Адаптируйся или уходи: Meta и другие самые богатые компании мира платят только тем, кто умеет работать с ИИ 

Meta Platforms, Google, Amazon, PwC и Walmart массово увольняют сотрудников, которые не умеют пользоваться искусственным интеллектом. И речь здесь не о сокращении расходов, кризисе или оптимизации бюджета. Речь идет о новом корпоративном стандарте: владение AI-инструментами стало таким же обязательным навыком, как в 2000-х умение работать в Microsoft Office.

Технологические гиганты больше не платят за «рабочие руки». Они платят за операторов систем, которые умеют делегировать рутину моделям, автоматизировать процессы и усиливать свою экспертизу с помощью ИИ. Это новый уровень базовой производительности, и рынок движется к нему очень стремительно.

Meta прямо заявила: показатель того, как ты используешь AI — это уже часть оценки эффективности. А если не используешь — твоя должность становится лишней. В Google применение AI стало критерием повышения. В PwC все сотрудники проходят обязательное обучение генеративному AI. Walmart готовит миллион работников к сертификации в сотрудничестве с OpenAI.

Читай дальше статью, чтобы проверить свою готовность к этому переходу.

Бум увольнений и возвращений из-за ИИ в 2025 году

Представь: ты начинаешь работать в компании своей мечты: перспективы роста, крутая команда и, конечно, зарплата, которую уже точно знаешь, как потратишь. А через три месяца узнаешь, что твоей должности больше не существует. Именно так выглядела реальность тысяч специалистов в 2025 году. И хотя заголовки кричали о «кризисе» и «сокращении расходов», цифры рассказывают другую историю, гораздо более сложную и менее очевидную.

В третьем квартале 2025 года данные Layoffs.fyi зафиксировали 26 781 увольнение — меньше, чем 36 728 во втором квартале. На первый взгляд — облегчение. Но более глубокий анализ показывает четкий тренд: компании не просто сокращают штат, они перекраивают структуру ролей, заменяя часть функций агентами искусственного интеллекта. Генеральный директор Salesforce Марк Бениофф сказал это максимально прямо: «Мне нужно меньше голов», потому что теперь часть рутинной работы выполняют AI-агенты.

Но парадокс в том, что волна массовых увольнений сразу же породила новую волну… возвращений. Исследование Visier, которое проанализировало данные 2,4 млн работников в 142 компаниях, показало: 5,3% уволенных вернулись к прежним работодателям, и эта цифра начала стремительно расти.

Причина оказалась простой и в то же время болезненной: многие топ-менеджеры переоценили возможности ИИ и недооценили его реальные ограничения.

Директор Visier Андреа Дерлер объясняет: ИИ стал «удобным объяснением» для сокращений — красивым, современным, экономически выгодным на словах. Но данные свидетельствуют, что ИИ почти никогда не заменяет работу полностью. Он автоматизирует часть задач, но все равно нуждается в людях, которые:

• управляют системами,
• настраивают модели,
• контролируют качество решений,
• дополняют то, что AI пока не способен делать самостоятельно.

И тут возникла неожиданная проблема: компании уволили тех, кто обладал критической экспертизой, без которой внедрение ИИ оказалось более дорогостоящим, сложным и медленным.

Настоящая цена ИИ, о которой не говорили в презентациях

Внедрение мощных AI-решений требует не просто нажать кнопку. Необходимо:

• инфраструктура (дорогие железо, GPU-кластеры),
• системы данных,
• безопасность,
• интеграция в рабочие процессы.

Все это стоит больше, чем ожидалось. Компании столкнулись с тем, что реальные затраты на ИИ растут быстрее, чем экономия от сокращений. Это совпадает с исследованием MIT, где 95% организаций заявили, что еще не получили реальной финансовой отдачи от инвестиций в ИИ.

А если добавить скрытую сторону сокращений — выходные выплаты, компенсации, страхование, потерю экспертизы — общая экономика выглядит еще хуже. Платформа Orgvue оценивает: компания тратит $1,27 на каждый $1,00, сэкономленный на сокращениях.

В итоге многие руководители вынуждены… возвращать людей, которых недавно уволили. Потому что без них — без живых специалистов с реальными компетенциями — AI-инструменты не работают так, как было обещано.

Meta: компания, которая первой открыто сказала вслух то, что другие только намекали

Meta стала символом нового подхода к штатам в 2025 году не потому, что сократила людей — это делали все. А потому, что впервые четко назвала причину: сотрудники, которые не успевают за темпами внедрения ИИ, больше не соответствуют базовым стандартам компании.

В ходе третьей волны реструктуризации Meta уволила более 600 специалистов из AI-команд, включая инженеров, аналитиков и членов исследовательских групп. На первый взгляд, это выглядит странно: зачем компания, которая тратит миллиарды на искусственный интеллект, сокращает именно AI-департаменты?

