Trīskāršojot kāpnes -- kā IBM mainīja vēsturiski slavenāko MI darbā pieņemšanas iesaldēšanu

Twin Ladder Casebook sērija | Twin Ladder | 2026. gada marts

Ievads

gada maijā Arvinds Krišna sniedza interviju Bloomberg un pateica to, ko domāja katrs izpilddirektors, bet tikai retais uzdrošinājās izteikt skaļi. IBM, viņš paziņoja, apturēs darbinieku pieņemšanu biroja atbalsta funkciju amatiem, ko spēj veikt mākslīgais intelekts. Viņa nosauktais skaitlis bija konkrēts: aptuveni 7800 amatu -- 30 procenti no IBM 26 000 darbinieku, kas nestrādā tiešā saskarē ar klientiem, -- varētu tikt aizstāti ar MI un automatizāciju piecu gadu laikā. Dabiskā kadru mainība paveiktu savu darbu. Uzņēmums vienkārši pārstātu aizpildīt amatus, no kuriem darbinieki aiziet.

Šis paziņojums iedarbojās kā kontrolēts sprādziens. Tā bija pirmā reize, kad Fortune 500 uzņēmuma vadītājs publiski un skaitliski norādīja, cik darbinieku viņš sagaida, ka MI likvidēs no paša uzņēmuma. The Washington Post publicēja virsrakstu: "Vai MI pārņems darbavietas? IBM atbilde ir -- jā." Bloomberg, Reuters, CNBC un Al Jazeera sekoja dažu stundu laikā. Vēstījums izplatījās pa visām tehnoloģiju nozares un ne tikai valžu sēžu zālēm: IBM nespekulēja par MI izraisītu darbavietu pārvietošanu. Uzņēmums to īstenoja.

Trīsdesmit trīs mēnešus vēlāk, 2026. gada februārī, IBM personāla direktore (CHRO) Nikle Lamoro uzkāpa uz skatuves Charter rīkotajā konferencē "Leading with AI Summit" Ņujorkā un paziņoja, ka uzņēmums trīskāršo sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu Amerikas Savienotajās Valstīs. "Mēs trīskāršojam sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu," viņa teica, "un jā, tas attiecas uz programmatūras izstrādātājiem un visiem tiem amatiem, par kuriem mums saka, ka MI tos var paveikt."

Attālums starp šiem diviem paziņojumiem nav pretruna. Tā ir korekcija. Un stāsts par to, kā IBM nogāja ceļu no viena līdz otram, ir vissvarīgākais gadījuma pētījums jaunajā MI darbaspēka stratēģijas jomā -- jo IBM ir pirmais lielais tehnoloģiju uzņēmums, kas publiski un precīzi formulēja, kāpēc sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanas samazināšana MI efektivitātes vārdā ir šķietama ekonomija, kas izdobjos organizācijas, kuras to īsteno.

Stāsts

Solījums

Kad Krišna 2023. gada maijā nāca klajā ar savu paziņojumu, loģika šķita neapstrīdama. IBM biroja atbalsta funkcijās -- cilvēkresursos, finanšu pārvaldē, administratīvajā darbībā -- strādāja aptuveni 26 000 cilvēku, kas veica uzdevumus ar paredzamiem modeļiem: apstrādāja nodarbinātības apliecinājumus, pārvaldīja pabalstu pieprasījumus, apkalpoja iekšējos personāla pieprasījumus, sagatavoja regulārus pārskatus. Tieši šādas darba kategorijas lielo valodu modeļi un automatizācijas rīki bija radīti, lai apstrādātu. Aprēķins bija vienkāršs: ja MI varētu absorbēt 30 procentus no šī darba apjoma, uzņēmums varētu novirzīt miljardus darbaspēka izmaksu uz izaugsmes investīcijām mākoņdatošanā un uzņēmumu MI risinājumos -- jomās, uz kurām Krišna bija licis likmju par IBM nākotni.

Laika izvēle bija apzināta. ChatGPT bija palaists piecus mēnešus iepriekš, 2022. gada novembrī, un tehnoloģiju nozare atradās stāvoklī, ko vēlāk atzītu par MI aizstāšanas eiforijas virsotni. Katrā ceturkšņa pārskata zvana konferencē izskanēja atsauces uz MI virzītu efektivitāti. Katrā korporatīvās stratēģijas prezentācijā figurēja darbinieku skaita optimizācijas grafiki. Krišnas paziņojums izceļas nevis ar savu vērienu, bet gan ar atklātību. Tur, kur citi vadītāji ietērpa savus plānus vārdos par "papildināšanu" un "darbaspēka attīstību", Krišna nosauca skaitli: 7800 darbavietas. Viņš Bloomberg tieši teica: "Es viegli varētu iedomāties, ka 30 procenti no tā tiks aizstāti ar MI un automatizāciju piecu gadu laikā."

