Дарон Аджемоглу — один из главных экономистов нашего времени, MIT-профессор, в октябре 2024-го получивший Нобелевскую премию вместе с Саймоном Джонсоном за работу о роли институтов в экономическом росте. 11 мая 2026-го у него выходит интервью в The Algorithm newsletter MIT Technology Review с разбором того, за чем стоит следить в AI. Тон у Аджемоглу профессорский — спокойный, аккуратный, без пафоса. Но содержание для индустрии тяжёлое.
Три вещи, которые он просит отслеживать:
Первое — насколько AI-агенты будут реально способны переходить между задачами так же гибко, как человек. Это техническая ось: насколько универсальной получится агентская архитектура за пределами single-domain сценариев. Аджемоглу скептичен — он повторяет тезис из своих работ, что человек жонглирует «around 30 different tasks», а AI хорошо в небольшой части из них. «It’s okay at automating certain tasks, but some jobs will be perfectly fine» — фраза, которую в Кремниевой долине говорить не принято.
Второе — что произойдёт с прикладным AI-софтом для конечных пользователей. Параллель Аджемоглу — Word и PowerPoint 1990-х: они сделали ПК полезным для каждого, а не только для разработчиков. Сегодня «we have not seen the development of apps based on AI that have the same usability». Если такие apps не появятся к 2027–2028 годам, AI-экономика останется ограниченной enterprise-сегментом, который сам по себе не даёт productivity-революции в масштабе всей экономики.
И третье — самое острое. Найм экономистов в tech-компании. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind активно расширяют свои economist-отделы. Аджемоглу: «What I hope we won’t get is that they’re interested in economists just to further their viewpoints or further the hype». Это конкретное опасение — что часть академической дискуссии о productivity-эффектах AI будет финансироваться компаниями, у которых есть коммерческий интерес в гипертрофированных оценках.
Главный аргумент Аджемоглу против Big Tech-нарратива формулируется одной фразой: «I think that’s just a losing proposition». Имеется в виду — идея, что AI-агенты способны заменять целых сотрудников по принципу one-to-many. По его данным и тем работам, которые он сейчас отслеживает, «studies repeatedly find that AI is not affecting employment rates or layoffs». Эмпирически — пока никаких подтверждений «революции на рынке труда» нет. Анекдоты есть (выпускники колледжей жалуются на сложности с устройством), агрегированных эффектов — нет.
Параллель здесь работает не риторическая, а историческая. Это не первый раз, когда крупная индустрия активно нанимает экономистов для формирования публичного нарратива в свою пользу. Нефтяная индустрия в 1970-х финансировала исследования, которые ставили под сомнение существование экономических преимуществ от энерго-эффективности — потом, в 1980-х, эти работы оказались несостоятельными, и реальные эффекты были даже сильнее, чем предсказывали critics. Табачная индустрия в 1980–90-х финансировала экономистов, которые занижали внешние эффекты курения. Финансовый сектор в 2000-х финансировал работы об устойчивости определённых деривативов — мы видели чем это закончилось. Институциональная критика Аджемоглу — это не моральная позиция, это структурное наблюдение.
Аджемоглу не отрицает экономические эффекты AI — он считает, что они будут positive, но small bump, не «overhaul of all white-collar work». Это очень важная разница для инвестиционных и стратегических решений. Корпоративный покупатель, который планирует AI-внедрение на расчётах в 30% productivity gain (типичная цифра McKinsey/BCG-отчётов 2024-2025), готовится к разочарованию через 18–24 месяца. Тот, кто планирует на 3–8% gain на ограниченном наборе задач, готовится к реальности. Аджемоглу — за второй сценарий.
Для российского корпоративного сегмента эта позиция оказывается удобной. Российские компании по структуре давно живут в режиме «small productivity bump» от любой технологии — государственные сервисы, банки, ритейл внедряют автоматизацию точечно, на ограниченных функциях, без обещаний революции. Это исторически означало отставание от глобального tech-нарратива. С Аджемоглу-перспективой этот стиль внедрения оказывается более рациональным, чем американский enterprise-AI-hype. Сбер, Яндекс, MTS AI и крупные интеграторы могут позиционировать свой подход «точечная автоматизация задач, а не замещение функций» — как соответствующий академическому консенсусу, а не как догоняющий тренд.
P.S. Стоит выделить ещё одну точку из интервью. Аджемоглу говорит: «There’s a huge amount of uncertainty» про текущее состояние AI-экономики. Он не предсказывает, что окажется правым; он предсказывает, что публичная дискуссия ассиметрична. Голоса от tech-компаний громче, у них есть PR-аппарат, у них в штате растущая экономист-команда. Критические голоса — академические, неорганизованные, без коммуникационных бюджетов. Это структурно. И через 24 месяца, когда первые крупные empirical studies придут с реальными данными, симметрия восстановится — но к тому моменту инвестиционные решения уже будут приняты на ассиметричных вводных. Возможно, я ошибаюсь, но Аджемоглу-критика сейчас читается как одно из самых важных предостережений, которое стоит держать в голове при чтении следующего corporate-AI-отчёта.
