ИИ сломал карьерную лестницу. Какие профессии и навыки НЕ заменит AI?

Ну что, итоги 2025 года. Готовы? Что на самом деле происходит с работой и рынком труда? Сбываются ли прогнозы про глобальные сокращения? Disney стала партнёром Open AI. Что теперь будет с нашими любимыми франшизами? AI слово года и одна из главных проблем. Мошенники научились составлять с помощью ИИ вредоносные письма, которые открывают пять из десяти человек. Впервые в истории произошла почти автономная глобальная кибератака с участием искусственного интеллекта. Ча GPT помог учёным ускорить ключевой этап создания лекарств в 79 раз. В этом выпуске мы подведём итоги всего 2025 года в искусственном интеллекте. И в ближайшие полчаса я расскажу не просто о главных событиях в мире Ии, но и о больших трендах, которые за ними стоят и которые затронут каждого. Итоговый выпуск года. Начинаем. Для этого выпуска мы взяли четыре большие глобальные темы, четыре большие сферы, где влияние искусственного интеллекта наиболее заметно и где это касалось бы каждого из нас. И будем идти поочерёдно, а в самом конце мы расскажем о каких-то более мелких, но тоже важных новостях. Итак, начнём с самого важного, с того, что волнует очень многих, с будущего работы и рынка труда. В начале 2025 года Всемирный экономический форум предсказывал, что в течение 5 лет около 92 млн рабочих мест исчезнут, но при этом появится примерно 170 млн новых. То есть в сумме рынок труда как будто далже вырастет. Но это был прогноз. Прошёл у нас год, и наконец-то у нас появился ответ. Точнее, появились первые реальные данные и исследования на эту тему. Есть такая компания американская, которая называется Challenger Greay и Christmas. И они очень много лет отслеживают публичные заявления, планы сокращений и фиксируют причины, которые сами компания указывает в отчётах в пресс-релизах. И вот что они насчитали. Они насчитали, что за 2025 год в США почти 55.000 сокращений было связано напрямую с искусственным интеллектом. То есть компании буквально писали: "Причина планируемого сокращения штата - AI. В прошлом году для сравнения эта цифра была 12.000. То есть в этом году работодатели стали сокращать сотрудников из EИ в четыре раза чаще, чем в прошлом. Тут, конечно, нужно учитывать, что планы о сокращениях, которые заявляли компании и уволили они в итоге, могут отличаться, но всё же. Так вот, 55.000, что нам это говорит? Ну, вроде бы звучит как небольшая цифра, особенно если мы говорим в масштабах целой страны, когда за год в США было всего объявлено больше 1.170.000 сокращений. Но здесь мы смотрим именно на динамику. И динамика увеличилась в четыре раза за оди год. Второй важный вопрос, кого именно задели эти сокращения? И на эту тему есть свежее исследование Стмфорда. Оно сделано на реальных данных крупнейшего зарплатного провайдера США. Они изучили записи о том, сколько вообще людей реально работают в компании, в каких профессиях, в каком возрасте и как это меняется со временем. В общем, проще говоря, исследователи посмотрели, что на самом деле произошло с рынком труда после начала эпохи Чат GPT. И вот главный результат. Слушаем. В профессиях, где искусственный интеллект может забирать на себя значительную часть задач, занятость молодых специалистов в возрасте 22-25 лет снизилась примерно на 13%. То есть упало количество тех, кто смог войти в профессию. Рассказываю, где случился парадокс. Раньше карьерный путь, он был понятным. То есть молодые люди приходили в компанию, выполняли там рутину, базовые такие простые задачи, набирались опыта и постепенно переходили на более высокие позиции. Эта лестница работала для всех. Так вот, сегодня из-за искусственного интеллекта в этой лестнице начали выпадать вот эти первые ступени. рутина, стартовая работа, она начала заменяться и в то же время средние и сложные задачи они остались, но попасть на них без опыта, которые ранее получали как раз на таких вот простых задачах, стало невозможным. Получается