Tirgus atalgoja šo skaidrību. IBM akcijas kāpa pēc paziņojuma. Analītiķi slavēja stratēģisko fokusu. Nozare saņēma vēstījumu: IBM vada savas darbaspēka MI transformāciju, un transformācija nozīmē mazāk cilvēku.

Īstenošana

IBM rīkojās agresīvi 2023., 2024. gadā un 2025. gada sākumā. Uzņēmums pārveidoja vairāk nekā septiņdesmit iekšējās darba plūsmas, izmantojot automatizāciju un MI. Darbinieku pieņemšana biroja atbalsta funkcijās būtiski samazinājās. Laikā no 2024. gada septembra līdz 2025. gada martam IBM samazināja darbinieku skaitu par aptuveni 13 000 līdz 17 000 divās lielās restrukturizācijas viļņos -- 8000 līdz 10 000 2024. gada septembrī, kam sekoja 5000 līdz 7000 2025. gada martā. Vēl viena samazināšana 2025. gada ceturtajā ceturksnī skāra nelielu viencipara procentuālo daļu no globālā darbaspēka.

Finanšu rezultāti, skatoties izolēti, vēstīja par panākumiem. IBM gada ieņēmumi 2025. gadā sasniedza 67,5 miljardus dolāru -- 7,6 procentu pieaugums salīdzinājumā ar 2024. gadu. Uzņēmums auga. Tas bija kļuvis taupīgāks. MI tēze, šķiet, strādāja.

Taču organizācijas iekšienē veidojās cita aina -- tāda, ko ieņēmumu skaitļi nespēja atspoguļot un ko darbinieku skaita rādītāji bija veidoti, lai paslēptu.

Atskārta

Problēma nebija tā, ka MI nespēja veikt biroja atbalsta uzdevumus. Tā spēja, un daudzos gadījumos tos paveica ātrāk un konsekventāk nekā cilvēki. Problēma bija tas, kas notika ar organizāciju, kad cilvēku, kuri iepriekš veica šos uzdevumus, vairs nebija.

Sākuma līmeņa darbinieki ne tikai izpilda uzdevumus. Viņi apgūst biznesu no pašiem pamatiem. Viņi veido institucionālās zināšanas -- izpratni par to, kāpēc procesi pastāv, nevis tikai par to, kā tie darbojas. Viņi veido attiecības, kontekstuālo izpratni un profesionālo spriedumspēju, kas organizācijām nepieciešama katrā līmenī virs sākuma. Darbaspēka plānošanas terminoloģijā viņi ir talantu attīstības ķēdes sēkla.

Kad IBM apturēja darbinieku pieņemšanu biroja atbalsta amatiem, tūlītējā ietekme bija izmaksu ietaupījums. Vidēja termiņa ietekme bija augošs trūkums attīstības ķēdē. Uzņēmumam joprojām bija vajadzīgi vidējā līmeņa vadītāji. Tam joprojām bija vajadzīgi pieredzējuši speciālisti ar dziļām institucionālajām zināšanām. Tam joprojām bija vajadzīgi cilvēki, kas saprata konkrētos veidus, kādos IBM procesi, kultūra un attiecības ar klientiem atšķīrās no ikviena cita tehnoloģiju uzņēmuma. Šie cilvēki vienmēr bija nākuši no kāpņu apakšas. Un kāpņu apakša tagad bija tukša.

IBM personāla direktore vēlāk raksturoja šo dinamiku precīzi: jaunāko darbinieku skaita un sākuma līmeņa pieņemšanas samazināšana var nodrošināt izmaksu ietaupījumus īstermiņā, taču rada risku ilgtermiņā radīt vidējā līmeņa vadītāju un pieredzējušu darbinieku trūkumu organizācijā. Bez spējas izaudzināt savus pieredzējušos darbiniekus uzņēmumi būtu spiesti meklēt ārēji -- dārgākā profesionālisma un ekspertīzes meklēšanā. Un ārēji pieņemtajiem darbiniekiem, viņa atzīmēja, ir vajadzīgs ilgāks laiks, lai pielāgotos iekšējām sistēmām un kultūrai.

Šī atziņa nebija jauna. Tā bija atkal atklāta. Katra organizācija, kas jebkad ir uzbūvējusi veiksmīgu profesionālās attīstības sistēmu -- no konsultāciju firmām līdz militārajiem dienestiem un klīniskajām slimnīcām -- ir sapratusi, ka nav iespējams radīt augstākā līmeņa talantus, neinvestējot sākuma līmeņa talantos. Sākuma līmeņa amats nav izdevums, kas jāsamazina. Tā ir investīcija, kas jāstrukturē. MI bija padarījis iespējamu automatizēt uzdevumus, ko veica sākuma līmeņa darbinieki. Tas nebija padarījis iespējamu automatizēt mācīšanos, ko šo uzdevumu veikšana radīja.

