Хвиля звільнень в AI, але OpenAI відкрила "залізну миску" для продавців

Автор: Керрі

Оригінальна назва: Штучний інтелект спричиняє скорочення, але OpenAI наймає продавців

Компанії, що створюють ШІ, масово наймають “продвижників” — лопатки вже зроблені, тепер потрібно навчити інших, як їх копати.

Останнім часом хвиля страху щодо безробіття через ШІ прокотилася по інтернету Сходу і Заходу.

Block звільнив 4000 співробітників, генеральний директор заявив, що ШІ може виконувати їхню роботу; Pinterest скоротив 15% персоналу, гроші вкладено у розвиток ШІ; компанія Dow Chemical звільнила 4500 людей, пояснюючи це автоматизацією…

В Україні також не спокійно: повідомляють, що NetEase використовує ШІ для заміни аутсорсингу, Kxunfei спростовує масштабні скорочення, а ByteDance повідомляє, що кожні півроку оптимізує 20% працівників у не-ШІ підрозділах…

За статистикою, у перших трьох місяцях 2026 року глобальні скорочення у технологічній галузі вже перевищили 45 000 осіб, з них майже 10 000 — прямо пов’язані з ШІ.

На цьому тлі минулого п’ятниці британська Financial Times повідомила, що OpenAI планує до кінця року збільшити кількість співробітників з 4500 до 8000.

3500 нових вакансій. Компанія, що створює ШІ, заявляє, що їй не вистачає людей?

Зайшовши на сторінку вакансій OpenAI, побачимо, що шукають не лише інженерів і дослідників, а й іншу категорію посад: менеджерів партнерських відносин, корпоративних продавців, команду GTM (стратегії виходу на ринок), а також нову посаду, згадану у статті — technical ambassadorship, що перекладається як:

Технічний посол, який допомагає корпоративним клієнтам освоїти ШІ.

Отже, OpenAI наймає не тих, хто робить ШІ сильнішим, а тих, хто переконає інших платити за нього.

Завоювати клієнта — важливіше, ніж створити модель

ChatGPT має 900 мільйонів активних користувачів на тиждень, але більшість не платять.

Платні користувачі, навіть якщо вони платять, OpenAI все одно працює у збиток: кожен активний користувач споживає обчислювальні ресурси, що коштують більше ніж 20 доларів місячної підписки. За цей рік очікується дохід у 25 мільярдів доларів, але збитки — 14 мільярдів.

Користувачі підтримують трафік, а корпоративні клієнти — прибуток. І саме корпоративні клієнти зараз переходять до Anthropic і їхнього Claude.

За даними Ramp, у перших покупцях ШІ-інструментів Anthropic займає 73% ринку. Десять тижнів тому ця частка була розподілена порівну між двома компаніями.

У грудні минулого року Альтман надіслав всім меморандум із назвою “code red”, у якому зупинив всі неосновні проєкти — рекламу, помічників для покупок тощо — і зосередив ресурси на покращенні ChatGPT.

Причиною стала перемога Google Gemini 3 у кількох тестах, але глибша тривога виникла на корпоративному рівні: Anthropic інтегрує Claude у кодові бази та робочі процеси клієнтів, і коли це зроблено, витрати на міграцію починають накопичуватися.

Моделі можна оновлювати, але якщо клієнт пішов, він не повернеться сам. Щоб втримати клієнта, потрібно не лише давати рекомендації через ШІ, а й особисто йти і переконувати.

Лопатки не можна продати самі собою

ШІ може писати код, обслуговувати клієнтів, аналізувати дані, але є одна річ, яку він зробити не може:

Переконати технічного керівника компанії підписати річний контракт і купити його.

Для особистого користування ШІ достатньо завантажити додаток, і при незадоволенні — видалити. Для бізнесу — зовсім інша справа. Безпека даних, внутрішні процеси, сумісність із існуючими системами, навчання співробітників — будь-який з цих етапів може зупинити проєкт.