замкнутый круг. Простые задачи больше не нужны, средние ещё недоступны для новичков, а механизма, который позволял бы как бы перепрыгивать выше, пока ещё не существует. То есть с приходом и мы начали замечать, что начинает появляться проблема не столь в умирании профессии, а в том, что в них стало сложнее войти новичкам, студентам, которые сейчас учатся на какую-то профессию, а потом окажется, что они просто не смогут войти в свою профессию. Поэтому сейчас, кстати, смешно, не смешно, но многие изумеры всё чаще начали выбирать более прикладные профессии, вроде электрика, вместо того, чтобы уже стучаться в двери корпораций. Что ещё можно подчерпнуть из новых данных? Я думаю, полезно будет каждому знать. Исследователи не видят резкого падения занятости у более опытных специалистов. Но опытным специалистам теперь обязательно нужно знать AI, чтобы оставаться такими же ценными. То есть появляются новые роли, где, например, бухгалтер теперь не просто бухгалтер, а со знанием AI или умение дирижировать

агентами. И это, кстати, уже очень заметно по тому, как меняются вакансии. Если сейчас посмотреть на данный LinkedIn, то количество вакансий, где работодатели прямо пишут, что от кандидата ждут умения работать с инструментами, выросла в шесть раз по сравнению с началом года. Соответственно, под конец года этот тренд только усиливался. Например, в маркетинге и дизайне требования к умению писать промты стали встречаться в вакансиях примерно на 70% чаще. Так что, ребят, вы правильно попали на этот канал. У нас здесь есть много чего интересного и полезного. То есть сейчас к очень многим профессиям теперь будет требоваться дополнительный скилл просто в виде умения работы с и, но профессия останется. Кстати, у меня выходило очень подробное видео про то, как AI будет менять рынок профессий как конкретно к этому адаптироваться. Поэтому посмотрите, пожалуйста, обязательно это видео. Это исследование, это не просто мои наблюдения, это очень полезный ролик. К следующей большой теме. Open AI и Disney заключили историческое соглашение. Теперь DisДиneyй разрешает Open AI использовать своих персонажей и контент для обучения и работы видеониросетей ссора. Эта новость, она прошла как немножечко рядовая в череде крупных релизов декабря, но на самом деле это чертовски важно. И чтобы понять, почему именно и что это значит конкретно для каждого из нас, нужно в целом посмотреть, как AI за последний год изменил медиаиндустрию. В ней ожидания от Ии, пожалуй, были самыми большими. Например, ещё в начале года Seanwayй - это одна из самых продвинутых видеомоделей, прямо говорил, что мы увидим как минимум один хитовый фильм, полностью сделанный и без съёмок, без актёров, и называл это неизбежным. И тогда в это было легко поверить, потому что прогресс в генерации видео действительно был сумасшедшим. Короткие ролики стали становиться всё более реалистичными. Картинка улучшается буквально каждый день. И научился делать впечатляющие сцены, атмосферу, визуальные миры. Это да. Мы это видели на практике. Но 2025 год довольно быстро показал границу. Оказалось, что сгенерировать красивый фрагмент или отдельный визуал - это одно, а вот удержать длинную историю - совершенно другое. И он как раз отлично справляется с клипами, с отдельными сценами. Но как только появляется задача удержать логику сюжета, характер персонажей, причинно-следственные связи, для AI это пока недостижимая планка. Поэтому к концу 2025 года дегенегеративный AI вплотную упёрся в барьер сторителлинга. Кто не знает, что такое сторителлинг? Сторителлинг - это умение передавать эмоции, мотивации, подтекст, то есть то, что человек считывает почти интуитивно. А вот AI плохо передаёт тонкие смыслы. Зато для генерации AI слопа он подходит идеально. Кстати, это слово стало словом года по версии словарям Вебстер. Насколько же стало много AI слопа? AI слопа - это, по сути, огромный поток низкопробного сгенерированного