Уповільнення темпів найму у технологічному секторі США насамперед пов'язані з наслідками надмірного розширення штатів у період пандемії, а чи не з недостатнім розвитком штучного інтелекту чи жорсткої монетарної політики. Такого висновку дійшли аналітики Goldman Sachs Group Inc. у своїй новій аналітичній записці.

За розрахунками банку, з 2022 року темпи найму в ІТ-галузі відстають від історичного тренду на 5 процентних пунктів у річному вираженні. Близько половини цього спаду пояснюється нормалізацією чисельності персоналу після агресивного рекрутингу у 2020–2022 роках.

Ринок традиційно виділяє три основні причини охолодження технологічного ринку праці: високі відсоткові ставки Федеральної резервної системи, підвищення ефективності за рахунок ШІ та кадрову корекцію. Проте дослідження Goldman Sachs ставить під сумнів значущість перших чинників.

Аналітики не виявили доказів того, що дорогі запозичення стали головною причиною заморозки найму. Інвестбанк розділив публічні ІТ-компанії на групи, залежно від зміни коефіцієнта покриття відсоткових витрат. З'ясувалося, що корпорації з найбільшою та найменшою чутливістю до високих ставок наймають співробітників практично ідентичними темпами, не відхиляючись від середніх показників галузі.

Вплив штучного інтелекту на зайнятість є, але залишається незначним. За оцінками банку, автоматизація робочих процесів пояснює лише близько 0,5 відсоткового пункту із загального уповільнення. При цьому аналітики підтверджують, що заяви корпорацій про звільнення через впровадження ШІ вірогідні: такі компанії справді скорочують профільні позиції активніше за конкурентів, які не використовують ШІ як обґрунтування.

Головним драйвером охолодження стала саме корекція штатного розкладу. Компанії, що допустили максимальне надлишкове наймання під час пандемії, сьогодні демонструють найбільше відставання в рекрутингу. Це пояснює до двох процентних пунктів поточного спаду. Як резюмує Goldman Sachs, фактор нормалізації чисельності персоналу впливає на уповільнення найму в ІТ-секторі втричі-вчетверо сильніше, ніж перехід на технології штучного інтелекту.