Goldman Sachs сообщает о долгосрочных последствиях увольнений из-за ИИ

Goldman Sachs опубликовал отчет о том, как увольнения из-за ИИ отражаются на американских работниках. Экономист Пьерфранческо Меи сравнил их с четырьмя десятилетиями потерь работы из-за технологий: те, кто лишился места в профессиях, подверженных ИИ, с 2025 года искали новую работу примерно на месяц дольше других уволенных. Через год после потери места они примерно на 10 процентных пунктов чаще оставались безработными. По оценке Goldman, эффект сопоставим с прежними волнами, а ущерб от них Меи назвал долговременным.

Сильнее страдают работники 35 лет и старше: им нужно примерно на пять недель больше, чем другим уволенным, чтобы вернуться к полной занятости. У тех, кто младше 35, разрыв около трех недель. Та же закономерность видна по всем уволенным: по данным Минтруда, среди проработавших на прежнем месте не менее трех лет к январю 2026 года работали 72,9% людей 25–54 лет, 57,3% в возрасте 55–64 лет и 38,6% тех, кому 65 и больше. С 2023 по 2025 год работу потеряли 7,4 млн человек против 6,3 млн в предыдущем обследовании.

По данным Challenger, Gray & Christmas, за девять месяцев компании объявили о 120 136 сокращениях со ссылкой на ИИ – около 21% всех сокращений и главная причина. Заработки вернувшихся на полную занятость тоже снизились: среди тех, кто потерял работу с 2023 по 2025 год и снова нашел полную, около 49% получают столько же или больше, чем раньше, против 62% в предыдущем обследовании.

Более ранние работы Goldman на данных с 1979 года показали: после потери места из-за технологий реальные заработки растут медленнее, чем у других уволенных, а риск снова остаться без работы устойчиво выше. Молодые не только раньше возвращаются к полной занятости, но и успевают сменить меньше временных мест. Меи считает, что они могут гибче адаптироваться к ИИ, и называет это обнадеживающим сигналом.

При этом Stanford Digital Economy Lab по данным ADP нашел проблему с другого конца: занятость 22–25-летних в наиболее подверженных ИИ профессиях примерно на 19% ниже, чем была бы, если бы росла так же, как у сверстников в менее подверженных профессиях. У опытных работников такого разрыва нет, а подстройка идет скорее через меньшее число найма молодых, чем через увольнения.