Масове впровадження штучного інтелекту обіцяло економіці новий виток зростання, але що якщо воно запускає зворотний процес? Нове дослідження «Пастка звільнень у сфері ШІ» («The AI Layoff Trap»)¹ показує, як компанії, скорочуючи персонал заради автоматизації, можуть потрапляти у стратегічну пастку, де короткострокова економія обертається довгостроковими втратами.

Чому звільнення в епоху ШІ не завжди підвищують ефективність, як розмивається людський капітал і яким чином це б’є по всій економіці, від продуктивності до споживчого попиту? І головне: чи є вихід із цього замкненого кола?

В представленому аналітичному матеріалі — розбір прихованих механізмів «пастки звільнень» і сценаріїв, які можуть визначити майбутнє ринку праці.

Страх перед технологічним безробіттям — це постійний супутник індустріального та постіндустріального суспільства, який проявляється з кожною новою хвилею автоматизації. Страх перед тим, що технології витіснять працівників, існує щонайменше з часів промислової революції. Найяскравіший приклад — рух луддитів в Англії початку ХІХ ст., коли ткачі ламали нові, більш продуктивні ткацькі верстати, вбачаючи в них загрозу своєму ремеслу. Пізніше, у 1930-х рр., економіст Джон Мейнард Кейнс запровадив термін «технологічне безробіття»², побоюючись, що темпи автоматизації обженуть створення нових робочих місць. У 1960-х рр. у США, на тлі впровадження конвеєрних роботів, було навіть створено спеціальну президентську комісію, для того щоб оцінити ризик масової втрати роботи³. І щоразу сценарій повторюється — старі професії (такі як телефоністи, друкарі, ліхтарники) зникали, але загальна зайнятість зростала за рахунок виникнення нових галузей.

Загалом, історичний досвід показує, що технології знищують старі робочі місця, але при цьому створюють нові, часто значно більш кваліфіковані. У зв’язку з цим виникає закономірне питання: чи збережеться цей баланс в епоху ШІ, та наскільки виправдані алармічні прогнози щодо зайнятості, які звучать в останнє десятиліття? Або ж ми спостерігаємо черговий виток технологічної трансформації, за якого структура ринку праці зміниться, але сам ринок не обвалиться, завдяки зміщенню попиту в бік нових навичок та професій.

Саме тому викликають інтерес висновки дослідження Бретта Хеменвея Фолка (Пенсільванський університет) та Джеррі Цукаласа (Бостонський університет) — «Пастка звільнень у сфері ШІ» («The AI Layoff Trap»)⁴, що присвячено сучасним тенденціям у сфері зайнятості, які формуються під впливом дії ШІ. У роботі дослідники за допомогою економічної теорії та теорії ігор аналізують наслідки масової автоматизації та звільнень через ШІ.

Головний висновок дослідження «The AI Layoff Trap» полягає в тому, що сучасна економіка тримається не лише на виробництві, але і на платоспроможному попиті. При активному впровадженні ШІ ринок може увійти в цикл самознищення, потрапивши в т. зв. «пастку звільнень», де компанії, прагнучи підвищити ефективність через застосування ШІ, одночасно знищують власний споживчий попит.

Сьогодні ШІ активно впроваджується повсюдно, першочергово у сфери високотехнологічних галузей. При цьому штучний інтелект помітно трансформує структуру зайнятості, зміщуючи попит від рутинних, передбачуваних завдань до видів діяльності, які потребують когнітивної гнучкості, креативності та міжособистісної взаємодії. Автоматизація на базі ШІ витісняє частину функцій в адміністративній роботі, бухгалтерії, логістиці, в аналітиці всіх рівнів, одночасно підвищуючи продуктивність та знижуючи потребу у масовій низькокваліфікованій праці. В результаті відбувається «поляризація» ринку⁵ та зміщення попиту у бік висококваліфікованих та сервісних ролей, зростає попит на висококваліфікованих фахівців (розробників, інженерів даних, фахівців з інтеграції ШІ) та на сервісні професії, де важливий людський контакт, тоді як середній сегмент звужується.

