Проверить риск автоматизации профессии в эпоху ИИ
Бесплатный инструмент для оценки риска автоматизации любой профессии. Смешивает реальные паттерны использования Claude из Anthropic Economic Index, прогнозы занятости BLS на 2024-2034, индекс экспозиции PayScope 2026 и описания задач O*NET в композитный балл с честным диапазоном. Введите название должности и увидите шкалу риска, кривую по горизонту прогноза и разбор по задачам — что ИИ уже делает сегодня.
Как читать оценку риска
Используйте поиск или выберите из плитки трендов. Автоподсказка сужает список 50+ профессий по мере ввода.
Число в центре — экспозиция на 5 лет. Тонкая дуга показывает разногласие источников данных — шире = менее уверенно.
Сравните риск на 1, 5 и 10 лет. Значение на 10 лет экстраполирует кривую освоения Anthropic и несёт больше неопределённости.
Каждая задача окрашена: красная — автоматизируется уже сейчас, жёлтая — усиливается ИИ, зелёная — остаётся за человеком. Планируйте переобучение вокруг зелёных и жёлтых.
Панель "Похожие" показывает соседей в той же семье SOC-кодов с их оценками риска — полезно для оценки смены направления.
Узнайте, насколько уязвима ваша профессия — с честным диапазоном уверенности по данным 2026.
Предложить профессию Мы используем коды профессий US BLS — современные нишевые роли (SEO, DevOps, SMM…) могут ещё не быть в таксономии. Напишите, и мы привяжем их к ближайшей BLS-семье.
🔥 Популярные запросы
⚠️ Максимальный риск автоматизации
🛡️ Минимальный риск автоматизации
Нет измеренного использования Claude
Anthropic Economic Index не зафиксировал использование Claude для этой профессии. Обычно это означает: ручной физический труд, личное взаимодействие или мало текстовых задач. Оценка 0% — «ИИ не используется сегодня», а не «ИИ не может помочь».
Выберите из похожих или введите выше.
Доля измеренных задач, где ИИ помогает работнику (обратная связь, обучение), а не заменяет (директива, валидация). Высокое усиление + низкий риск = ИИ меняет работу, не угрожая ей.
Более безопасные роли с похожими навыками Когда композитный риск высок, это менее затронутые соседи из той же индустрии — отсортированы по близости SOC-стема (proxy для перехода навыков).
Навыки, которые ИИ не повторит Куда инвестировать, чтобы оставаться впереди. Сочетание разбора ваших задач и качеств, которые остаются за человеком во всей индустрии.
Разбор по задачам Как ИИ распределяется по типичным задачам этой профессии сегодня.
Похожие профессии Сравните риск внутри семьи SOC-кодов.
Как старели прогнозы Frey & Osborne (2013) против современной оценки 2026. Большой разрыв = модель 2013 не учла волну LLM.
Нет прогноза 2013 для этой профессии — Frey & Osborne охватили 702 SOC, эта не вошла в исходный набор.
Источники
Композитный риск смешивает три первичных датасета, связанных по SOC-коду. Мы не выдумываем цифры; каждый источник имеет ссылку ниже — любой может проверить.
Anthropic Economic Index (релиз 2026-03-24, «Learning curves»): реальные паттерны использования Claude по O*NET-SOC 2019, включая разбивку на 5 типов взаимодействия, которую мы агрегируем как первичный драйвер риска. смотреть источник ↗
BLS Employment Projections 2024–2034 (выпуск 28 авг 2025): зарплаты, рост, вакансии и 832-SOC база, к которой всё привязывается. смотреть источник ↗
BLS SOC 2010→2018 кросс-уолк: используется чтобы выровнять задачи AEI (всё ещё в O*NET-SOC 2010) с файлом занятости BLS SOC 2018. смотреть источник ↗
O*NET 30.3 таксономия задач (май 2026): базовые описания задач едут в составе AEI-загрузки. смотреть источник ↗
Frey & Osborne (2013), «The Future of Employment»: только как историческая базовая линия для графика дрейфа прогнозов, НИКОГДА не в композите. смотреть источник ↗
Оценки построены на данных по рынку труда США. Реальная экспозиция зависит от конкретного работодателя, региона и набора задач. Это инструмент для планирования, а не прогноз.
