Цифры в этой статье взяты из трекера увольнений из-за AI Layoffs.fyi, который ведёт Роджер Ли. Он учитывает только увольнения, которые сама компания или пресса связали с AI — будь то ради финансирования инвестиций в AI, замены людей AI или в ответ на вызванное AI разрушение бизнеса. Данные ниже отражают состояние трекера на 10 сентября 2026 года.
Линия тренда
Данные за три года показывают ускорение, которое сложно списать на шум.
| Год | Уволено сотрудников | Случаев увольнений |
|---|---|---|
| 2024 | 10 030 | 4 |
| 2025 | 35 534 | 54 |
| 2026 (на 3 сентября) | 92 713 | 111 |
Заметны две вещи. Число сотрудников выросло примерно втрое год к году, а число отдельных случаев — только вдвое, а значит, среднее увольнение, приписываемое AI, стало не просто чаще, а крупнее. И 2026 год ещё не завершён. Последняя запись в трекере датирована 3 сентября, так что этот итог охватывает примерно восемь месяцев.
Цифра за 2024 год заслуживает оговорки. В тот год было зафиксировано всего четыре случая, и один из них — реструктуризация SAP на 8000 ролей — составляет большую часть итога. В 2024 году почти никто не называл увольнение увольнением из-за AI. Часть того, что измеряет эта кривая, — реальный сдвиг в занятости, а часть — сдвиг в том, насколько компании готовы объяснять это публично.
Кто сделал крупнейшие сокращения в 2026 году
| Компания | Сотрудников | % штата | Дата |
|---|---|---|---|
| Oracle | 21 000 | 13% | 23 июн |
| Amazon | 16 000 | — | 28 янв |
| Dell | 11 000 | 10% | 16 мар |
| Meta | 8 000 | 10% | 20 мая |
| Block | 4 000 | 40% | 26 фев |
| Cisco | 4 000 | 5% | 13 мая |
| Intuit | 3 000 | 17% | 20 мая |
| WiseTech | 2 000 | 30% | 24 фев |
| Atlassian | 1 600 | 10% | 11 мар |
| Meta | 1 500 | 2% | 13 янв |
Человеческая история — в столбце процентов. Увольнение Oracle 21 000 человек — крупнейшее абсолютное число в трекере, но это реструктуризация в объёме 13% штата. А сокращение Block на 40% штата и WiseTech на 30% — совершенно другие события: это компании, перестраивающие себя вокруг гораздо меньшего постоянного штата.
Три разные вещи, которые называют «увольнениями из-за AI»
Если прочитать все 111 случаев из списка 2026 года, они аккуратно распадаются на три категории. Это различие важно, потому что каждое подразумевает разную историю о вас и разный способ обработать этот вопрос на собеседовании.
1. Финансирование ставки
Компания не заменяет вашу работу AI. Она сокращает расходы где-то, чтобы оплатить инвестицию в AI в другом месте. Atlassian открыто сократил 1600 ролей, чтобы самостоятельно профинансировать увеличение инвестиций в AI и корпоративные продажи. Intuit сократил 3000 человек, одновременно заключая партнёрства для перестройки TurboTax, QuickBooks и Mailchimp вокруг AI. Meta урезала бюджет Reality Labs на 30% и перенаправила деньги на исследования суперинтеллекта. Autodesk избавилась от 1000 в основном офлайн-продажных ролей, чтобы перенаправить расходы на облако и AI.
Если это ваше увольнение — ваша роль не была лишней. Она была строкой бюджета. Это гораздо легче объяснить, и это часто можно подтвердить по открытым отчётам.
2. Прямая замена
Это категория, которую люди себе представляют, — реальная, но более узкая, чем предполагают заголовки. Самые чёткие случаи в данных касаются высокообъёмной, регламентированной и проверяемой работы:
- Модерация контента. Автоматизированные системы TikTok достигли обработки 85% всех удалений контента за нарушение правил, после чего последовали два отдельных сокращения — 300 ролей в июле и ещё 250 в августе при закрытии офиса в Нэшвилле.
