Цифрове похмілля: як IT-ринок звільняв і повертав людей через ШІ, та яка ситуація в Україні

Цифри звільнень у західному ІТ вимірюються вже не сотнями, а сотнями тисяч. Майже за кожним стоїть одне пояснення: "нас замінює штучний інтелект". Але це пояснення дедалі частіше виглядає як зручне виправдання. За хвилею скорочень у США та Європі ховається складніша правда: частина компаній уже визнає, що поквапилася, і починає повертати людей. У цьому матеріалі 24 Канал розбирався, хто, кого й навіщо звільняв, чому автоматизація виявилася не такою вигідною, як обіцяли, і головне – яка ж ситуація зі звільненнями на українському IT-ринку на прикладі двох компаній.

Як ШІ став зброєю для оптимізації та виправдань

Протягом 2024 – 2026 років технологічний сектор США та Західної Європи зіткнувся з новою хвилею скорочень, яка суттєво відрізняється від попередніх періодів. Якщо раніше звільнення були реакцією на "виживання" в умовах кризи, то тепер вони стали інструментом агресивної капітальної релокації. 

За перші шість місяців 2026 року через впровадження ШІ та автоматизацію роботу втратили понад 155 000 фахівців, що вже перевищує показники всього минулого року.

Основним драйвером цього процесу є системний перерозподіл корпоративних бюджетів. Гіганти ринку вивільняють капітал, раніше закладений під оплату праці середнього та молодшого персоналу, і спрямовують ці мільярди на розширення ШІ-інфраструктури, закупівлю обчислювальних потужностей і будівництво дата-центрів. 

Цей феномен отримав назву "заміна клітки" (cage replacement): компанії одночасно звільняють тисячі людей із традиційних департаментів і відкривають сотні вакансій для фахівців із великих мовних моделей та інженерів ШІ.

Проте не всі гравці ринку вважають такі пояснення чесними. Поширюється явище, котре прозвали AI washing – коли керівництво використовує модний тренд на автоматизацію як публічне прикриття для виправлення власних помилок, наприклад, надмірного найму під час пандемії або падіння ефективності управління.

Свого часу директор NVIDIA Дженсен Хуанг сказав, що наратив, який пов'язує ШІ з втратою робочих місць у випадку багатьох генеральних директорів, які це роблять, є "занадто ледачим" і не відповідає фактичному стану справ.

Хуанг, як керівник компанії, яка й сама також розробляє ШІ, вже давно намагається всидіти на двох стільцях: в один день він розповідає, що скоро ШІ всіх замінить і це переформатує весь світ, а в інший – що боятися нема чого, бо всіх замінить не ШІ, а люди, які його використовують.

За даними досліджень, ШІ зараз повноцінно справляється лише з 60% рутинних завдань. Решта 40% усе ще потребують людського контексту, емпатії та складного судження, які машини не здатні замінити. Попри це, частка звільнень, де офіційною причиною вказано ШІ, стрімко зростає: з 7% у січні до 40% у травні 2026 року.

Хто очолив антирейтинг звільнень

Протягом 2024 – 2026 років масштаби кадрових оптимізацій у США та Європі сягнули історичних максимумів, ставши прямим наслідком інтеграції генеративного штучного інтелекту. Як ми вже згадували, за перші шість місяців 2026 року західні компанії ліквідували понад 155 000 робочих місць, що вже відповідає показникам за весь попередній рік. 

На піку цієї хвилі, у травні 2026 року, штучний інтелект став офіційною причиною для 40% усіх скорочень у технологічному секторі Сполучених Штатів Америки.

Найбільш відкритою у своїй стратегії виявилася корпорація Oracle, яка першою серед технологічних гігантів офіційно визнала зв'язок між ШІ та звільненнями у федеральній звітності. У червні 2026 року компанія розкрила дані про скорочення 21 000 співробітників, що становить приблизно 13% її глобального штату. Керівництво пояснило цей крок переходом на автоматичну генерацію коду, що дозволило формувати менші й продуктивніші інженерні групи.

