Волна сокращений в ИИ, а OpenAI открывает "железную чашу" для продавцов

Автор: Кури

Оригинал: AI приводит к сокращениям, но OpenAI нанимает продавцов

Компании, создающие ИИ, активно набирают сотрудников для “продвижения” — лопаты уже сделаны, теперь нужно обучить других, как копать.

В последнее время тревога по поводу безработицы из-за ИИ охватила интернет как Востока, так и Запада.

Block уволил 4000 человек, CEO заявил, что ИИ может выполнять их работу; Pinterest сократил 15% сотрудников, деньги направлены на развитие ИИ; Dow Chemical уволил 4500 человек, объясняя это усилением автоматизации…

Внутри страны тоже не спокойно: 网易 (NetEase) якобы использует ИИ для замены аутсорсинга, 科大讯飞 (iFlytek) опровергла массовые сокращения, а ByteDance якобы оптимизирует не-ИИ отделы каждые полгода на 20%…

По статистике, в первые три месяца 2026 года глобальные сокращения в технологическом секторе превысили 45 тысяч человек, почти десять тысяч из них прямо связаны с ИИ.

На этом фоне в прошлую пятницу британская Financial Times сообщила, что OpenAI планирует к концу года увеличить численность сотрудников с 4500 до 8000 человек.

3500 новых позиций. Компании, создающие ИИ, говорят, что у них не хватает людей?

Заглянем на страницу вакансий OpenAI: конечно, ищут инженеров и исследователей, но не менее активно набирают и другую категорию специалистов: менеджеров по партнёрствам, корпоративных продавцов, команд GTM (выход на рынок), а также новую позицию, о которой упоминали в статье — technical ambassadorship, что переводится как:

Технический посол, специально помогающий корпоративным клиентам освоить ИИ.

Итак, OpenAI ищет не тех, кто сделает ИИ сильнее, а тех, кто сможет убедить других платить за ИИ.

Обслуживание клиентов важнее, чем развитие моделей

ChatGPT имеет 900 миллионов активных пользователей в неделю, но большинство не платит.

Платящие клиенты, даже платя, OpenAI всё равно работает себе в убыток: стоимость вычислительных ресурсов на одного активного пользователя превышает 20 долларов ежемесячной подписки. В этом году ожидается доход в 25 миллиардов долларов, убытки — 14 миллиардов.

Пользователи обеспечивают трафик, а корпоративные клиенты — прибыль. Но именно корпоративные клиенты уходят к Anthropic и их Claude.

Ramp показывает, что среди первых компаний, приобретавших ИИ-инструменты, 73% рынка захватила Anthropic. Десять недель назад эта доля была поровну между двумя компаниями.

В декабре прошлого года Altman отправил всем меморандум с названием «code red»: приостановить все неосновные проекты — рекламу, помощников для покупок и т.п., — сосредоточить ресурсы на улучшении ChatGPT.

Причина — Google Gemini 3 в нескольких тестах превзошёл ChatGPT, но более глубокая тревога возникла на корпоративном фронте: Anthropic внедряет Claude в кодовые базы и рабочие процессы клиентов, и как только это сделано, затраты на миграцию начинают расти как снежный ком.

Модели можно улучшать, но если клиент уйдёт, он не вернётся сам по себе. Чтобы удержать клиента, недостаточно AI с советами — нужно реально идти и убеждать.

Лопаты не продаются сами по себе

ИИ умеет писать код, работать с клиентами, анализировать данные, но есть одна вещь, которую он сделать не может:

Убедить технического руководителя компании подписать годовой контракт, купить его.

Для личного использования AI достаточно скачать приложение, и при неудовлетворённости — удалить. А для бизнеса всё иначе. Безопасность данных, внутренние процессы, совместимость с существующими системами, обучение сотрудников — любой из этих этапов может остановить проект.

Это не решается простым тестом модели, нужно лично сидеть в конференц-зале клиента и убеждать.