контента. Картинки, видео, тексты, то есть всё, что угодно. Алгоритмы социальных сетей, к сожалению, такой контент любят. Он кликабельный, он дешёвый в производстве, его можно делать бесконечно много. Хотелось бы здесь сказать, люди, давайте перестанем смотреть такой контент, но мне кажется, это не остановить. Поэтому, если честно, если бы я как-то охарактеризовала 2025 год, я бы сказала, возможно, что 2025 год в меди стал годом и мусора. И это очень печально. Но печально ещё то, что медиаиндустрия, она как будто сама заинтересована в производстве вот такого вот контента, потому что трафик - это деньги, а AI slotop генерирует трафик быстрее, дешевле, чем что-либо. Посмотрите, кстати, мой большой разбор вот этого явления. У меня было отдельное видео по этому. Ну, естественно, конечно, не так всё плохо, как я это говорю. Я как бы человек, кто вышел из киноиндустрии. На это смотреть очень больно, хотя есть и плюсы. Так вот, какая есть надежда. В декабре мы вдруг узнали о партнёрстве Open AI и DisДиney, и речь идёт о лицензированном использовании персонажей Disney. Пик, Marvel, Star Wars внутри как раз AI инструментов. Disney вкладывают в Open AI миллиард долларов и планируют использовать технологии Open AI для внутренних нужных и создания новых продуктов. Что это значит для нас? Что Open AI, обучая свои модели на данных Disney и подключая их специалистов, они попробуют перешагнуть вот этот барьер сторителлинга. И вполне возможно, в обозримом будущем мы всё же сможем увидеть первый хитовый фильм, скорее даже мультфильм, наверное, созданный полностью AI. А для вот крупных студий вроде Disney это вообще выглядит как потенциальная золотая жила. Можно представить вообще будущее, где фанаты не просто смотрят фильмы и сериалы, они смогут глубже погружаться в любимые миры, создавать, возможно, даже персонализированные сцены, ответление историй с собой, как одним из персонажей, например. Я даже уже вижу, возможно, такой тренд, как заплати там, не знаю, энное количество денег, и ты станешь главной героиней в том фильме.

Ну, чисто так по фану, конечно же. Поэтому нас ждёт такой целый новый рынок персонализированного контента. Вопрос только, надо ли это зрителям, надо ли это действительно нам? Потому что мы уже видели, что люди очень болезненно реагируют на AI-контент, когда касается чего-то по-настоящему любимого. Например, та же Coca-Cola уже второй год подряд экспериментирует с AI-рекламой своей традиционной новогодней компании, где вот этот грузовичок едет, яркий едет, и каждый раз он получает волну хейта уже второй год. Людям просто не заходит. То же самое, кстати, произошло, если вы не видели, с рекламой McDonald's. Не знаю, сможем мы ли её найти, но ИА реклама вызвала настолько сильное отторжение, настолько что ролик пришлось удалить. Но мне кажется, что это не столь с нейроситью связано, а сколько с самой вот этой идеей. У тебя всё в жизни плохо и приходишь в McDonald's, и у тебя всё хорошо. Ну вот, мне кажется, что-то тут мне не AI виноват, я думаю. Ну, в общем, а так в конце 2025 года появляется очень интересная развилка. Мой личный прогноз, если позволите. Мне кажется, что в ближайшие годы мы увидим ещё больше разделения контента. С одной стороны, у нас будет массовый, дешёвый алгоритмический контент, возможно, более качественный, чем сейчас. С другой стороны, у нас будут продукты, где будет подчёркнуто, что это сделано человеком. Я думаю, 100% появятся даже специальные пометки, что-нибудь такого вот made by humans. И такой контент, мне кажется, начнёт цениться выше, потому что он не сгенерирован. Потому что в нём есть жизнь, в нём есть несовершенство и в нём есть душа. И это, ребяточки мои любимые милениалы, это уже происходит. Особенно видно по реакции людей на недавне вышедший мультфильм легендарного Арона Блейза, человека, который своими руками рисовал короля льва мулан Алад ручками. Так вот, он решил сделать человечеству подарок к Новому году и выложил бесплатно свой