Разрыв ожиданий от ИИ: что показал опрос Anthropic и что это значит для офиса
Разрыв ожиданий от ИИ это расхождение между тем, чего ждут от нейросетей люди, которые работают с ними каждый день, и тем, чего ждут все остальные. Anthropic замерила его в августе 2026 года, задав одни и те же вопросы 10 980 взрослым американцам и 1 334 своим сотрудникам. Про сегодняшние умения ИИ обе группы ответили похоже. Про 2030 год ответы разошлись втрое: сотрудники лаборатории ждут, что ИИ сможет делать 75% их работы, обычные работники в США ставят 28%. При этом те американцы, кто уже пользуется ИИ на работе, отвечают ближе к сотрудникам Anthropic. Опыт работы с нейросетью двигает ожидания сильнее, чем новости о ней. Для офисной команды вывод простой. Пока сотрудники не поработали с ИИ руками на своих задачах, спорить о том, «заменит или нет», бессмысленно.
Статья «The AI expectations gap» вышла 16 октября 2026 года, авторы Шимон Сахер, Тесс Коттер, Чарльз Джонс, Антон Коринек и Питер Маккрори (оригинал на anthropic.com). Меня зовут Александр Комаров, я ИИ-тренер и консультант по внедрению ИИ, преподаю в Учебном центре Softline. Если хотите сразу прикинуть, где ваша компания на этой шкале, пройдите тест «Готова ли компания к ИИ».
Как устроено исследование
Исследование сравнивает две группы, которым задали одни и те же вопросы. Первая группа это взрослые жители США, опрос провела исследовательская компания Morning Consult с 11 по 23 августа 2026 года, выборка 10 980 человек, ответы взвешены по демографии, то есть пересчитаны так, чтобы состав опрошенных совпадал с составом населения. Вторая группа это сотрудники Anthropic, внутренний опрос 9-12 августа, 1 334 участника, без взвешивания. Половину американцев спрашивали про 2027 год, половину про 2030-й, сотрудников только про 2030-й.
Вопросы шли по четырём темам: что ИИ умеет сейчас и будет уметь дальше, как широко его станут применять, какую долю собственной работы он сможет взять и какой будет безработица. Отдельно был короткий опрос на сайте Anthropic, его за двое суток прошли 23 075 человек из 140 стран. Авторы сами пишут, что по этой третьей выборке судить о населении нельзя, потому что на сайт пришли те, кому ИИ уже интересен.
Выборка сотрудников тоже особенная. Это люди, которые делают модели и пользуются ими весь день. Авторы это не скрывают, и в разделе про ограничения я к этому вернусь.
Что ИИ умеет сегодня: здесь спора нет
Про сегодняшние возможности ИИ обе группы отвечают почти одинаково. Респондентам показали восемь задач от написания рутинного письма до научного открытия нобелевского уровня и спросили, с какими ИИ справляется уже сейчас. Самую сложную задачу, спроектировать и провести научное исследование до публикации, сегодняшнему ИИ приписывает примерно четверть опрошенных в обеих группах.
Расхождение начинается, когда вопрос переводят в будущее. Что ИИ сможет вести исследование уже в следующем году, думают 90% сотрудников и 38% американцев. От 19% до 40% американцев, в зависимости от задачи, считают, что ИИ никогда с ней не справится. Среди сотрудников Anthropic таких не больше 2%.
Где ожидания расходятся: 2030 год
К 2030 году разрыв по всем вопросам становится двукратным или больше. Шесть цифр из статьи, по которым его видно:
| Вопрос | Взрослые в США | Сотрудники Anthropic |
|---|---|---|
| ИИ сделает открытие нобелевского уровня к 2030 году | 39% | 91% |
| Задача с ИИ занимает четверть времени или меньше (среди тех, кто пользуется ИИ на работе) | 26% | 59% |
| Доля задач из числа посильных ИИ, где его реально будут применять к 2030 году | 42% | 65% |
| ИИ сможет делать 80% и больше моей нынешней работы к 2030 году | 5% | больше 50% |
| Доля своей работы, которую ИИ сможет делать к 2030 году, в среднем | 28% | 75% |
| Рост ВВП США в 2030 году, который следует из ответов, медиана | 5,4% | 17,1% |
Источник всех строк: Sacher et al., 2026, рисунки 1, 4, 5, 7. Цифра про ВВП получена не прямым вопросом. Авторы подставили ответы о темпах и охвате автоматизации в свою экономическую модель и посчитали, какой рост им соответствует. Для сравнения, обычный темп роста американской экономики около 2% в год, так что даже ответы населения дают сценарий вдвое быстрее привычного.
