Статья
После года необычайной стабильности рынок труда США начал подавать первые тревожные сигналы. Уровень безработицы, который в 2023 году удерживался на 50-летнем минимуме, постепенно растет. Все больше частных компаний сокращают персонал в погоне за повышением эффективности за счет внедрения ИИ. Возможности для выпускников вузов сужаются. Возникает вопрос: ускоряет ли искусственный интеллект вытеснение работников — или, наоборот, способен стать инструментом поддержки устойчивой экономики?
Ответ во многом зависит от того, выберут ли компании человеко-ориентированный подход, при котором ИИ дополняет человеческие способности, а не заменяет их.
Объявляя о реструктуризации корпоративной структуры с сокращением 14 000 сотрудников, старший вице-президент Amazon по персоналу и технологиям Бет Галетти подчеркнула в обращении к команде: «Это поколение ИИ — самая преобразующая технология со времен появления интернета, и она позволяет компаниям внедрять инновации быстрее, чем когда-либо прежде».
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, выступая на конференции Milken Institute в 2025 году, выразил ту же мысль иначе: «Вы не потеряете работу из-за ИИ — вы можете потерять ее из-за того, кто умеет использовать ИИ».
Согласно данным McKinsey, 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ, однако лишь 1% действительно интегрировали технологии искусственного интеллекта в свою деятельность в полном объеме.
«Экономический рост на протяжении последних 200 лет оставался на удивление стабильным», — отметила профессор экономической истории Лундского университета Керстин Энфло во время церемонии вручения Нобелевской премии по экономике 2025 года. В США и Великобритании ВВП на душу населения удваивался от поколения к поколению и за два столетия вырос в 20 раз.
Одно оставалось неизменным: технологические инновации, сменяющие друг друга волнами, каждая из которых вытесняла предыдущие. Однако технологические преобразования начались задолго до этого — а настоящий прорыв произошел после Эпохи Просвещения, когда совпали три ключевых фактора: накопление полезных знаний (понимание того, как применять технологии и опора на научные принципы), появление инструментов для их коммерческого использования и открытость общества к переменам.
ИИ стал новым звеном в этой длинной цепи технологически обусловленного роста. Его влияние на производительность, занятость и неравенство определяется не только самой технологией, но и решениями, которые принимают бизнес-лидеры и политики. Об этом напомнил Дарон Аджемоглу, лауреат Нобелевской премии по экономике 2024 года и профессор MIT, в одном из своих недавних интервью. Судьба рынка труда и само понятие работы зависят от того, будет ли ИИ использоваться в первую очередь для автоматизации или для усиления человеческих возможностей. Важную роль играет и фактор времени — насколько быстро ИИ приведет к росту производительности и сумеет встроиться в сложную структуру современной экономики.
За последние 75 лет, в эпоху информационных технологий, бизнес уже не раз проходил через подобные волны — от мейнфреймов до интернета. Каждая из них развивалась по схожему сценарию: сначала — ажиотаж и завышенные ожидания, затем — разочарование, и наконец — фаза зрелости, когда технология начинает использоваться повсеместно и приносить реальные экономические результаты. Любая новая технология требует интеграции в существующие бизнес-процессы или служит основой для создания новых.
Исторически период адаптации — как на уровне отдельных компаний, так и в масштабах всей экономики — позволял обществу выстраивать системы социальной защиты, способные сгладить последствия технологических сдвигов. Они помогали решать проблемы на рынке труда и смягчать эффект концентрации богатства. Так, реформы в США начала XX века привели к появлению законов, ограничивающих детский труд, антимонопольных мер и введению подоходного налога, направленного на снижение промышленного неравенства.
Однако сегодня стремительное распространение генеративного ИИ и его потенциал изменить работу как «белых», так и «синих воротничков» создают ощущение, что на этот раз все происходит иначе. Анализ общественных настроений в США уже показал, что взгляды на государственную политику в отношении ИИ расходятся. Часть технологических лидеров, выступающих за ускоренное развитие, рассматривает происходящее как гонку за экономическое и геополитическое лидерство и продвигает политику дерегулирования и государственной поддержки отрасли. В то же время гражданское общество настаивает на осторожности, подотчетности и ориентации на общественные интересы.
На уровне компаний ИИ уже меняет подходы к организации работы и управлению талантами. Сами технологии продолжают быстро эволюционировать. Генеративный ИИ уже преобразил способ взаимодействия человека с информацией — от постановки вопросов до получения ответов. Теперь эти системы можно настраивать для автономного выполнения задач и достижения конкретных целей.