мультфильм, который он полностью нарисовал вручную в 2D. и называется этот мультфильм Snowar. Возможно, это одна из последних подобных работ. Люди пишут, что они плачут, что вспомнили детство, что чувствуют чего-то, чего не было очень давно, что-то такое настоящее. Поэтому вот она разница между алгоритмом и человеком. Я очень вам советую посмотреть этот мультфильм. Ссылочка будет ниже. И, может быть, после просмотра вы сами ответите себе на вопрос, умрёт ли человек в эпоху и потому что я думаю, что нет, человек не умрёт, человек наоборот начнёт цениться. И начнём его ценить больше мы, люди, не корпорации. Корпорациям выгодно AI. Напишите, кстати, в комментариях, что вы думаете по этому поводу. Подискусируем. Хотя, мне кажется, вы, наверное, со мной согласны. А если не согласны, напишите, почему. Следующая тема, о которой точно стоит поговорить - это очень важная тема. это и безопасность. В СМИ эта тема обсуждалась довольно широко, а вот на Ютубе мало. В конце 2025 года Антропик опубликовал отчёт о первой крупной кибератаке, где ключевую роль сыграл AIгент. То есть речь идёт не о помощи хакерам в привычном смысле, а про почти автономную атаку. Автономная версия модели использовалась для взлома примерно 30ти целей от IT-компаний до государственных структур. И здесь важно то, что AI здесь выполнил 80-90% всей работы, связанной с атакой самостоятельно. То есть он сканировал системы, он искал уязвимости и писал вредоносный код. Люди подключали столько в редкие моменты, когда нужно было принять решение. Это у нас первый задокументированный случай масштабной кибератаки, где человек не был главным исполнителем. Сейчас эксперты прямо говорят, что в кибербезопасности началась прямо гонка вооружений. Автономные атаки против автономной защиты. И самое здесь парадоксальное, что без AI защититься от AI теперь просто невозможно. И, конечно, сейчас может показаться, что эта история важна только с каким-то специалистом. Но, во-первых, если AI взломает, например, банковскую систему, то пострадают в первую очередь конкретные люди. А во-вторых, кибератаки теперь могут быть и персонализированными. И вот эта сейчас часть будет касаться вообще всех нас. Я сейчас говорю про фишинг и мошенничество. Фишинг - это когда мошенники присылают сообщения, которые выглядят как письма от реальных людей, чтобы обманом выманить пароли, данные карт или деньги. Так вот, в 2025 году этот вид преступлений вышел на новый уровень. Фишинговые письма, созданные с помощью AI, достигают теперь кликабельности около 54%. Проводился эксперимент, чтобы это посчитать. И в нём примерно пять человек. Из десяти ребята, увидев такое письмо, его открывали. Для сравнений, у фишинга, написанного человеком, этот показатель был всего около 12%. Я хочу прямо акцентировать на это внимание, что это огромная разница. Почему? Потому что

большие языковые модели, они пишут идеально правдоподобные сообщения, и они позволяют мошенникам делать сейчас то, что раньше было просто слишком дорогим и сложным. Массово персонализировать атаки. То есть теперь человек получает письмо не от какого-то банка, а будто бы от своего начальника с упоминанием реального проекта тем же тоном, который он обычно пишет. И он может подстраиваться под стиль, под лексику и даже манеру общения жертвы. И вот это работает. В США сейчас, например, число жалоб на фишинг среди людей старше 60 лет только за прошедший год увеличился более чем в восемь раз. Ну и, как я думаю, на уровне больших кибератак здесь тоже возникает простая логика. Бороться с AI, скорее всего, сможет только другой AI. Но есть момент, о котором я хочу предупредить, потому что я это вижу по своим ученикам. Я вижу, в принципе, это такой тренд от людей, которые хотят избавиться от рутины. И вот одна из задач этой рутины, которую люди хотят автоматизировать - это проверка имейлов. Конечно же, ранее кто бы мог подумать: "Ну, проверяем мы имейлы, проверяем, AI проверяет, вроде бы удобно". Но