Самое крупное на сегодня эмпирическое исследование влияния AI на рынок труда (983 млн вакансий, 15000+ уникальных навыков, 6 континентов) показывает: AI не «убивает профессии», а перестраивает рынок занятости изнутри. По данным PwC, навыки в AI-экспонированных ролях обновляются быстрее, чем в среднем по рынку, а работодатели всё чаще отказываются от требования диплома в пользу быстро меняющихся конкретных (часто новых) навыков.

Отчёт классифицирует профессии по степени «экспозиции» к ИИ фиксирует 66%-ную скорость «смены навыков» в AI-экспонированных ролях (всего год назад было 25%), а также показывает, что прирост идёт в зонах «усиления» (augmentation), а не «замещения» (automation): +6 % против −7 %. В фокусе — не только программисты: прирост фиксируется даже среди водителей мусоровозов и операторов машин. PwC предлагает новые инструменты: Skill-Shift Radar (трекер новых навыков), Augment-First Policy (карьерные треки для «усиленных» ролей) и Sector Heat-Maps, предсказывающие неожиданные ИИ-всплески. Этот отчёт — точка входа в новую архитектуру занятости, где перемены идут через тихую перенастройку профессий.

Биотех-индустрия пережила перегрев, а теперь входит в фазу рационализации: при выручке в $205 млрд сектор несёт совокупный убыток −$34 млрд и фиксирует спад IPO, найма и капитализации. EY даёт первые публичные цифры о влиянии тарифной политики США на биофарму и цепочки поставок: фиксируется сокращение операционных расходов, переход к royalty financing (финансирование через долю с продаж), локализацию цепочек поставок и масштабное внедрение GenAI — от eConsent в клинических испытаниях до роботизации бэк-офиса.

Инновации становятся дисциплиной: 77% CEO уже видят рост продуктивности от ИИ-инструментов. Но у анализа есть пределы: выборка ограничена 50 CEO, отсутствуют данные по private equity и велик риск методологического смещения (EY консультирует тот же рынок).

Отчёт RAND — один из первых, кто предлагает думать о будущей зиме (период длительного спада на рынке, когда цены падают, интерес инвесторов уменьшается, а новые проекты почти не появляются) искусственного интеллекта, но не как о технической неудаче, а как об экономическом и политическом истощении.

По мере того как стоимость обучения foundation-моделей (вроде GPT-4 или Gemini Ultra) уже достигает $2 млрд, становится ясно: частный рынок может не выдержать этот темп. Если рост затрат сохранится, разработка ИИ окажется либо в руках государств, либо в замороженной фазе — и это не метафора, а сценарий AI winter в предложенной RAND матрице. Впервые структурирован анализ, как имитация (дешёвые клоны моделей), ограниченность ресурсов, лимит GPU-поставок, дефицит «чистых» датасетов и другие факторы могут привести к одному из четырех сценариев: от лидерства частных компаний, партнёрства государства и бизнеса, полного государственное управление до нового «застоя» в виде зимы ИИ. Авторы предлагают инструменты — от stress-модели для вычислительных затрат до шаблонов для государственно-частных альянсов — но признают ограничения: оценки строятся на утечках и без учёта Китая.

GenAI уже внутри компаний: 78 % внедрили ко-пилоты, но 80% не видят отдачи. Этот отчёт от McKinsey — о том, как выйти из тупика: отказавшись от одиночных интерфейсов в пользу agentic AI — агентов, которые ставят цели, вызывают инструменты, адаптируются и учатся.

Предлагается новая архитектура Agentic AI Mesh: слой доверия, авторизации, памяти и обратной связи, с кейсами из банков, ритейла и науки (−60 % ручной работы в data cleaning, +30 % скорость решений по кредитам). Но трансформация возможна только при полном перестроении процессов, команд и governance. Риски включают бесконтрольный рост агентов (agent sprawl), технический долг и, конечно, психологическое и культурное сопротивление.

Deloitte показывает: AI перестаёт быть «отраслью» и становится гравитацией, меняющей всё — от чипов до криптографии. Tech Trends 2025 — это карта, как именно это происходит: edge-инференс (выполнение AI-вычислений на локальных устройствах) заменяет облако, агенты переписывают IT-архитектуру, SLM (маленькие языковые модели, работающие быстрее и дешевле) вытесняют большие (типа GPT) в узких задачах, а квантовая угроза требует уже сейчас пересматривать крипто-инфраструктуру.

Внутри отчета шесть сил, три уровня (interaction–information–computation и их отражение в бизнесе), десятки примеров (от Benfica — футбольного клуба, использующего цифровых двойников игроков, до NIST PQC — стандартов постквантовой криптографии от американского Института стандартов). Важно, что этот отчёт — не исследование, а консалтинговая модель будущего; его практическая ценность требует фильтра через контекст компании.