В вопросе про экономию времени респондентов просили учесть время на проверку и исправление того, что сделал ИИ. С этой поправкой 85% сотрудников Anthropic говорят, что задача с ИИ занимает половину времени или меньше. Типичный американский пользователь ИИ на работе называет половину, а 29% считают, что времени уходит столько же или больше. Среди сотрудников лаборатории так ответили 5%.
Своя работа и чужая безработица
Главный вопрос исследования звучал так: какую долю ваших рабочих часов ИИ сможет выполнять к 2030 году. Сотрудники Anthropic в среднем ответили 75%, работающие американцы 28%. Больше половины сотрудников поставили 80% и выше. Среди американских работников такой ответ дал один из двадцати.
Внутри американской выборки разброс по профессиям небольшой. Ручной труд, производство и транспорт дали 25%, компьютерные, инженерные и научные профессии 33%. Среди тех инженеров и аналитиков, кто пользуется ИИ регулярно, оценка поднимается до 40%. То есть даже самые цифровые профессии в США оценивают долю своей работы под ИИ вдвое ниже, чем сотрудники лаборатории.
Дальше авторы связали ответ про свою работу с прогнозом безработицы. Сейчас безработица в США около 4,2%. Работники, которые ждут, что ИИ возьмёт меньше половины их работы, прогнозируют на 2030 год 7-8%. У тех, кто отдаёт ИИ 80% и больше, выходит 12,2%, это выше пика Великой рецессии 2009 года. Каждые 10 процентных пунктов автоматизации своей работы прибавляют около 0,4 пункта к ожидаемой безработице. У сотрудников Anthropic эта зависимость растёт с тем же шагом, что у населения. Безработицы они ждут больше, потому что больше автоматизации записали в собственную работу. На связь между этими двумя вещами обе группы смотрят одинаково.
При этом 95% сотрудников Anthropic ожидают, что штат их компании за год вырастет, медиана ожидаемого роста 66%, то есть половина назвала цифру больше, половина меньше. Авторы отмечают это как разницу между автоматизацией задач и сокращением рабочих мест. Можно ждать, что ИИ заберёт три четверти твоей работы, и одновременно ждать, что коллег станет больше. На поиск новой работы после вытеснения ИИ сотрудники закладывают 12 месяцев, американцы 7-12 месяцев. В обычное время, по данным статьи, поиск занимает около 3 месяцев.
Опыт работы с ИИ сдвигает ожидания
Для практики самый полезный результат получен внутри американской выборки. Около пятой части опрошенных пользуются ИИ на работе регулярно. Среди них 56% ждут, что к 2030 году ИИ справится хотя бы с семью задачами из восьми. Среди всех взрослых таких 41%, среди никогда не пробовавших ИИ 28%, среди сотрудников Anthropic 96%. Ряд выстраивается по тому, сколько человек работал с ИИ руками.
Авторы делают из этого осторожный вывод. Ожидания населения будут сдвигаться по мере того, как ИИ придёт на рабочие места. Как далеко они сдвинутся, зависит от того, станет ли ИИ делать в обычной компании столько же работы, сколько делает в лаборатории. В Anthropic условия особые. По сноске в статье больше 80% кода в их кодовой базе уже пишет Claude, а медианный сотрудник считает, что ИИ делает 51% работы по созданию моделей уже сегодня.
В обычной компании условия другие, и препятствия для внедрения американцы называют те же, что я слышу от слушателей. Из девяти вариантов чаще всего выбирали четыре: клиенты хотят общаться с человеком, конфиденциальность данных, ненадёжность ИИ, законы и ответственность. У тех, кто пользуется ИИ на работе, данные выходят на первое место с 42%, а предпочтение клиентов опускается до 37%. С опытом страх «клиенты не поймут» уступает место вопросу «куда уйдут наши данные».
Что из этого следует для офисной команды
Практический вывод из исследования я вижу один. Ожидания от ИИ задаёт опыт работы с ним. Разрыв между 28% и 75% проходит между людьми с разным опытом, оптимизм и пессимизм здесь ни при чём. Отсюда три следствия для руководителя, который решает, что делать с ИИ в своём отделе.
Первое. Опрос сотрудников «как вы относитесь к ИИ» до обучения ничего не измеряет. Он покажет цифру вроде 28%, которая через месяц практики станет другой. На своих занятиях я вижу тот же сдвиг: оценка «что из моей работы можно отдать нейросети» растёт после того, как человек разобрал на занятии собственный договор или отчёт. Поэтому замер ожиданий имеет смысл делать дважды, до и после практики.
