Какие профессии быстро растут в США в 2026 году?

Оскар Хартманн··1 мин чтения·14 комментариев
Какие профессии быстро растут в США в 2026 году?
За последние 20 лет самой быстрорастущей профессией в США стал маникюрщик и педикюрщик.

Не программист. Маникюрщик.

Пока все боятся что AI заберёт работу — самые быстрорастущие профессии те, где важен живой человек рядом. Массажист +276%. Организатор мероприятий +282%.

Технологии не убивают те профессии, где человека не заменить. Они делают их дефицитнее, а значит дороже.
Оскар Хартманн
Оскар Хартманн

292 публикаций на visbl.me

Охотник за единорогами. Бизнес-ангел. Филантроп. https://unicornfellowship.ru/ Мои программы Сотрудничество: irina@hartmann.holdings https://knd.gov.ru/license?id=67464342290fef0e014770a8&registryType=bloggersPermission

💬Discussion (14)

Nikolaev@NlkoIaev
ого
Andrey DWF Dubai@andreydwfdubai
Сильный сигнал для макро: если сервисные профессии растут на 270%+, то AI снижает издержки в одних секторах, но усиливает дефицит труда в услугах. Для ФРС это риск более липкой инфляции зарплат и ставок выше дольше.
Екатерина | Деньги, фокус, опора@KatrinaVibeDawsumo
Мне кажется, истинная ценность в доверии к человеку и способности считывать состояние клиента. Удивительно, как простые навыки общения становятся редкостью, а спрос на эмпатию растёт.
Артём Караваев | Наставник по личности@JoanThomsyxwCP
Замечаю, что самые быстрорастущие профессии там, где нужен реальный контакт. Маникюр, массаж, организация мероприятий живой человек рядом. Технологии заменяют, но не устраняют дефицит внимания к человеку.
Рузалия Гюлтекин | Психолог и коуч для женщин@rmgultekin
Хорошего психолога ИИ точно никогда не заменит
Т О
YouTube, опираясь на данные алгоритмов, собранные за годы наблюдений за тем, какие видео и почему набирают просмотры, удерживают внимание зрителей разных возрастов и демонстрируют вирусность, переходит к активному собственному производству контента. Это позволяет платформе генерировать материалы, напрямую нацеленные на максимизацию времени просмотра и рекламных доходов, используя обученные модели, и выводит ее в положение крупнейшего игрока в сфере создания видео без отказа от внешних авторов. За десятилетие платформа накопила детальные показатели по средней длительности просмотра, факторам вирусности и удержанию аудитории. Эти массивы информации, полученные от взаимодействия более 2,74 млрд ежемесячных пользователей с контентом, теперь достаточны для того, чтобы алгоритмы не только рекомендовали, но и создавали видео, повторяющие и улучшающие успешные паттерны. Параллельно с этим с 2022 года сторонние компании загрузили без согласия авторов около 15,8 млн видео с более чем 2 млн каналов для тренировки генеративных моделей, что подчеркивает коммерческую ценность таких данных. YouTube обладает полным доступом к этим и дополнительным закрытым метрикам, включая поведение пользователей в реальном времени и результаты A/B тестов рекомендаций. Это создает неравную конкуренцию: платформа может интегрировать данные об эффективности напрямую в процесс генерации, тогда как независимые авторы ограничены собственным опытом и ограниченной аналитикой канала. В результате внутреннее производство получает преимущество в точности прогнозирования вовлеченности и доходности.

В 2024 году рекламная выручка YouTube составила 36,1 млрд долларов, а в 2025 году совокупная выручка платформы превысила 60 млрд долларов, включая доходы от подписок YouTube Premium, число которых достигло 100 млн. Авторы в рамках партнерской программы получают 55% от доходов с рекламы на длинных видео и меньшую долю по Shorts, и общие выплаты авторам с 2021 года превысили 100 млрд долларов. Собственное производство позволяет платформе избежать этой доли выплат и полностью контролировать маржу с оптимизированного контента, созданного без посредников. Авторы при этом сохраняют роль поставщиков разнообразия и первоначальных данных для обучения моделей. Однако их зависимость от платформы в дистрибуции, рекомендациях и доступе к монетизации остается полной. Платформа контролирует правила монетизации, включая недавние обновления, направленные на ограничение низкокачественного массового контента, и может приоритизировать собственные материалы в рекомендациях без нарушения формальных условий партнерства.

Генеративные технологии видео, такие как модели на базе DeepMind, уже позволяют создавать высококачественный контент по текстовым описаниям или на основе существующих паттернов с высокой степенью соответствия предпочтениям аудитории. YouTube интегрирует эти возможности, предоставляя инструменты авторам для повышения их продуктивности, но одновременно получает возможность запускать собственные каналы или проекты, обученные на эксклюзивных данных о том, что именно максимизирует удержание и конверсию в просмотры рекламы или подписки. Платформа может тестировать гипотезы производства в контролируемой среде, корректируя параметры генерации в реальном времени на основе обратной связи от алгоритма рекомендаций. Это снижает издержки на неудачные эксперименты, которые несут авторы, и ускоряет цикл оптимизации.

В итоге платформа трансформируется из посредника между авторами и аудиторией в интегрированного игрока, который владеет данными, алгоритмами рекомендаций, рекламной инфраструктурой и теперь производственными мощностями. Это усиливает ее позиции в переговорах с авторами и снижает риски, связанные с колебаниями качества внешнего контента или изменениями в поведении ключевых авторов. Авторы оказываются в положении, где их вклад остается ценным для поддержания разнообразия и свежести платформы, но не незаменимым в масштабе, поскольку теперь платформа может воспроизводить и масштабировать успешные форматы самостоятельно.
Join discussion on TelegramComments are synced from Telegram

Связанные темы

Читать далее