Карьера всегда работала как лестница. Первая ступенька: стажировка, джуниор-позиция, год в режиме принеси-подай и смотри, как делают старшие. Стоишь на ней пару лет, тебе недоплачивают, зато учат. Потом лезешь выше.
Так вот, эту первую ступеньку только что спилили. А университет всё ещё продаёт четырёхлетний билет наверх и берёт за него как за бизнес-класс.
Цифра, из-за которой я сел писать
Стэнфордская Digital Economy Lab (лаборатория Эрика Бриньолфссона) взяла данные ADP, крупнейшего в США расчётчика зарплат. Миллионы реальных людей, а не опросы. Результат такой: у работников 22-25 лет в профессиях, которые сильнее всего задел ИИ, занятость упала на 16% относительно старших коллег в тех же самых компаниях. У опытных всё ровно. Просела именно молодёжь.
У молодых разработчиков падение к сентябрю 2025 года почти 20% от пика конца 2022-го.
И вот тут важна деталь. Это не история про то, что ИИ убивает работу. Это история про то, что ИИ убивает вход в работу. Разница принципиальная.
Как выглядит спиленная ступенька
Данные складываются в одну картину, и она неприятно ровная.
- Наём выпускников в крупных техкомпаниях упал примерно на 65% относительно 2019 года, в стартапах ранних стадий на 76% (SignalFire, 2026).
- Выпускники топ-20 программ по computer science в США на 45% реже получают инженерную позицию в бигтехе, чем несколько лет назад. Даже элитный сигнал перестал работать.
- С мая 2025 по май 2026 вакансии senior-уровня выросли на 14,7%, а начальные упали на 7,5% (Indeed Hiring Lab).
- В разработке ПО только 4,5% вакансий начального уровня. Для сравнения, в уходе за людьми таких 91,3%.
- Big Four режут набор выпускников: Deloitte минус 18%, EY минус 11%, KPMG с 1399 человек до 942.
- Безработица среди недавних выпускников вузов 5,6% при общей по стране 4,2% (ФРБ Нью-Йорка). Исторически было наоборот.
Механику видно в данных самих ИИ-компаний
Вот что закрывает для меня вопрос, точно ли дело в ИИ. Anthropic публикует Economic Index, то есть отчёт о том, на что бизнес реально тратит их модели. 77% корпоративного использования это автоматизация, включая полную передачу задачи модели. И только 12% совместная работа, когда человек и модель делают что-то вместе.
Теперь вспомните, из чего состоит работа джуниора. Ровно из тех задач, которые отдают целиком: собрать выжимку, написать шаблонный код, свести таблицу, проверить документы. Ни одна компания не принимала решение уволить молодых. Она приняла решение, что эту работу теперь делает модель. А молодые просто на ней сидели.
Ирония в том, что это была не просто работа. Это был механизм обучения. Мы автоматизировали не задачу, а тренажёр.
Теперь про счёт за университет
Если вход в профессию ломается, возникает главный вопрос: сколько стоит четырёхлетняя подготовка к этому входу.
Американцы должны по студенческим кредитам 1,863 трлн долларов. Это 42,6 млн человек, в среднем по 40 467 долларов на заёмщика. Стоимость колледжа с 1980 по 2019 год выросла на 169%, а заработки работников 22-27 лет всего на 19%. Чтобы оплатить год в госуниверситете по минимальной ставке, сегодня надо отработать 1345 часов против 387 часов в 1980-м.
И самое главное, что получаешь на выходе. 52% выпускников четырёхлетних программ через год после диплома работают там, где диплом вообще не требуется. Через десять лет всё ещё не по уровню работают 45%. А вот цифра, от которой у меня холодок: из тех, кто начал карьеру не по уровню, 73% остаются в этой ловушке спустя десятилетие (Strada и Burning Glass Institute).
Получается, первая работа определяет траекторию сильнее, чем диплом. А первую работу как раз и спилили.
Дальше экономика самого диплома. Премия за высшее образование росла с 39% в 1980-м до 79% в 2000-м, и с тех пор стоит на месте, а по некоторым замерам просела (ФРБ Миннеаполиса). Причина простая: предложение обогнало спрос. Доля рабочей силы с бакалавром выросла с 31% до 45%, а число вакансий, требующих диплом, на каждую вакансию без него упало с 1,2 в 2010 году до 0,6 в 2020-м (ФРБ Кливленда).
И вишенка. По расчётам FREOPP, 31% американских студентов учатся на программах с нулевой или отрицательной финансовой отдачей. У 23% бакалаврских программ отдача отрицательная. То есть выпускник в среднем оказывается беднее, чем если бы вообще не пошёл.
Но я не скажу вам бросайте универ. И вот почему
Было бы нечестно продать вам красивый вывод. Данные говорят и обратное.
Безработица среди всех обладателей высшего образования от 22 до 65 лет 3,1%, у недавних выпускников 5,6%, а у молодёжи без диплома 7,8%. То есть проблема не в образовании, а в стаже. Диплом всё ещё лучше, чем его отсутствие: медианный заработок бакалавра 1543 доллара в неделю против 930 у выпускника школы.
