Иногда я переживаю из-за ИИ. Я не буду притворяться, что у меня всё и всегда под контролем и что я понимаю, как будет развиваться этот технологический срез через год-два-три.
Но что я еще вижу: взрослые специалисты и ребята помладше одновременно тянутся к ИИ-инструментам и боятся их.
Причем этот страх не уникален для генеративного ИИ. В психологии и поведенческой экономике существует понятие algorithm aversion — «избегание алгоритмов». Люди нередко предпочитают решение человека даже тогда, когда знают, что алгоритм статистически точнее.
Привет, я Катя Косова, работаю бизнес-аналитиком в Cloud.ru, а также преподаю психологию в ВШЭ и РАНХиГС. Сегодня в статье я использую свою экспертность и препарирую страхи перед ИИ: что именно тревожит людей вне диджитала, что давит на сеньоров за 40 и кто так сильно напугал джунов.
Контекст: откуда берется страх
Опустим мои и ваши ощущения — обратимся к конкретным цифрам. За первые шесть месяцев 2026 года россияне уже успели напостить 2,5 миллиона сообщений про опасность, которую несет ИИ. Там и про дипфейки, и про потерю рабочих мест, и про манипуляции с галлюцинациями.
Жить внутри такого инфополя тревожно, что и подтверждается опросами: 43% россиян готовы навсегда отказаться от ИИ, лишь бы убрать этот стресс из своей жизни. Да и бояться развития ИИ стали сильнее почти в два раза: 27% против 15% годом ранее.
Дальше вступает в дело простая психология: если технология одновременно обещает удобство, экономию времени и новые возможности, но при этом ассоциируется с потерей контроля, заменой человека и риском для работы, то мозг почти автоматически выбирает насторожиться и перестраховаться.
Исследователи регулярно приходят к выводу, что люди особенно тяжело переносят не сам риск, а неопределенность. Потеря работы — это страшно. Но куда сильнее тревожит ситуация, когда никто не может сказать, произойдет это через пять лет, через год или вообще не произойдет. Исследования (например, вот или вот, а еще есть хороший обзор) показывают, что именно неопределенность относительно будущего является одним из самых мощных генераторов тревоги. ИИ идеально попадает в эту категорию: почти никто не понимает, насколько быстро будут меняться профессии и какие навыки окажутся востребованными через несколько лет.
На Западе, в Европе и Азии люди тоже переживают, можно почитать раз, два, три. В общем, я это к чему: что-то реально происходит, это не фантазии.
Скажете, что реальные случаи замещения сотрудников технологиями пока редки? Ну тут я открываю портал в самый популярный холивар последних лет: так заменят нас или не заменят? И если да, то когда, а если нет, то как долго это «нет» продлится?
Вот это недавнее увольнение 8К человек одним днем, конечно, аргумент в пользу тех, кто боится замены.
Хотя есть, конечно, и другая оптика на эти увольнения: компании просто понабрали людей во время ковида, теперь им нечем платить, поэтому увольняют их, прикрываясь инвестициями в ИИ. Потому что не хотят опустить свои акции, оттолкнуть инвесторов. Ну и цену себе, конечно, тоже набивают: неуверенные в себе айтишники — более дешевые и сговорчивые айтишники.
В общем, остается только гадать, что такое все эти посты от CEO про массовые сокращения: блеф или реальная причина тряски? Кстати, про нее.
Хотя кое-кто уже подготовился на случай, если все-таки не блеф…
Причина тряски
Когда мы говорим, что ИИ нас заменит, речь часто идет не только про зарплату. Для многих профессия — это часть личности. Разработчик, дизайнер, аналитик и редактор обычно воспринимают свою работу как доказательство собственной компетентности. Поэтому новости про автоматизацию бьют не только по чувству безопасности, но и по самооценке.
Психологически это переживается как угроза идентичности (под это дело уже даже сформировался научпоп-термин identity grief): «Если машина умеет делать то, чем я гордился, то в чем тогда моя уникальность?»