Паралельно ШІ змінює не лише кількість, а й зміст робочих місць. Багато професій не зникають, а, як наголошується в огляді з питань зайнятості ОЕСР, «розщеплюються»⁶ на автоматизовані та унікально людські компоненти. Це призводить до появи гібридних ролей (наприклад, «людина+ШІ» в медицині, юриспруденції, освіті), зростання значущості постійного перенавчання та посилення нестабільності зайнятості⁷ у перехідний період. Компанії дедалі частіше оптимізують штат, впроваджуючи ШІ як інструмент підвищення ефективності, що прискорює плинність кадрів, але водночас створює нові ніші та ринки праці. Доповідь про майбутнє зайнятості («Future of Jobs Report 2023»), що була представлена на Світовому економічному форумі, фіксує поляризацію зайнятості та зростання попиту на цифрові й аналітичні навички при скороченні рутинних функцій⁸.

Сьогодні, наприклад, у США понад 80% працівників виконують завдання, що потенційно піддаються автоматизації⁹. Це можна проілюструвати вже не гіпотетичними, а практичними кейсами скорочень, які нині широко представлені. Наприклад, у секторі клієнтського сервісу компанії, такі як IBM¹⁰ та Klarna¹¹, активно впроваджують чат-боти та голосових асистентів, що дозволяє різко зменшувати чисельність операторів кол-центрів та служб підтримки. Зокрема автоматизація обробки типових запитів (повернення, статус замовлень, базові консультації) знижує потребу в масовому низькокваліфікованому персоналі.

В адміністративно-офісних функціях аналогічний процес спостерігається в таких компаніях, як Google¹² та Meta¹³, де ШІ-інструменти беруть на себе завдання підготовки звітів, аналізу даних, рекрутингу і навіть юридичного драфтинга (legal drafting)¹⁴. Це призводить до скорочення або заморожування найму в сегментах середньої ланки — аналітиків, HR-фахівців, молодших юристів. Паралельно в медіа- та креативній індустрії (наприклад, у BuzzFeed¹⁵) використання генеративного ШІ для створення контенту знижує потребу в редакторах, копірайтерах та дизайнерах початкового рівня.

В Україні застосування штучного інтелекту також охоплює широкі сфери. Станом на 2025-2026 рр. основними напрямами стали автоматизація бізнесу та державні послуги. Наприклад, це екосистема «Дія» — український державний цифровий бренд, що об’єднує мобільний застосунок та портал для надання понад 150 онлайн-послуг, електронних документів та сервісів для громадян і бізнесу¹⁶. Вона забезпечує швидку реєстрацію ФОП, цифрові паспорти, отримання державних послуг (наприклад, єВідновлення, Шлюб онлайн) та освітні проєкти. Створені сервіси та чат-боти для консультацій з правових, медичних та соціальних питань. Зокрема це — «Безкоштовна юридична допомога (24/7)»¹⁷, Чат-бот системи безоплатної правової допомоги (БПД), Правомен (Pravoman)¹⁸ (допомагає із типовими правовими питаннями: працевлаштування, оренда житла, отримання документів)¹⁹, (консультаційна підтримка громадян України за кордоном) та багато інших. Логістична компанія «Нова Пошта» використовує автоматизацію сортування, оптимізацію маршрутів доставки та прогнозування навантаження на відділення. ШІ залучається для створення маркетингових матеріалів та описів товарів²⁰. Банки (наприклад, Monobank, ПриватБанк) використовують ШІ для оцінки кредитних ризиків, виявлення шахрайських транзакцій та в чат-ботах підтримки²¹. У медіа та креативних індустріях українські медіа використовують ШІ для написання новин, генерації зображень та відео для маркетингу.

Таким чином, практично у всіх сферах, і у низько-, і у висококваліфікованих, автоматизація починає впливати на структуру зайнятості. Ці приклади показують, що ШІ не просто замінює окремі професії, а «вимиває» цілі рівні зайнятості, посилюючи ризик системного ефекту, описаного у роботі американських дослідників як «пастка звільнень».

