Парадокс успеха AI: когда продуктивность убивает экономику
В феврале 2026 года инвестиционно-аналитическая рассылка Citrini Research опубликовала сценарий, который переворачивает привычную логику. Обычно медведи предсказывают, что AI не оправдает ожиданий. Citrini задают другой вопрос: что если AI оправдает все ожидания – и именно это станет проблемой?
Их статья «The 2028 Global Intelligence Crisis» – это вымышленный меморандум из июня 2028 года. Не прогноз, а стресс-тест: что произойдёт с экономикой, если машинный интеллект действительно заменит белых воротничков так быстро, как обещают разработчики.
Для менеджеров это не абстрактная макроэкономика – это карта рисков, которые затронут каждую отрасль. И некоторые из описанных механизмов уже работают прямо сейчас.
Механизм: от продуктивности к спирали
Сценарий строится на простой цепочке, которую авторы называют спиралью вытеснения интеллекта:
- AI становится достаточно хорошим, чтобы заменить работу знаний
- Компании сокращают белых воротничков ради маржи
- Вытесненные работники уходят на менее оплачиваемые позиции
- Потребительские расходы падают
- Давление на маржу усиливается → компании автоматизируют ещё больше
В отличие от обычной рецессии, здесь нет естественного тормоза. Безработица обычно снижает зарплаты, что делает найм снова выгодным. Но если AI дешевле любого работника – цикл не замыкается. Это согласуется с тем, что AI не сокращает работу, а интенсифицирует её – добавляя задачи вместо того, чтобы убирать людей.
По сценарию Citrini, доля труда в ВВП падает с 56% (2024) до 46% (2028). Для контекста: в 1974 году она составляла 64%.
«Ghost GDP» – рост без людей
Один из ключевых терминов статьи – «Ghost GDP» (призрачный ВВП). Экономика формально растёт: номинальный ВВП показывает устойчивый рост в средне-высоких однозначных цифрах, продуктивность на уровне 1950-х. Но этот рост не проходит через реальную экономику – он оседает у владельцев капитала и инфраструктуры вычислений.
Удивительно, но аналогичный разрыв уже фиксируется на уровне компаний: 37% времени, сэкономленного с помощью AI, уходит на исправление ошибок, а реальную выгоду получают лишь 14% сотрудников. Призрачная продуктивность – это не абстракция из будущего, а вполне измеримое настоящее.
Конкретные индустрии под ударом
SaaS: ценовая власть испаряется
По сценарию, ServiceNow к Q3 2026 показывает замедление роста новых контрактов с 23% до 14% и сокращает штат на 15%. Причина: компании перестают покупать SaaS-решения, потому что AI-агенты могут реплицировать функциональность внутри. Параллельно развивается тренд BYOA – когда сотрудники приносят собственных AI-агентов вместо корпоративных решений.
Стандартные скидки на продление достигают 30%. Мультипликаторы публичных SaaS-компаний сжимаются до 5–8x EBITDA.
Недвижимость: «агент против агента»
Медианная комиссия на стороне покупателя в крупных городах падает с 2,5–3% до менее 1%. AI-агенты берут на себя поиск, переговоры, оформление документов. Авторы иронично называют это «agent-on-agent violence» – AI-агенты вытесняют агентов по недвижимости.
Платёжные системы: маршрут в обход
Mastercard в Q1 2027 отчитывается о росте объёма транзакций +3,4% YoY вместо привычных +5,9%. AI-агенты начинают маршрутизировать платежи через стейблкоины, обходя interchange fee в 2–3%. После отчёта акции American Express, Synchrony, Capital One и Discover падают более чем на 10%.
IT-аутсорсинг: $200 млрд под угрозой
Индийский сектор IT-услуг с экспортом более $200 млрд в год сталкивается с волной отмены контрактов. Рупия теряет 18% к доллару за четыре месяца. TCS, Infosys, Wipro – все под давлением.
Механизм «трения к нулю»
Ключевой инсайт статьи: огромная часть мировой экономики построена на трении – посредничестве, которое AI устраняет. Комиссии риелторов, подписки на SaaS, interchange fee платёжных систем – всё это триллионы долларов, которые существовали благодаря тому, что координация была сложной.