Kursa maiņa

gada februārī Nikle Lamoro nāca klajā ar paziņojumu, kas nostādīja IBM pretējā pusē tā pašu 2023. gada stratēģijai. Uzņēmums trīskāršos sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu Amerikas Savienotajās Valstīs. Amati ietvers programmatūras izstrādātājus -- tieši to kategoriju, kuru katrs MI piegādātājs tirgū apgalvoja esam uz automatizācijas robežas. Pieņemšana darbā būs vērsta uz Z paaudzes darbiniekiem. Un pamatojums nebija labdarība, darba devēja tēls vai sabiedriskās attiecības. Tā bija stratēģiska nepieciešamība.

"Sākuma līmeņa darbus, kādi bija pirms diviem līdz trim gadiem, MI spēj paveikt lielāko daļu," Lamoro skaidroja konferencē "Leading with AI Summit". "Tātad, ja jūs grasāties pārliecināt savus biznesa vadītājus, ka šī investīcija ir nepieciešama, tad jums jāspēj parādīt reālo vērtību, ko šie cilvēki var sniegt jau tagad. Un tam jānotiek caur pilnīgi citādiem amatiem."

Šis izteikums ietvēra divas būtiskas atzīšanas. Pirmkārt, ka IBM paša pieredze bija pierādījusi, ka sākuma līmeņa amati iepriekšējā formātā patiešām bija pakļauti MI automatizācijai. Otrkārt, ka pareizā atbilde nebija likvidēšana, bet gan pārveidošana -- jaunu sākuma līmeņa amatu izveide, kas strukturēti ap spējām, kuras MI nevar atkārtot.

IBM pārveidotie sākuma līmeņa amati būtiski atšķiras no iepriekšējiem. Jaunākie programmatūras izstrādātāji tagad mazāk laika pavada, rakstot rutīnas kodu -- ko MI rīki var ģenerēt -- un vairāk laika strādā tieši ar klientiem, lai definētu prasības, izprastu biznesa kontekstu un pārtulkotu cilvēku vajadzības tehniskajās specifikācijās. Jaunie personāla nodaļas darbinieki strādā nevis kā pieprasījumu apstrādātāji, bet gan kā MI tērzēšanas robota atbilžu uzlabotāji, paaugstinot automatizēto mijiedarbību kvalitāti ar cilvēcisko spriedumspēju un kontekstuālo izpratni. Amati ir pārstrukturēti ap vienīgo, ko MI nespēj: attīstīt profesionālo spriedumspēju, kas rodas, strādājot ar reāliem cilvēkiem pie reālām problēmām.

Lamoro kopsavilkums bija asākā argumentācija par labu sākuma līmeņa investīcijām, ko jebkurš korporatīvais vadītājs ir sniedzis MI laikmetā: "Uzņēmumi, kas pēc trim līdz pieciem gadiem būs visveiksmīgākie, ir tie, kas šajā vidē dubultoja likmi uz sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu."

Šis izteikums bija prognoze. Tas bija arī likme -- tāda, ko IBM atbalstīja ar darbinieku skaitu, budžetu un savas personāla direktores profesionālo reputāciju.

Caur Twin Ladder prizmu

IBM ceļš no darbinieku pieņemšanas iesaldēšanas līdz pieņemšanas kāpinājumam tieši atbilst Twin Ladder ietvaram un atklāj modeli, kuru šis ietvars bija paredzēts prognozēt.

0. līmeņa kļūda: pratība bez stratēģijas

Kad Krišna paziņoja par 7800 darbavietām 2023. gada maijā, IBM darbojās MI brieduma 0. līmenī -- MI pratībā. Uzņēmums saprata, ko MI spēj. Tas varēja identificēt uzdevumus, ko modeļu atpazīšanas algoritmi varēja veikt efektīvāk nekā cilvēki. Tas varēja aprēķināt izmaksu ietaupījumus. Taču tas vēl nebija attīstījis spēju nošķirt uzdevumus, ko MI var aizstāt, no lomām, kuras organizācija nevar atļauties zaudēt.

Tā ir fundamentālā kļūda 0. līmenī. MI pratība ļauj novērtēt, ko MI rada. Tā pati par sevi neļauj novērtēt, cik izmaksās cilvēku izņemšana no procesa. Pratība bija patiesa -- IBM izprata tehnoloģiju labāk nekā vairākums. Stratēģija bija nepilnīga -- jo saprast, ko MI spēj, nav tas pats, kas saprast, kādiem cilvēkiem jākļūst jūsu organizācijā.