Но причина тряски у каждого своя, посмотрим на три из них более пристально.
Угроза будущей карьере
Формулировка страха
«Я только выбрал интересующее меня направление, а меня уже хотят заменить подпиской за 20 баксов».
Примеры мыслей
«Я хотел быть дизайнером/тестировщиком/аналитиком/пиарщиком, а теперь вижу, как те же задачи выполняют Gamma, Claude Code, Cursor, Kimi и прочие инструменты».
«Конечно, бизнес поддерживает автоматизацию, хочет ускоряться, тратить меньше, но я не хочу, чтобы меня уволили или чтобы мне платили мало, из-за того что бизнесу так лучше. Страшно. Скоро придется работать за копейки, пока тебя окончательно не заменят».
«Я не боюсь, что профессия исчезнет. Я боюсь, что в ней исчезнут ступеньки для входа и останутся только верхние уровни и ИИ. А вот скилового джуна заменят на подписку. И как строить карьеру?»
Обоснован ли страх?
На «Реддите» встречаются упаднические посты, где опытным спецам жаль джуниоров, которые будут строить карьеру в 2026 году. В другом посте видела тейк о том, что большинство компаний уже сейчас нацелены на мидлов и сеньоров и только потом готовы рассмотреть джунов.
Но на мой взгляд, у начинающих специалистов в целом фокус не на то. Реальная проблема — не отсутствие вакансий, а деградация навыков из-за слепого копирования нейрокода. Когда ты на старте просто принимаешь готовый код в Cursor / Claude Code / you name it и отдаешь его дальше, не осмыслив, не разобрав, не поняв архитектуру, то ты делаешь все что угодно, но только не развиваешься в мидла. А сейчас именно это и нужно. Но в условиях, когда важно торопиться, чтобы быть в конкуренции с другими джунами, младшие спецы начинают использовать ИИ слишком бездумно.
И тут надо учитывать, что сама по себе стратегия отдать сложную или нудную задачу на аутсорсинг (в том числе аутсорсинг технологии) не страшна. В когнитивной психологии эта стратегия называется когнитивной разгрузкой (cognitive offloading), и в норме мы обучаемся ей в возрасте 4–5 лет, когда начинаем развивать и другие метакогнитивные компетенции. Например, учимся считать на пальцах (и только потом — в уме).
Проблемы начинаются тогда, когда постоянное использование готового инструмента мешает формированию реального навыка или знания — и с цифровыми технологиями такое происходит чаще, чем хотелось бы, потому что они делают работу с информацией очень простой и доступной.
Подкреплю этот тейк неприятным кейсом: мы не просто склонны переоценивать наши знания о том, что нагуглили в интернете, но мы еще и путаемся в источниках и считаем, что эти знания всегда были в нашей памяти.
Когда часть умственной работы стабильно выполняет внешний инструмент, мозг постепенно перестает тренировать соответствующие навыки. Раньше похожие эффекты изучали на примере калькуляторов, GPS и поисковых систем. Теперь тот же вопрос возникает вокруг ИИ: если начинающий специалист постоянно получает готовое решение, не разбирая его логику, развивается ли у него экспертность так же быстро, как раньше?
В итоге на выходе через год-два у нас есть специалист, который формально работал с кодом, но не понимает, как и что в нем устроено. И когда придет время роста, окажется, что ему не от чего оттолкнуться: фундамент не заложен либо заложен очень хлипко. Вот куда реально нужно смотреть.
Угроза потери экспертности и статуса
Формулировка страха
«Меня не заменит просто модель. Меня заменит связка „мидл + модель“, которая для бизнеса останется такой же эффективной, но более быстрой и дешевой».
Примеры мыслей
«Я не верю в сказки, что одна нейросеть сейчас полностью заменит сильного разработчика. Но я вполне верю в сценарий, где бизнесу станет достаточно одного крепкого мидла с Cursor или Claude Code, чтобы не держать дорогого сеньора (надолго ли дорогого, кстати?)».