Як відбувається формування «пастки звільнень» внаслідок повсюдного застосування ШІ? Прагнучи підвищити ефективність, компанії активно впроваджують алгоритми та автоматизовані системи, замінюючи людську працю та знижуючи витрати у короткостроковій перспективі. Однак ця, раціональна на рівні окремої фірми, стратегія формує структурний розрив між швидкістю автоматизації та здатністю економіки адаптуватися до вивільнення робочої сили. Економіка не встигає створювати співставну кількість нових робочих місць та механізмів перерозподілу доходів, що лежить в основі «пастки звільнень».

Ключовим механізмом тут є зовнішній ефект попиту (demand externality²²): кожна фірма виграє від скорочення персоналу, тоді як сукупні витрати, тобто зниження споживання, розподіляються по всій економіці. В результаті формується гонка автоматизації (automation arms race²³), коли фірми змушені оптимізувати витрати, навіть розуміючи, що колективний результат підриває платоспроможний попит. Виробничі можливості зростають, але база споживачів звужується, що призводить до дисбалансу між пропозицією та попитом.

Таким чином, виникає системна ситуація, коли звільнення раціональні на мікрорівні, але руйнівні на макрівні. Проблема полягає не в самих скороченнях, а в інституційній логіці, яка робить їх неминучими, навіть за усвідомлення негативних наслідків. На рівні макроекономіки це виявляється у стисканні сукупного попиту, оскільки зниження доходів працівників веде до падіння споживання, що є ключовим драйвером ринкової системи.

Ми спробували представити динаміку, яка запропонована в дослідженні («The AI Layoff Trap»), у вигляді нелінійної залежності, аналогічної кривій Лаффера²⁴. Крива дуже наочно показує, що на початковому етапі впровадження штучного інтелекту спостерігається зростання продуктивності, розширення ринків та посилення людської праці за рахунок комплементарності технологій. Це супроводжується збільшенням зайнятості та сукупного попиту. У цій фазі ШІ постає як чинник економічного зростання.

Однак мірою поглиблення автоматизації ефект змінює знак. Прискорене витіснення праці знижує трудові доходи, що веде до скорочення попиту та підриває основу подальшого зростання. Економіка досягає точки, де подальше підвищення ефективності супроводжується стагнаційними чи дефляційними тенденціями. Отже, формується «пастка звільнень», тобто стан, у якому високий рівень технологічного розвитку поєднується з недостатньою платоспроможністю населення.

Моделювання показує, що вийти із цієї пастки на рівні окремих компаній неможливо. Відмова від автоматизації означає втрату конкурентоспроможності, тому навіть усвідомлюючи ризики, бізнес продовжує дотримуватися логіки скорочень. Більше того, розвиток досконаліших технологій лише прискорює цей процес, посилюючи дисбаланс між виробництвом та споживанням.

На наступному етапі виникає надлишок виробничих потужностей, коли економіка здатна виробляти більше, ніж ринок здатний споживати. Це призводить до зниження рентабельності інвестицій, посилюється цінова конкуренція, зростає тиск на прибуток. В таких умовах навіть технологічні переваги перестають конвертуватися у стійке економічне зростання.

Додаткові ускладнення пов’язані з асиметрією ринку праці. Нові робочі місця, створювані ШІ-економікою, вимагають інших компетенцій і виникають у меншому обсязі, ніж ті, що зникли. У результаті частина робочої сили стає структурно незатребуваною, а системи освіти, перекваліфікації та соціальної політики не встигають адаптуватися. Це веде до зростання нерівності та формування стійких груп економічно витісненого населення.

У довгостроковій перспективі формується системний ризик для економічної моделі загалом. Зниження масового попиту обмежує стимули інвестицій, а концентрація доходів у власників капіталу не компенсує скорочення споживчої бази. Як наслідок, зростання продуктивності починає працювати проти стійкості економіки.

Отже, «пастка звільнень» є не лише соціальною, а й макроекономічною проблемою. Без інституційної адаптації, включно з механізмом перерозподілу доходів, інвестиціями в людський капітал та стимулюванням створення нових ринків зайнятості — технологічний прогрес здатний підривати власні засади капіталістичної економіки.