- Документация. Snowflake ликвидировала всю команду технических писателей и документации — 70 человек — по мере того как AI-инструменты взяли на себя производство контента.
- Продакшн-креатив. SSense перешла на изображения моды, сгенерированные AI, сократив всю штатную операцию фотографии, ретуши и стилистики — 215 ролей.
- Поддержка первой линии. MercadoLibre сократила 116 ролей; бывшие сотрудники рассказывали, что провели большую часть своей работы, обучая чат-ботов, которые в итоге их заменили.
- Ручные процессы бэк-офиса. Opendoor закрыла всю индийскую операцию с её 250 ролями, существовавшими для выполнения ручных процессов.
Инженерия не застрахована, но там паттерн — сжатие, а не ликвидация. Freshworks сократила 500 ролей; CEO Деннис Вудсайд сказал сотрудникам, что «более половины нашего кода теперь пишет AI». Команда стала меньше — но не исчезла.
3. Крах бизнес-модели
Самая редкая категория и самая безжалостная. AI не автоматизировал бизнес этих компаний — он уничтожил спрос на их продукт. Tailwind Labs — самый яркий пример во всём наборе данных: разработчики внезапно смогли генерировать Tailwind CSS по запросу, доход от платных шаблонов упал на 80%, трафик документации сократился на 40%, и компания уволила трёх человек, потому что иначе не могла платить зарплаты. ZoomInfo сократила 600 человек, поскольку AI переоценил весь рынок B2B-аналитики продаж и подорвал спрос на их основные продукты данных.
Если ваш работодатель попадает в эту категорию, формулировка на собеседовании проста и не вызывает вины: рынок сдвинулся под компанией. Все в вашей отрасли знают, что это произошло.
Роли переместились — а не просто исчезли
Самый полезный паттерн в этих данных легко пропустить, если читать только итоговые суммы. Несколько компаний одновременно сокращали и нанимали.
Paytm сократила 400 ролей в июне, одновременно объявив о планах нанять примерно 4000 человек в AI, продукте и технологиях в следующие девять месяцев. Pentera сократила маркетинг и корпоративные роли, продолжая заполнять инженерные позиции. GitLab сократила 350 человек и ушла из 22 стран, сократив географическое присутствие на 37% — это было столько же перемещением, сколько сокращением работы.
Есть и чёткая структурная мишень, прослеживающаяся через крупнейшие сокращения: среднее управленческое звено. Amazon сформулировала своё сокращение на 16 000 человек как уменьшение уровней иерархии и устранение бюрократии. Coinbase ограничила управление пятью уровнями, устранила чисто управленческие роли и движется к тому, что называет «командами из одного человека». Patreon сплющила уровни управления в рамках своей реструктуризации. Если ваша работа в основном заключается в координации — проведении статус-встреч, передаче информации между командами, сборе отчётов — эта функция сжимается сильнее, чем работа индивидуальных исполнителей.
Где данные 2026 года показывают наибольшую уязвимость
- Чисто координационные и управленческие уровни среднего звена
- Высокообъёмная проверка и модерация контента
- Документация и продакшн-контент
- Клиентская поддержка первой линии
- Ручные, аутсорсинговые процессы бэк-офиса
- Выход на рынок и продажные операции в компаниях, перенаправляющих расходы на AI
Что это меняет в комнате собеседования
Из всего этого следуют три практических вывода.
«Как вы используете AI в своей работе?» теперь не светская беседа, а реальный вопрос. Когда компания недавно реструктурировалась вокруг AI, менеджер по найму пытается понять, ускорите вы это или будете сопротивляться. Имейте наготове конкретный, честный ответ: инструмент, который вы реально используете, задачу, которую он заменил, и то, что вы всё ещё делаете сами. Расплывчатый энтузиазм звучит так же плохо, как общий скептицизм.