сейчас, к сожалению, начали как раз появляться мошенники, которые это будут использовать против вас, потому что они начали встраивать в письма скрытые инструкции, рассчитанные как раз только на AI ассистентов. Это может быть текст, написанный белым цветом, который мы не видим. А вот AI считывает и, например, может отправить наши номера счетов, если у него в памяти диалогов такие есть. То есть получается такие вот кошки-мышки с мошенниками. К сожалению, пока простого решения нет. Это та реальность, с которой мы, к сожалению, заканчиваем 2025 год. То единственное, что у нас сейчас есть, ребята, это критическое мышление и понимание того, как это всё работает. Поэтому расскажите, пожалуйста, об этом своим близким, родителям, родственникам. Да, решения нет, но чтобы они знали, что такие технологии есть и насколько они могут быть качественными, потому что слепое доверие стало уязвимостью. И это вот наша цифровая норма. Следующий блок у нас про науку. Здесь интересно, хотя, конечно, вы, возможно, можете воспринять. Ну, прикольно, на самом деле, ребят, послушайте. Ну, интересно же. В общем, в декабре и впервые реально поучаствовал в биологическом научном эксперименте не как помощник, а как активный участник процесса и сильно удивил учёных. Компания Open AI вместе с биологическим стартапом Red Queen Bio проводила рядовой лабораторный эксперимент. Задача была простая и по меркам науки довольно скучная. То есть улучшить стандартный способ сборки ДНК. Что это вообще такое и зачем оно нужно? Сборка ДНК - это, по сути, склейка разных фрагментов генетического кода в одну рабочую конструкцию. Представьте, что у вас есть кусочки текста, и вы хотите собрать их в один файл, который будет работать. На практике это выглядит как смешивание разных элементов в пробирках. Через вот такие вот сборки делают почти всё в современной биотехнологии: разработку лекарств, вакцин, тест-систем, инженерию клеток, синтетическую биологию. То есть это базовый такой вот шаг почти в любой работе с биотехнологиями. И проблема в том, что такие вот сборки, они очень часто плохо работают. Что-то не срабатывает, что-то склеивается неправильно, и учёным приходится неделями и месяцами перебирать варианты. И обычно этот процесс выглядит так: чуть поменяли условия, перепроверили, не получилось, вернулись назад и вот так по кругу. Так вот, в этом эксперименте они решили подключить искусственный интеллект. Ну, просто посмотреть, справится ли он. Делали они это без особых надежд. Процесс был очень простой и предлагал, что пробовать дальше. Учёные делали эксперимент в лаборатории, результаты загружали обратно в модель и анализировал и предлагал следующий шаг. Так вот, через несколько таких циклов AI предложил добавить в протокол два фермента, которые раньше вместе почти не использовали. И результат оказался неожиданным, потому что эффективность сборки выросла в 79 раз. Не на проценты, не в два раза, в 79. Что это значит на практике? В таких экспериментав эффективность - это количество правильных результатов. Чем она выше, тем больше шанс, что эксперимент сработает с первого раза и тем меньше нужно будет повторять попытки. Проще говоря, там, где раньше нужно было сделать десятки и сотни попыток и надеяться, что хотя бы одна из них получится, стала работать почти сразу. И для науки это означает две важные вещи. Во-первых, резко падает стоимость и время на рутину, а во-вторых, возможно сделать более сложные вещи, потому что чем сложнее генетическая конструкция, тем чаще она ломается. А если вы умеете резко повышать эффективность сборки, вы фактически расширяете предел того, что вообще можно было создавать и тестировать в лаборатории. И учёные не просто попробовали один раз и об этом написали, нет, они перепроверили результат этого эксперимента несколько раз, и всё подтвердилось. То есть AI не угадал, а он действительно нашёл решение, до которого люди просто раньше не доходили и непонятно, когда бы дошли.

