ИИ лишил работы 55 000 человек в 2025 году: хроника корпоративных увольнений

В 2025 году волна корпоративных увольнений достигла рекордных масштабов. Среди виновников — ослабление потребительского спроса и растущая ИИ‑автоматизация.

По данным аналитиков Challenger, Gray & Christmas, за год в США было зафиксировано не менее 1,17 млн увольнений — рекордный показатель с начала пандемии (это самый высокий уровень с 2020 года, когда число достигло 2,2 млн).

При этом около 55 000 увольнений как раз прямо связывали с внедрением ИИ, что составляет около 5% от всех сокращённых.

Сегодня мы свели воедино хронологию и статистику увольнений в 2025 году, связав крупные скандальные кейсы с общими трендами. Расскажем о том, как и почему работодатели ссылаются на «ИИ‑эффект», приведём данные отчётов и исследователей, приведём конкретные примеры компаний и отраслей.

В 2025 году тренд «ИИ = увольнения» вышел на мировой уровень обсуждения.

Число 55 000 человек, потерявших работу прямо из‑за ИИ, будет использоваться как символ эпохи. То есть каждая 20-я потерянная позиция досталась «на долю ИИ».

Для сравнения: в отчёте Challenger, Gray & Christmas упоминается, что в июле 2025 года число объявленных увольнений выросло на 140% по сравнению с прошлым годом — и основной причиной называлась не рецессия, а технологические обновления.

Годовые рекорды и цифры:

• 1 170 000 — столько человек были уведомлены об увольнении работодателями США к концу 2025-го.

• 153 074 — уведомления об увольнении в октябре 2025-го в США (максимум с 2003 года).

• 55 000 — число сокращенных рабочих мест в 2025 году с явной пометкой «из‑за ИИ».

• 6500 и 9000 — две волны массовых сокращений в Microsoft весной и летом, суммарно 15 000.

• 14 000 — именно столько Amazon уволила в октябре, ссылаясь на «более хитрую» ИИ‑стратегию.

• 5% (~500) и 1% (~2700) — доли кадровых потерь у CrowdStrike и IBM соответственно.

• 11,7% (1,2 трлн $) — столько трудовой силы способны заменить современные ИИ‑системы, по данным МИТа.

Степень влияния ИИ на увольнения в цифрах подтверждают и сторонние исследования. Как выяснил МИТ, уже 11,7% задач в американской экономике могут выполняться ИИ — это около 1,2 трлн $ годовых зарплат, которые «ушли бы в карман» автоматизаторов.

Согласно WEF, к 2030 году роль ИИ в увольнениях может охватить около 40–50% профессий, предвещая фундаментальные сдвиги в составе рынка труда. Хотя подобные прогнозы лучше воспринимать осторожно, они дают импульс к переосмыслению: если ваши рутинные задачи может сделать машина — стоит задуматься, чем вы можете заняться вместо неё.

Крупные компании и «ИИ-поводы» увольнять

Можно с уверенностью сказать, что многие компании реально «ждали» этого момента и сократили сразу тысячи позиций. Ниже кратко описаны ключевые этапы:

Кого увольняют в первую очередь

Кого в первую очередь увольняют, по статистике?

Наблюдаются явные закономерности, какие роли оказались под ударом раньше всего: сокращения часто бьют по младшим разработчикам, административным и HR‑специалистам, вспомогательным менеджерам. Такие позиции традиционно включают рутинные операции — ввод данных, первичный отбор кандидатов, написание типовых документов или анализ простых отчетов. ИИ сегодня легко справляется с этими задачами.

Давайте рассмотрим более подробно, кого урезают:

• Разработчики начального уровня страдают, когда код может генерировать Copilot или другие ИИ‑инструменты. Microsoft отмечает, что примерно 40% последних сокращённых в штате пришлось именно на программистов. ИИ‑инструменты берут на себя «простые» задачи, привычные для джуниоров, — написание скриптов, генерация фрагментов кода, — поэтому спрос на начинающих инженеров падает. Старшие же переходят к более нетривиальным задачам, которые автоматизируются дольше.

• HR‑специалисты. Теперь многие базовые обязанности по подбору и адаптации сотрудников выполняют алгоритмы и чат‑боты. Как уже упоминалось, IBM развернула чат‑бот AskHR, который одним махом заменил тысячи HR‑позиций из отдела кадров. В других компаниях HR остаётся, но всё активнее внедряются системы оценки и обучения, требующие меньше живого персонала.