История про то, что корпорации отменяют требования к диплому, во многом театр. Гарвардская школа бизнеса вместе с Burning Glass проверила 11 300 позиций. После всех громких отмен реально выиграл менее чем один наём из 700. Около 97 тысяч человек при 77 миллионах наймов в год. Пресс-релизы есть, практики почти нет.
И контраргумент, который прятать нельзя. Обещанного апокалипсиса рабочих мест пока не случилось. Общая безработица в США держится около 4,2%. Исследование ФРБ Далласа показало, что ИИ одновременно сокращает наём джунов и повышает зарплаты опытных в тех же профессиях. Апокалипсиса нет. Есть перераспределение, и оно бьёт по входу.
Профессии, которых не было, когда вы подавали документы
Теперь хорошая часть. Ступенька не исчезла. Она переехала, и мало кто показывает куда.
Менеджер ИИ-агентов. Harvard Business Review в феврале 2026 года формально описал эту роль. Один из первых людей в мире с такой должностью, Зак Стаубер из Salesforce, описывает свой день просто: он начинает и заканчивает его в дашбордах, скоркартах и мониторинге агентов. Кода он не пишет. Он управляет флотом.
AI Orchestration Specialist. Средняя оплата в США 148 233 доллара в год, верхние вилки уходят за 450 тысяч. Требуется не программирование, а доменная экспертиза. Надо понимать процесс настолько хорошо, чтобы разложить его на агентов.
Forward Deployed Engineer. Инженер, который живёт у клиента и настраивает систему под его реальность. Медиана 211 тысяч в Palantir, свыше 785 тысяч для сеньоров в OpenAI и Anthropic.
AI Governance и этика. Спрос вырос на 150% год к году, на этику на 125%. Медиана около 150 тысяч, C-level от 300. Драйвер понятный: регуляторика и EU AI Act. При этом 98,5% организаций признают, что людей на это у них не хватает.
Data Annotator. Четвёртая по темпам роста профессия в списке LinkedIn на 2026 год. Профессия расслоилась: массовая разметка обесценилась, зато экспертная стала дефицитом. Это когда врач, юрист или трейдер учит модель своей предметной области.
И самое недооценённое: физический мир. Datacenter Technician занимает 17 место в том же списке LinkedIn, Commissioning Manager по пусконаладке дата-центров 11 место. Оператор телеуправления роботами получает 28,24 доллара в час, а Figure AI платит операторам гуманоидов 35-40 долларов. Siemens обязалась обучить 200 тысяч электриков к 2030 году. ИИ-бум это ещё и бетон, электрика и охлаждение, а там дефицит рук, а не дипломов.
Общий знаменатель у всего этого один. Премия за ИИ-навыки к сопоставимой позиции выросла за год с 25% до 56% (PwC). Четыре из пяти самых быстрорастущих профессий США 2026 года связаны с ИИ.
Что бы я делал, будь мне сейчас восемнадцать
Я не педагог, я инвестор и основатель. Смотрю на это как на вложение с горизонтом и риском.
Первое. Перестал бы покупать диплом как гарантию. Как опцион на нетворк, доступ и лицензируемые профессии вроде медицины, права и инженерии он работает. Как обещание работы больше нет.
Второе. Гнался бы не за дипломом, а за первой нормальной работой. Данные тут говорят прямо: стажировка снижает риск застрять не по уровню на 49%. Если ваша программа не даёт реального опыта к третьему курсу, она продаёт вам просроченный продукт.
Третье. Считал бы отдачу конкретной программы, а не высшего образования вообще. Разброс огромный. У криминологии неполная занятость 65,8%, у инженерных специальностей в разы ниже. Высшее образование это не один актив, это индекс, внутри которого треть позиций убыточна.
Четвёртое. Строил бы публичное доказательство работы. Резюме говорит, что вам доверяли. Портфолио, репозиторий, запущенный продукт, блог говорят, что вы умеете. Когда входных позиций мало, компания берёт того, у кого доказательство уже есть.
Пятое. Смотрел бы туда, где ИИ дополняет, а не заменяет. Стэнфорд показал это прямым текстом: занятость падает там, где ИИ автоматизирует, и растёт там, где дополняет. Вот вам и карта на ближайшее десятилетие.
И да, Thiel Fellowship, который платит 250 тысяч долларов за то, чтобы вы бросили университет, поднял грант вчетверо с момента запуска. Среди его выпускников основатели Anthropic, Figma, Ethereum и Scale AI. Это не рецепт для всех. Но это очень громкий сигнал о том, куда сместилась цена.
Итог
Четыре года и шестизначная сумма за подготовку к первой ступеньке имели смысл, пока эта ступенька существовала. Её автоматизировали первой, потому что она состояла ровно из тех задач, которые модель теперь делает целиком.
Это не значит, что учиться не надо. Это значит другое: перестаньте платить за сигнал и начните платить за способность. Раньше диплом был доказательством, что вы можете. Теперь доказательство это то, что вы уже сделали.
Лестницу никто не убирал. Ей просто спилили нижние ступеньки. Теперь на неё запрыгивают, а не заходят.