Ответ прост: в новой модели работы Meta. Компания переходит от «большого количества исследователей» к «большому количеству инженеров, умеющих применять ИИ в продакшн-процессах». Это не сокращение инноваций — это смена акцента с теории на практику, с исследования на эффективность.

«AI-driven impact»: первая в мире система оценки, которая измеряет, как ты используешь ИИ

В середине 2025 года Meta тихо, но очень показательно обновила внутреннюю систему performance review. Начиная с 2026 года, для каждого сотрудника появляется отдельный показатель: насколько хорошо ты используешь AI в своей работе и как это влияет на результат.

Этот KPI включает:

• интеграцию AI в повседневные процессы;
• количество времени, которое удалось сократить благодаря автоматизации;
• качество применения инструментов (точность, безопасность, эффективность);
• влияние на команду — обучаешь ли ты других пользоваться ИИ;
• способность создавать собственные AI-флоу для задач.

Во внутренних документах Meta прямо указала: сотрудник, который не демонстрирует AI-компетентность, не может рассматриваться как высокоэффективный.

Это первый случай в крупной корпорации, когда AI-грамотность стала формальным критерием успешности, а не «желательным навыком».

Время на размышления истекло. Ценность специалиста сегодня определяет не стаж, а то, насколько уверенно ты используешь в своей работе ИИ. Если ты хочешь иметь такое преимущество на рынке труда, присоединяйся к нашему курсу «AI специалист» прямо сейчас. Здесь ты освоишь современные AI-инструменты, научишься создавать автоматизированные AI-флоу и приобретешь именно те практические навыки, которые компании сделали обязательными для сохранения места в команде.

Почему Meta увольняет даже инженеров из AI-подразделений

Многих удивило, что сокращения коснулись именно AI-команд. Но логика проста: Meta не хочет «сотрудников, работающих рядом с ИИ», она хочет сотрудников, работающих через ИИ. Если инженер не может:

• интегрировать модели в реальные продукты,
• работать с агентными архитектурами,
• создавать AI-обертки для внутренних инструментов,
• оптимизировать модели или процессы,

— он автоматически отпадает от новой стратегии компании.

Руководство сформулировало это жестко, но честно: «Мы уменьшаем количество уровней и ожидаем большего влияния от каждого человека».

Многие рабочие роли, которые ранее были необходимы для исследований, в 2025 году стали лишними, потому что современные мультимодальные модели и автоматизированные агенты уже выполняют часть этих функций лучше, быстрее и стабильнее.

Фактор, о котором умалчивают: не все AI-инженеры одинаковы

Цифры показывают, что разница между «инженером, который просто знает AI» и «инженером, который реально использует AI» стала критической. Meta хочет второго типа.

Многие сотрудники, нанятые в 2023–2024 годах под громкие заявления о метавселенной и новых моделях, на практике не успели адаптироваться к темпу компании. Они были сильными исследователями, но не теми, кто способен быстро:

• подключить API,
• создать агент-систему,
• автоматизировать аналитику,
• увеличить скорость работы команды.

В 2025 году Meta решила: если ты не можешь усилить себя ИИ, значит, компания не будет тебя удерживать.

Почему Meta не боится терять людей

В отличие от предыдущих технологических циклов, когда компании паниковали из-за оттока талантов, Meta в 2025 году уверенно заявила: «Мы ожидаем, что каждый оставшийся в компании будет работать эффективнее благодаря ИИ».

Причины следующие:

• внутренние AI-ассистенты уже выполняют часть рутинных задач команд;
• GPT- и LLaMA-модели сокращают время на анализ, генерацию кода и проверку;
• автоматизированные рабочие процессы позволяют делать больше с меньшим количеством людей.

Это означает: сокращение не ситуативный шаг, а новый формат производительности, где каждый сотрудник — это мультипликатор, усиленный ИИ.

И главное: Meta — только первая. Другие следуют за ней

Google уже добавляет AI-компетентность в критерии продвижения. Amazon объявляет программы переквалификации для миллионов работников. PwC обучает весь штат базовому и продвинутому уровню генеративного ИИ. Walmart создает внутренние AI-академии.

Meta лишь озвучила то, что другие компании еще стесняются сказать: без AI твоя работа больше не защищена.

Новые AI-компетенции: что именно ожидают от сотрудников в 2025–2026 годах

Компании больше не удовлетворяются тем, что сотрудник «использует ИИ время от времени». В Google, Amazon, Meta, PwC и Walmart сформировался единый стандарт: AI должен быть интегрированной частью ежедневной работы, а не инструментом «когда будет время». Это означает появление трех ключевых компетенций, без которых специалист больше не считается эффективным.

