Вердикт Соломона в Давосе 2026: «Апокалипсис рабочих мест» — миф, но изнурительная рутина реальна
Давос, Швейцария — 24 января 2026 г. — Посреди заснеженных вершин и тяжёлой дипломатии Всемирного экономического форума происходит заметный сдвиг нарратива в отношении искусственного интеллекта (Artificial Intelligence). Годы доминировала тревога немедленного, катастрофического вытеснения — так называемый «апокалипсис рабочих мест из‑за ИИ». Однако, выступая в самом сердце Давоса, генеральный директор Goldman Sachs David Solomon решительно отверг этот сценарий конца света. Его посыл глобальной элите основан на прагматизме, который дают лишь несколько лет реальной реализации: внедрение ИИ оказывается значительно сложнее, медленнее и комплекснее, чем предполагал начальный хайп, и его основной результат, вероятно, будет заключаться в расширении возможностей, а не в массовой безработице.
По мере того как индустрия переходит от фазы «вау» генеративного ИИ (generative AI) к фазе «как» интеграции в корпоративную среду, слова Соломона отражают растущий консенсус среди топ‑менеджеров. Трение реального развертывания — от регуляторных препятствий до управления данными и модернизации наследуемых систем — действует как естественный тормоз для теоретической скорости разрушений.
Фактор трения: почему внедрение отстаёт от хайпа
Нарратив 2023–2024 годов обещал беспрепятственную революцию, где агенты ИИ за одну ночь безболезненно заменят человеческие рабочие процессы. К 2026 году реальность выглядит совершенно иначе. Соломон отметил, что, хотя потенциал технологии остаётся революционным, темп корпоративного внедрения сталкивается со структурными препятствиями.
«Объём инвестиций будет продолжать расти», — сказал Соломон, ссылаясь на массивные капитальные расходы гипермасштабируемых провайдеров. «Но совпадут ли спрос и принятие с текущими ожиданиями — неизвестно, и в течение года мы можем увидеть коррекцию реальности».
Эта «коррекция реальности» вырастает из операционных окопов. Интеграция больших языковых моделей (Large Language Models, LLMs) в строго регулируемые отрасли, такие как банковское дело, требует уровня точности и безопасности, которые «из коробки» модели редко обеспечивают. Соломон подчёркнул, что компании обнаруживают: «переоформление новых процессов» с помощью ИИ дорого и отнимает много времени. «Консалтинговые гонорары» и «ежемесячные затраты» на вычисления корпоративного класса значительны, поэтому расчёт ROI не так прост, как замена зарплаты подпиской на софт.
Ключевые узкие места, выявленные в Давосе 2026:
- Сложность интеграции: подключение ИИ к наследуемым базам данных без их разрушения.
- Соблюдение регуляторных требований: обеспечение того, чтобы решения ИИ соответствовали строгим финансовым и правовым стандартам (например, в Европе).
- Реинжиниринг процессов: осознание того, что нельзя просто втыкать ИИ в плохой процесс; сначала процесс нужно перестроить.
Вместо сокращений — расширение возможностей: стратегия "One GS 3.0"
Возможно, самым убедительным аргументом Соломона против нарратива о «потере рабочих мест» стала внутренняя стратегия Goldman Sachs под названием "One GS 3.0". Вместо того чтобы рассматривать ИИ как инструмент для сокращения штатов, банк использует его для перестройки шести ключевых бизнес‑процессов, включая печально известные трудоёмкие процессы «Знай своего клиента» (Know Your Customer, KYC) и процедуры онбординга клиентов.
Цель, подчеркнул Соломон, — увеличить ёмкость фирмы. В мире, где объём данных и регуляторные требования взрывообразно растут, человеческие команды перегружены. ИИ позволяет тому же числу сотрудников обрабатывать в 10 раз больший объём работ, фактически решая проблему ограниченности ресурсов, а не создавая избыток рабочей силы.