1. līmeņa trūkums: nav profesionālā dvīņa

Twin Ladder 1. līmenis -- Profesionālais dvīnis -- pastāv tieši tādēļ, lai novērstu kļūdu, ko pieļāva IBM. 1. līmenī organizācija katrai profesionālajai lomai izveido MI līdzinieku nevis lai aizstātu profesionāli, bet gan lai radītu apstākļus salīdzināšanai, mācībām un spriedumspējas attīstīšanai. Cilvēks un MI veic vienu un to pašu darbu. Cilvēks izvērtē MI rezultātu. MI apstrādā apjomu. Cilvēks attīsta ekspertīzi, lai zinātu, kad MI kļūdās.

IBM savā sākotnējā pieejā pilnībā izlaida šo līmeni. Uzņēmums neizveidoja profesionālos dvīņus saviem biroja atbalsta darbiniekiem. Tas neizmantoja MI, lai papildinātu viņu spējas, kamēr tie attīsta dziļāku ekspertīzi. Tas viņus izņēma no procesa. Rezultāts bija organizācija ar jaudīgiem MI rīkiem un sarūkošu cilvēku piedāvājumu, kas saprata kontekstu, kurā šie rīki darbojas.

gada februāra kursa maiņa būtībā ir atgriešanās 1. līmenī -- bet ar pārveidotām lomām. IBM jaunie sākuma līmeņa amati ir strukturēti kā profesionālo dvīņu lomas, pat ja uzņēmums nelieto šo terminoloģiju. Jaunākie izstrādātāji strādā līdzās MI kodēšanas rīkiem nevis kā pasīvi pārskatītāji, bet kā aktīvi dalībnieki, kas ienes klientu kontekstu, kura MI trūkst. Personāla nodaļas jaunpieņemtie uzlabo tērzēšanas robota rezultātus, pievienojot spriedumspējas slāni, ko automatizētā sistēma pati nespēj ģenerēt. Cilvēki nedara vecos darbus. Viņi dara darbus, kas rodas, kad MI pārvalda rutīnu un cilvēki -- jēgu.

2. līmeņa brīdinājums: operacionālajiem dvīņiem nepieciešami cilvēku operatori

IBM pieredze arī izgaismo, kāpēc 2. līmenis -- Operacionālais dvīnis -- nevar funkcionēt bez cilvēku pamata, kas izveidots 1. līmenī. Operacionālais dvīnis ir biznesa funkcijas digitālā kopija, ko izmanto izmaiņu testēšanai pirms ieviešanas. IBM ir uzbūvējis operacionālās kopijas vairāk nekā septiņdesmit iekšējām darba plūsmām. Taču operacionālā kopija ir tikai tik laba, cik cilvēki, kas interpretē tās rezultātus, apšauba tās pieņēmumus un pamana tās kļūdas. Bez profesionāļu attīstības ķēdes, kas ir pakāpušies no 1. līmeņa -- kas saprot biznesu pietiekami dziļi, lai izvērtētu modeli -- Operacionālais dvīnis kļūst par neauditētu sistēmu, kas darbojas uz mantotu pieņēmumu pamata.

Tā ir IBM kursa maiņas dziļākā mācība. Uzņēmums netrīskāršoja sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu tāpēc, ka MI bija cietis neveiksmi. Tas trīskāršoja sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu tāpēc, ka MI bija guvis panākumus uzdevumos, un organizācija bija atklājusi, ka uzdevumi nav tas pats, kas spējas. Var automatizēt koda rakstīšanas uzdevumu. Nevar automatizēt spēju saprast, kāpēc klientam nepieciešams, lai kods būtu uzrakstīts citādi. Var automatizēt personāla pieprasījuma atbildēšanas uzdevumu. Nevar automatizēt spēju atpazīt, ka pieprasījums signalizē par dziļāku organizatorisku problēmu.

Plašāks modelis

IBM kursa maiņa nav izolēts notikums. Tā ir visievērojamākais datu punkts paātrinošā MI aizstāšanas nožēlas modelī, kas tagad aptver nozares, ģeogrāfijas un dažāda lieluma uzņēmumus.

Dati

gada februārī Gartner publicēja prognozi, ka līdz 2027. gadam 50 procenti uzņēmumu, kas samazināja klientu apkalpošanas darbinieku skaitu MI dēļ, pieņems darbā personālu līdzīgu funkciju veikšanai -- bieži vien ar citiem amatu nosaukumiem, piemēram, "risinājumu konsultanti" vai "uzticības konsultanti". Prognoze balstījās uz 321 klientu apkalpošanas vadītāja aptauju, kas veikta 2025. gada oktobrī, un atklāja, ka tikai 20 procenti bija faktiski samazinājuši aģentu skaitu MI dēļ. Tie, kas to bija darījuši, bija sākuši saskarties ar to, ko Gartner analītiķe Ketija Rosa raksturoja kā realitāti, ka "organizācijām, saskaroties ar MI ierobežojumiem un augošām klientu gaidām, būs jāinvestē no jauna cilvēku talantos, lai saglabātu pakalpojumu kvalitāti un izaugsmi."