Впровадження та розгортання технологій ШІ в наших операціях призвели й можуть надалі призводити до скорочення нашої робочої сили, 
– писала корпорація Oracle у річному звіті.

Amazon демонструє не менш агресивну політику, поєднуючи масові звільнення з колосальними інвестиціями в інфраструктуру. Наприкінці 2025 року компанія ліквідувала близько 14 000 корпоративних посад, а вже в січні 2026 року додала до цього списку ще 16 000 працівників. Загалом за останні два роки штат гіганта електронної комерції зменшився на 27 000 осіб. Керівництво Amazon наголошує, що автоматизація дозволяє бізнес-одиницям функціонувати ефективніше з меншою кількістю людей.

Масштаби скорочень в інших лідерах індустрії

Ситуація в Intel виглядає особливо критичною, оскільки компанія бореться не лише за автоматизацію, а й за виживання в напівпровідникових перегонах. Протягом 2024 – 2026 років корпорація ліквідувала понад 25 000 робочих місць, зменшивши загальну чисельність штату з 125 000 до менше ніж 100 000 осіб. Основний удар припав на менеджмент середньої ланки та підрозділи хмарних технологій, а вивільнені кошти компанія спрямувала на розширення виробництва ШІ-процесорів.

Microsoft також проводить багатоетапну реструктуризацію. Після звільнення 15 000 працівників у 2025 році, компанія запропонувала добровільний викуп контрактів ще 8 000 ветеранів індустрії у квітні 2026 року. Загалом за останній рік Microsoft скоротила близько 28 000 позицій, фокусуючись на будівництві дата-центрів, на які планує витратити 80 мільярдів доларів США.

Не залишилися осторонь і інші знакові гравці:

• Meta: у травні 2026 року звільнила 8 000 співробітників (близько 10,0% штату), одночасно перевівши 7 000 інших фахівців на нові ШІ-напрямки.
• Salesforce: скоротила близько 5 000 позицій, оскільки ШІ-агенти платформи Agentforce почали обробляти до 50,0% усіх клієнтських запитів.
• Cisco: ліквідувала понад 10 000 робочих місць протягом двох років, зокрема 4 000 у травні 2026 року.
• Dell Technologies: у 2026 році звільнила близько 10,0% свого штату, що після скорочення 12 500 осіб у 2024 році довело загальну кількість звільнених до 23 500 працівників.

Тенденція вийшла далеко за межі IT. Банківські гіганти Citigroup та HSBC оголосили про плани скоротити по 20 000 робочих місць кожен у межах довгострокової ШІ-трансформації. Навіть логістичний лідер UPS ліквідував 78 000 позицій, інтегруючи автоматизацію у свої сортувальні центри та адміністративні процеси. 

Ці цифри підтверджують, що ШІ став не просто інструментом зростання, а головним механізмом радикального зниження витрат на людський капітал.

Яка ситуація в Україні: кейси MacPaw і Ringostat

Ми поговорили з представниками двох українських компаній – MacPaw і Ringostat, щоб з'ясувати, наскільки український ринок праці вже відчув вплив штучного інтелекту. На відміну від США та Західної Європи, де великі корпорації звільняють тисячі працівників і дедалі частіше пояснюють це автоматизацією, в Україні картина поки виглядає інакше.

У MacPaw не погоджуються з тезою про те, що ШІ вже почав витісняти молодих спеціалістів із ринку праці. Навпаки, там вважають, що сучасні інструменти відкривають нові можливості для швидкого входу в професію та освоєння нових напрямків. За словами Research Manager компанії Марії Гірної, автоматизація справді бере на себе частину рутинних завдань, які раніше виконували джуніори, але це не означає скорочення попиту на початківців.

