Влияние генеративного искусственного интеллекта на трансформацию российского рынка труда

Согласно результатам исследования Центра макроэкономических исследований (ЦМИ) «Сбера», внедрение GenAI способно обеспечить дополнительный прирост производительности труда на 1,2 процентного пункта. Данная оценка базируется на анализе массива трудовых задач, систематизированных в соответствии с Общероссийским классификатором занятий, утверждённым Росстандартом. Использование стандартизированной таксономии профессиональных задач позволило аналитикам дифференцировать профессии по степени подверженности воздействию ИИ и, соответственно, по потенциалу повышения эффективности труда. Анализ выявил выраженную неоднородность влияния технологий на различные профессиональные группы.

Наибольший потенциал роста производительности характерен для профессий, значительная часть функционала которых сводится к обработке информации, коммуникации и типовым аналитическим операциям. В эту категорию входят менеджеры по продажам, разработчики, бухгалтеры, маркетологи и сотрудники колл‑центров. Для данных специальностей ИИ способен взять на себя значительную долю рутинной нагрузки — от формирования черновиков документов и обработки запросов до первичного анализа данных и генерации контента, — что высвобождает время специалистов для решения более сложных, стратегически значимых задач.

Профессии со средним уровнем подверженности воздействию GenAI включают продавцов, администраторов и директоров магазинов, инженеров, инженеров‑сметчиков, а также учителей. В этих сферах технологии способны оптимизировать отдельные аспекты деятельности — например, автоматизировать подготовку отчётности, планирование расписания или формирование методических материалов, — однако критическая экспертная составляющая остаётся прерогативой человека.

Наименьшую степень трансформации в ближайшей перспективе испытают профессии, предполагающие высокую долю физического труда, непосредственного взаимодействия с объектами или клиентами, а также требующие развитой эмпатии и ситуативной адаптации. К ним относятся машинисты, водители, слесари и автослесари, монтажники и электромонтажники, разнорабочие, упаковщики, сварщики, кладовщики, грузчики, уборщики, медсестры, экспедиторы, официанты и повара. Низкий потенциал автоматизации этих ролей обусловлен сложностью формализации соответствующих трудовых операций и высокими требованиями к пространственной координации и тактильной чувствительности.

Структурные изменения на рынке труда находят отражение и в динамике вакансий. За последние два года доля вакансий, предполагающих использование ИИ‑инструментов, выросла в пять раз. При этом наблюдается смещение акцента с позиций, ориентированных на полную автоматизацию, на так называемые аугментированные профессии, в рамках которых ИИ выступает вспомогательным инструментом. Доля вакансий с высоким потенциалом автоматизации сократилась с 30,5 % до 24,1 %, тогда как спрос на аугментированные роли увеличился на 5 процентных пунктов и достиг 23,6 %. Эта тенденция свидетельствует о формировании новой парадигмы взаимодействия человека и технологий, в которой ключевым конкурентным преимуществом становится не отсутствие необходимости в человеческом участии, а способность эффективно интегрировать ИИ‑инструменты в профессиональную деятельность.

Следует отметить, что оценка перспектив трансформации рынка труда в России осуществляется несколькими независимыми институтами, предлагающими различные сценарии развития событий. Так, Минтруд фокусируется преимущественно на рисках сокращения рабочих мест, прогнозируя потенциальное высвобождение 7–8 % занятых.

Текущая конъюнктура рынка труда характеризуется стабильностью показателей занятости и рекордно низким уровнем безработицы — 2,2 % по итогам первого полугодия. Абсолютное число занятых увеличилось с 74,6 млн человек в январе — марте до 74,7 млн в апреле — июле. Вместе с тем долгосрочные прогнозы указывают на сохранение дефицита кадров: по оценкам Минтруда, к 2032 году нехватка работников может достичь полумиллиона человек. В этих условиях рост производительности труда становится не просто фактором повышения конкурентоспособности отдельных компаний, но и необходимым условием поддержания макроэкономической стабильности.

Отметим, что, ключевое значение в контексте технологической трансформации приобретает развитие системы непрерывного профессионального образования и формирование у работников навыков эффективного взаимодействия с ИИ‑инструментами. Речь идёт не о массовой переподготовке кадров, а о поэтапной интеграции соответствующих компетенций в существующие образовательные программы и корпоративные практики. Особое внимание следует уделить формированию культуры ответственного использования технологий, включая верификацию результатов работы ИИ и соблюдение этических норм при обработке персональных данных.

Дополнительным фактором, определяющим траекторию изменений, выступает развитие отечественных ИИ‑решений и их интеграция в национальные технологические контуры. Определение параметров национальных ИИ‑моделей, согласованное между государственными органами и участниками отрасли, создаёт предпосылки для управляемого внедрения технологий и минимизации рисков, связанных с использованием зарубежных платформ.

Таким образом, влияние генеративного ИИ на российский рынок труда следует рассматривать не как угрозу занятости, а как инструмент структурной модернизации экономики. Ключевым условием реализации позитивного сценария является сбалансированный подход, сочетающий технологическое развитие с инвестициями в человеческий капитал и совершенствованием нормативно‑правовой базы. В долгосрочной перспективе именно способность экономики адаптироваться к новым технологическим реалиям и формировать устойчивые модели взаимодействия человека и ИИ станет определяющим фактором её конкурентоспособности.

Автор: канд. экон. наук, доцент Кафедры мировой экономики и мировых финансов Финансового университета при Правительстве РФ Наталья Ивановна Човган.