, пересказать документ, найти противоречия, подготовить список вопросов. Мешает, потому что у руководителей и клиентов возникает соблазн считать черновик почти готовым документом.

Фраза «там только проверить» для юриста звучит так же подозрительно, как для врача «я уже в интернете посмотрел, вам только подтвердить». Иногда человек действительно принёс нормальный материал. Иногда - аккуратно оформленную мину.

Машинный договор может быть убедительным и опасным одновременно. Он может использовать неподходящую формулировку, не учитывать отраслевую практику, пропустить важное ограничение, смешать разные правовые режимы, предложить пункт, который красиво выглядит, но плохо работает в споре. ИИ не знает всех обстоятельств сделки. Не слышал устных договорённостей. Не понимает реального баланса сил между сторонами. Не будет потом объяснять, почему пункт оказался слабым.

Поэтому юридическая работа не исчезает. Но меняется её видимая часть. Клиент видит черновик и думает, что большая работа уже сделана. Юрист видит черновик и понимает, что теперь нужно проверять ещё и машину.

Цена юридической работы должна смещаться от «написать документ» к «обеспечить пригодность документа». Это сложнее продать, особенно массовому клиенту. Но иначе юрист рискует превратиться в дешёвого корректировщика машинных договоров, отвечающего за чужую уверенность.

Бухгалтерия и кадры: невидимая аккуратность

Бухгалтеры и кадровики особенно уязвимы для грубого взгляда на автоматизацию, потому что значительная часть их труда выглядит как оформление. Документы, сроки, формы, письма, сверки, пояснения, списки, приказы, отчёты. Снаружи кажется: если это повторяется, значит, это можно автоматизировать.

Частично можно. И нужно. Никто не обязан вручную делать то, что безопасно и разумно делает система. Проблема начинается, когда оформление путают с ответственностью.

Бухгалтер видит не только цифру. Он видит источник цифры, историю поставщика, странную дату, риск вопроса от налоговой, последствия для зарплаты, связь между платежом и договором, привычки директора, слабое место в первичке. Кадровик видит не только анкету. Он видит конфликт в коллективе, риск неверного оформления, человека за резюме, ограничения должности, будущую проблему с руководителем.

ИИ может ускорить часть подготовки. Но если после этого бухгалтеру или кадровику просто добавляют объём, организация не получает умную автоматизацию. Она получает больше операций на том же человеческом внимании.

А внимание не бесконечно.

Особенно опасно, когда после внедрения ИИ начинают сокращать помощников или не брать младших сотрудников. На короткой дистанции это похоже на экономию. На длинной - на разрушение профессиональной памяти. Кто будет учиться на простых кадровых документах. Кто будет понимать первичку. Кто вырастет в специалиста, который не просто нажимает кнопку, а видит риск.

Поддержка и продажи: человеку оставили конфликт

Клиентская поддержка - одна из сфер, где особенно хорошо видно, что автоматизация не всегда облегчает труд человека. Бот забирает простые вопросы. Где заказ. Как вернуть товар. Как изменить номер. Где скачать документ. Как проверить статус. Всё это действительно можно ускорить.

Но после бота к человеку часто приходит не спокойный клиент, а человек, который уже три раза не получил ответ. Он раздражён. Он не хочет снова описывать ситуацию. Он считает, что компания прячется за машиной. Он требует живого решения.

Формально обращений у оператора может стать меньше. Фактически каждое оставшееся обращение тяжелее. Больше злости. Больше нестандартности. Больше риска. Больше эмоциональной работы.

Если руководитель считает только количество обращений, он может решить, что нагрузка снизилась. Если он смотрит на содержание, увидит обратное: человек стал работать на конфликтном остатке после автоматики.

То же касается продаж. ИИ может помочь написать скрипты, письма, предложения, ответы на возражения. Но живой контакт, доверие, ощущение клиента, понимание момента, честное объяснение ограничений остаются у человека. Когда машина делает много одинаковых касаний, цена настоящего человеческого разговора может даже вырасти. Но только если организация умеет её видеть.

Аналитики и младшие программисты: опасность дешёвого входа

В аналитике и программировании ИИ меняет не только скорость, но и обучение. Простые запросы, первичные сводки, куски кода, пояснения, документация, тестовые примеры, черновые скрипты - всё это можно получить быстрее.

