Моему сыну Ричарду поступать через четыре года. При этом чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем чаще я задаю себе один вопрос. При этом могу ли я сегодня знать, какая профессия будет нужна ему, когда он закончит учиться?

Прежде всего мне как маме очень хочется сделать то, что мы привыкли делать для своих детей. Например, предусмотреть. Выбрать хороший вуз. Помочь получить востребованную профессию. Подстелить соломку. Чтобы потом можно было выдохнуть: всё, я сделала правильно.

Однако чем больше я разбираюсь в том, как ИИ меняет рынок труда, тем яснее понимаю одну неприятную вещь. Я не смогу угадать для него правильную профессию. При этом, возможно, моя задача вообще не в этом.

Какие профессии исчезнут из-за ИИ

Когда говорят про ИИ и профессии будущего, разговор часто сводится к спискам. Эта профессия исчезнет. При этом эта останется. А вот эту срочно надо осваивать. Поэтому я бы очень осторожно относилась к таким прогнозам.

Например, исследователи Stanford Digital Economy Lab изучают реальные данные о занятости миллионов американских работников. При этом в обновлении исследования, опубликованном в августе 2026 года, они обнаружили важный сигнал. Среди молодых людей 22-25 лет в профессиях, наиболее подверженных воздействию ИИ, занятость оказалась примерно на 19% ниже уровня, которого она могла бы достичь при обычном росте.

При этом исследователи не говорят, что искусственный интеллект уже массово уничтожает рабочие места. Общего обвала занятости они не нашли. Однако среди молодых специалистов изменения действительно заметны.

При этом для меня как для мамы это гораздо важнее громких заголовков про то, что скоро исчезнет половина профессий. Ведь именно наши дети через несколько лет будут приходить на этот рынок новичками. Поэтому вопрос, какие профессии исчезнут из-за ИИ, я бы сегодня ставила иначе: не «что пропадёт целиком», а «что уже происходит с самыми молодыми».

ИИ меняет не только профессии, но и отдельные задачи

Есть ещё одна вещь, которая сильно изменила мой взгляд на выбор будущей профессии. Например, мы привыкли мыслить названиями: программист, врач, маркетолог, юрист, инженер. Однако любая профессия на самом деле состоит из множества отдельных задач. Именно поэтому здесь проходит важная граница.

Если работу человека можно хорошо описать как последовательность понятных действий, часть этих действий гораздо легче передать искусственному интеллекту. Например, написать типовой текст. Проверить документ. Кроме того, обработать стандартный запрос. Найти ошибку. Собрать информацию.

Однако есть работа, где приходится соединять разные знания, учитывать контекст, замечать противоречия и принимать решение там, где нет одной правильной инструкции. При этом здесь человеку пока принадлежит совсем другая роль.

Кроме того, исследования Стэнфорда показывают похожую закономерность. Например, негативные изменения занятости сильнее заметны там, где ИИ используется для автоматизации человеческих задач. При этом там, где технологии дополняют возможности человека, картина совсем другая.

Возможно, мы выбираем детям не то

Я долго думала именно про профессию. Например, что будет востребовано? Куда поступать? Какое образование даст больше возможностей? Затем я поймала себя на другой мысли.

Может быть, сегодня гораздо важнее выбрать не профессию, а мышление, которое будет развивать образование.

Потому что профессию ребёнку, возможно, придётся менять, и не один раз. Какие-то знания устареют. Кроме того, появятся инструменты, которых сегодня ещё нет. Например, часть привычной работы возьмёт на себя ИИ.

При этом преимущество будет не обязательно у того, кто когда-то идеально освоил одну функцию. Скорее оно будет у человека, который способен посмотреть на ситуацию сверху: увидеть систему, понять, что изменилось, быстро добрать недостающие знания, освоить новый инструмент хотя бы на нужном уровне, принять решение, а потом спокойно изменить его, если изменилась реальность.

Наконец, я называю это мышлением визионера. Речь не про человека, который знает всё, такого вообще не существует. Прежде всего это человек, который способен видеть больше своей конкретной задачи.

Почему профессии с разными задачами сложнее заменить

Кроме того, в истории искусственного интеллекта уже были очень громкие прогнозы о профессиях, которые должны были исчезнуть. Например, один из известных примеров связан с рентгенологами. При этом ещё в 2016 году Джеффри Хинтон говорил, что развитие глубокого обучения радикально изменит эту профессию.

Например, логика казалась понятной: если нейросеть научится распознавать медицинские изображения лучше человека, зачем понадобится столько специалистов? Однако профессия оказалась гораздо сложнее отдельной задачи «посмотреть снимок».

Например, нужно учитывать историю болезни. Сопоставлять разные данные. Понимать контекст. Принимать решения. Общаться с другими специалистами. Кроме того, всё это соединяется во множество отдельных элементов одной системы. Наконец, именно эти стыки особенно важны.

При этом ИИ может становиться невероятно сильным в отдельных задачах. Однако чем больше работа требует соединять разные типы информации и принимать решения в контексте, тем сложнее свести человека к одной автоматизируемой функции. Поэтому я бы сегодня гораздо внимательнее смотрела не на красивое название профессии будущего, а на то, из каких задач она состоит.

Как выбрать профессию ребёнку в эпоху ИИ

Если у тебя ребёнок приближается к возрасту выбора вуза или специальности, попробуй немного изменить сам разговор. Кроме того, не обязательно спрашивать «кем ты хочешь стать». При этом мне кажется, сегодня этот вопрос способен загнать подростка в угол. Ведь откуда ему знать, кем он хочет быть следующие сорок лет, если даже мы не знаем, как будет выглядеть рынок труда через десять?

Можно посмотреть вместе на другое. Например, что ему интересно делать? Как он принимает решения? Нравится ли ему разбираться в сложном? Кроме того, умеет ли он соединять информацию из разных областей? Что происходит, когда у него нет готовой инструкции? Как быстро он способен освоить новое?

А затем можно использовать ту же нейросеть не для того, чтобы она выбрала профессию за ребёнка, а чтобы появился материал для разговора. Например, спросить у неё вот что:

Разложи профессию, которая интересует моего ребёнка, на отдельные задачи. Покажи, какие из них уже можно автоматизировать с помощью ИИ, а какие требуют соединения нескольких навыков, понимания контекста и принятия решений.

Затем не стоит принимать ответ нейросети за истину. При этом, наоборот, стоит обсуждать его. Где она права? Где ошибается? Что изменится через пять лет? Кроме того, какие навыки останутся важными, даже если инструменты полностью поменяются? Наконец, вот это уже тренировка того самого мышления.

Но есть ещё один вопрос, и он уже не про ребёнка

Когда я думаю об образовании Ричарда, я всё чаще замечаю одну вещь в себе. Например, мне хочется определённости. Вот хороший вуз. Вот перспективная профессия. Понятная дорога впереди. При этом если я всё правильно выбрала, значит, я хорошая мама и с моим ребёнком всё будет хорошо.

Однако мир больше не даёт нам такой гарантии. При этом это страшно. Кроме того, иногда наше желание найти ребёнку «самую надёжную профессию» связано не только с его будущим. Оно помогает нам самим справиться со своей тревогой. Мы нашли решение. Можно выдохнуть.

Однако что, если сегодня родительская задача немного другая? Например, не угадать будущее ребёнка. Не убрать с его дороги все ошибки. Не принять за него одно идеальное решение на всю жизнь. А помочь ему научиться выбирать, пробовать, ошибаться, замечать, что мир изменился, учиться заново и выбирать ещё раз.