Когда AI снижает стоимость координации до нуля, эти деньги не перераспределяются – они исчезают из экономики. Но устранение трения поднимает и другой вопрос: даже если AI делает работу, ответственность остаётся за человеком. Экономическая модель меняется – юридическая пока нет.
Финансовое домино
Самый тревожный раздел статьи – описание цепной реакции в финансовой системе.
Частный кредит. Рынок вырос с менее $1 трлн в 2015 до $2,5 трлн. Значительная часть – кредиты PE-фондам, которые скупали SaaS-компании по завышенным оценкам. Когда Zendesk (куплена Hellman & Friedman/Permira за 10,2 млрд долларов в 2022) допускает дефолт по кредитной линии в $5 млрд, долг оценивается в 58 центов на доллар. Moody’s понижает рейтинг $18 млрд PE-backed software debt за один квартал.
Страховые компании. Apollo купила Athene, Brookfield – American Equity, KKR – Global Atlantic. Эти страховщики держат PE-backed активы как обеспечение аннуитетных обязательств. Когда активы обесцениваются, под угрозой оказываются пенсионные выплаты.
Ипотека. Рынок жилищной ипотеки в США – около $13 трлн. По сценарию, в зону риска попадают не субпрайм-заёмщики (как в 2008), а прайм-заёмщики с FICO 780+ и первоначальным взносом 20%. Они теряют доход не из-за безрассудного кредитования, а из-за структурного вытеснения. Цены на жильё падают: Сан-Франциско –11%, Сиэтл –9%, Остин –8%.
Почему стандартные рецепты не работают
Традиционные инструменты – снижение ставок, количественное смягчение – не решают проблему технологического замещения. Правительство одновременно теряет доходы (меньше налогоплательщиков) и вынуждено увеличивать расходы (поддержка вытесненных работников).
Федеральные налоговые поступления по сценарию отстают от прогноза CBO на 12%. Безработица достигает 10,2%.
Авторы описывают два законопроекта-ответа: «Transition Economy Act» (прямые трансферы + налог на AI-инференс) и «Shared AI Prosperity Act» (суверенный фонд с дивидендами домохозяйствам). Но оба приходят слишком поздно.
Возможно, самая точная фраза статьи:
«Каждый институт в нашей экономике был создан для мира, в котором [человеческий интеллект был дефицитом]. Мы сейчас наблюдаем обесценивание этой премии.»
Что это значит для менеджера
Повторю: это сценарий, а не прогноз. Авторы подчёркивают это сами. Но сценарий полезен тем, что заставляет задавать вопросы, которые обычно не попадают в PowerPoint.
Возможно, стоит начать с простого: какая доля выручки вашей компании держится на трении? Если бизнес – это посредничество, координация или информационная асимметрия, AI-агенты создают прямую угрозу. Причём не абстрактную – а ту, которая уже описана в конкретных цифрах.
Второй вопрос сложнее. Даже если ваша компания выигрывает от AI, ваши клиенты могут терять доход. «Ghost GDP» означает именно это: макростатистика не покажет проблему, пока она не станет вашей. Это заставляет задуматься о том, насколько хорошо вы понимаете доходную базу своих покупателей.
И третий – возможно, самый неудобный. Исследования показывают, что AI-системы ведут себя непредсказуемо даже в контролируемых условиях. Сценарий Citrini предполагает, что AI будет работать идеально. Реальность может оказаться хуже: экономика получит шок от вытеснения и от нестабильности самих систем, на которые она стала полагаться.
Какой из этих рисков ваша компания оценивала последний раз?
AI-агенты меняют экономику. А вы меняете подход к управлению?
В открытом модуле mysummit.school – практические инструменты, которые AI не заменит: проектирование решений, управление неопределённостью, работа с данными.
Источники
- The 2028 Global Intelligence Crisis – сценарий Citrini Research и Alap Shah, февраль 2026. Вымышленный меморандум из 2028 года, описывающий цепную реакцию от замещения белых воротничков AI.