Как ИИ заменяет рабочие функции в 2026 году?

часто вижу в чатах вопросы "покажите конкретику использования ИИ", "а какие именно функции заменяют агенты?". для меня ответ очевиден: все. но я понимаю, что "все" — это не аргумент, поэтому вот свежие данные от Anthropic.
они ввели метрику "observed exposure" — разница между тем, что ИИ теоретически может автоматизировать, и тем, что реально автоматизируется сегодня. главный вывод: мы находимся в самом начале.
цифры: для программистов покрытие задач уже 75%. при этом для всей категории "computer & math" реальное использование — 33%, а теоретическая способность — 94%. то есть мы используем треть от возможного, и это в самой продвинутой категории.
для офисных и административных функций теоретическое покрытие — 90%. финансы, юристика, бухгалтерия, HR — по данным отчета, наиболее exposed работники это люди с высоким образованием и высокой зарплатой. частично, те же кто задает "а какие функции?" - детали на картинке
например, у себя почти все задачи связанные с аналитикой, финансовым моделированием, инвестиционным рисерчем и подготовкой в звонкам/сделкам делает клод. это сильно быстрее и дешевле, но, главное, выше качеством, чем если бы я делал это руками.
найм молодых специалистов в exposed профессиях упал на ~14% после запуска ChatGPT. безработица пока не выросла — людей просто перестали нанимать. это не кризис, это тихая замена. а прогноз роста для exposed профессий до 2034 уже слабее, чем для остальных — рынок закладывает автоматизацию.
реальная проблема не в том, могут ли агенты делать работу — данные говорят, что могут. проблема в том, как быстро нужно меняться людям. возьмите 3-5 своих ключевых рабочих функций и прогоните через агента на этой неделе. результат покажет больше, чем любой отчет. а если вам интересно как именно это делать в вашей работе или компании, то вы знаете где узнать больше.
они ввели метрику "observed exposure" — разница между тем, что ИИ теоретически может автоматизировать, и тем, что реально автоматизируется сегодня. главный вывод: мы находимся в самом начале.
цифры: для программистов покрытие задач уже 75%. при этом для всей категории "computer & math" реальное использование — 33%, а теоретическая способность — 94%. то есть мы используем треть от возможного, и это в самой продвинутой категории.
для офисных и административных функций теоретическое покрытие — 90%. финансы, юристика, бухгалтерия, HR — по данным отчета, наиболее exposed работники это люди с высоким образованием и высокой зарплатой. частично, те же кто задает "а какие функции?" - детали на картинке
например, у себя почти все задачи связанные с аналитикой, финансовым моделированием, инвестиционным рисерчем и подготовкой в звонкам/сделкам делает клод. это сильно быстрее и дешевле, но, главное, выше качеством, чем если бы я делал это руками.
найм молодых специалистов в exposed профессиях упал на ~14% после запуска ChatGPT. безработица пока не выросла — людей просто перестали нанимать. это не кризис, это тихая замена. а прогноз роста для exposed профессий до 2034 уже слабее, чем для остальных — рынок закладывает автоматизацию.
реальная проблема не в том, могут ли агенты делать работу — данные говорят, что могут. проблема в том, как быстро нужно меняться людям. возьмите 3-5 своих ключевых рабочих функций и прогоните через агента на этой неделе. результат покажет больше, чем любой отчет. а если вам интересно как именно это делать в вашей работе или компании, то вы знаете где узнать больше.
💬Discussion (40)
Как определяется, может ли что-то теоретически быть автоматизировано через агентов.
три уровня оценки:
- может сама модель — β=1
- может с тулзами поверх модели — β=0.5
- не может получить 50%+ ускорение — β=0
97% задач, которые реально наблюдаются в использовании Claude, попадают в категории β=0.5 или β=1. то есть теоретическая оценка хорошо предсказывает реальность — просто реальность отстает из-за юридических ограничений, необходимости верификации человеком и инерции процессов.
Ну работает через апи, да, а завтра не работает. И так каждую неделю. Потому что постоянно с их стороны изменения, глюки, неточности. Где здесь обойтись без человека? Не просто так те кто продают подобный моему коду продукт по подписке держат штат из 50 программистов.
Какие-то влажные мечты все это солопринерство.
Если вы сделали систему, которая работает автоматически, приносит ценность и деньги и не требует вообще никого - то нахера вы ей нужны? И почему любой школьник в Индии не может сделать такую же?
Я не могу понять вашего максимализма. Да, вероятно, ASI случится рано или поздно. Но шансы иметь работу или строить бизнес есть только до этого момента, еще лет 5-10. Наслаждаемся.
не ну может конечно вы уже придумали, каким образом сделать так, чтобы ИИ агент обладал ответственностью, сознанием, имел нулевой процент галлюцинаций и умел работать в условиях неопределенности
и ничего, мешки все еще таскают
но странно мерить это числами от ИИ-компании, которая пока что теряет деньги и которой поэтому необходимо постоянно убеждать инвесторов «за этим будущее»
Разумеется, она будет публиковать числа о том, что всё непременно ого-го как вырастет (когда в реальности это может и быть так, и не быть — неважно)
но аругмент "антропику нужно рейзить" это уровень детского сада
Напрашивается вопрос «а как именно высчитали, что ИИ теоретически может автоматизировать», когда он активно развивается и границы ещё неясны
В тексте тут ссылаются на работу Eloundou et al. (2023)
Ну, во-первых, загуглил работу и вижу, что эта Eloundou работает в OpenAI (тоже небеспристрастное место)
Но во-вторых, тут же легчайший манёвр для манипуляций:
Ищешь все работы с разными оценками «что можно автоматизировать», найдётся диапазон разных оценок, выбираешь ту, где число максимальное, ссылаешься на неё
Готово, у тебя солидно выглядящая ссылка и при этом оценка сильно выше того, что в среднем реально прогнозируют
Я не знаю точно, делали ли тут так, мне некогда за каждым ангажированным материалом проверять все его манипуляции — просто их в жизни достаточно видел, чтобы по умолчанию на тексты заинтересованных сторон уверенно не опираться
Но ладно, дальнейший спор вряд ли осмысленный — я свой скепсис озвучил, вы свои причины для его отсутствия тоже, let's agree to disagree
Наблюдаю, скажем, как математики сейчас пишут «мы совсем недавно думали, что в обозримом будущем нам ничего не грозит, а теперь вырисовывается революция»
С 2023-го очень много таких оценок у разных людей изменилось, правда, обычно в сторону «ни хрена себе, и это может»
для меня ПРИМЕРНАЯ точность этих цифр - это персональный опыт в первую очередь. а реальная точность, как вы и сказали, меняется (увеличивается) каждую неделю по мере выхода новых инструментов.
А вот вам....
Протестируйте найдите в чем ДЕЖАВЮ прямиком из матрицы🤣 - и спросите у своей нейронки - что это такое, а точнее кто это писал и какой у него должен быть IQ?
только не паникуйте всё ..... написано на rust
я думаю, что психологически легко сказать "сэм/дарио хайпят иначе им денег не дадут". но я уверен, что их деньги тут минимальное значение имеют. а вот заблуждение такой позиции будет стоить вполне реальных денег большому количеству людей, и это куда более реальная и опасная проблема.