Prompt engineering — новая цифровая грамотность

Prompting — это умение управлять моделью через запрос. Но в 2025 году это уже не просто фразы типа «сделай мне текст». Компании ожидают, что сотрудник:

• знает, как формулировать задачи с контекстом, ограничениями и критериями качества;
• умеет «разбивать» сложные задачи на серию точных промптов;
• понимает, как проверять ответ модели на ошибки, галлюцинации и логические разрывы;
• может оптимизировать работу модели для различных типов задач.

В Citibank даже ввели базовые курсы prompting для всех департаментов от финансов до продаж. То есть этот навык больше не считается чем-то «техническим» — это новый аналог владения Excel.

Показательно, что Google включил AI-навыки в критерии продвижения: сотрудник, который не демонстрирует эффективное использование моделей, теряет конкурентное преимущество внутри компании.

Автоматизация рутины: AI должен делать то, что ты не должен делать руками

Следующая критическая компетенция — умение преобразовывать повторяющиеся задачи в автоматизированные AI-флоу.

К ним относятся:

• сбор и анализ больших массивов данных;
• черновик написания документов, отчетов, планов;
• генерация кода и его отладка;
• подготовка презентаций и клиентских материалов;
• обработка обращений в службе поддержки или HR.

Salesforce стала самым громким примером: CEO Марк Бениофф публично заявил, что компании «нужно меньше руководителей», потому что агентские системы уже выполняют часть работы лучше и быстрее.

В PwC внутренний ChatPwC сокращает продолжительность рутинных операций на 30–40%, но ожидают, что сотрудник сам будет знать, какие части своей роли можно передать модели, и сможет объяснить это руководству.

То есть компетенция «понимать, что можно автоматизировать» становится не менее важной, чем умение выполнять саму задачу.

Интеграция ИИ в рабочие процессы: высочайший уровень AI-компетентности

Если подсказки и автоматизация — это базовый уровень, то интеграция — это уже уровень «оператора систем».

Работник должен уметь:

• подключать AI-модели к существующим процессам;
• тестировать и оценивать качество автоматизации;
• создавать внутренние AI-скрипты или мини-агентов под конкретные задачи;
• работать с API;
• строить документооборот, дизайн-процессы или аналитику так, чтобы AI был частью «конвейера».

Google вознаграждает тех, кто создает внутренние AI-воркфлоу, которые экономят команде десятки часов. Walmart создал внутренние академии AI-навыков, где обучают именно интегрировать модели в работу магазинов, логистики, складов.

Для компаний такого масштаба сотрудник, который просто «пользуется ChatGPT», — это уже позавчерашний день. Нужен человек, который знает, как встроить AI в продукт, сервис или процесс так, чтобы это дало измеримый результат.

Общий знаменатель нового корпоративного стандарта

Все топ-корпорации сейчас исповедуют три принципа:

1. Если ты не применяешь ИИ — твоя производительность считается заниженной.
2. Если ты не автоматизируешь свою рутину — компания будет искать того, кто автоматизирует.
3. Если ты не создаешь процессы, а только выполняешь их — твоя роль легко заменяема.

Это и есть та грань, которую работник должен пересечь, чтобы оставаться востребованным в компании в 2025–2026 годах.

Корпоративный эффект домино: Google, Amazon, PwC и Walmart перестраивают команды под новую AI-реальность

Если Meta задала тон, то остальные технологические гиганты быстро подхватили сигнал. За последние два года Google, Amazon, PwC и Walmart не просто внедрили новые AI-инструменты — они изменили саму логику работы команд. И теперь их опыт показывает: компании уже не ищут исполнителей, они формируют поколение операторов систем, аналитиков, координаторов AI-процессов.

Google: ИИ как новая валюта производительности

В Google интеграция искусственного интеллекта стала не просто ожиданием, а требованием для карьерного роста. Инженеры получили прямые указания: использовать внутренние модели для кода, ускорения тестирования, рефакторинга и технической документации.

Что еще более важно — Google начал оценивать:

• сколько времени сотрудник сэкономил благодаря AI,
• как он интегрирует модели в продукт,
• создает внутренние AI-флоу, которые улучшают работу команды.

Тех, кто не адаптировался, компания либо переводит на другие должности, либо мягко выводит из процессов. Причина проста: в 2025 году медленный специалист = дорогой специалист.

Amazon: автоматизация как стратегия, а не экономия

Amazon долгое время ассоциировался с гигантскими командами людей в логистике, поддержке и операциях. Но в 2025–2026 годах компания пересмотрела эту парадигму.

После масштабной автоматизации части функций Amazon открыто заявила: будущее — за людьми, которые могут управлять AI-агентами, а не выполнять работу вместо них.

Поэтому:

• тысячи операционных ролей было сокращено,
• вместо этого компания запустила масштабную программу AI Ready — бесплатное обучение для миллионов людей,
• внутренние команды получили инструкцию: автоматизировать как можно больше, но оставить контроль за людьми, которые понимают, что именно автоматизировано.