• Операторы техподдержки. В компаниях с развитыми ИИ‑сервисами резко сократились кол‑центры и службы поддержки — пользователи стали обращаться к чат‑ботам и FAQ с ИИ‑поддержкой.
  — Например, онлайн‑образователь Chegg уволил 22% сотрудников, объяснив тем, что студенты всё чаще переходят на чат‑боты.
  — Руководитель Salesforce Марк Бениофф прямо заявлял, что уже «30–50% работы в компании выполняет ИИ», поэтому можно работать с гораздо меньшим штатом.
  — Аналогичным образом амазоновский меморандум Энди Джейси прямо говорил, что с генеративным ИИ «будет нужно меньше людей для текущих задач». Системы умных ассистентов позволили компании автоматизировать тысячи обращений клиентов.

• Креатив и контент. Исследования рынка показывают, что более 80% маркетинговых команд уже используют ИИ для генерации текстов и изображений. Поэтому штат контент‑менеджеров и копирайтеров может уреза́ться. Впрочем, там же растёт спрос на ИИ‑контентщиков — специалистов, которые умеют задавать правильные запросы и править результаты генераторов.

• Аналитика данных. Рутинный анализ — сбор статистики, базовые отчёты — всё больше автоматизируется, потому как системы машинного обучения могут обрабатывать объёмы данных, недоступные человеку. Зато в плюсе остаются аналитики с навыками настройки этих систем.

• Средний менеджмент. Компании стараются «сплюснуть» иерархию. Intel, например, убирает сразу несколько уровней руководства, заявляя, что новые системы производительности позволяют автоматически координировать работу команд «без лишних начальников». Схема «менеджер руководит менеджером» постепенно заменяется более плоской структурой, где решения принимаются быстрее и «по данным», а не по приказам менеджеров.

Ко всему прочему в начале года аналитики Forrester отмечали, что многие компании увольняют опытных сотрудников за нереализованные возможности ИИ и одновременно не нанимают выпускников и начинающих, поскольку ИИ‑помощники берут на себя базовые задачи.

Исследователи из МИТа подсчитали, что ИИ‑системы уже способны взять на себя до 11,7% задач на рынке труда США, что может сэкономить компаниям до 1,2 трлн $ зарплат (особенно заметно это в финансах, здравоохранении и консалтинге).

С точки зрения экспертной аналитики можно сказать, что ИИ создал стресс‑тест для древних процессов: всё, что раньше считалось нормальным «многоруким» воркфлоу (с сотнями проверок и согласований), оказалось избыточным. Как пишет аналитик Йи Чжоу, 2025 год показал, что увольнения следуют за теми функциями, которые «управляют информацией, координируют потоки и поглощают фрикции», а не за ключевыми творческими или стратегическими позициями. Проще говоря, ИИ убирает посредников в процессах. Наглядный пример — компании, сокращающие службы поддержки.

ИИ — как предлог увольнения?

Тем не менее даже официальные отчёты подчёркивают: за ИИ на самом деле стоит лишь малая часть увольнений. По той же статистике Challenger, на ИИ пришлось те самые 55 тыс., тогда как вдвое больше увольнений объяснялись «реорганизацией», вчетверо больше — экономическими причинами и почти в шесть раз больше — внешними факторами (например, решениями регуляторов или правительственных программ).

Иными словами, «работа ИИ» часто фигурирует как удобный предлог: компании одновременно оптимизируют затраты и заявляют о «современных приоритетах».

По словам профессора Оксфордского университета Фабиана Штепани, многие компании «просто слишком разогнались в пандемию и сейчас корректируются, а ИИ даёт шанс сказать „Это не мы виноваты, это технологии“». То есть реальных причин увольнений было несколько: от «перегрева» найма в 2021–2022-м до давления инвесторов на рентабельность.

Где, наоборот, растут ИИ-вакансии? Влияние увольнений на рост предприятий

ИИ в 2025 году стал не столько непосредственным убийцей профессий, сколько маркером изменений в организации работы: вал увольнений происходит на фоне противоречивых экономических сигналов. К концу 2025 года крупнейшие ИТ‑компании США уже вовсю наращивали инвестиции в ИИ‑платформы, машинное обучение и большие данные, открывали новые R&D‑центры — но при этом шли рекордные «чёрные дни» для их кадров.

• С одной стороны, компании оказались под давлением высоких ставок и издержек (например, новые пошлины и затраты на логистику) и искали способы оптимизировать расходы. Автоматизация процессов и ИИ‑решения воспринимались как быстрый путь к сокращению затрат. Крупные работодатели массово реорганизовали штаты, убрали сотни руководителей среднего звена и специалистов, заменив часть функций автоматикой.

