Цитата:от:kkk
Круто, что сказать. Как хорошо, что в свое время я не полез в дебри визуализирования, а ограничился более фундаментальными вещами.
Собственно с ретушью та же история.
В смысле остановился на пороге и стал делать ее основной работой. Подробнее
Я снова обратился к нейронке и задал вопрос - Назови 10 профессий которые наиболее пострадали (обесценились) с появлением нейросетей.
Qwen
С появлением нейросетей и ИИ некоторые профессии действительно начали терять в ценности — не потому что полностью исчезли, а потому что автоматизация снизила спрос на человеческий труд, упростила вход в профессию, сократила стоимость услуг или заменила рутинные задачи. Вот 10 профессий, которые наиболее пострадали (обесценились) в 2023–2025 годах:
1. Копирайтеры
🔹 Почему: Нейросети (ChatGPT, Claude, Gemini и др.) генерируют тексты быстрее, дешевле и часто «достаточно хорошо» для SEO, соцсетей, описаний товаров.
🔹 Последствия: Падение цен на заказы, сокращение вакансий для junior-специалистов.
2. Графические дизайнеры
🔹 Почему: Midjourney, DALL·E, Leonardo, Adobe Firefly позволяют создавать изображения по текстовому запросу.
🔹 Последствия: Спрос на простые баннеры, иллюстрации, аватарки упал; ценность ручной работы снизилась.
3. Переводчики
🔹 Почему: DeepL, Google Translate + LLM дают качественные переводы для большинства задач.
🔹 Последствия: Сокращение заказов на художественные/технические переводы среднего уровня; выживают только узкие специалисты и редакторы.
4. Рерайтеры и SEO-текстовики
🔹 Почему: Нейросети умеют перефразировать, генерировать объемы текста под ключи, писать «уникально».
🔹 Последствия: Рынок переполнен дешевым контентом, цены упали в разы.
5. Колл-центр операторы / чат-агенты поддержки
🔹 Почему: Chatbots на базе GPT и аналогов решают до 70–80% типовых запросов.
🔹 Последствия: Сокращение штатов, автоматизация входящих обращений, снижение зарплат.
6. Программисты начального уровня
🔹 Почему: GitHub Copilot, Codex, Tabnine, Cursor автоматизируют написание boilerplate-кода, исправляют ошибки, генерируют функции.
🔹 Последствия: Сложнее устроиться без опыта; ценность «умения писать код» падает — важнее архитектура и системное мышление.
7. Фоторедакторы (массовый сегмент)
🔹 Почему: AI-инструменты (Luminar, Photoshop Neural Filters, Remove.bg) автоматически улучшают, убирают фон, меняют стиль.
🔹 Последствия: Меньше заказов на ретушь, коррекцию, простую обработку.
8. Аналитики данных (начального уровня)
🔹 Почему: Power BI + AI, Tableau GPT, ChatGPT Code Interpreter автоматически строят отчеты, графики, находят инсайты.
🔹 Последствия: Упрощение профессии — теперь аналитик должен уметь ставить задачи ИИ, а не просто делать сводные таблицы.
9. SMM-менеджеры (низкоквалифицированные)
🔹 Почему: Нейросети генерируют посты, подбирают хэштеги, пишут комментарии, планируют контент-планы.
🔹 Последствия: Ценность ручного управления соцсетями падает; важнее стратегия и аналитика, а не постинг.
10. Юристы-консультанты (массовый сегмент)
🔹 Почему: AI-юристы (Harvey, Casetext, DoNotPay) консультируют по шаблонным вопросам, составляют договоры, иски, претензии.
🔹 Последствия: Падение спроса на юридические услуги низкой сложности; выживают только сложные кейсы и судебная практика.
Важно:
❗️ Нейросети не уничтожают профессии — они обесценивают рутинные, предсказуемые, шаблонные задачи.
❗️ Профессии не исчезают — трансформируются. Ценность смещается в сторону креативности, стратегии, управления ИИ, эмоционального интеллекта, сложных решений.
Если хочешь — могу показать 10 профессий, которые, наоборот, выросли в цене благодаря ИИ 🚀
Покажи.
Qwen
Отлично! Пока одни профессии теряют в ценности из-за автоматизации, другие — наоборот — взлетают в стоимости, спросе и влиянии. Нейросети и ИИ не просто заменяют людей — они создают новые возможности, роли и рынки, где человеческие навыки становятся ещё ценнее.
Вот 10 профессий, которые значительно выросли в цене благодаря появлению нейросетей (2023–2025):
1. AI-продуктовые менеджеры (AI Product Managers)
🔹 Почему растёт ценность: Нужны люди, которые понимают, как интегрировать ИИ в продукты, ставить задачи моделям, измерять ROI и управлять командами на стыке бизнеса и технологий.