Це не можна вирішити просто тестами моделей, потрібна особиста присутність у залі засідань клієнта.

OpenAI, очевидно, це зрозумів. Вони не лише наймають продавців, а й ведуть переговори з приватними фондами TPG, Brookfield та іншими щодо створення спільних підприємств для впровадження ШІ у бізнес.

Ця справа — все одно, що відправляти людей у поле бою.

Історія Block теж говорить про те саме.

Після скорочення 4000 співробітників менш ніж за три тижні компанія почала їх запрошувати назад. Інженеру з дизайну сказали, що його звільнили неправильно, керівник технічного відділу виявив, що після скорочення команда втратила ключові функції, і, погрожуючи звільненням, компанія повернула частину співробітників.

Дорсі сам у передмові до листа про скорочення залишив запис: “Можливо, ми звільнили деяких людей неправильно”…

Штучний інтелект справді спричиняє тривогу щодо безробіття, але якщо основний кровоносний канал для створення робочих місць буде скорочений через ШІ, це явно зайве. Навіть у компанії, де керівник відкрито заявляє, що ШІ може замінити більшість співробітників, залишаються процеси, які ШІ не може замінити.

ШІ найкраще замінює чітко визначені завдання, але “змусити організацію повірити, що їй потрібен ШІ і допомогти йому його використовувати” — це саме те, що важко чітко сформулювати.

Кожна технологічна революція супроводжується словами “продавати лопати — найприбутковіше”. І ця хвиля не виняток: компанії, що створюють інфраструктуру, отримують стабільний дохід незалежно від того, хто виграє.

Але нинішня ситуація з OpenAI показує, що лопатки вже зроблені, але потрібно ще й навчити інших, як їх використовувати. І цей процес “навчання” саме по собі не можна зробити за допомогою лопатки.

Громадські просування — стабільна робота у часи AI-стресу

Якщо подивитися на тих, хто звільнився і тих, хто наймається, можна побачити одну межу.

З 4000 звільнених у Block багато — це ті, хто був найнятий під час пандемії, — інженери та операційники, що виконували стандартизовану роботу. У OpenAI, де наймали 3500 людей, основний акцент — продажі, підтримка клієнтів, управління партнерами, тобто робота, яку важко описати у документації.

Що робить OpenAI — це класична “земельна” робота.

Люди їдуть у клієнтські офіси, слухають потреби, інтегрують системи, контролюють запуск. Технічний посол або менеджер партнерів — по суті, те саме, що й у минулому, коли “O2O” боровся за ресторани, переконуючи їх встановити POS-термінали.

Ця модель не лише у цих компаніях.

Генеральний директор Shopify цього року сказав співробітникам, що перед тим, як просити додаткових людей, потрібно довести, що ШІ не може це зробити. Klarna, яка два роки тому звільнила 700 співробітників служби підтримки, щоб замінити їх ШІ, минулого року тих же людей повернула — і CEO визнав, що “зайшли у швидкий темп” у розвитку ШІ.

У чому різниця між звільненими і поверненими?

Місця, які можна звільнити, мають спільну рису: їхня робота легко розбивається на чіткі вхідні та вихідні дані. Написати код, відповісти на запит, створити звіт — межі ясні, і ШІ цим добре володіє.

Модельна робота — навпаки. Допомогти фінансовому клієнту інтегрувати ШІ у систему відповідності — це одне, а допомогти ігровій компанії створювати контент — зовсім інше. Клієнт різний, рішення — різне. Це не можна описати у промпті.

ШІ не знищує всі роботи, він переоцінює їхню цінність. Те, що можна чітко пояснити — стає дешевшим, те, що не можна — дорожчає.

Компанії, які три роки тому змінювали світ однією статтею, тепер наймають тисячі людей, щоб ходити по домівках і переконувати.

Якщо ви хвилюєтеся, чи зможе ШІ замінити вас, відповідь залежить не так від галузі, як від того, чи можна вашу роботу чітко пояснити однією фразою.

Те, що можна пояснити — вже не так безпечне.