Согласно обзору Стэнфордского института исследований экономической политики, влияние ИИ на рынок труда не привело к глобальному кризису и массовым сокращениям. Уровень безработицы в профессиях с высокой подверженностью ИИ вырос на 0,77 процентного пункта, а в сегментах с низкой подверженностью — на 0,85 процентного пункта, что указывает на общее замедление экономики США.
Компании, внедряющие корпоративные ИИ-решения, не обязательно сокращают штат: в некоторых исследованиях внедрение технологии сопровождалось ростом занятости. Авторы отмечают, что недавние сокращения также могут объясняться коррекцией после пандемийного найма и перераспределением инвестиций в пользу ИИ.
Однако найм начинающих специалистов резко сократился: безработица среди молодых выпускников выросла до 5,6% к началу 2026 года. По оценке авторов, ИИ всё чаще используется для выполнения рутинных задач, которые ранее часто поручали начинающим специалистам, включая написание простого кода, первичную аналитику и подготовку текстов.
При этом ИИ повышает продуктивность менее опытных сотрудников: в колл-центрах общий рост составил 15%, а у новичков — 30%. GitHub Copilot ускоряет написание кода на 10–56% в зависимости от опыта. Однако из-за эффекта «Jagged Capabilities» ИИ может допускать критические ошибки в базовых вещах, требуя экспертного контроля.