Цінність дослідження «The AI Layoff Trap» полягає в тому, що воно зміщує фокус дискусії — йдеться не про те, чи замінить штучний інтелект людину, а про те, яким чином раціональні рішення окремих компаній можуть у сукупності призводити до зниження попиту та економічної активності.

Ілон Маск проти OpenAI
У контексті розуміння меж розвитку ШІ показовим є судовий процес, який розпочався між мільярдером Ілоном Маском та компанією Сема Альтмана OpenAI у федеральному суді м. Окленд, штат Каліфорнія²⁵, що відбувся наприкінці квітня 2026 р. Маск звинувачує директорат OpenAI у зраді початкової місії, яка проголошувала відкритий та безпечний розвиток штучного інтелекту. За словами Маска, трансформація організації в комерційну структуру (OpenAI спочатку створювалася як некомерційна та відкрита (open source)²⁶) посилює ризики концентрації контролю за передовими ШІ-технологіями. Маск також підкреслив, що за недостатньої надійності управління такі технології можуть становити екзистенційну загрозу, це стало ключовим предметом його критики.
Маск висловився досить категорично: «Ми не хочемо, щоби все закінчилося, як у фільмі «Термінатор»»; «Якщо ненадійна людина отримає контроль над найпотужнішим ШІ у світі, це — екзистенційна загроза для всього людства»; «Якщо ми це не зупинимо, людство летить прямо в прірву. Штучний інтелект може перевершити людський розум вже наступного року... а якщо він опиниться в поганих руках, то це кінець»²⁷.
Зв’язок між обговорюваними ризиками ШІ, про які говорить Маск (без урахування питання безпеки), і «пасткою звільнень» полягає в тому, що в умовах обмеженого доступу до технологій, їх подорожчання та концентрації контролю формується середовище, де компанії прагнуть швидкої економії через скорочення персоналу, не інвестуючи. При цьому працівники не встигають адаптуватися через дефіцит доступних інструментів і навчання, знижується їхня залученість і довіра, що в результаті веде до парадоксу, коли автоматизація не підвищує продуктивність, а стискає ринок праці та сукупний попит, закріплюючи цикл неефективних звільнень, що власне і описує ця концепція.

ШЛЯХИ ВИХОДУ ІЗ «ПАСТКИ»

Якщо «пастка звільнень» формується як результат не лише технологічних зрушень, а й якості інституційного середовища, доступу до ШІ, швидкості навчання та рівня довіри, то й вихід з неї, за логікою, повинен лежати не в обмеженні технологій, а в зміні правил їх впровадження. Ключове питання змінюється з «Скільки робочих місць замінить ШІ?» на «Які механізми дозволять зберегти продуктивну зайнятість та стимулювати створення нової цінності?». Нижче наведемо можливі варіанти рішень, які зможуть вплинути на траєкторії розриву цього циклу та переходу від економіки скорочень до економіки адаптації та зростання.

Безумовний базовий дохід (UBI)

Одним із найбільш обговорюваних інструментів пом’якшення негативних ефектів «пастки звільнень» виступає Безумовний базовий дохід (Unconditional Basic Income, UBI), що передбачає регулярні грошові виплати всім громадянам, незалежно від їхньої зайнятості та рівня доходу. У контексті прискореного поширення штучного інтелекту UBI розглядається як механізм підтримки сукупного попиту в умовах структурного скорочення зайнятості та нестабільності трудових доходів²⁸. Теоретично, гарантований дохід дозволяє згладити коливання споживання, запобігти різкому падінню платоспроможності домогосподарств і цим стабілізувати макроекономічну динаміку.

З інституційної точки зору, впровадження UBI може сприяти підвищенню адаптивності ринку праці, знижуючи тиск на працівників в умовах технологічного заміщення та створюючи простір для перекваліфікації, освіти та пошуку нових форм зайнятості. З іншого боку, UBI може виконувати функцію часткового перерозподілу вигод від зростання продуктивності, обумовленого використанням ШІ, на користь широких верств населення. Це, своєю чергою, знижує ризик поглиблення соціально-економічної нерівності та підтримує довгострокову стійкість економічного зростання через збереження внутрішнього попиту.