Второе. Разрыв в ожиданиях внутри компании опаснее, чем низкие ожидания. Если директор начитался прогнозов про 75%, а отдел живёт в реальности 28%, план внедрения сорвётся с обеих сторон. Сверху спустят нереальные сроки, снизу ответят тихим саботажем. Выравнивать ожидания дешевле всего на общем пилоте с замером времени, как это устроено, я разобрал в статье про окупаемость ИИ.
Третье. Время на проверку надо считать всегда. 29% американских пользователей говорят, что с ИИ задача занимает столько же или дольше. Им достались задачи, где проверка съедает экономию. Отбор задач под ИИ по признакам, где проверка дешёвая, я описал в разделе про семь признаков задачи. Для юристов отдельный разбор, где ИИ ошибается и как это ловить, лежит в гайде про нейросети для юристов.
Цифры про безработицу и ВВП я из статьи напрямую не беру. Они американские, посчитаны на модели авторов, и без своих данных на российский рынок труда их не перенести. Из статьи я беру механику. Кто больше работает с ИИ, тот ждёт от него больше и одновременно трезвее видит риски для данных.
Ограничения исследования
Ограничения у исследования есть, и авторы называют их сами. Выборка сотрудников Anthropic это люди, которые заинтересованы в успехе ИИ профессионально и финансово. Их ожидания показывают верхнюю границу того, что думают самые погружённые, прогнозом это считать нельзя. Американская выборка собрана через онлайн-панель, то есть базу людей, которые заранее согласились отвечать на опросы, и тех, кто без интернета, она не охватывает. Вопросы про будущее задавались про 2027 или 2030 год, а не про конкретные сроки внедрения в конкретных отраслях, поэтому из ответов нельзя вывести, когда именно ИИ придёт в бухгалтерию или отдел продаж.
От себя добавлю четвёртое. Исследование про США. В России другая доля сотрудников, которые пользуются ИИ на работе, и другие правила обращения с данными. Поэтому цифры из статьи у меня ориентир для разговора, мерить ими российский офис нельзя. Российские данные о том, какой эффект от ИИ видят компании, собраны в разделе про данные статьи про окупаемость.
Источник и как на него ссылаться
Полный текст с восемью графиками и приложением лежит на сайте Anthropic: The AI expectations gap, там же PDF-версия. Статья вышла 16 октября 2026 года как технический отчёт The Anthropic Institute.
Как цитировать:
Sacher, S., Cotter, T., Jones, C. I., Korinek, A., McCrory, P. (2026).
The AI Expectations Gap: Public and Frontier Lab Views on AI's Impact on Work.
The Anthropic Institute, Technical Report, October 2026.
https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap
Этот разбор написан по тексту статьи и подписям к графикам. Значения, которые есть только на рисунках без цифр в тексте, я не приводил. Переводов на русский на момент публикации разбора я не нашёл.
Частые вопросы
Заменит ли ИИ мою работу к 2030 году?
Люди, которые работают с ИИ каждый день, в среднем ждут, что он сможет делать три четверти их работы к 2030 году. Люди без такого опыта ставят около четверти. Обе цифры это ожидания, замера за ними нет. Надёжнее всего ответ даёт неделя практики на собственных задачах с подсчётом времени на проверку. После неё человек обычно сам видит, какие его задачи ИИ берёт, а какие нет.
Почему сотрудники Anthropic ждут от ИИ больше, чем все остальные?
Авторы связывают это с опытом. Сотрудники лаборатории уже работают рядом с ИИ, который делает заметную часть их задач, и видят темп прогресса изнутри. Та же закономерность видна и внутри американской выборки, где регулярные пользователи ИИ отвечают ближе к сотрудникам. Заинтересованность в успехе ИИ тоже влияет, и авторы это признают в ограничениях.
Что из исследования применимо к российским компаниям?
Переносится механика, цифры остаются американскими. Ожидания сотрудников зависят от опыта работы с ИИ, разрыв ожиданий между руководством и отделом мешает внедрению, а время на проверку результата надо считать всегда. Цифры про безработицу и ВВП посчитаны для экономики США и переносу не подлежат.
Где посмотреть исходные данные?
На странице исследования на сайте Anthropic есть PDF статьи и отдельное приложение с методикой и формулировками вопросов. Сырые данные опроса авторы не публиковали, на момент написания разбора в статье их нет.