Выход на человека — метрика, которую вознаграждают. CEO DeepL описал структурный сдвиг в том, сколько людей нужно, чтобы хорошо делать работу. Multiverse сообщила прессе, что доход на сотрудника вырос на 37%. Какой бы ни была ваша функция, в 2026 году версия успеха, которую видит рынок труда, — это та, что содержит отношение: поглощённая работа, выход на человека, охват без добавления людей.
Объяснить увольнение теперь структурная история, а не личная. Это действительно легче, чем три года назад, потому что интервьюер почти наверняка видел те же заголовки.
Как говорить об увольнении
Цель — три предложения: что произошло, что это было структурно, и что вы сделали дальше. Без горечи, без чрезмерных объяснений, без добровольного сообщения большего, чем спросили.
«Мою команду сократили в марте, когда компания реструктурировалась, чтобы профинансировать инвестиции в AI-платформу — в том же раунде ушло примерно 10% штата. Я три года руководил там интеграциями биллинга. С тех пор я глубоко изучаю, как подобные нашему рабочие процессы перестраиваются с помощью инструментов LLM, что отчасти и делает эту роль интересной для меня».
Это работает, потому что называет причину, даёт масштаб так, чтобы его прочитали как структурный, а не связанный с результативностью, и за несколько секунд переходит к чему-то, направленному вперёд. Три конкретные ошибки, которых стоит избегать:
- Не комментируйте само решение. «Если честно, это было ужасное решение, и продукт с тех пор разваливается» может быть даже правдой. Но это заставит вас потерять аудиторию.
- Не преувеличивайте свою роль. Если вы один из 8000 — так и скажите. Это не слабее, а сильнее.
- Не оставляйте пробел без объяснения. Интервьюеры читают молчание как нечто худшее, чем правду. Скажите, что вы делали, даже если это была учёба или контрактная работа.
Если ваше увольнение относится к категории замены — вашу конкретную функцию автоматизировали, — правильный ход — назвать это раньше, чем они начнут задаваться вопросом. Признайте, что функция изменилась, а затем расскажите, где ваше суждение по-прежнему применимо. Специалист по политике, понимающий пограничные случаи, ценен для команды, которая теперь курирует автоматизированную систему. Технический писатель, знающий, где реально теряются читатели документации, ценен для команды, проверяющей сгенерированные документы.
О механике правильного построения таких ответов — в нашем руководстве по методу STAR, а о том, где увольнению место в вашем повествовании — в руководстве «как отвечать на вопрос расскажите о себе».
Вопросы, которые стоит задать им
Те же данные, что делают этот рынок тревожным, дают необычно хороший материал для конца собеседования. Вопросы об AI-стратегии показывают, что вы читаете обстановку:
- «Какие части работы этой команды больше всего изменились за последний год по мере появления AI-инструментов?»
- «Эта роль заполняет вакансию или это новый объём работы?»
- «Как команда решает, что остаётся под контролем человека?»
Ответы подскажут, присоединяетесь ли вы к инвестирующей команде или к сжимающейся. Стоит узнать это до того, как вы согласитесь. Если вы дойдёте до оффера, переговоры о зарплате после оффера важны сейчас как никогда — на рынке, где работодатели предполагают, что кандидаты тревожны.
Честное прочтение
92 713 — большое число, и оно продолжает расти. Стоит держать его в перспективе: это учитывает увольнения во всём глобальном технологическом секторе за восемь месяцев, и трекер явно включает сокращения, где AI был заявленной причиной перераспределения бюджета, а не самой работой. У компаний также есть стимул приписывать увольнения AI, потому что «мы становимся AI-нативной компанией» звучит для инвесторов лучше, чем «мы наняли слишком много людей». Часть этой кривой — нарратив.
Что не является нарративом: сокращённые роли группируются в определяемых местах, выжившие команды стали меньше, а нанимают тех, кто может показать не сколько людей они координировали, а что они произвели. Собеседования на этом рынке вознаграждают конкретность и открытость по вопросу AI как никогда раньше. Эта часть полностью в вашей власти.