Forrester ziņojums "Predictions 2026" nožēlu skaitliski izteica ar tiešu konstatējumu: 55 procenti darba devēju, kas atlaida darbiniekus MI vārdā, tagad atzīst, ka nožēlo šo lēmumu. Forrester arī identificēja cinisku zemtekstu atkārtotās darbā pieņemšanas tendencē -- prognozējot, ka puse no MI piedēvēto atlaišanu tiks atsauktas, bet atkārtoti pieņemtie darbinieki bieži vien būs ārzonas vai ar ievērojami zemākām algām. MI naratīvs, pēc Forrester analīzes, bija kļuvis par izmaksu pārstrukturēšanas mehānismu, kas ietērpts tehnoloģiskā progresa valodā.

HR analītikas uzņēmuma veikta aptauja atklāja, ka maiņa notika strauji: 32,7 procenti uzņēmumu, kas veica MI vadītas atlaišanas, jau bija atkārtoti pieņēmuši darbā 25 līdz 50 procentiem no sākotnēji likvidētajiem amatiem. Vēl 35,6 procenti bija atkārtoti pieņēmuši darbā vairāk nekā pusi. Vairāk nekā puse personāla vadītāju ziņoja, ka atkārtota pieņemšana darbā notika sešu mēnešu laikā pēc sākotnējiem samazinājumiem.

Harvard Business Review 2026. gada janvārī publicēja analīzi, kuras autori Tomass H. Devenports un Lakss Šrinivāsans identificēja mehānismu, kas virza priekšlaicīgu samazināšanu: 60 procenti organizāciju jau bija samazinājušas darbinieku skaitu, gaidot MI nākotnes ietekmi. Nevis reaģējot uz MI pašreizējo veiktspēju. Gaidot. Uzņēmumi atlaida cilvēkus, balstoties uz to, ko MI varētu darīt, nevis uz to, ko tas bija demonstrējis, ka spēj. HBR atzīmēja, ka atlaišanu piedēvēšana MI "investoriem nodod pozitīvāku vēstījumu" nekā vājā pieprasījuma vai iepriekšējas pārmērīgas pieņemšanas minēšana -- konstatējums, ko apstiprināja Oxford Economics, kas 2026. gada janvārī publicēja pētījuma apskatu, nosaucot MI piedēvētās atlaišanas par "korporatīvu fikciju", kas maskē parastos biznesa cikla pielāgojumus.

Gadījumi

Klarna joprojām ir visdramatiskākais piemērs. Zviedrijas finanšu tehnoloģiju uzņēmums 2024. gadā aizstāja aptuveni 700 klientu apkalpošanas speciālistus ar OpenAI darbinātu tērzēšanas robotu, svinot divminūšu atrisināšanas laikus un 40 miljonu dolāru prognozētos ietaupījumus. Līdz 2025. gada maijam izpilddirektors Sebastians Sjemiatkovskis atzina Bloomberg, ka "izmaksas diemžēl šķiet bijušas pārāk dominējošs vērtēšanas faktors" un ka rezultāts bija "zemāka kvalitāte." Uzņēmums sāka atkārtoti pieņemt darbā cilvēkus, izmantojot "Uber tipa" attālināta darbaspēka modeli. (Skatīt Twin Ladder Casebook ierakstu: "Mēs aizgājām par tālu" -- Klarna un cilvēciskās spriedumspējas aizstāšanas cena.)

Duolingo piedzīvoja saspiestu tā paša cikla versiju. 2025. gada aprīlī izpilddirektors Luiss fon Āns publicēja LinkedIn ierakstu, paziņojot, ka uzņēmums kļūst "MI prioritārs", tostarp aizstājot līgumstrādniekus ar MI un nosakot jaunu darbinieku pieņemšanu atkarībā no komandu nespējas automatizēt savu darbu. Publiskā pretreakcija bija tūlītēja un asa -- abonenti draudēja atteikties, sabiedriskie komentētāji apsūdzēja uzņēmumu par tehnoloģijas priekšstatīšanu cilvēkiem. Nedēļas laikā fon Āns izlaida atsaukumu: "Lai būtu skaidrs: es neredzu MI kā aizstājēju tam, ko dara mūsu darbinieki -- mēs faktiski turpinām pieņemt darbā tādā pašā tempā kā iepriekš." Vēlāk viņš atzina Financial Times, ka "negaidīja tik lielu pretreakciju" un ka viņa sākotnējais ieraksts "nesniedza pietiekamu kontekstu."