Появление ИИ-агентов и рост сложности задач, которые они способны решать, радикально меняют структуру организаций. Мы перешли от этапа автоматизации к новому этапу — внедрению ИИ-агентов, которые работают в связке с людьми, интегрируясь в бизнес-процессы. Это требует переосмысления операционной модели, системы управления и набора ключевых компетенций — в рамках того, что McKinsey определяет как «агентную организацию».
По мере того как компании адаптируются и перестраивают свои процессы, меняется сама природа труда. В основе любой должности лежит набор задач, требующих определенных навыков для достижения результата. Когда процессы трансформируются, переписываются и должностные роли. По мере автоматизации отдельных задач компании могут перераспределять сотрудников на новые направления. Организации, которые сумеют выстроить этот цикл заново, смогут расти и создавать спрос на кадры — как среди людей, так и среди специалистов, чьи возможности усиливает ИИ. Те же, кто рассматривает автоматизацию исключительно как инструмент сокращения затрат, могут добиться краткосрочного роста прибыли, но рискуют столкнуться с трудностями в долгосрочном развитии. Следует признать: инвестиции в человеко-ориентированные подходы к внедрению ИИ требуют больше времени и ресурсов, чем простая автоматизация, поэтому многие компании по-прежнему делают выбор в пользу экономии, а не развития компетенций.
В условиях стремительно меняющегося ландшафта профессий непрерывное обучение становится необходимостью. Руководителям важно формировать культуру, в которой развитие воспринимается как часть работы. Сотрудникам — осознавать ценность инвестиций в собственные навыки, активно осваивая новые технологии и применяя их для решения практических задач. ИИ не только трансформирует операционные модели, но и влияет на корпоративную культуру — это отражается в ежедневных практиках, коммуникациях и системах оценки.
Успешные компании рассматривают ИИ не как замену человеку, а как инструмент, расширяющий его возможности. Они внедряют системы поощрения, которые мотивируют сотрудников на развитие новых навыков и компетенций. Один из эффективных подходов — связывать повышение базового оклада с приобретением новых навыков (опережающий показатель), а бонусы — с достигнутыми результатами (ретроспективный показатель).
Распространенный страх, что ИИ приведет к деградации квалификации, можно смягчить с помощью описанных мер. Если ИИ берет на себя рутинные операции, то именно то, как он применяется в конкретном контексте, создает уникальность и устойчивое конкурентное преимущество. Глубокие отраслевые знания и опыт позволяют компенсировать ограничения технологий — например, склонность моделей к «галлюцинациям» — и повышают доверие к системе. Сохранение человека в контуре управления создает позитивную спираль: доверие способствует внедрению, рост производительности стимулирует развитие, а это, в свою очередь, усиливает потребность в квалифицированных кадрах.
Молодое поколение специалистов выходит на рынок труда, который стремительно меняется под влиянием искусственного интеллекта — даже несмотря на заявления некоторых компаний об отказе от найма начинающих сотрудников. Хотя ситуация на рынке труда действительно усложняется, далеко не все разделяют такой подход.
Генеральный директор Amazon Web Services Мэтт Гарман назвал идею замены junior-сотрудников искуственным интеллектом «одной из самых нелепых идей, которые я когда-либо слышал». Выпускники вузов обходятся дешевле, приносят новые навыки и обладают естественной адаптивностью к работе с ИИ. Более того, именно они через десять лет будут управлять компаниями. Глава IBM Арвинд Кришна в интервью CNN отметил: «Мы, вероятно, наймем больше выпускников в ближайшие двенадцать месяцев, чем за последние несколько лет».
ИИ — это не просто инструмент повышения эффективности. Он не способен преобразить организацию сам по себе, но способен усилить уже существующую корпоративную культуру. В этом смысле ИИ может стать катализатором, который меняет подход к организации труда, развитию талантов и проектированию будущего компаний. Останется ли человек в центре этих изменений — от этого зависит, станет ли ИИ источником устойчивого роста или приведет к вытеснению работников.
Чтобы реализовать человеко-ориентированный подход к внедрению ИИ, компаниям стоит:
Как напоминает Дарон Аджемоглу, влияние ИИ не предопределено. Последствия его использования будут зависеть от решений руководителей и политиков: ограничатся ли они автоматизацией или будут инвестировать в технологии и институты, усиливающие человеческий потенциал. Будущее труда зависит не только от самого ИИ, но и от того, смогут ли лидеры внедрять человеко-ориентированные подходы, где технологии работают вместе с людьми, а не вместо них.