Срез на 28 августа 2026 года: 1 495 уникальных веб-результатов основного поиска, из них 50 источников-кандидатов и 4 первичных документа, проверенных точечно. В отчёт вошли только первичные исследования — Stanford/ADP, ILO, NBER, ScienceDirect, WEF, Challenger. Числа измеряют падение найма, вакансий, заказов, часов и зарплат — надёжного глобального счётчика уволенных из-за AI не существует.
Наведите курсор на карточку — детали источника, метода и ограничений. Порядок в колонках волн — ранжирование по сочетанию цифровизованности, повторяемости, проверяемости результата, цены ошибки/регулирования и потребности в физическом или человеческом контакте; это качественная лестница, не численный прогноз. Сначала исчезает не профессия целиком, а вакансии начального уровня, короткие контракты и часть штата через attrition и no-hire.
Это арифметика над пулом задач ILO, а не прогноз и не абсолютное число людей: экспозиция означает, что задачи могут измениться, а не что работники будут уволены. Честный ответ на вопрос «сколько людей уже пострадало»: надёжного глобального счётчика нет — данные лучше измеряют падение найма, вакансий, заказов, часов и зарплат, чем увольнения конкретных людей.
| Источник | Метрика | Роли / группа | Период | География | Идентификация | Главное ограничение |
|---|---|---|---|---|---|---|
| digitaleconomy.stanford.edu обновление, авг 2026 |
−16% занятости к тренду (снижение найма) | работники 22–25 лет в наиболее AI-exposed профессиях; опытные стабильны | по сентябрь 2025 | США | платёжные ведомости ADP, контроль фирменных шоков | относительный спад к тренду, не число уволенных |
| sciencedirect.com | −7% абс., −24–25% отн. объявлений (падение заказов) | substitutable-навыки на фриланс-платформе; спад в проектах 1–3 недели | янв 2021 – сен 2023 | глобальная платформа (база США) | diff-in-diff, кластеры навыков BERTopic + GPT-4o-разметка | одна платформа; заказы, не занятость |
| nber.org | нулевой эффект: изменения >2% исключены (заработок, часы) | 25 000 работников, 7 000 рабочих мест в exposed-профессиях — от клерков до разработчиков | два года после ChatGPT | Дания | diff-in-diff, опросы внедрения + административные реестры | не измеряет вход на рынок и наём |
| nber.org | −8% вакансий, −0,6% почасовой ставки на 1 SD экспозиции (снижение вакансий) | профессии с высокой GenAI-экспозицией | янв 2022 – авг/окт 2023 | США | вакансии Lightcast + ставки CPS, до/после ChatGPT | ассоциация, не причинность и не число уволенных |
| ilo.org | ~25% занятости — некоторая экспозиция, 3,3% — наивысшая (экспозиция задач) | вся мировая занятость; женщины 4,7% против 2,4% у мужчин; LIC 11% против HIC 34% | оценка 2025 | мир | 29 753 задачи, опрос 1 640 работников, Delphi-экспертиза | пул изменяемых задач, не прогноз увольнений |
| weforum.org | чистые +78 млн рабочих возможностей к 2030 (сценарный прогноз) | вся мировая занятость | до 2030 | мир | опрос работодателей, сценарная модель | смешивает AI с демографией и экономикой — не AI-only |
| daveshap.substack.com | 200–300 тыс. вытеснено или не создано; 0,13–0,20% занятости (оценка вытеснения) | nonfarm-занятость США по отраслям | 2025 | США | две косвенные модели: избыточные увольнения (Challenger) и производительность (BLS) | неофициальная низконадёжная оценка, не подсчёт |
| challengergray.com | 1 206 374 объявленных сокращения; +58% к 761 358 в 2024 (фактические сокращения, все причины) | все работодатели | 2025 | США | подсчёт публичных объявлений о сокращениях | все причины, не AI-специфично |
| arxiv.org | +0,43 п.п. отклика от доступа к AI-инструменту, +3,56 п.п. от использования (контрапункт: AI помогает исполнителям) | фрилансеры Freelancer.com, навыки PHP и Internet Marketing | янв–сен 2023 (240 дней) | глобальная платформа | внедрение AI-инструмента для сопроводительных писем | две категории навыков одной платформы |
Метод: аналитический срез на 28 августа 2026 года по 1 495 уникальным веб-результатам основного поиска; в основной выборке 50 источников-кандидатов (54 строки данных с двумя наборами), из которых в отчёт включены первичные исследования Stanford/ADP, ILO, NBER, ScienceDirect, WEF и официальный итог Challenger; вторичные агрегаторы статистики и блоги без методологии исключены за низкую надёжность. Числа измеряют относительные изменения найма, вакансий, заказов, часов и ставок в затронутых группах, а не подсчитанные увольнения конкретных людей; ранжирование волн 2026–2027 и 2028–2030 — качественное, по цифровизованности, повторяемости, проверяемости, цене ошибки и потребности в контакте. За рамками таблицы оставлены дублирующие зеркала PDF и обзорные материалы без собственных оценок.