Эксперты Массачусетского технологического института (MIT) опубликовали масштабный аналитический отчёт под названием «Великая коррекция хайпа искусственного интеллекта 2025», который развеивает мифы о мгновенной прибыльности нейросетей. Согласно полученным данным, абсолютное большинство организаций (около 95%), сделавших ставку на внедрение ИИ, так и не получили никакой финансовой отдачи, а успешные кейсы с миллионными доходами составляют лишь статистическую погрешность в размере 5%.
Главная причина таких результатов кроется в поверхностном характере современных инструментов вроде ChatGPT или Copilot, которые повышают продуктивность конкретного сотрудника, но не встраиваются в сложные бизнес-цепочки. Исследователи отмечают, что генеративные модели пока слишком «хрупкие»: они не запоминают обратную связь, не адаптируются к контексту с течением времени и требуют постоянного контроля со стороны человека, из-за чего радикальной трансформации бизнеса и роста выручки не происходит.
И важно понимать, что пока корпорации безуспешно пытаются монетизировать хайп, рынок труда переживает серьёзные структурные изменения. В самом технологическом секторе, где ИИ-алгоритмы всё чаще забирают на себя задачи по написанию кода и администрированию, продолжаются массовые сокращения - одна только Microsoft успела уволить 15 тысяч человек, параллельно вкладывая миллиарды в ИИ-проекты.
За пределами Кремниевой долины ситуация складывается диаметрально противоположная: специалисты по маркетингу, финансам и кадрам, освоившие работу с нейросетями, становятся главными бенефициарами нынешней «ИИ-истерики» (назвать можно как угодно, но суть вы поняли). Вакансии, требующие навыков общения с нейросетями (правильное написание промтов и т.д.), предлагают зарплату в среднем на 28% выше стандартной, а спрос на людей, способных грамотно составлять запросы для генеративных моделей, с 2022 года взлетел на 800%.
Вопреки локальным сокращениям в IT, глобальные аналитики не прогнозируют тотальной безработицы по вине нейросетей как минимум до 2028 года. В отчёте делается вывод, что в ближайшие годы влияние ИИ будет проявляться не столько через внутренние сокращения, а скорее через оптимизацию внешних затрат и постепенное переобучение сотрудников для работы с ChatGPT, Gemini и другими нейросетями.