Для опытного специалиста это может быть усилением. Он понимает, что просить, как проверять, где ошибка, как встроить результат в систему. Для новичка это может стать ловушкой. Он получает работающий фрагмент раньше, чем понял, почему он работает. Или не работает.

Младший программист раньше учился на простых задачах, ошибках, правках, чужом коде, скучных доработках. Теперь часть этих задач кажется слишком мелкой для человека. Но без мелких задач трудно вырастить глаз. Если новичку не дают простое, а сложное ещё не доверяют, вход в профессию становится уже.

Это не значит, что джунам конец. Это значит, что организациям придётся сознательно проектировать обучение. Не ждать, что профессиональная лестница сохранится сама. Иначе рынок получит странный провал: опытные нужны, но новых опытных брать неоткуда.

Середина под давлением

Главный вывод этой главы такой: ИИ сильнее всего давит на те участки труда, где результат выглядит готовым, а профессиональная работа скрыта внутри проверки, контекста и ответственности.

Под давлением оказываются не только творческие профессии и не только офисные сотрудники. Под давлением оказывается всё, что можно представить начальнику или заказчику как «почти сделанное».

Именно поэтому человеку важно перестать защищать каждую операцию как одинаково ценную. Некоторые операции действительно станут дешевле. Это неприятно, но спорить с этим бесполезно. Вопрос в другом: что остаётся ценной частью профессии, и умеет ли человек показать эту ценность.

Ценность всё чаще будет находиться не в самом создании первого варианта, а в способности понять задачу, проверить результат, удержать последствия, взять ответственность, видеть людей и процесс целиком.

Если специалист остаётся на уровне черновика, его будут торговать вниз. Если он поднимается к уровню процесса и риска, у него появляется почва для разговора о цене.

Короткий вывод

Под давлением оказывается середина профессий: массовые черновики, типовые документы, первичные ответы, простая аналитика, стандартные тексты. Защищает не владение инструментом само по себе, а понимание задачи, риска и результата.

Глава 4. Бухгалтер Наталья и новая цена аккуратности

Наталья не называла себя «финансовым специалистом». В её трудовой книжке было проще: бухгалтер. Внутри компании ещё проще: Наташа, спроси у Натальи, без Натальи не подписывай, Наталья помнит, Наталья знает, Наталья ругалась в прошлый раз, значит, там правда нельзя.

Она пришла в эту фирму семь лет назад, когда бухгалтерия состояла из двух столов, одного старого принтера и шкафа, который закрывался только если ударить коленом. Компания выросла. Появились новые поставщики, маркетплейсы, договоры, региональные отгрузки, электронный документооборот, личные кабинеты, отчёты, сверки, требования, сроки, чаты, банки, сервисы, ещё один сервис к сервису и отдельный человек, который всё равно спрашивал у Натальи, куда нажать.

Наталья не была против программ. Наоборот, она любила всё, что убирало бессмысленное ручное повторение. Автоматическая сверка - хорошо. Подтягивание данных - хорошо. Шаблон письма - хорошо. Напоминание о сроках - прекрасно. Она не испытывала религиозной любви к ручному труду. Просто знала: программа может помочь, но не может вместо неё понять, где начинается риск.

Когда директор впервые сказал про ИИ, Наталья даже заинтересовалась. Ей показали сервис, который помогал готовить пояснения, письма, ответы на запросы, краткие выжимки из длинных документов. Инструмент был полезный. Он действительно экономил время. Первые недели Наталья использовала его осторожно и с удовольствием.

Потом удовольствие закончилось.

Не потому что инструмент стал плохим. Потому что вокруг инструмента изменилась норма.

Быстрее стало ожидание

Раньше директор спрашивал: «Когда будет отчёт?» Теперь спрашивал: «А почему ещё не готово, ты же через ИИ можешь?» Разница кажется небольшой, но для работника она огромная.

Первый вопрос признаёт, что работа занимает время. Второй уже предполагает, что время сократилось, и теперь задержка требует оправдания.