«Я сам вижу, как быстро растет продуктивность. То, на что раньше уходили дни, теперь можно собрать за часы. И если я это вижу, то менеджмент — тем более».
«Я боюсь не того, что стану бесполезным. Я боюсь, что стану слишком дорогим. Что мой опыт, насмотренность и архитектурное мышление в какой-то момент перестанут восприниматься как преимущество, если рядом есть человек подешевле, который умеет быстро ускоряться с помощью ИИ».
Обоснован ли страх?
На мой взгляд, частично — да. Но реальная опасность тоже не совсем там, где многие ее ищут.
Фантазия у меня такая: ты используешь ИИ, чтобы быть в потоке, и незаметно начинаешь сводить свою работу к бесконечному ревью кода, который за тебя нагенерила нейросеть. Какой тут «некст левел»? Как быстро начнешь тупеть, если ты больше не держишь в голове систему, не принимаешь архитектурных решений, не споришь с инструментом, не можешь быстро увидеть, где он нагенерил ерунду?
Это риск, который хорошо известен в инженерной психологии. Чем надежнее становится автоматизация, тем реже человек тренирует сложные навыки принятия решений. Но именно эти навыки оказываются критически важными в момент, когда система ошибается. Получается ироничный парадокс: автоматизация снижает нагрузку в обычных ситуациях, но одновременно может ослаблять способность человека действовать самостоятельно в нестандартных случаях.
Поэтому для меня сейчас очень важная мысль: я стараюсь не переставать выполнять ту работу, которая и делает меня дорогим специалистом.
Угроза неудачной адаптации
Формулировка страха
«Мне уже хватает стресса и задач. Если мне сверху добавят еще необходимость разбираться в ИИ, я не выдержу. Но если не стану изучать новые технологии, то вообще потеряю работу».
Примеры мыслей
«Я не айтишник и не хочу им становиться. У меня уже есть работа, в которой я много лет разбирался, и меня пугает сама мысль, что теперь сверху прилетит еще один обязательный слой — боты, агенты, промпты, автоматизация — и все это нужно срочно освоить».
«Мне не страшно, что завтра придет робот и физически сядет на мое место. Мне страшно, что начальство решит: раз появились новые инструменты, значит, теперь можно требовать в два раза больше, а если я не успею перестроиться, то стану неудобным и дорогим сотрудником».
«Я боюсь не ИИ как технологии. Я боюсь, что меня под шумок переведут в категорию людей, которых проще заменить, чем переучивать. И никто особо церемониться не будет».
Обоснован ли страх?
Отчасти. Но не всегда из-за реальных причин, чаще из-за мифов. Особенно это актуально для спецов постарше. Почему так: есть стереотип, что люди старше 35–40 лет сложнее осваивают новые технологии. На этой базе и может возникать тревога и саботаж.
Но хочу успокоить: исследования показывают, что сопротивление инновациям гораздо сильнее связано не с возрастом, а с другими факторами, например с пониманием того, зачем вообще нужна новая технология и как она работает.
Есть такой термин — computer anxiety. Это тревога, которая возникает из-за взаимодействия с новыми цифровыми технологиями. И дело тут не в реальной сложности инструмента, а в ожидании возможной ошибки, чувства некомпетентности или потери контроля. В этом смысле современные ИИ-системы воспроизводят многие психологические механизмы, которые раньше возникали из-за распространения компьютеров и интернета, только в гораздо более масштабном виде.
Еще в конце 1980-х Фред Дэвис предложил одну из самых влиятельных моделей принятия технологий — Technology Acceptance Model (TAM). По ней готовность использовать новый инструмент определяется прежде всего двумя вещами: воспринимаемой полезностью и воспринимаемой простотой использования. Если человек не понимает, как технология поможет ему в работе, или заранее уверен, что она окажется слишком сложной, вероятность принятия резко снижается.