• С другой — при этом сами компании обещают, что ИИ‑инвестиции приведут к росту новых вакансий.

Поэтому парадокс заключается ещё и в том, что в некоторых отраслях ИИ, наоборот, стимулирует наём и компании ищут людей, которые смогут контролировать и обучать новые системы:

• Например, в IBM после ChatGPT‑революции нанимают больше инженеров‑программистов, специалистов по данным и ML‑инженеров.

• В финансовом и медицинском секторах нужны аналитики, способные работать в тандеме с ИИ — проверять и объяснять его выводы.

• Много внимания уделяется позиции директора по этике ИИ или штатного дата‑сайентиста.

Кроме того, несмотря на многие из сокращений, ведущие технологические компании продолжают расти: например, Microsoft сократила более 15 000 сотрудников в первом квартале 2025 года, но тем не менее нарастила выручку на 13%. И в целом экономическая ситуация в США тоже оставалась относительно стабильной: рост ВВП сохранился, безработица держится на уровне около 3,5%, и уровень инфляции постепенно снижается.

Иными словами, бизнес перераспределяет ресурсы: часть сотрудников замещается ИИ, а другая часть — усиливается.

Для айтишников это в первую очередь сигнал, что нужно быть готовыми меняться.

Я не хочу, чтобы меня уволили из-за ИИ. Что делать?

Для IT‑специалистов год стал серьёзным испытанием. Тем не менее в каждой такой «уступке» скрывается шанс для роста.

Переквалификация. Многие компании предлагают сотрудникам пересесть на новые позиции, связанные с ИИ. Например, Workday сократила 8,5% штата (~ 1 750 человек), но при этом активно нанимает специалистов в области данных и машинного обучения. То есть старые места сменяются новыми, более высокоуровневыми с точки зрения ИИ.

Кроссфункциональные навыки. Теперь особенно ценятся умения общаться с ИИ‑инструментами. Каждый, кто освоит несколько таких механизмов, значительно усилит своё резюме.

Микропобеды. Осваивайте проекты самостоятельно. Например, подключите нейросеть в IDE для решения рутинных задач — пусть компьютер начнёт кодить черновик функции, пока вы думаете над логикой.

Этическая честность. Будьте искренни в том, что именно вы умеете и почему ваши навыки будут востребованы.

Акцент на автоматизацию. Автоматизируйте всё, что повторяется. Каждая сэкономленная минута на деплое или пайплайне — это вклад в вашу экспертизу. Вспомните пословицу: «Семь раз отмерь, один раз скриптом сделай». Когда автоматизация приносит результат, ваша полезность растёт: вы уже не только пользователь, вы создатель среды, в которой ИИ служит вашим целям.

Если вам что‑то кажется «важным трендом», проверьте это лично. Например, взгляните на своё резюме: часто ли вы упоминаете повторяющиеся задачи, которые можно автоматизировать? Или задайте себе вопрос: может ли часть ваших обязанностей выполнить готовая модель? Подобная проверка помогает переосмыслить свой кейс и найти, что именно из опыта осталось неуязвимым для ИИ.

В сумме эти сокращения говорят не о том, что «люди стали ненужными», а о том, что мир труда перестраивается. Для нас главное — извлекать пользу из своих навыков: если вы умеете создавать «инструменты инструментов» (будь то скрипты, наборы автоматизации или собственные модели), вы будете на коне.

И да, ситуации, когда «машина робко выгоняет человека», далеки от того, что виделись в фильмах, — скорее это шаги к тому, чтобы мы работали умнее, а не стояли «слишком плотным строем».

Увольнения 2025 года действительно коснулись десятков тысяч человек, но роль ИИ в этом — лишь часть общей истории. Большинство сокращений объяснялось экономическими и управленческими соображениями, а ИИ часто выступает удобной «упаковкой» для реформ.

Однако тренд ясен: компаниям выгоднее инвестировать в автоматизацию и ИИ (то есть «делать больше меньшим штатом»), чем держать те же позиции как раньше.

По оценкам Технологического форума World Economic Forum, в долгосрочной перспективе (к 2055 году) фактически может быть автоматизировано до половины всех текущих работ.

Пусть цифры и факты — срез довольно тревожный, но в любой автоматизации есть место для творцов: инженеров, которые понимают процессы. Мы видим перед собой не киношного Терминатора, а возможность стать пилотами нового поколения ПО.

_{✶ Meta — деятельность организации запрещена на территории Российской Федерации.
✶ Facebook, Instagram — проекты компании Meta Platforms Inc., деятельность которых запрещена на территории Российской Федерации.}

Делегируйте рутинные задачи агрегатору BotHub! Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!