Мы проанализировали 100 000 вакансий и выяснили, какие профессии ИИ заменит первыми
Coworker
Сам Решу
Спойлер: IT-специалисты в зоне риска, а сантехники — нет
Когда говорят про замену людей роботами, обычно вспоминают курьеров и кассиров. Логика простая: если робот может доставить пиццу или пробить чек — человека не нужно.
Но мы решили проверить реальность. Взяли 121 157 вакансий с hh.ru, отфильтровали до 173 уникальных ролей и попросили три разные языковые модели оценить каждую профессию по шкале риска замещения ИИ.
Шкала простая: 0 — ИИ даже не понимает, что вы делаете, 10 — ваш начальник уже гуглит «как подключить ChatGPT вместо отдела».
Что мы делали
Выгрузили вакансии с HeadHunter. Оставили только те, где:
- Описание больше 300 символов (отсекли мусор)
- Указана зарплата (маркер серьёзности позиции)
- Есть список навыков
- Роль не «Другое» (иначе анализ бессмысленный)
Из 121 тысячи осталось 173 роли. Для каждой написали детальный промпт с контекстом российского рынка: экосистема 1С, регуляторика, зрелость российских LLM (YandexGPT, GigaChat). Попросили три независимые модели выставить оценку от 0 до 10.
Среднее значение по трём моделям — финальный скор. Модели, кстати, были на удивление единодушны. Видимо, даже ИИ согласен, кого заменять первым.
Топ-10 профессий под ударом
| # | Профессия | Риск |
|---|---|---|
| 1 | Оператор call-центра | 9.3 |
| 2 | Оператор ПК, оператор базы данных | 8.7 |
| 3 | DevOps-инженер | 8.4 |
| 4 | SMM-менеджер, контент-менеджер | 8.3 |
| 5 | Продуктовый аналитик | 8.0 |
| 6 | Руководитель группы разработки | 7.8 |
| 7 | Дата-сайентист | 7.6 |
| 8 | Программист, разработчик | 7.5 |
| 9 | Аналитик | 7.4 |
| 10 | Дизайнер, художник | 7.3 |
Вот это неожиданность, да?
Программисты с оценкой 7.5. Data Science — 7.6. DevOps вообще в тройке лидеров по риску. Это не значит, что завтра все разработчики окажутся на улице. Но модель чётко видит: результат работы — код, код пишут LLM, значит часть задач автоматизируется. Ирония: люди, которые создали ИИ, первыми попали под раздачу.
SMM-менеджер с 8.3 — а вот это логично. Шаблонные посты, подбор хештегов, генерация визуала. Если ты тратишь 70% времени на рутину — ИИ уже здесь. И он не просит повышения.
А что с «безопасными» профессиями?
| # | Профессия | Риск |
|---|---|---|
| 173 | Уборщица, уборщик | 0.3 |
| 172 | Сварщик | 0.5 |
| 171 | Разнорабочий | 0.7 |
| 170 | Маляр, штукатур | 0.9 |
| 169 | Дворник | 0.9 |
| 168 | Слесарь, сантехник | 1.1 |
| 167 | Массажист | 1.1 |
| 166 | Грузчик | 1.2 |
Тоже ожидаемо. Физический труд на месте. Робот-сантехник — это пока дорого, сложно и не нужно. Попробуйте объяснить нейросети, как менять прокладку в кране хрущёвки 1962 года — она сдастся на третьей итерации.
Но интересная деталь: парикмахер (1.5) безопаснее программиста (7.5). Пять лет назад в это не поверил бы никто. Сейчас программист нервно посматривает на своего барбера и думает: «Может, пора осваивать фейд?»
Что удивило
Продуктовый аналитик (8.0) рискует больше, чем программист (7.5). Объяснение: код — сложная задача с множеством зависимостей, контекстом и архитектурными решениями. Аналитика — обработка данных по шаблонам, визуализация, подготовка отчётов. LLM делает это уже сейчас, причём без перекуров.
Тестировщик (7.1) — тоже в зоне риска, и это логично. Автотесты, регрессия, проверка API — всё это ИИ уже умеет генерировать и запускать. Ручное тестирование сложных сценариев пока держится, но граница сдвигается с каждым обновлением моделей. Если ваша работа — прокликивать формы по чек-листу, стоит задуматься.
Юрист (5.8) и врач (5.5) в середине таблицы. Несмотря на то что их работу многие считают незаменимой, модель учитывает российскую специфику: сертификация, госрегулирование, личная ответственность. Заменить судью ИИ невозможно даже технически — закон не позволяет. Хотя, положа руку на сердце, некоторые решения суда уже выглядят как сгенерированные.
Распределение рисков по шкале
Весь наш датасет укладывается в интересную картину:
- Зона высокого риска (7–10): операторы, цифровые аналитики, разработчики, дизайнеры, SMM. Это примерно 15% ролей.
- Зона среднего риска (4–6): менеджеры, бухгалтеры, врачи, юристы, логисты. 38% ролей.
- Зона низкого риска (0–3): физический труд, обслуживание, ремонт. 47% ролей.
Главный вывод
ИИ угрожает не грузчикам. ИИ угрожает офисным работникам, которые занимаются рутинной цифровой обработкой.
Если твоя работа — писать тексты по шаблону, собирать отчёты в Excel, перекладывать данные из одной системы в другую, отвечать на типовые вопросы — ты в зоне риска. И нет, «я делаю это 15 лет» — не аргумент. ИИ делает это 15 секунд.
Если твоя работа — чинить котёл, стричь клиентов, вести переговоры с уникальными условиями, проектировать здание с нестандартными ограничениями — пока безопасно. Ключевое слово — «пока».
Методология
- Выгрузка вакансий с hh.ru (121 157 штук)
- Фильтрация: описание > 300 символов, указана зарплата, есть навыки, роль определена
- Кластеризация до 173 уникальных ролей (одна вакансия = один скор)
- Промпт с детальной шкалой и поправками на российский рынок
- Три независимые модели — среднее как финальный результат
- JSON-ответы, валидация, агрегация
Данные доступны по запросу. Если хотите свою ролевую категорию — спрашивайте в комментариях.
Попробуйте сами
Мы сделали интерактивную версию — можно покликать, посмотреть данные и найти свою профессию: