• Аналитик Financial Times Джон Бёрн-Мёрдок собрал статистику по зарплатам и трудоустройству в США за несколько десятилетий; данные собираются при Минтруда и охватывают более 900 профессий.
• В данных отмечается устойчивый паттерн: развитые социальные навыки (командная работа, коммуникация, умение договариваться) коррелируют с более высокой востребованностью — трудоустройством и уровнем компенсации — сильнее, чем глубокие специализированные знания (например, математика или программирование).
• Премия за знание высшей математики снижается для всех типов позиций — как низкооплачиваемых, так и высокооплачиваемых.
• Премия за социальные навыки растёт, особенно для топовых должностей.
• Тренд существует давно, но AI-инструменты делают его более заметным, автоматизируя количественную часть работы.
• Смежное исследование в Science на данных 34 тысяч топ-перформеров: ранние универсалы прогрессируют медленнее, но юные узкие спецы с меньшей вероятностью становятся лидерами в зрелом возрасте.

Почему это важно: Если технические навыки становятся базовым требованием на входе, то конкурентное преимущество смещается в сторону координации, коммуникации и способности превращать неопределённость в понятные решения. В тексте подчёркивается, что автоматизация облегчает переработку больших объёмов задач, но хуже заменяет работу со смыслом, интересами сторон и согласованием. Это меняет логику оценки роли инженера и менеджера: важнее становится вклад в ценность продукта и совместную работу.

На что обратить внимание: В тексте речь идёт о корреляциях, а не о прямой причинности: данные показывают связь навыков с трудоустройством и компенсацией, но не объясняют механизм для каждой профессии. Отдельно сказано, что технические навыки не исчезают, а меняют статус — из преимущества в норму. В одном из примеров логика сводится к тому, что AI снимает часть рутины, повышая ценность функций создания смысла из хаоса и согласования решений.