Якщо є софт-скіли, відповідальність, агентність, бажання розвиватися й базові знання – робота з ШІ тільки розширює можливості для джунів,
– зазначає Марія Гірна.

У компанії наголошують, що продовжують активно працювати зі студентами та інтернами. MacPaw співпрацює з Українським католицьким університетом, Києво-Могилянською академією, КПІ, Київською школою економіки та Массачусетським технологічним інститутом, залучаючи молодих спеціалістів до реальних проєктів. Ба більше, за словами Гірної, частка джуніорів у команді за останні роки навіть зросла.

Схожої позиції дотримуються і в Ringostat. Генеральний директор компанії Олександр Рубан вважає, що говорити про витіснення джуніорів поки зарано. На його думку, штучний інтелект забирає на себе саме ті завдання, з яких традиційно починали кар'єру молоді спеціалісти: базовий аналіз даних, написання простого коду, тестування чи підтримку клієнтів. Проте це лише підвищує вимоги до кандидатів.

Потрібен junior, який уміє працювати з AI, а не той, хто конкурує з ним на тих самих рутинних задачах, 
– пояснює Рубан.

Представники обох компаній також звертають увагу на суттєві відмінності між українським ринком та ситуацією на Заході. На думку Марії Гірної, масові звільнення в США та Європі почалися ще до бурхливого розвитку генеративного штучного інтелекту, а сам ШІ часто використовується як зручне пояснення для оптимізації витрат і виправлення наслідків надмірного найму під час пандемії.

У Ringostat також вважають, що не варто автоматично пов'язувати всі скорочення із впровадженням нейромереж. За словами Олександра Рубана, для багатьох великих корпорацій штучний інтелект став лише одним із приводів для реструктуризації бізнесу.

Водночас український ринок залишається значно меншим за масштабами й через це не демонструє подібних хвиль скорочень. 

За даними DOU, на які посилається керівник Ringostat, лише 5% українських ІТ-фахівців, які втратили роботу, пов'язують це безпосередньо із заміною їхньої ролі штучним інтелектом. Основними причинами залишаються внутрішня оптимізація та фінансові труднощі компаній.

Важливо й те, що ані MacPaw, ані Ringostat не проводили звільнень через впровадження ШІ. У MacPaw розповідають, що роблять ставку не на скорочення персоналу, а на адаптацію всієї організації до нових інструментів. Навесні компанія провела внутрішній AI-спринт, під час якого співробітники різних напрямів створювали власні рішення на базі штучного інтелекту та автоматизували частину робочих процесів.

Ми продовжуємо свідомо змінювати вимоги до ролей так, щоб використання ШІ було природною частиною роботи, а не чимось особливим. Відповідальність завжди ж залишається за людьми,
– наголошує Марія Гірна.

У Ringostat також не звільняли співробітників через автоматизацію. Натомість компанія створила нові напрямки, пов'язані зі штучним інтелектом. Зокрема, з'явилися команди Product Initiative Lab та AI Productivity Team, а також окрема посада Head of AI. При цьому більшість фахівців для нових проєктів компанія знаходить усередині власної структури.

У нас взагалі немає цілі замінити людей AI-агентами – є задача підвищити продуктивність у рази без втрати якості, 
– підкреслює Олександр Рубан.

Якщо ж дивитися на перспективу найближчих 5 – 10 років, обидві компанії налаштовані радше оптимістично. У MacPaw переконані, що штучний інтелект створить багато нових професій і трансформує існуючі, хоча головним викликом вважають не кількість робочих місць, а те, як зміниться зміст роботи людей та їхні когнітивні навички. У Ringostat також очікують не скорочення загальної кількості вакансій, а зміну вимог до працівників.

Я не вірю в сценарій "AI знищить роботу". Я вірю в сценарій "AI змінить те, за що платять людям" – і до цього краще готуватися зараз, а не коли двері вже зачинилися, 
– підсумовує керівник Ringostat.