McDonald's 2024. gada jūnijā pārtrauca savu MI pasūtīšanas sadarbību ar IBM pēc pilotprojekta vairāk nekā 100 ASV atrašanās vietās, kas uzrādīja precizitātes rādītājus zemo un vidējo 80 procentu diapazonā. Sociālie tīkli dokumentēja neveiksmes ar virālu entuziasmu -- pasūtījumi ar nevēlamiem priekšmetiem, sajaukti joslu pieprasījumi, ignorēti labojumi. Sistēma bija ātra. Tā arī pietiekami bieži kļūdījās, lai kaitētu klientu pieredzei. McDonald's atgriezās pie cilvēku veiktas pasūtījumu pieņemšanas, paziņojot, ka meklēs alternatīvus MI piegādātājus. Pilotprojekts tagad atrodas Neveiksmju muzeja pastāvīgajā ekspozīcijā.

Commonwealth Bank of Australia atsauca lēmumu atlaist darbiniekus pēc jaunas balss robota sistēmas ieviešanas, atklājot, ka automatizētā sistēma nespēj tikt galā ar reālu klientu mijiedarbību sarežģītību finanšu pakalpojumu jomā.

Tehniskā parāda dimensija

Šis modelis sniedzas tālāk par klientu apkalpošanas lomām programmatūras izstrādē, kur sākuma līmeņa darbinieku likvidēšanas sekas sakrājas tehniskā parāda krīzē. Sākuma līmeņa tehnoloģiju darbinieku pieņemšana 2026. gada sākumā samazinājās par 73,4 procentiem salīdzinājumā ar gadu iepriekš, pēc nozares analīzes datiem -- krietni pārsniedzot kopējo pieņemšanas kritumu aptuveni 7 procentu apmērā visos pieredzes līmeņos. 15 lielākie tehnoloģiju uzņēmumi samazināja sākuma līmeņa pieņemšanu par 25 procentiem laikā no 2023. līdz 2024. gadam vien.

Lejupvērstās sekas tagad ir izmērāmas. Veracode 2025. gada ziņojums atklāja, ka 45 procenti MI ģenerēta koda satur OWASP desmit lielāko ievainojamību. Java gadījumā drošības kļūdu rādītājs pārsniedz 72 procentus. CAS Software 10 miljardu koda rindu analīze lēsa, ka pasaules pašreizējā tehniskā parāda novēršanai būtu nepieciešamas 61 miljards darba dienu, ko daļēji veicina četrkārtējs koda klonēšanas pieaugums -- MI ģenerē funkcionāli identiskus blokus eleganta, atkārtoti izmantojama koda vietā. Stack Overflow dokumentēja šo parādību 2026. gada janvārī ar virsrakstu: "MI var 10x palielināt izstrādātāju produktivitāti... tehniskā parāda radīšanā."

Nozarē šai parādībai parādās termins "atkritumu slānis" (slop layer) -- kods, kas darbojas, bet neviens nesaprot, kāpēc, un neviens nevar salabot, kad tas salūst. Bez jaunākajiem izstrādātājiem, kas mācās rakstīt kodu no pašiem pamatiem, attīstot izpratni par sistēmu arhitektūru, kas rodas tikai būvējot, kļūdoties un pārbūvējot, atkritumu slānis aug. Bez izstrādātāju attīstības ķēdes, kas pakāpušies no jaunākā līmeņa līdz vidējam un augstākajam, organizācija zaudē spēju auditēt savu automatizēto rezultātu. Līdz 2030. gadam nozares novērotāji prognozē katastrofālu patieso augstākā līmeņa inženieru trūkumu -- to, kas spēj saprast sistēmu zem MI abstrakcijas slāņa -- tieši tāpēc, ka viņu attīstības ķēde tika nocirsta 2023.--2025. gadā.

Tā ir jaunāko izstrādātāju nāves spirāle. Likvidēt jaunāko līmeņu amatus, jo MI var uzrakstīt kodu. Zaudēt attīstības ķēdi, kas rada pieredzējušos speciālistus, kuri spēj izvērtēt kodu. Uzkrāt tehnisko parādu, ko neviens no atlikušajiem nespēj identificēt, nemaz nerunājot par novēršanu. Atklāt pēc trim līdz pieciem gadiem, ka izmaksu ietaupījumi no jaunāko darbinieku algu likvidēšanas ir niecīgi salīdzinājumā ar izmaksām, kas rodas, uzturot kodu bāzi, ko neviens pilnībā nesaprot.

Korn Ferry brīdinājums

gada talantu piesaistes tendenču ziņojumā Korn Ferry aptaujāja 1674 globālos talantu piesaistes vadītājus un atklāja, ka 37 procenti organizāciju plāno aizstāt sākuma līmeņa lomas ar MI. Tajā pašā laikā 73 procenti no tiem pašiem talantu vadītājiem identificēja kritisko domāšanu un problēmu risināšanu kā savu galveno pieņemšanas prioritāti -- ierindojot to augstāk par MI tehniskajām prasmēm, kas ieņēma piekto vietu.