🔹 Зарплаты: $150K–$300K+ в США, от ₽300K/мес в РФ (в топовых компаниях).
2. Специалисты по промпт-инжинирингу (Prompt Engineers)
🔹 Почему растёт ценность: Умение «правильно спрашивать» у ИИ — это новая форма программирования. Хороший промпт = качественный результат.
🔹 Пример: Пишут сложные системные промпты для Copilot, Midjourney, GPT-4, Claude — чтобы ИИ работал как эксперт.
🔹 Зарплаты: $100K–$250K в США, фриланс от $50–150/час.
3. AI-этики и аудиторы ИИ-систем
🔹 Почему растёт ценность: Компании боятся скандалов из-за bias, галлюцинаций, утечек данных. Нужны люди, которые проверяют, насколько ИИ «честен, безопасен и соответствует законам».
🔹 Навыки: Право, философия, data science, compliance.
🔹 Рост спроса: +300% за 2 года (LinkedIn, 2024).
4. Инженеры по дообучению и тонкой настройке моделей (LLM Fine-tuners)
🔹 Почему растёт ценность: Базовые модели — это основа, но бизнесу нужны модели под конкретные задачи: юриспруденция, медицина, поддержка клиентов.
🔹 Навыки: PyTorch, LoRA, QLoRA, RAG, vector DB.
🔹 Зарплаты: $180K–$400K+ в FAANG, от ₽400K/мес в РФ в ИИ-стартапах.
5. AI-архитекторы решений (AI Solutions Architects)
🔹 Почему растёт ценность: Кто будет проектировать системы, где работают вместе RAG, LLM, базы данных, API, кеширование, безопасность? Только архитекторы.
🔹 Ценность: Системное мышление + глубокое понимание ИИ + инфраструктура.
🔹 Зарплаты: $200K–$500K+.
6. Креативные директора с ИИ-навыками (AI-Augmented Creatives)
🔹 Почему растёт ценность: Те, кто умеет управлять ИИ как соавтором — генерировать идеи, редактировать, стилизовать, масштабировать — становятся суперценными.
🔹 Пример: Директор, который создаёт рекламную кампанию с Midjourney + Runway + ElevenLabs + ChatGPT за 1 день.
🔹 Ценность: Не заменяется — усиливается.
7. Специалисты по AI-безопасности и защите от генеративного контента
🔹 Почему растёт ценность: Deepfakes, фальшивые новости, поддельные голоса, мошенничество — всё растёт. Нужны эксперты, которые умеют детектировать, блокировать, защищаться.
🔹 Навыки: ML, цифровая криминалистика, watermarking, adversarial attacks.
🔹 Рост спроса: Особенно в банках, госструктурах, медиа.
8. Тренеры ИИ-моделей (AI Trainers / Data Curators)
🔹 Почему растёт ценность: Чтобы ИИ не писал ерунду — его нужно учить на качественных, отобранных, размеченных данных. Люди нужны, чтобы «воспитывать» ИИ.
🔹 Пример: Вычищать токсичные данные, писать правила модерации, размечать сложные кейсы.
🔹 Ценность: Особенно в медицине, юриспруденции, психологии.
9. AI-психологи и UX-дизайнеры взаимодействия с ИИ
🔹 Почему растёт ценность: Люди не понимают, как общаться с ИИ, злятся, путаются, теряют доверие. Нужны специалисты, которые проектируют удобные, понятные, «человечные» интерфейсы и сценарии.
🔹 Навыки: Психология, UX, дизайн диалогов, NLP.
🔹 Пример: Как сделать, чтобы ИИ не «гадал», а спрашивал уточняющие вопросы?
10. Преподаватели и методисты по работе с ИИ
🔹 Почему растёт ценность: Весь мир учится работать с ИИ. Нужны люди, которые могут объяснить, обучить, адаптировать курсы, создать программы — от школьников до CEO.
🔹 Ценность: Особенно в корпоративном обучении, вузах, онлайн-школах.
🔹 Тренд: «AI literacy» — базовая грамотность в ИИ — становится как знание Excel 20 лет назад.
🔥 Бонус: Самые перспективные гибридные роли
Юрист + ИИ → специалист по регулированию генеративного ИИ
Врач + ИИ → консультант по диагностическим ИИ-системам
Маркетолог + ИИ → стратег по персонализации через LLM
HR + ИИ → специалист по AI-powered recruitment и onboarding
Главный вывод:
ИИ не заменяет людей — он заменяет людей, которые не используют ИИ.
Ценность перетекает от исполнителей к стратегам, учителям, архитекторам, креаторам.