Поэтому ждём ещё больше ускорения разработки лекарств, методов лечения сложных болезней. А возможно это даже знак того, что вы сами можете экспериментировать с задачами, которые вы для себя делаете. То есть буквально дайте ему какую-то простую задачку, на которой вы работаете, не можете найти решение. Попросите AI найти это решение. Возможно, вам подскажет то, что, о чём вы раньше не додумывались, а вы попробуете, и у вас получится, и у вас тоже будет прорыв. Мне кажется, это можно попробовать абсолютно везде. в контент-стратегии, не знаю, в стратегии бизнеса, в финансовых каких-то махинациях. Ну, в общем, пробуйте. А так, возможно, в следующем году у нас даже появится новый термин, который будет называться Vibe Science, когда открытие в ноки можно будет делать просто с помощью AI. Ну что, мы с вами только что поговорили про самые важные, на мой взгляд, изменения этого года. То есть такие важные блоки, работа, медиа, безопасность, наука, конечно же, всего, что произошло за целый год, разобрать невозможно. Поэтому я сознательно сфокусировалась на тех темах, которые действительно важны фундаментально и которые определили этот год. А теперь коротко блецнём ещё несколько итогов 2025 года. Такие вот мелкие, но тоже важные вещи. Первое: Open AI больше не единоличный лидер рынка. В 2025 году Google очень серьёзно потеснил его на пьедестале. Конец года вообще превратился в череду мощных релизов от одной компании до другой. Gimnight 3 разные версии местами реально удивительные. GPT 5.2 много критикуют за стиль, но как модель всё равно оказался очень сильным и конкурентоспособным. Нано Бана наделала много шума. GPT в ответ выкатили новую версию GPT Image, и она уверенно, я думаю, заняла нишу между ними, между нано банана и Нанабана Pro. Но в целом, если подводить итоги года, то я бы сказал, это всё ещё не идеальные инструменты, но это уже массовые продукты, которыми пользуются в продакшене и повседневных задачах. Рынок у нас стал плотнее. Конкуренция жёстче, и это, на самом деле, хорошая новость для нас. Второе. AIгенты. 2025 год активно продавали как год AI-агентов, и формально они действительно сильно продвинулись. Агенты начали уметь работать с файлами, ходить в интернет, выполнять цепочки задач, работать часами без остановки. Но массовым продуктом они так и не стали. И причина здесь очень простая. Если агент точен в 95% случаев, но в оставшихся пяти может ошибаться, он бесполезен как универсальный личный ассистент, потому что вы не доверите алгоритму заказать билеты или перевести деньги, даже если процент ошибки небольшой. Поэтому агенты в 2025 году под конец остаются инструментом для точечных задач. Третье. И вышел за пределы Земли. В 2025 году мы всё чаще начали говорить про энергию, инфраструктуру, космос, про дата-центры нового типа, про стартапы, которые планируют выводить вычисления за пределы Земли. В ноябре я, кстати, уже рассказывала вам про первые продукты космических дата-центров, а в конце года оказалось, что эту идею всерьёз уже рассматривают крупнейшие игроки. И появляется очень много сигналов, что OpenI тоже думают об этом и, похоже, собираются собрать свой SpaceX. Ну и напоследок самое практичное. Если вы хотите разобраться в инструментах, понять, что реально работает, обязательно посмотрите наш новый выпуск AI Awards. Это, кстати, первая в истории премия за заслуги в AI, именно AI инструментам. Мы вручили 14 номинаций и собрали там лучшие инструменты этого года. Думаю, вы найдёте для себя что-то новое и полезное. А на этом всё, ребят. Вот такой вот был 2025 год в мире AI. Очень-очень ждём. Я очень в предвкушении 2026. Напишите, что вы ждёте двадцать шестого, и мы, так скажем, продолжим этот выпуск, только уже в комментариях. Ведь мнение толпы всегда мудрее, только если это не купленные комментарии хейтеров. Спасибо, что были со мной, ребят. Спасибо за вашу поддержку. Я очень сильно переживаю на тем контент, который я выпускаю. Я хочу его делать качественней, полезней, практичней, потому что если уже продолжать тему AI, если про неё говорить, то нужно про неё говорить откровенно, честно, практично, полезно, чтобы это действительно приносило пользу, это и развлекало, это и образовывало. Поэтому я очень сильно вам благодарна за ваше доверие. Я энтузиаст, которому интересно, и надеюсь, вы это видите и цените. А так всех с наступающим 2026 годом. Хорошо отметь вам Новый год. И увидимся с вами уже очень скоро в 2026. Спасибо вам большое. Пока.