«Если мы внедрим это правильно, я не ожидаю значительного сокращения нашего персонала», — заявил Соломон. Это согласуется с экономической концепцией парадокса Джевонса (Jevons Paradox): по мере того как технология повышает эффективность использования ресурса (труда), суммарное потребление этого ресурса увеличивается, а не уменьшается. Автоматизируя рутинную сторону комплаенса и ввода данных, Goldman Sachs намерен освободить свою рабочую силу для поиска генерации доходов, которыми ранее пренебрегали из‑за недостатка пропускной способности.
Развеивание «кошмара найма»
Большая часть тревог в преддверии 2026 года была сосредоточена на «кошмаре найма» — сценарии, при котором младшие должности исчезают, оставляя «потерянное поколение» работников без возможности получить опыт. Соломон опроверг это, предположив, что определение таланта просто меняется.
Боялись, что ИИ создаст «безработный рост», когда выпуск вырастет, а занятость застынет. Вместо этого рынок видит сдвиг в сторону «высокоценной» рабочей силы. Спрос на специалистов, которые могут соединить финансовую экспертизу и внедрение ИИ, стремительно растёт. «Кошмар» возникает не для работников, а для работодателей, которые пытаются их найти.
С точки зрения Соломона, барьер входа для начинающих банкиров может повыситься, требуя более высокой базовой технической грамотности, но сами роли не исчезают. Они переходят от рутинного анализа к стратегическому надзору — сдвиг, который в конечном счёте приносит пользу сотруднику, если он сможет адаптироваться.
Миф против реальности: рынок труда и ИИ в 2026 году
Чтобы прояснить расхождение между сеющими страхи утверждениями прошлого и данными настоящего, мы проанализировали ключевые моменты выступления Соломона в сопоставлении с преобладающими мифами.
Table 1: The AI Labor Landscape – Expectation vs. Execution
| Category | The "Apocalypse" Myth | The 2026 Reality (Solomon's View) |
|---|---|---|
| Employment Impact | Массовые увольнения в белых воротничках. | Штат остаётся стабильным; растут производительность и ёмкость. |
| Speed of Adoption | Мгновенные разрушения и замены. | Медленнее, «изматывающая» интеграция из‑за сложности и стоимости. |
| Role of AI | Замещение людей. | Дополнение человеческих возможностей для обработки больших объёмов. |
| Hiring Trends | Крах найма на начальные позиции («кошмар найма»). | Сдвиг спроса в сторону «высокоценностных» кросс‑функциональных талантов. |
| Economic Outcome | Дефляционный обвал заработков. | Возможная «коррекция реальности» для оценок ИИ, но сохраняются структурные экономические факторы роста. |
Экономическая перспектива в долгосрочной перспективе
Соломон также затронул более широкие экономические последствия этой «более медленной, но глубокой» кривой внедрения. В США наблюдаются структурные факторы поддержки — фискальный стимул и устойчивые инвестиции в инфраструктуру ИИ (суммарно более 1% ВВП в 2025 году), поэтому экономический фон остаётся устойчивым.
Тем не менее он предупредил о различии между наращиванием инфраструктуры (покупкой чипов) и созданием прикладной ценности (зарабатыванием денег на этих чипах). Первое переживает бум; второе всё ещё находится в фазе «творческого разрушения». «Будут победители и проигравшие», — признал Соломон, намекая, что компании, которые чрезмерно инвестировали в ИИ без ясной стратегии по увеличению ёмкости, могут столкнуться с расчётом.
Заключение: скучная правда — это хорошая новость
Для читателей Creati.ai вывод из Давоса 2026 звучит освежающе приземлённо. Сенсационные заголовки о роботах в очереди за пособиями по безработице сменяются приземлённой, сложной реальностью интеграции корпоративного ПО.
Goldman Sachs, индикатор мировой экономики, ставит на будущее, где ИИ делает работу труднее в краткосрочной перспективе (из‑за трудностей внедрения), но более ценой в долгосрочной. «Апокалипсис рабочих мест» отложен на неопределённый срок — его отменило одно лишь разнообразие и сложность реального мира. На смену пришёл новый вызов: гонка за созданием ёмкости, чтобы использовать инструменты, которые мы создали.