Наприклад, Ілон Маск розглядає запровадження безумовного доходу як неминучий захід в умовах тотальної автоматизації, пропонуючи концепцію «безумовного високого доходу» (Universal High Income²⁹). На його думку, розвиток штучного інтелекту та масове впровадження гуманоїдних роботів, таких як Tesla Optimus (Tesla Bot)³⁰, приведуть до «ери достатку», де вартість товарів та послуг радикально знизиться, а продуктивність праці зросте настільки, що держава зможе виплачувати громадянам суми, які значно перевищують базовий прожитковий мінімум. У цій моделі робота стає для людини не обов’язком, а опціональним хобі, тоді як основний обсяг світового багатства розподіляється серед населення через прямі державні виплати.

Разом з тим, реалізація UBI пов’язана з низкою обмежень та дискусійних аспектів, включно з питаннями фіскальної стійкості, джерел фінансування та потенційних ефектів на стимули до праці³¹. Емпіричні дослідження показують неоднозначні результати: з одного боку, фіксується позитивний вплив на рівень добробуту та психологічну стійкість, з іншого боку, залишається відкритим питання масштабованості таких програм в умовах обмежених бюджетних ресурсів. Таким чином, UBI слід розглядати не як універсальне рішення, а як елемент ширшої політики, що передбачає інвестиції в людський капітал, розвиток нових ринків зайнятості та інституційну модернізацію соціального захисту.

Перекваліфікація (Reskilling)

Інвестиції в перекваліфікацію робочої сили є ключовим інструментом подолання ефектів «пастки звільнень» в умовах прискореного технологічного заміщення праці. У рамках теорії людського капіталу такі інвестиції розглядаються як спосіб підвищення адаптивності працівників до структури попиту, що змінюється, на навички. Розвиток програм безперервного навчання (lifelong learning³²), професійної перепідготовки та цифрової грамотності дозволяє пом’якшити структурне безробіття, забезпечуючи перехід робочої сили, що вивільняється, в нові або трансформовані сектори економіки.

З макроекономічної точки зору, системні інвестиції у навички сприяють підтримці сукупного попиту за рахунок збереження зайнятості та доходів населення, а також підвищують загальну продуктивність факторів виробництва. При цьому особливу роль відіграють інституційні механізми співфінансування, такі як участь держави, бізнесу та освітніх установ у формуванні гнучких освітніх траєкторій, орієнтованих на реальні потреби ринку праці. Ефективність таких стратегій зростає за наявності розвиненої інфраструктури оцінки та прогнозування навичок, що дозволяє мінімізувати часові лаги між технологічними змінами та реакцією системи підготовки кадрів. Ця теза докладно представлена у звітах та дослідженнях провідних міжнародних організацій, зокрема OECD³³, Світового банку³⁴ та інших, які аналізують зв’язок між навичками, продуктивністю і макроекономічною стабільністю та підтверджують, що інвестиції у навички не просто «соціальний захід», а критичний фактор макроекономічної стійкості, що дозволяє економіці зростати за рахунок інтенсивних факторів (ефективності), а не лише за рахунок збільшення витрат ресурсів.

Але при цьому слід враховувати обмеження. По-перше, існують часові лаги між навчанням та реальною зайнятістю, що знижує короткостроковий ефект. По-друге, спостерігається неоднорідність у здатності працівників освоювати нові навички, особливо у старших вікових групах чи регіонах з обмеженою освітньою інфраструктурою. По-третє, існує висока ймовірність «розсинхронізації» між змістом програм і технологічним порядком денним, що швидко змінюється. Тому перекваліфікація ефективна лише як елемент комплексної стратегії³⁵, що доповнюється заходами щодо стимулювання попиту, розвитку нових ринків та перерозподілу вигод від технологічного прогресу.