Spriedze ir acīmredzama: organizācijas vēlas darbiniekus, kas spēj kritiski domāt un risināt problēmas, vienlaikus likvidējot lomas, kurās kritiskā domāšana un problēmu risināšana tiek attīstīta. Sākuma līmeņa amati ir vieta, kur profesionāļi mācās orientēties nenoteiktībā, veido spriedumspēju caur atkārtotu saskari ar reālās pasaules sarežģītību un attīsta institucionālās zināšanas, kas padara viņus vērtīgus augstākos līmeņos. Šo amatu automatizēšana nenovērš vajadzību pēc spējām, ko tie rada. Tā novērš mehānismu, ar kuru šīs spējas tiek radītas.

Korn Ferry analītiķi izteica tiešu brīdinājumu: agrīnās karjeras talantu likvidēšana galu galā var noslāpēt nākotnes līderu attīstības ķēdi. Tikai 11 procenti talantu piesaistes vadītāju atzina, ka viņu augstākā līmeņa vadītāji ir labi sagatavoti vadīšanai MI pārejas laikā.

Secinājumi organizācijām

IBM ceļš no darbā pieņemšanas iesaldēšanas līdz pieņemšanas kāpinājumam piedāvā piecas mācības ikvienai organizācijai, kas orientējas MI aizstāšanas jautājumā.

Pirmkārt, nošķiriet uzdevumus no spējām. MI var veikt uzdevumus. Tas nespēj attīstīt spējas, kas rodas, laika gaitā veicot uzdevumus konkrētā organizatoriskā kontekstā. Rutīnas koda rakstīšanas uzdevums ir automatizējams. Spēja saprast klienta biznesu pietiekami labi, lai zinātu, kāds kods jāraksta, -- nav.

Otrkārt, talantu attīstības ķēde ir infrastruktūra, nevis izdevums. Sākuma līmeņa darbinieku pieņemšana nav izmaksas, kas jāsamazina šajā ceturksnī. Tā ir investīcija organizācijas spējā funkcionēt pēc pieciem gadiem. IBM personāla direktore to formulēja ar neparastu skaidrību: veiksmīgākie uzņēmumi pēc trim līdz pieciem gadiem būs tie, kas tagad dubultoja likmi uz sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu, nevis tie, kas to samazināja.

Treškārt, pārveidojiet lomas pirms to likvidēšanas. IBM ne vienkārši atsāka sākuma līmeņa pieņemšanu, ko bija apturējis. Tas pilnībā pārveidoja lomas, strukturējot tās ap spējām, ko MI nevar atkārtot -- mijiedarbību ar klientiem, kontekstuālo spriedumspēju, MI rezultātu kvalitātes uzlabošanu. Pareizā atbilde uz MI, kas automatizē sākuma līmeņa uzdevumu, nav sākuma līmeņa lomas likvidēšana. Tā ir lomas pārbūve ap nākamo cilvēciskās vērtības slāni.

Ceturtkārt, mēriet to, kas ir svarīgi, nevis to, ko ir viegli izmērīt. Uzņēmumi, kas samazināja sākuma līmeņa darbiniekus, mērīja izmaksu ietaupījumus un uzdevumu izpildes rādītājus. Tie nemērīja attīstības ķēdes veselību, institucionālo zināšanu saglabāšanu vai spriedumspējas kvalitāti sarežģītās situācijās. Klarna mērīja atrisināšanas laiku un nepamanīja uzticības eroziju. IBM mērīja darbinieku skaita samazinājumu un nepamanīja attīstības ķēdes izsīkumu. Rādītāji, kurus izvēlaties sekot, nosaka kļūdas, kuras spēsiet pamanīt.

Piektkārt, atkārtota pieņemšana darbā izmaksās dārgāk nekā noturēšana. Forrester un Gartner ir vienisprātis: uzņēmumi, kas samazināja darbiniekus MI dēļ, pieņems tos atkārtoti -- bieži vien dažu mēnešu laikā, nereti ar atšķirīgām atalgojuma struktūrām un vienmēr ar organizatoriskiem satricinājumiem, atjaunojot zaudēto. Lētākais veids, kā iegūt vidējā līmeņa talantus 2029. gadā, ir pieņemt un izaudzināt sākuma līmeņa talantus 2026. gadā. Dārgākais veids ir 2029. gadā atklāt, ka tie jāiegādājas ārēji, par augstāku cenu, no konkurentiem, kas investēja, kamēr jūs optimizējāt.

Pirmdienas rīta jautājums: Ja jūs šodien apturētu visu sākuma līmeņa darbinieku pieņemšanu un MI nevainojami tiktu galā ar rutīnas uzdevumiem, -- kurš jūsu organizācijā attīstītu spriedumspēju, institucionālās zināšanas un attiecības ar klientiem, kas jūsu līderiem būs nepieciešamas 2031. gadā?