OpenAI, очевидно, это понял. Они не только ищут продавцов, но и ведут переговоры с частными фондами TPG, Brookfield и другими о совместных предприятиях для внедрения ИИ в бизнес. В этом бизнесе главное — лично приходить и работать.

История Block тоже говорит об одном и том же.

Менее чем через три недели после увольнения 4000 человек компания начала их возвращать. Один инженер по дизайну узнал, что его уволили «по ошибке», а руководитель технического отдела обнаружил, что после сокращения никто не может взять на себя ключевые задачи, и угрожал уволиться — тогда часть сотрудников всё же была возвращена.

Дорси заранее оставил в письме о сокращениях фразу: «Возможно, мы уволили некоторых неправильно…»

Действительно, ИИ вызвал тревогу по поводу сокращений, но если основные источники дохода будут сокращены из-за ИИ, это явно перебор. Даже в компаниях, где CEO публично заявляет, что ИИ может заменить большинство сотрудников, всё равно есть процессы, которые ИИ не сможет заменить.

ИИ лучше всего заменяет задачи, которые можно чётко определить. Но «убедить организацию в необходимости ИИ и помочь ей его использовать» — это как раз то, что нельзя чётко сформулировать.

Каждая технологическая революция сопровождается мнением, что «продавцы лопат — самые богатые». И в этот раз тоже: большинство компаний, создающих инфраструктуру, уверены, что их бизнес — стабильный, независимо от победителя.

Но текущая ситуация с OpenAI показывает: лопаты уже сделаны, но нужны люди, которые научат других ими пользоваться.

И этот «обучающий» процесс как раз и не может быть выполнен самим инструментом.

Городские продажи — стабильная работа в эпоху ИИ-страха

Если рассматривать уволенных и вновь нанятых вместе, можно заметить одну важную черту.

Большая часть уволенных в Block — это инженеры и операционные сотрудники, нанятые во время пандемии, выполнявшие стандартизируемую работу. В то время как в OpenAI новые сотрудники — в основном продавцы, менеджеры по работе с клиентами и партнёрами, выполняющие задачи, которые невозможно описать в документах.

OpenAI занимается старой доброй практикой: «выезжать к клиентам, слушать их потребности, подключать системы, контролировать запуск». Технический посол или менеджер по партнёрствам — по сути, то же самое, что и десять лет назад, когда Meituan ходил по домам, убеждая рестораны установить POS-терминалы.

Это не только у них.

Генеральный директор Shopify заявил в этом году, что для расширения штата сначала нужно доказать, что ИИ не справляется с задачей. Klarna два года назад уволила 700 сотрудников службы поддержки, заявляя, что ИИ их заменит, а в прошлом году тихо вернула часть — CEO признал, что в области ИИ «мы слишком торопились».

В чём разница между уволенными и возвращёнными?

Работы, которые можно уволить, имеют одну общую черту: их задачи можно разбить на чёткие входные и выходные данные. Написать код, ответить на заявку, подготовить отчёт — всё чётко, и ИИ в этом силён.

Особенность городских продаж — совсем иная. Помочь финансовому клиенту интегрировать ИИ в систему compliance или помочь игровой компании с генерацией контента — ни один проект не похож на другой. Собеседник разный, решение — тоже. Это невозможно сформулировать в виде подсказки (prompt).

ИИ не уничтожает все работы, он переоценивает их стоимость. То, что можно объяснить одним предложением, становится дешевле, а то, что сложно — дороже.

Три года назад компании, которые могли изменить мир одной статьёй, теперь нанимают тысячи человек, чтобы ходить по домам и стучаться.

Если вы тревожитесь, что ИИ может вас заменить, ответ зависит не столько от вашей отрасли, сколько от того, можете ли вы чётко сформулировать свою работу.

Те части работы, которые можно объяснить одним предложением, уже не так безопасны.