Участь працівників у капіталі (Worker equity)

Участь працівників у капіталі (worker equity, employee ownership) також розглядається як один із механізмів мінімізації негативного ефекту від звільнень, спричинених впровадженням штучного інтелекту³⁶. Участь працівників у капіталі є інституційним механізмом розподілу результатів економічної діяльності, при якому співробітники отримують частку у власності компанії у формі акцій, опціонів або участі в прибутку. В контексті поширення штучного інтелекту даний інструмент сприймається як засіб часткової компенсації зменшення трудових доходів за рахунок перерозподілу доходів від капіталу. Через участь у власності працівники стають бенефіціарами зростання продуктивності та прибутку, зумовлених автоматизацією, що дозволяє підтримувати їх доходи та відповідно сукупний попит навіть за скорочення традиційної зайнятості.

З макроекономічної точки зору, участь працівників у капіталі знижує розрив між доходами праці та капіталу, який має тенденцію посилюватися в умовах технологічних зрушень³⁷. Це сприяє більш рівномірному розподілу вигод від впровадження ШІ та зменшує ризик формування «пастки звільнень», в якій зростання ефективності супроводжується падінням платоспроможного попиту. Додатково, участь працівників у капіталі може підвищувати їхню мотивацію, залученість та продуктивність, посилюючи внутрішньо корпоративні стимули до інновацій та довгострокового розвитку.

Разом з тим ефективність даного механізму залежить від низки умов, таких як:

• широта охоплення³⁸. Наскільки участь працівників у капіталі доступна не лише висококваліфікованим працівникам. Наприклад, компанії з широкими планами участі власності демонструють на 17% більшу продуктивність і на 21% більшу прибутковість порівняно з фірмами без таких програм³⁹;
• ліквідність інструментів, що надаються, а також ступінь диверсифікації ризиків⁴⁰;
• диверсифікація ризиків. Хоча це найбільш дискусійний аспект, який часто називають «ахіллесовою п’ятою» участі у капіталі, оскільки добробут працівника стає надмірно залежним від однієї компанії (ризик концентрації)⁴¹. Дослідження показують, що для збереження фінансової безпеки працівникові доцільно тримати в акціях своєї компанії від 8% до 15% свого загального інвестиційного портфеля⁴².

При цьому слід мати на увазі, що концентрація доходів і заощаджень працівників у капіталі однієї компанії може посилювати їхню вразливість до корпоративних шоків. З іншого боку, можна побачити, що у капіталі, який завжди забезпечує стабільний грошовий потік, обмежується його здатність виконувати функцію безпосередньої підтримки споживання. У зв’язку з цим участь працівників у капіталі слід розглядати як елемент комплексної політики, що доповнюється заходами соціального захисту, регулювання ринку праці та стимулювання широкого доступу до активів.

СТВОРЕННЯ НОВИХ РИНКІВ ЗАЙНЯТОСТІ

Створення нових ринків та видів діяльності розглядається як ключовий шлях виходу з «пастки звільнень», що виникає, коли ШІ автоматизує завдання швидше, ніж економіка встигає створювати альтернативний попит на працю⁴³. Ця стратегія спрямована на «ефект відновлення» (reinstatement effect), який компенсує «ефект витіснення» (displacement effect). Цей шлях виходу із «пастки звільнень» спрямований на стимулювання ендогенного формування нових ринків праці та економічної активності. Йдеться не просто про створення робочих місць в існуючих секторах, а про цілеспрямований запуск процесів, які генерують нові сфери попиту на працю та підприємницьку діяльність. У логіці творчого руйнування технологічне витіснення має супроводжуватися цілеспрямованою політикою створення нових галузей, продуктів і форм зайнятості, здатних абсорбувати робочу силу, що вивільняється.

У більш прикладному формулюванні це можна позначити як політику розширення економічної бази через інноваційно-орієнтований розвиток⁴⁴. Такий підхід передбачає одночасне стимулювання підприємництва, інвестицій у нові технології та формування попиту на нові типи послуг та продуктів. Ключове завдання полягає у забезпеченні трансформації зростання продуктивності в нові джерела доходів та зайнятості, тим самим розриваючи ланцюжок «автоматизація → скорочення зайнятості → падіння попиту». За даними Світового економічного форуму, ШІ вже сприяє зростанню нових категорій зайнятості, які не існували 5-10 років тому. Станом на 2026 р., за прогнозами, ШІ створить близько 133 млн нових робочих місць⁴⁵ (натомість 75 млн робочих місць зникне) у таких сферах, як етика ШІ, управління даними, навчання моделей та «гібридні» ролі в охороні здоров’я та освіті.

