Что нас ждёт от “эры ИИ агентов”? — 25 марта 2026 г. в 10:02:24.023
Что нас ждёт от “эры ИИ агентов”? За последние пару недель сложилась довольно цельная картинка будущего работы - если совместить тренды из зимнего американского аксселератора Y Combinator и эксперимент Андрея Карпати с картой профессий. 1. Y Combinator: эра ИИ‑агентов Если посмотреть на последнии ИИ-стартапы, там уже не мода на «копилоты», а полноценная экономика ИИ‑агентов. Большая часть стартапов прямо или косвенно строит агентные системы: «ИИ‑сотрудники» для продаж, поддержки, бухгалтерии, медицины, логистики и т.д. Паттерн понятный: берётся любая роль с зарплатой 50–150K в год в США и под неё собирают вертикального ИИ‑агента, который закрывает значимую часть работы. Параллельно формируется инфраструктура для «экономики агентов»: идентификация, безопасность, мониторинг, оркестрация, платежи между агентами. Отдельный пласт - вертикальные «Claude Code для X»: агент‑разработчик для конкретной индустрии (механика, наука, биотех, проектирование и т.п.). Похожий сдвиг происходит и в финтехе: вместо классических банковских приложений - платежки, отчётность и кредитование, где большую часть рутины делают агенты. **2. Карпати: как ИИ “подсветил” 342 профессии ** Параллельно Андрей Карпати (один из основателей OpenAI) создал проект Jobs - визуальный исследователь рынка труда США. Суть: он берёт 342 профессии из справочника Бюро статистики труда США, скрейпит их описания, прогоняет через LLM (Gemini Flash) и даёт каждой профессии оценку от 0 до 10 - насколько она подвержена текущему digital‑ИИ. Дальше всё это рисуется в интерактивной карте: размер прямоугольника - сколько людей занято, цвет - уязвимость к ИИ. Средний балл по США — около 5,3, при этом «экранные» профессии - разработчики, юристы, офисные клерки - оказываются в зоне 8–9 из 10. Важно: Карпати подчёркивает, что это не «прогноз увольнений», а именно метрика экспозиции - насколько текущий ИИ уже умеет работать с типичными задачами профессии. То есть карта показывает, где ИИ будет сильным множителем продуктивности и где компании получат максимальный стимул автоматизировать. Карта доступна тут: 🔗 Оригинал Карпати: https://karpathy.ai/jobs/ 3. Российский адаптация карты на данных HH/Росстата На основе его кода Карпати уже сделали адаптацию под российский рынок - с данными Росстата и HeadHunter: **🔗 «Влияние ИИ на рынок труда России»: **https://ai.apigpt.ru/jobs/ Там тот же принцип: площадь прямоугольника — занятость по профессии, цвет - уязвимость к ИИ по шкале 0–10 (скоринг Gemini Flash), можно смотреть распределение по зарплатам и образованию. Хороший способ трезво посмотреть, где в России ИИ будет в первую очередь менять структуру занятости, а где человеческий труд останется в дефиците.