Авторы книги о протестах в IT связали ослабление работников с ИИ-агентами и сокращениями

JS Tan и Clarissa Redwine проследили, как сотрудники технологических компаний влияли на решения работодателей — и почему сокращения, дорогой капитал и агентные системы программирования изменили баланс сил.

Работники технологической отрасли на протесте против применения ИИ и автоматизации разработки
Работники технологической отрасли на протесте против применения ИИ и автоматизации разработки
College of DuPage Hosts Career Fair 2016 5 | by COD Newsroom | openverse | by

Докторант MIT JS Tan и бывшая организаторка профсоюзной кампании Kickstarter Clarissa Redwine выпустили книгу «Against Tech Oligarchy: Worker Resistance in the World’s Most Powerful Industry». Авторы прослеживают историю протестов в технологической отрасли за последнее десятилетие: от кампаний против военных контрактов до периода массовых сокращений и распространения ИИ-инструментов для программирования.

Для разработчиков центральным в этой истории становится вопрос контроля. Если в конце 2010-х дефицит специалистов позволял сотрудникам заметно влиять на корпоративные решения, то после ухудшения рынка труда этот рычаг ослаб. Tan считает, что дополнительное давление создают агентные системы, способные самостоятельно выполнять последовательности задач, писать код и перерабатывать готовые модули.

Это позиция авторов книги, а не установленная количественным исследованием причинная связь. В опубликованном 2 октября 2026 года материале MIT News нет данных, позволяющих отдельно измерить влияние ИИ-агентов, сокращений и высокой стоимости капитала на переговорную силу работников: https://news.mit.edu/2026/documenting-tech-worker-movement-0918

Как сотрудники технологических компаний получили рычаг влияния

Tan пришёл в технологическую отрасль после окончания Brown University и Rhode Island School of Design в 2015 году. В 2017 году он работал в Microsoft, а Redwine — в Kickstarter.

Одним из поворотных моментов авторы называют указ президента Дональда Трампа, который приостанавливал въезд в США для граждан семи преимущественно мусульманских стран и отдельно ограничивал приём сирийских беженцев. Решение вызвало протесты, к которым присоединились сотрудники и руководители технологических компаний.

Tan обращает внимание на позицию сооснователя OpenAI Сэма Альтмана. В записи от 28 января 2017 года Альтман утверждал, что работники могут добиваться действий от компаний, поскольку те тратят значительные ресурсы на привлечение и удержание специалистов. Оригинальная публикация доступна в его блоге: https://blog.samaltman.com/trump

В следующие годы сотрудники выступали против контрактов с военными и иммиграционными ведомствами, проводили забастовки и оспаривали внутренние правила, которые считали дискриминационными. Высокий спрос на инженеров, дизайнеров и других специалистов снижал личный риск такого участия: квалифицированному работнику было проще найти альтернативное место.

Project Maven показал пределы корпоративного протеста

Самым заметным примером влияния работников стала кампания внутри Google против Project Maven — проекта Пентагона, связанного с применением машинного обучения для анализа видеозаписей с беспилотников.

Почти 4 тысячи сотрудников подписали открытое письмо руководству. Они заявили, что Google не должна заниматься технологиями для ведения войны. После протестов компания решила не продлевать контракт.

Авторы книги сопоставляют этот эпизод с более поздней кампанией. Спустя восемь лет свыше 600 сотрудников призвали руководство Google отказаться от секретных проектов Пентагона в области ИИ. Среди обозначенных рисков были автономное оружие и внутреннее наблюдение.

По словам Tan, в этот раз компания дала понять, что продолжит сотрудничать с оборонным ведомством. Такое сравнение не доказывает исчезновение влияния сотрудников во всей отрасли: речь идёт о двух кампаниях внутри одной корпорации, проходивших в разных экономических и политических условиях. Однако оно показывает, насколько иначе руководство стало оценивать цену внутреннего сопротивления.