Во внутренней документации Amazon прямо указано: если твоя роль не может быть усилена ИИ, то она находится в зоне риска.

PwC: тотальное AI-образование для всех 75 000 сотрудников

Консалтинговая индустрия работает на знаниях и скорости. Поэтому PwC стала одной из первых компаний, которая сделала AI-грамотность частью корпоративной политики.

В 2024–2025 годах PwC:

• запустила внутренний чат-бот ChatPwC,
• ввела обязательные тренинги по генеративному ИИ,
• разделила сотрудников на три уровня AI-готовности,
• обновила должностные инструкции: работа с AI теперь входит в каждую роль.

Интересно, что компания обнаружила: те, кто использует ИИ ежедневно, повышают производительность на 30–50% и чаще получают повышения. Поэтому PwC формирует культуру, где вопрос не «Используешь ли ты ИИ?», а «Насколько эффективно ты это делаешь?».

Но здесь важно помнить: высокая эффективность в работе с ИИ держится не только на технических навыках, но и на гибких умениях. Каких именно, читай в нашей статье «Топ-5 soft skills, которые делают тебя незаменимым в эпоху AI».

Walmart: массовый апгрейд сотрудников вне IT

Walmart — крупнейший работодатель в мире — долгое время считался консервативным игроком. Но в 2025 году компания удивила всех: она объявила о партнерстве с OpenAI и создала внутреннюю AI-академию для миллионов сотрудников.

Преподают:

• основам подсказки,
• работе с мультимодальными моделями,
• управлению AI-системами на складах и кассах,
• использованию автоматизированных аналитических инструментов.

Гендиректор Walmart сказал честно: «Будущее ритейла определяют люди, которые умеют работать рядом с AI».

То есть даже работник офлайн-магазина теперь должен овладеть базовыми AI-навыками.

Общий знаменатель: движение в направлении «меньше рук — больше ума»

Все эти компании демонстрируют одну тенденцию: роли, состоящие из рутинных задач, исчезают. Роли, предполагающие работу с ИИ, множатся.

Корпорации прямо говорят:

• нам нужны операторы систем, а не исполнители;
• нам нужны люди, которые могут масштабировать себя через ИИ;
• нам нужны аналитики, интеграторы, управляющие процессами.

Это и есть новая эпоха труда — эпоха, где твою ценность определяет не то, что ты можешь сделать сам, а то, как ты можешь усилить себя с помощью искусственного интеллекта.

Трансформация ролей: от исполнителей к операторам систем

За последние два года компании окончательно перешли от модели «много людей — много работы» к модели «меньше людей — больше эффективности благодаря ИИ». Роли больше не делятся на «младшие» и «старшие». Они делятся на тех, кто умеет работать с ИИ, и тех, кто не умеет.

Бывшие исполнители, те, кто выполнял рутинные задачи (модерация, ручной ресерч, базовый анализ, поддержка), стали самыми уязвимыми. Не потому, что их работа ненужна, а потому, что AI делает ее быстрее и масштабнее. Один агент в поддержке обрабатывает 200–300 диалогов в час, тогда как человек — только 20. Аналитические AI-флоу выполняют трехдневные задачи за час.

На смену этим ролям пришли операторы систем — работники, которые:

• умеют делегировать часть задач AI,
• настраивают флоу и промпти,
• контролируют качество решений моделей,
• интегрируют AI в процессы команды.

Это не «технари», а люди с аналитическим мышлением, пониманием процессов и способностью определять, что именно можно автоматизировать.

Так появились новые роли: AI Operator, Prompt Strategist, AI Workflow Designer — вакансии, которые уже открыли Google, Meta и Walmart.

Итог: не потеря работы, а новые возможности

Рынок труда, возглавляемый такими гигантами, как Meta, переживает смену парадигмы. Она может показаться угрожающей, но на самом деле является катализатором для профессионального роста. Искусственный интеллект не заменяет людей. Он автоматизирует рутинные задачи, что позволяет специалистам сосредоточиться на стратегическом анализе и инновациях. Это соответственно требует меньше людей, которые могут делать гораздо больше. А это значительно повышает ценность каждого, кто осваивает эти новые инструменты.

Если ты хочешь усилить свои навыки и идти в ногу со стремительной трансформацией рынка, присоединяйся к нашему курсу «AI специалист». Мы предоставляем практические навыки, которые позволят тебе быть не просто «исполнителем», а тем, кто управляет процессами: от грамотного prompting до построения автоматизированных AI-флоу и внедрения агентских систем. Это именно те компетенции, которые сегодня ожидают Meta, Google, PwC и Amazon — стань специалистом, которого не увольняют, а удерживают.