Avoti

Bloomberg -- "IBM to Pause Hiring for Jobs That AI Could Do" (2023. gada maijs): https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-05-01/ibm-to-pause-hiring-for-back-office-jobs-that-ai-could-kill
Fortune -- "IBM Is Tripling the Number of Gen Z Entry-Level Jobs After Finding the Limits of AI Adoption" (2026. gada februāris): https://fortune.com/2026/02/13/tech-giant-ibm-tripling-gen-z-entry-level-hiring-according-to-chro-rewriting-jobs-ai-era/
TechCrunch -- "IBM Will Hire Your Entry-Level Talent in the Age of AI" (2026. gada februāris): https://techcrunch.com/2026/02/12/ibm-will-hire-your-entry-level-talent-in-the-age-of-ai/
Tom's Hardware -- "IBM Triples Entry-Level Hires for 2026 Despite AI Adoption" (2026. gada februāris): https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ibm-triples-entry-level-hires-for-2026-despite-ai-adoption-bucking-industry-trends-chief-hr-officer-says-that-ai-can-do-most-entry-level-jobs-but-work-still-requires-a-human-touch
Charter -- "Why IBM Is 'Tripling' Entry-Level Hiring as AI Reshapes Jobs" (2026. gada februāris): https://www.charterworks.com/ibms-nine-year-ai-journey/
AllWork -- "IBM To Triple Entry-Level Hiring, Warns AI-Driven Hiring Cuts Could Hollow Out Future Leadership" (2026. gada februāris): https://allwork.space/2026/02/ibm-to-triple-entry-level-hiring-warns-ai-driven-hiring-cuts-could-hollow-out-future-leadership/
CIO -- "IBM Looks Beyond Short-Term AI Gains, Tripling Entry-Level Hiring" (2026. gada februāris): https://www.cio.com/article/4134276/ibm-looks-beyond-short-term-ai-gains-tripling-entry-level-hiring.html
Gartner -- "Gartner Predicts Half of Companies That Cut Customer Service Staff Due to AI Will Rehire by 2027" (2026. gada februāris): https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-02-03-gartner-predicts-half-of-companies-that-cut-customer-service-staff-due-to-ai-will-rehire-by-2027
Forrester -- "Predictions 2026: The Future of Work" -- citēts caur The Register (2025. gada oktobris): https://www.theregister.com/2025/10/29/forrester_ai_rehiring/
Harvard Business Review -- "Companies Are Laying Off Workers Because of AI's Potential -- Not Its Performance" (2026. gada janvāris): https://hbr.org/2026/01/companies-are-laying-off-workers-because-of-ais-potential-not-its-performance
Fortune -- "AI Layoffs Are Looking More and More Like Corporate Fiction" -- Oxford Economics (2026. gada janvāris): https://fortune.com/2026/01/07/ai-layoffs-convenient-corporate-fiction-true-false-oxford-economics-productivity/
Korn Ferry -- "Korn Ferry Research Unveils Top Talent Acquisition Trends Shaping 2026": https://www.kornferry.com/about-us/press/korn-ferry-research-unveils-top-talent-acquisition-trends-shaping-2026
Inc. -- "A New Report Says AI Layoffs Are Backfiring and Half of Companies Will Start Rehiring" (2026): https://www.inc.com/bruce-crumley/new-report-says-ai-layoffs-are-backfiring-and-half-of-companies-will-start-rehiring/91297210
CNBC -- "McDonald's to End AI Drive-Thru Test with IBM" (2024. gada jūnijs): https://www.cnbc.com/2024/06/17/mcdonalds-to-end-ibm-ai-drive-thru-test.html
Fortune -- "Duolingo CEO Walks Back AI-First Comments" (2025. gada maijs): https://fortune.com/2025/05/24/duolingo-ai-first-employees-ceo-luis-von-ahn/
WhatJobs -- "The AI Developer Replacement Plan Has Failed: Technical Debt, Security Flaws, and the Junior Death Spiral": https://www.whatjobs.com/news/the-ai-developer-replacement-plan-has-failed-technical-debt-security-flaws-and-the-junior-death-spiral/
Stack Overflow -- "AI Can 10x Developers ... In Creating Tech Debt" (2026. gada janvāris): https://stackoverflow.blog/2026/01/23/ai-can-10x-developers-in-creating-tech-debt
Veracode -- Gen AI drošības ziņojums (2025) -- citēts caur WhatJobs un Quasa.io
HR Dive -- "If AI Kills the Entry-Level Job, Employers May Not Be Ready for What Comes Next": https://www.hrdive.com/news/AI-entry-level-jobs-talent-pipeline/809413/
Diginomica -- "IBM's CHRO Preaches Fluent AI Jobs Blasphemy": https://diginomica.com/ibms-chro-preaches-fluent-ai-jobs-blasphemy-heres-why-its-critical-business-leaders-everywhere-pay