Для разработчика здесь существенна граница между технической и управленческой ответственностью. Инженер может проверять код, тесты, ограничения модели и документацию, но выбор заказчика и допустимых сценариев применения обычно остаётся за руководством компании.

Сокращения изменили соотношение сил

Первой причиной ослабления движения Tan называет ухудшение экономической ситуации после повышения процентных ставок в 2022 году. Технологические компании потеряли сотни миллиардов долларов рыночной стоимости и перешли к сокращению расходов, включая затраты на персонал.

В период активного найма коллективный уход инженеров или публичный конфликт с командой представлял для работодателя ощутимый риск. После сокращений и охлаждения рынка ситуация изменилась: вакансий стало меньше, а опасения потерять работу начали сдерживать сотрудников.

Книга рассматривает этот сдвиг с позиции участников движения. Redwine была заметной организаторкой профсоюзной кампании в Kickstarter. В 2019 году компания её уволила. Redwine связывала решение со своей организационной деятельностью, тогда как Kickstarter отрицала ответный характер увольнения.

Авторы начали писать книгу в 2024 году, когда, по их оценке, у работников стало меньше времени, ресурсов и уверенности для коллективных действий. Информация об издательстве Haymarket Books и его каталоге представлена на официальном сайте: https://www.haymarketbooks.org/

ИИ-агенты добавили новый риск для программистов

Второй фактор в аргументации Tan — агентные системы программирования. Такие инструменты могут получать задачу, планировать несколько действий, создавать или изменять код и повторять попытки после ошибок. По мнению автора, их внедрение упрощает отдельные части инженерной работы и усиливает тревогу по поводу занятости.

Из этого нельзя делать вывод, что ИИ-агенты уже способны заменить полноценные команды или что их использование неизбежно приводит к увольнениям. Материал MIT News не приводит сравнений производительности, статистики найма после внедрения подобных систем или данных о качестве созданного ими кода.

Не установлено и то, какая доля ослабления работников связана именно с автоматизацией. Массовые сокращения начались на фоне макроэкономических изменений, а возможности ИИ-инструментов сильно различаются в зависимости от кодовой базы, требований к безопасности и доступности автоматических тестов.

Тем не менее агентные инструменты могут влиять на внутренние решения ещё до появления доказанного эффекта производительности. Если руководство ожидает, что меньшая команда сможет выполнить прежний объём работы, это ожидание уже способно изменить бюджет, планы найма и позицию компании на переговорах с сотрудниками.

Что проверить командам, внедряющим ИИ для разработки

Книга Tan и Redwine предлагает оценивать автоматизацию через распределение контроля, а не только через число строк сгенерированного кода. Для практической проверки внутри команды стоит зафиксировать несколько показателей до и после внедрения ИИ-агента:

  • какие задачи инструмент завершает в рабочем репозитории без ручной переработки;
  • сколько времени уходит на проверку, тестирование и исправление его изменений;
  • кто отвечает за уязвимости, нарушения лицензий и ошибки в автоматически созданном коде;
  • изменились ли требования к численности команды, срокам релизов и уровню нанимаемых специалистов;
  • может ли разработчик отказаться от опасного сценария применения и существует ли формальная процедура такого отказа.

Особенно важно разделять демонстрационные возможности продукта и результат в реальной кодовой базе. Ускорение написания шаблонного кода само по себе не подтверждает сокращение полной стоимости разработки: ревью, интеграция, эксплуатация и устранение инцидентов могут сохранить или увеличить нагрузку.

«Against Tech Oligarchy» не даёт независимой оценки эффективности ИИ-агентов и не прогнозирует число исчезающих рабочих мест. Книга фиксирует позицию участников трудового движения: автоматизация становится значимой для работников тогда, когда меняет распределение ответственности и возможность влиять на решения работодателя. Именно эти последствия командам следует измерять отдельно от заявленной скорости генерации кода.

Источники