Наталья пыталась объяснять, что ИИ помогает только на части пути. Он может предложить формулировку, но не знает, какой платёж лучше не описывать слишком общо. Он может свернуть письмо в краткий смысл, но не понимает, что за одним предложением стоит старый спор с поставщиком. Он может составить ответ, но не отвечает за последствия. Он не слышит интонацию налогового инспектора по телефону. Не помнит, что в прошлом квартале похожая ошибка уже была. Не знает, что менеджер перепутал договор не случайно, а потому что ему снова дали задачу в последний час.

Директор слушал, кивал и всё равно возвращался к главному: «Но быстрее же стало?»

Да. Быстрее стало. Но не там, где он думал.

Быстрее стало создать первый текст. Быстрее стало привести письмо в нормальный вид. Быстрее стало собрать черновик пояснения. Быстрее стало найти возможную формулировку. Но медленнее стала проверка, потому что теперь нужно проверять не только исходные данные, но и уверенность машины. Медленнее стало объяснение, потому что руководителю казалось, что если текст появился быстро, то и решение появилось быстро. Тяжелее стала защита времени, потому что любое время теперь выглядело подозрительно долгим.

ИИ не украл у Натальи работу. Он украл у её работы право быть видимо сложной.

Что на самом деле делает бухгалтер

Снаружи бухгалтерия часто выглядит как мир цифр и форм. Внутри это мир ответственности, памяти и неприятных последствий.

Бухгалтер не просто заносит данные. Он удерживает связь между документом, деньгами, сроком, человеком, законом, привычкой организации и будущим вопросом. Хороший бухгалтер помнит, кто из поставщиков всегда ошибается в датах. Кто присылает закрывающие документы в последний день. Какой менеджер обещает клиенту то, чего нет в договоре. Где директор любит ускорить оплату, а потом удивляется последствиям. Какой платёж можно объяснить спокойно, а какой лучше не доводить до вопроса.

Большая часть этой работы невидима, потому что она предотвращает события. Если бухгалтер вовремя заметил ошибку, ничего не случилось. Если ничего не случилось, руководитель не всегда видит работу. Он видит только задержку, уточнение, просьбу переделать документ, раздражающее «так нельзя».

ИИ плохо работает с невидимой профилактикой, если ему не дали весь контекст. Он может помочь найти противоречие в тексте. Но он не знает внутренней истории организации. Может подсказать формулировку. Но не чувствует, какой вопрос потом задаст банк. Может подготовить письмо. Но не понимает, почему в этой ситуации лучше позвонить, а не писать.

Поэтому бухгалтерия является хорошим примером новой цены человека. Автоматизируется не профессия, а часть операций вокруг неё. Но если руководитель видит только операции, он начинает дешевить всю профессию.

Аккуратность как невидимый капитал

Наталья была дорогой не потому, что быстро печатала. Быстро печатать научились многие. Она была дорогой потому, что её аккуратность снижала риск.

Аккуратность в бухгалтерии - это не любовь к ровным таблицам. Это способность не пропустить мелочь, которая потом превратится в штраф, конфликт, задержку, переплату, блокировку, плохой разговор или ночную переделку. Это память о том, что в одной строке может быть ошибка на тысячу рублей, а в другой - проблема на месяц жизни.

ИИ может усилить аккуратность, если его используют как помощника. Например, попросить найти несостыковки, проверить формулировку, составить список вопросов к документу, подготовить черновик ответа. Но он может и ослабить аккуратность, если вокруг него появляется спешка. Когда человеку говорят «теперь быстрее», он начинает проверять быстрее. А бухгалтерская проверка быстрее определённого предела превращается не в эффективность, а в лотерею.

Здесь важно различать две вещи: ускорение операций и ускорение ответственности. Операцию можно ускорить. Ответственность нельзя ускорить без потери качества. Решение должно пройти через человеческое суждение. Иначе организация получает красивый документ с неизвестной глубиной проверки.

Если работодатель хочет использовать ИИ в бухгалтерии, он должен честно признать: часть времени, сэкономленного на черновике, уйдёт на проверку. Это не сбой. Это нормальная цена безопасной автоматизации.

Почему помощник превращается в давление

Любой инструмент меняет работу дважды. Первый раз - когда помогает человеку сделать задачу. Второй - когда руководство пересчитывает ожидания от человека.