Transparent model
How we calculate the risk index
The risk index is an editorial estimate of technology exposure across tasks—not a forecast of layoffs. Future values are uncertain scenarios.
Formula
base = AI*0.30 + software*0.10 + robotics*0.15 + routine*0.15 + digitalization*0.10 + economic_incentive*0.20; index = base*(1-human_moat*0.005)
Снижает итоговую оценку с учетом ответственности, эмпатии, доверия, физической ловкости, непредсказуемости среды, переговоров, руководства и лицензирования.
What the index does not mean
- It is not the probability that an occupation disappears.
- It is not the probability that an individual loses their job.
- It is not an exact share of jobs that will be eliminated.
How the yearly outlook updates
Текущий год определяется автоматически. Сайт показывает ежегодный горизонт на десять лет: текущий год и еще девять лет. Значения между опорными оценками интерполируются, а годы после последней опорной точки продолжают последний наблюдаемый темп и ограничиваются шкалой 0–100.
Как формируются объяснения и навыки
Причины воздействия, факторы защиты, рабочие задачи и навыки формируются из отраслевого профиля, специализации в названии профессии и значений факторов риска. Процент каждой задачи рассчитывается из подходящих факторов: воздействия ИИ, программной автоматизации, робототехники, повторяемости и человеческой защиты. На странице карьерного перехода переносимые навыки, дефициты и порядок действий рассчитываются отдельно для каждой пары профессий.
Как строится квадрант задач
Положение задачи по горизонтали показывает модельную техническую способность ИИ выполнить или ускорить ее. Положение по вертикали показывает потребность в человеке с учетом защиты профессии, неоднозначности задачи и ответственности. Квадрант — объяснительная визуализация редакционной модели, а не результат отдельного лабораторного теста.
Оценка зарплаты
Для русской версии используются модельные среднемесячные начисленные зарплаты до налогов для России, ориентированные на групповые данные Росстата. Для английской версии — модельные среднемесячные зарплаты до налогов для США, ориентированные на OEWS Бюро трудовой статистики США. Значения конкретных профессий корректируются по отрасли, уровню специализации, спросу и сценарию изменения задач. Прогноз до 2035 года номинальный и не гарантирует конкретный доход. Количество вакансий сайт не оценивает и не показывает без подтвержденных данных.
Evidence base
The ILO’s 2025 update mapped nearly 30,000 tasks and concluded that roughly one in four workers globally is in an occupation with some GenAI exposure. Transformation—not full human replacement—is the most likely effect.
The WEF estimated that structural change through 2030 may affect 22% of formal jobs, with about 170 million roles created and 92 million displaced. This covers technology, demographics, economics and other drivers—not AI alone.
Stanford AI Index 2026 describes uneven effects, with greater pressure in entry-level pipelines for some digital occupations. These observations cannot be generalized automatically across countries, age groups and roles.
Източници
Около 30 000 задач; глобальная оценка воздействия GenAI по детализированным группам профессий.
Опрос более 1 000 работодателей, представляющих свыше 14 млн работников в 55 экономиках.
Данные об экономике ИИ, производительности и неравномерных изменениях занятости.
Структура профессий, задач, навыков и рабочих контекстов.
Международная классификация профессий.
Официальные агрегированные данные по начисленной заработной плате в России. Используются как ориентир для модельных оценок, а не как точная зарплата каждой профессии.
Официальная статистика заработков в странах ЕС; используется как макроэкономический ориентир локальных сценарных моделей.
Официальные оценки занятости и зарплат по профессиям в США; база для ориентиров английской версии.
Официальные долгосрочные прогнозы занятости США; используются как внешний ориентир направления спроса.