Чому автоматизація не виправдала очікувань на Заході

Попри величезну кількість ажіотажу й очікувань, для західних компаній все скінчилося досить швидко. Компанії, які ще рік тому гучно звільняли персонал, покладаючись на штучний інтелект, сьогодні змушені знову відкривати ті самі вакансії та наймати людей назад. 

За даними дослідження консалтингової фірми Robert Half, майже третина американських менеджерів із найму вже повернула фахівців на позиції, які раніше скоротили через впровадження автоматизації. Про це повідомляє Hager Executive Search у своєму аналітичному звіті.

Головною причиною такого розвороту стало різке падіння якості процесів. Алгоритми виявилися здатними стабільно виконувати лише близько 60% рутинних завдань. Решта 40% роботи потребує контекстуального мислення, емпатії та здатності ухвалювати складні рішення, що поки не під силу машинам. 

Найяскравішим прикладом стала шведська фінтех-компанія Klarna, яка у 2024 році замінила 700 агентів підтримки штучним інтелектом. Вже за рік керівництво визнало, що гонитва за низькою собівартістю призвела до погіршення сервісу, оскільки ШІ не міг впоратися зі складними фінансовими запитами та емоційно напруженими ситуаціями.

Вартість була занадто домінантним фактором при організації цього процесу, і в результаті ми отримали низьку якість, що є неприпустимим, 
– прокоментував свого часу генеральний директор Klarna Себастьян Семятковський.

Економічна пастка "токенового шоку"

Ще одним фактором, що змусив бізнес переглянути ставку на нейромережі, стала їхня несподівано висока вартість. Виявилося, що цифрова праця не завжди дешевша за людську. 

Компанії зіткнулися з так званим "токеновим шоком": витрати на хмарні обчислення та API-запити до мовних моделей зростають неконтрольовано та важко піддаються аудиту. На відміну від фонду оплати праці, який є прогнозованим, рахунки за використання ШІ можуть раптово виснажити річний бюджет за лічені місяці.

Показовим став кейс компанії Uber, де понад 5 000 інженерів почали використовувати ШІ-інструмент написання коду Claude Code. Через високу інтенсивність запитів компанія повністю вичерпала свій річний ШІ-бюджет на 2026 рік всього за чотири місяці. Витрати на одного спеціаліста становили від 500 до 2 000 доларів США щомісяця, що змусило менеджмент терміново вводити ліміти. 

З подібними проблемами зіткнулися Microsoft та Walmart, які були змушені скасувати політику необмеженого доступу співробітників до токенів через катастрофічне зростання операційних видатків.

Вартість обчислень значно перевищує витрати на співробітників, 
– заявив віцепрезидент Nvidia Браян Катанзаро.

Термодинаміка проти алгоритмів

Науковці підкріплюють ці висновки економічними та навіть біологічними аргументами. Людський мозок є надзвичайно ефективною системою, що споживає енергію, еквівалентну роботі слабкої лампочки – близько 2 000 кілокалорій на добу. Натомість ШІ-системи, здатні на аналогічні логічні висновки в реальному часі, потребують мегаватів електроенергії та колосальних витрат на водяне охолодження серверів. 

Дослідження MIT 2024 року підтверджує цей парадокс: автоматизація є економічно виправданою лише у 23% ролей, де зір є ключовим елементом роботи; у решті 77% випадків людина залишається значно дешевшим ресурсом.

Крім того, системи ШІ страждають від "ефекту накопичення помилок". Якщо ланцюжок автоматизації складається з десяти кроків, кожен з яких точний на 85%, то загальна ймовірність успішного завершення всього процесу становить лише близько 20%. Це змушує компанії створювати нові високооплачувані посади "наглядачів за ботами", чия робота полягає у виправленні помилок алгоритмів.

Фактично, замість повної заміни людей індустрія перейшла до моделі, де людина стає критично необхідним контролером, без якого автоматизовані системи стають занадто крихкими та дорогими.