Позже эту идею развили в модели UTAUT, которая показала, что люди охотнее осваивают новые инструменты, когда понимают, что компания поможет им адаптироваться, а не просто поставит перед фактом.
Поэтому страх многих специалистов может быть связан не столько с самим ИИ, сколько с ощущением потери контроля над собственной профессиональной судьбой. Если раньше правила игры были понятны, то теперь они меняются слишком быстро и зачастую без понятных ориентиров.
Что делать
Не знаю, что делать всем и каждому, чтобы на 100% полегчало. Младшим специалистам больше всех сочувствую: им достался старт в момент, когда правила меняются каждый день. Из-за этого и уровень стресса у большинства максимальный.
Я на сегодняшний день для себя нашла несколько рабочих опор. Может они будут полезны и вам. Кажется, получилось универсально: эти опоры могут закрыть все страхи, про которые мы говорили выше.
1. Трогать все, что трогается
Не верить ни в волшебный ИИ из новостей, ни в то, что это полная ерунда. Стараться руками попробовать основные классы инструментов: код, тексты, аналитику, агенты. Чтобы если и переживать, то на базе своих выводов, а не чужих.
Посвятите пару недель тому, чтобы реально поработать с Claude, потестить разные инструменты от ChatGPT, Cursor, ИИ-браузеры по типу Atlas или даже российские варианты, если на пути к зарубежным сервисам стоит оплата или ВПН. Но важно не просто открыть и закрыть, а решить несколько своих реальных задач. Это снимет часть тревоги из-за неизвестности. А еще даст понять, где инструмент реально помогает именно вам. Заметить, что вызывает трудности, и попытаться закрыть их.
2. Изучать подкапотность, а не только готовые конструкторы
Важно и нужно разбираться, что именно происходит внутри: где лимиты моделей, как они ломаются, какие у них слепые зоны. Вам будет проще психологически, да и в карьерном плане это плюс. Недостаточно просто писать абы какой промпт — изучите промпт-инжиниринг (писали про это недавно), температуру, создание агентов. В конце статьи прикреплю несколько материалов коллег, которые можно почитать на эту тему.
Понимание того, что ИИ отлично пишет типовой код, но буксует на архитектурных решениях или при работе с легаси, дает реальную опору. Вы перестаете воспринимать его как черный ящик и начинаете видеть ограничения. Ну и возвращаете веру в себя: ИИ не всемогущий, ему все еще нужны конкретно вы.
3. Держать руку на пульсе, но не паниковать
Следить за увольнениями, кейсами вроде недавнего с Meta * и, что главное, за откатами этих решений. Мне лично это нужно, чтобы не оказаться в ситуации, когда все давно поменялось, а я не в курсе. Но и чтобы не впадать в истерику из-за чьих-то вбросов на работе.
Но что-то я сомневаюсь, что в обозримом будущем массовые замены людей на ИИ приведут к чему-то, кроме провала и отката. Слишком много инцидентов, слишком высокий процент провала проектов, в которых попытались внедрить хоть какой-то ИИ (любой!).
4. Смотреть, что происходит на местах
LinkedIn, Reddit (r/ArtificialInteligence, r/technology, r/cscareerquestions), профильные чаты — как компании реально меняют процессы, какие роли ужимаются, какие, наоборот, растут.
Не верить только официальным пресс-релизам или, наоборот, страшным заголовкам паникеров в сетях, а смотреть на опыт конкретных людей и на широкую выборку, чтобы видеть полную картину.
5. Ускоряться и автоматизировать — для себя
Не ждать, пока кто-то из топов скажет внедрять в свою рутину ИИ, а самому смотреть, что можно поручить модели и где можно освободить себе время под сложные задачи. Потому что чем выше ваш темп и чем глубже вы понимаете, как встроить ИИ в работу, тем сложнее вас заменить. Короче, работайте на опережение.
* Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности».
Обещала несколько материалов по теме агентов, ИИ и промпт-инжиниринга. Вот они: