Как AI меняет рынок труда: взгляд на найм и бюджетирование в 2027 году

В 2027 году компании должны рассматривать своих новых сотрудников начального уровня как отдельную статью бюджета, а не как часть общего числа сотрудников. Современные данные по зарплатам показывают, что занятость в профессиях, связанных с искусственным интеллектом, меняется: наблюдается снижение числа младших сотрудников, а не массовые увольнения. Обсуждения маркетинговых бюджетов в основном сосредоточены на других аспектах. В июле я утверждал, что директорам по маркетингу следует финансировать пять функций вместо традиционных каналов. В сентябре я поднимал вопрос о том, как менеджеры по SEO и платным медиа могут стать директорами, доказав, что AI оправдывает свои затраты, сохраняя при этом свои команды. Исследования, проведенные учеными Стэнфорда, подтверждают часть этих аргументов, но также выявляют и пробелы в данных.

Что измерил Стэнфорд и что он не может сказать

Работа Стэнфордского Лаборатории Цифровой Экономики, пересмотренная 12 августа 2026 года, основывается на анонимных данных по зарплатам от ADP. Анализ охватывает сбалансированную панель компаний с числом сотрудников от 3,5 до 5 миллионов в месяц и продолжается до июня 2026 года. Основной вывод заключается в том, что занятость работников в возрасте 22-25 лет в профессиях, связанных с AI, на 19% ниже, чем если бы она соответствовала менее подверженным риску коллегам. В абсолютных цифрах два самых подверженных группы молодых работников сократились примерно на 11% с ноября 2022 года, в то время как три наименее подверженные группы выросли на 10%. Опытные работники не показывают аналогичного разрыва: каждая старшая возрастная группа увеличилась за тот же период на 11% для работников в возрасте 35-40 лет.

Механизм имеет значение

Авторы исследования утверждают, что разрыв в занятости в основном обусловлен снижением найма молодых работников, при этом увольнения среди них сократились не менее чем в самых подверженных профессиях. Это противоречит тому, что можно было бы ожидать от замещения. Снижения наблюдаются в тех областях, где AI заменяет человеческие задачи. В тех случаях, когда AI дополняет работников, занятость остается стабильной или растет, особенно среди опытных сотрудников. Авторы работы Стэнфорда называют эти факты "ранними, описательными индикаторами" и отмечают, что работа не оценивает причинное влияние AI.

Поддержка редакционного надзора

В своей предыдущей статье о маркетинговых бюджетах на 2027 год я призывал директоров по маркетингу пересмотреть бюджет, сосредоточив внимание на пяти функциях, одной из которых является человеческое суждение и редакционный надзор. Я также ссылался на данные Gartner, показывающие, что доля затрат на труд в маркетинговых бюджетах увеличилась с 21,9% до 24,5%, несмотря на то, что 43% директоров по маркетингу ожидали сокращения затрат на труд. Работа Стэнфорда подтверждает необходимость выделения бюджета на редакционный надзор. В тех случаях, когда AI дополняет работников, занятость сохраняется или растет, что касается редакторов и стратегов, которых я рекомендовал защищать.

Проблема с начальным уровнем

Однако в статье не было упомянуто, за кого именно платят эти дополнительные средства на труд. Я считаю, что увеличенная доля затрат на труд идет на опытных сотрудников, в то время как вакансии, которые могли бы занять 22-25-летние работники в подверженных профессиях, остаются незанятыми. Данные Gartner не разделяют затраты на труд по уровню квалификации, а Стэнфорд не разбивает данные по маркетингу, поэтому я не могу это доказать. Но бюджет, который увеличивает долю затрат на труд, одновременно замораживая найм на начальном уровне, не информирует финансового директора о том, на что именно идут средства, и я думаю, что это упущение станет первым, что заметит внимательный финансовый руководитель.

Как использовать это в вашем плане на 2027 год

Разделите все младшие задачи по тому, как AI влияет на них. Составьте список того, что ваши 22-25-летние работники делают каждую неделю, и отметьте каждую задачу как такую, которую может заменить модель, или как такую, которая зависит от суждения и отношений. Стэнфорд не изучал SEO, поэтому проведите собственную проверку, даже если это будет всего лишь месяц простого отслеживания времени. Запишите роль начального уровня в обучающую категорию. Дайте ей назначенного владельца, фиксированные часы для работы с сообществом, отслеживания упоминаний и цитирования, квартальный обзор и дату принятия решения. Если роль не может назвать свои еженедельные результаты в этих терминах, это место, которое вы сохраняете по привычке. Добавьте строку найма в отчет. Рядом с сэкономленными часами, возвращенными часами, результатами и затратами покажите вакансии, которые вы решили не заполнять, и почему.

Заключение

Я пришел к выводу, что мои предыдущие статьи были в целом правильными, но не сказали достаточно о людях, которые никогда не появляются в отчетах о численности сотрудников. Моя позиция на 2027 год заключается в том, что целая команда — это неправильный подход. Команда, которую вы все еще обучаете, — это лучший показатель. Если AI оправдывает свои затраты в вашей компании, некоторые из сэкономленных средств должны быть направлены на младшую позицию с реальной работой. Стэнфорд называет свои данные ранними, и я тоже. Но бюджет, утвержденный этой осенью, поможет решить, кто будет в комнате, когда будут выбраны следующие директора.