Таким чином, вихід з пастки можливий лише якщо технологічний прогрес йде шляхом доповнення, а не тільки заміни, створюючи нові потреби (наприклад, у персоналізованому навчанні або високотехнологічному догляді), які вимагають участі людини.

ПОДАТКИ НА КАПІТАЛ

Оподаткування капіталу розглядається в сучасній економічній теорії як один із інструментів пом’якшення структурних дисбалансів, що виникають внаслідок прискореної автоматизації та впровадження технологій штучного інтелекту⁴⁶. У випадку, коли гранична продуктивність капіталу зростає швидше, ніж продуктивність праці, відбувається перерозподіл доходів на користь власників активів, що посилює нерівність і знижує сукупний попит. Введення прогресивних податків на прибуток, дивіденди, приріст капіталу та автоматизовані виробничі потужності дозволяє частково компенсувати доходи праці, що випадають, і формувати фіскальну базу для фінансування соціальних трансфертів, програм зайнятості та перекваліфікації. Таким чином, податок на капітал постає як механізм коригування первинного розподілу доходів в економіці, що адаптується до технологічних шоків.

З інституційного погляду, ефективність такого підходу залежить від дизайну податкової системи та міжнародної координації, оскільки висока мобільність капіталу створює ризики податкової конкуренції та ерозії бази оподаткування. У цьому ключового значення набуває гармонізація податкової політики, боротьби з офшоризацією і запровадження мінімальних глобальних стандартів оподаткування. При коректному налаштуванні податок на капітал може не тільки пом’якшувати соціальні наслідки «пастки звільнень», а й стимулювати більш продуктивні інвестиції, спрямовуючи ресурси в сектори, що створюють зайнятість та додану вартість. У довгостроковій перспективі це сприяє формуванню стійкішої моделі економічного зростання, що поєднує технологічний прогрес із соціальною стабільністю.

Підсумовуючи, слід наголосити, що «пастка звільнень» в умовах стрімкого впровадження технологій штучного інтелекту є не тимчасовим спотворенням ринку праці, а структурним викликом, що стосується механізмів розподілу доходів, зайнятості та економічного зростання. Ігнорування цього феномена підвищує ризики закріплення низького попиту, поглиблення нерівності та формування «замкненого кола» скорочень, у якому зростання продуктивності не трансформується у розширення економічної активності. Відповідно ключове завдання економічної політики полягає у синхронізації технологічного прогресу з інституційними та соціальними адаптаційними механізмами.

Комплекс рекомендацій повинен мати системний характер та включати заходи щодо перерозподілу вигод від автоматизації (у т. ч. через оподаткування капіталу та участь працівників у капіталі компаній), масштабні інвестиції у перекваліфікацію та безперервну освіту, а також стимулювання створення нових ринків та робочих місць у секторах, де людська праця зберігає порівняльні переваги. Додаткове значення має розвиток інструментів підтримки доходів, включно з елементами безумовного базового доходу чи адресних трансфертів, що дозволяє стабілізувати сукупний попит у перехідний період. Не менш важливою є інституційна координація на міжнародному рівні для мінімізації податкової конкуренції та забезпечення стійкості фіскальної бази.

У довгостроковій перспективі подолання «пастки звільнень» потребує переходу до нової моделі соціально-економічного контракту, в якій технологічна ефективність поєднується з інклюзивністю зростання. Це передбачає переосмислення ролі держави, бізнесу та працівників у розподілі доданої вартості, що створюється, а також формування механізмів, що забезпечують участь широких верств населення у вигодах цифрової економіки. Лише за такого підходу впровадження ШІ може стати фактором не дестабілізації, а сталого та збалансованого розвитку.