ИТ-сектор меняет людей на нейросети: в США сократили 33 тысячи человек

Технологические гиганты США начали 2026 год с масштабных сокращений: за первые два месяца работу потеряли более 33 тысяч сотрудников. Темпы увольнений выросли на 51% по сравнению с прошлым годом, а основной причиной эксперты называют перераспределение бюджетов в пользу искусственного интеллекта.

Волна оптимизации, накрывшая ИТ-индустрию несколько лет назад, в 2026 году приобрела новый масштаб. По данным консалтинговой компании Challenger, Gray & Christmas, лидером по числу увольнений стал Amazon, на который пришлась почти половина всех сокращенных позиций в глобальном секторе. Под кадровую чистку попали не только профильные сервисы, но и разработчики игр и медиа-платформы: о сокращениях объявили Riot Games, eBay, Autodesk и Pinterest.

Ставка на ИИ и зрелость бизнеса

Многие корпорации прямо связывают пересмотр штата с внедрением нейросетей. Глава Salesforce Марк Бениофф признал, что алгоритмы уже выполняют от 30% до 50% задач компании, позволяя сохранять высокую прибыль при меньшем количестве людей. В компании Block увольнение четырех тысяч сотрудников объяснили стремлением формировать компактные команды, усиленные инструментами ИИ.

Экономист Калифорнийского университета в Беркли Энрико Моретти считает происходящее естественным процессом. По его мнению, когда продукты компании достигают зрелости, потребность в агрессивном найме исчезает. Высвободившиеся финансовые ресурсы бизнес направляет на закупку вычислительных мощностей и развитие собственных нейросетевых моделей.

Алгоритмические чистки в России

Тренд на автоматизацию кадровых решений затронул и российский финансовый сектор. В 2025 году Сбербанк начал использовать нейросети для выявления неэффективного персонала. По словам главы банка Германа Грефа, алгоритмы помогают определять сотрудников, подлежащих увольнению, на основе анализа их продуктивности. Только за неполный прошлый год штат организации сократился на 13,5 тысячи человек, что подтверждает глобальную тенденцию на замещение рутинных функций программными решениями.