Боюсь, что меня заменит ИИ: что делать, чтобы не потерять работу в 2026 году

*Источник: РБК

Проанализируйте реальную степень риска от ИИ

Сегодня ИИ может брать на себя рутинные, выстроенные по шаблону процессы: принимать звонки в колл-центре и давать стандартизированный ответ, собирать презентацию из имеющихся данных, переводить текст на другой язык. В этих процессах он начнет «подменять» сотрудников.

Однако даже в рутинной работе ИИ может совершать ошибки — например, «галлюцинировать». Выдумывать то, чего нет. С этим можно столкнуться при создании текстов или поиске информации: ИИ приводит в пример кейсы несуществующих компаний и цитаты несуществующих людей.

Ошибки ИИ может допускать в самых разных моментах, поэтому без проверяющего или контролирующего сотрудника никак.

Кроме того, стоит процессу хоть немного отойти от стандартизированного плана, и ИИ уже становится менее полезен. Например, в колл-центр обращается человек с вопросом, который не описан для алгоритма, или при создании презентации нужен нестандартный подход. ИИ не может подключить эмоции, эмпатию, не может в полноценное творчество. Все это остается за человеком.

Поэтому, если в ваших задачах есть хоть что-то, кроме сухой рутины и строгого следования алгоритмам, вас не заменит ИИ. Но может заменить человек, который научился пользоваться этим ИИ и повышать скорость и качество своей работы.

Оцените свой уровень владения ИИ

В первую очередь проанализируйте, насколько хорошо вы сейчас взаимодействуете с ИИ в рамках своей работы.

Можно выделить пять уровней ИИ-нативности:

• Beginner: эффективная постановка задач. ИИ становится личным ассистентом, вы умеете ставить ему задачи и ускорять свою рутину. Главные навыки — базовый промпт-инжиниринг и голосовой ввод.
• Intermediate: специализированный инструментарий. Вы осознаете, что не все задачи можно решить одним универсальным чат-ботом, и начинаете применять узконаправленные инструменты. Например, Gamma.app для презентаций.
• Upper Intermediate: архитектор No-Code-систем. Вы начинаете создавать автоматизированные рабочие процессы, которые работают круглосуточно без вашего участия.
• Advanced: вайб-кодинг и MVP. Вы научились быстро создавать и проверять гипотезы с помощью ИИ-инструментов, заточенных под код.
• AI Architect: построение технологического бизнеса. Вы умеете создавать новые, масштабируемые IT-продукты с глубокой интеграцией ИИ.

По мере развития ИИ специалистам нужно будет повышать свой уровень ИИ-нативности. Поэтому, даже если сейчас, например, вы уже на второй ступени, не останавливайтесь. Продолжайте практику — объединитесь со специалистами своего уровня, создайте рабочую группу в компании, участвуйте в хакатонах.

Научитесь автоматизировать рутину с ИИ

Если вы находитесь на начальном этапе взаимодействия с ИИ и не знаете, как к нему подступиться, задайте себе вопрос: «Какие куски моей работы можно описать и автоматизировать?» Такие рутинные моменты наверняка есть в любой профессии, даже самой креативной.

Начинайте с простых и доступных ИИ-инструментов: кроме ChatGPT и Claude, есть бесплатные версии GigaChat от Сбера и «Алисы AI» от «Яндекса», которым можно передать повторяющиеся задачи. Научитесь оформлять свои процессы в виде инструкций, работать с проектами. 

Простой план по обкатке ИИ-ассистентов:

• Выберите три-пять процессов из своей работы. Для каждого запишите, что запускает, какие данные нужны, что делаете, где решаете, что получается, как проверяете.
• Научитесь давать ИИ четкие инструкции. Хороший промпт — это 80% нужного результата. Вы тратите 10 минут на финализацию вместо 45 минут на все «с нуля».
• Запустите один базовый повторяющийся процесс с ИИ. Оцените результат в чем-то измеримом — сэкономленные часы, скорость выполнения задачи.
• Покажите результат руководству. А также тем, кто отвечает за ИИ в компании, если такие есть, — спросите, как делать больше.

Еще Константин Башкатов советует попробовать Perplexity для умного поиска информации, а Notebook LM станет вашей второй памятью. Скидываете туда статьи, видео, подкасты, записи встреч. Потом за минуту находите то, что читали полгода назад.

Развивайте компетенции, которые ИИ не освоит

Исследование Университета Стэнфорда показало, как меняется ценность разных навыков в связи с развитием ИИ. Обработка информации и все вокруг нее (анализ данных, мониторинг процессов) теряет в ценности, поскольку ИИ справляется с этим. На первый план выходят межличностное общение и эмоциональный интеллект.

Найдите в своей профессии те участки работы, где ИИ будет сложно с вами конкурировать.

Расширяйте сферу функциональных обязанностей, где требуются эмпатия, творчество и другие качества. И вместе с тем старайтесь максимально уходить от работы, которая предполагает выполнение стандартных операций по четкому регламенту.

До тотальной замены сотрудников ИИ-инструментами еще очень далеко, но требования бизнеса к штату действительно начинают меняться. Чтобы остаться на рынке труда ценной единицей, нужно развивать свою ИИ-нативность, уметь эффективно работать с нейросетями и другими инструментами. А также повышать уровень компетенций, которые ИИ не под силу, — нестандартное и критическое мышление, взаимодействие с людьми.