ИИ уже режет не только косты, но и воронку кадров. Сверху компании сокращают опытных инженеров, чтобы переложи

ИИ уже режет не только косты, но и воронку кадров. Сверху компании сокращают опытных инженеров, чтобы переложить часть работы на модели. Снизу студенты всё чаще закрывают домашки ИИ и выходят на рынок без базовой математики, алгоритмов и дисциплины.

Это не «технологический прогресс», а риск по supply chain для talent-пула. Если коротко: старший слой сжимают ради экономии, младший — обесценивается из-за фиктивного обучения. В итоге рынок получает меньше квалифицированных специалистов, чем ожидает.

Для performance-команд это понятная логика. Сначала ИИ даёт экономию на спенде, потом всплывает hidden cost: падает качество исполнения, растут ошибки, удлиняется онбординг, дороже становится найм и контроль. 📉

Вывод простой: считать нужно не только immediate savings, но и стоимость деградации навыка. Если компания экономит на людях и одновременно на их подготовке, break-even по ИИ может оказаться сильно хуже, чем в презентации.