Нов индекс мери как AI променя наемането — месец по месец

Bullhorn и American Staffing Association (ASA) обявиха на 13 октомври 2026 г. съвместния показател ASA | Bullhorn AI Job Impact за месечно проследяване на назначенията в САЩ според експозицията на професиите към AI, става ясно от съобщението на Bullhorn; ръководителката на изследванията Лиа Танигучи обяснява замисъла с думите „Most AI impact analyses rely on projections and assumptions about the future“. Вместо да се ограничава до прогноза кои задачи могат да бъдат автоматизирани, партньорството съпоставя оценката за тези задачи с отчетени назначения. Така може да се проследява дали търсенето на работници се движи различно при професии с различна експозиция към AI.

В таблото на Bullhorn с данни до 30 септември 2026 г. назначенията в най-слабо засегнатата група са намалели с 13% спрямо януари 2023 г., а в по-силно засегнатите групи спадът е 17–18%. Разликата е умерена и се наблюдава на фона на общо понижение на назначенията в разглежданите данни. Съпоставката показва връзка между вида работа и движението на назначенията, но сама по себе си не установява, че AI е причинил спада.

Какво показват първите разлики между професиите

По-слабо изложени на AI са професии като шофьори на камиони и механици, при които значителна част от задачите изисква физическа работа. Сред примерите за по-висока експозиция са въвеждането на данни и обслужването на клиенти. Назначенията намаляват и в двата края на тази класификация; различава се размерът на спада, а не посоката му.

Делът на най-силно изложените професии сред всички отчетени назначения също е станал малко по-нисък през наблюдавания период. Този дял отговаря на друг въпрос: как се променя съставът на позициите, които агенциите запълват. Той не е равнозначен на броя хора, останали без работа, защото измерва назначения през участващи агенции, а не всички заети в съответните професии.

През септември назначенията в групите с по-висока експозиция показват известно подобрение след по-дългия спад. Едно месечно движение може да отразява колебание в търсенето и още не показва дали разстоянието между групите ще продължи да расте. Именно последователните обновявания са новата част на показателя: те ще позволят сегашната умерена разлика да се сравнява с по-късните промени при същите групи професии.

Как оценката за задачите се свързва с назначенията

Оценката за експозиция започва от дейностите вътре в професията, а не само от нейното название. В публикацията на ASA от 15 октомври 2026 г. е описано как нейният AI Impact Index съчетава данни на Anthropic за употребата на AI с данни на O*NET за професионалните задачи и претегля резултата според важността на всяка задача. Така рутинна дейност и дейност, от която зависи основната работа, имат различна тежест в оценката за една и съща професия.

Тази оценка подрежда професиите по степен на въздействие върху задачите им. След това съвместният показател я свързва с назначенията, отчетени в системата за подбор на Bullhorn от клиенти, които са се съгласили данните им да участват в обобщен анализ. Получава се месечна редица за реално извършени назначения по групи, вместо само списък на дейности, за които AI има приложение.

При изчисляването на дяловете се включват клиенти с назначения във всички сравнявани групи, а при индексите за броя назначения — клиенти с такива назначения през целия разглеждан период. Това ограничава влиянието на промени в състава на участващите агенции върху сравнението между месеците. Едновременно с това очертава обхвата на резултата: редицата представя назначения при определени клиенти на платформа за подбор, а не преброяване на целия американски пазар на труда.

Двата компонента измерват различни неща. Експозицията описва доколко задачите в дадена професия се срещат в данните за употреба на AI; назначенията показват колко често участващите агенции са запълвали позиции в съответната група. Между тях могат да влияят и други промени — например търсенето на услуги, бюджетите за персонал или начинът, по който работодателите възлагат работа на агенциите. Затова съвпадението между по-висока експозиция и по-голям спад е сигнал за наблюдение, а не измерен брой работни места, загубени заради AI.

Какво се вижда за младите кандидати

Разширеният изглед проследява и възрастта на назначените работници. През повечето месеци делът на най-младата група в професиите с висока експозиция е по-нисък спрямо началото на наблюдавания период. Промяната засега е малка, но е важна за въпроса дали възможностите за навлизане в тези професии се пренареждат.

Делът може да намалее по различни причини. Възможно е да се откриват по-малко начални позиции; възможно е и оставащите позиции по-често да се запълват от кандидати с опит. Показателят различава общото движение на назначенията от възрастовия им състав, но не показва коя от тези причини преобладава. Това разграничение е съществено: по-малък дял за младите не означава непременно, че броят на техните назначения намалява със същата скорост.

Защо американските данни не дават българска прогноза

Наблюдаваните стойности се отнасят до назначения през участващи клиенти в САЩ и не могат да се пренесат като процент за България. Професиите, делът на работа през агенции и темпото на използване на AI могат да имат различна структура на българския пазар. Методът обаче прави видима полезна граница: оценката за технологично засегнати задачи е едно измерване, а отчетеното наемане е друго.

Следващото месечно обновяване ще покаже дали септемврийското подобрение при по-силно изложените професии продължава и дали разликата между групите се свива или расте. За читателя в България това ще остане сигнал за американските назначения през конкретен канал за подбор, докато няма съпоставими данни за местните професии и действителното им наемане.

Прочетете също:

• MailerLite или Sender: евтиният имейл се променя при системните съобщения
• Coursera Plus или LinkedIn Learning: сертификатът променя избора
• BambooHR или Personio: европейската заплата променя избора