Расхожее выражение «Искусственный интеллект еще никого не уволил» в 2025 году потеряло актуальность, в том числе и в России. Нейросети уже успешно заменяют человека во многих отраслях российской экономики, утверждают эксперты. Это происходит в случае исполнения однотипной и алгоритмизируемой функции, которая занимает все рабочее время сотрудника. Нейросеть, беря на себя эту работу, делает ненужным присутствие в штате компании соответствующей единицы. Так что, если сотрудник просто много работает, он перестает быть ценностью для компании и может быть замещен, утверждают собеседники РБК Петербург. В то же время запрос работодателей на замену людей в России усилился в текущих сложных экономических условиях, когда человеческий труд стал очень дорог, а во многих профессиях ужесточается дефицит специалистов.
По сути, российская экономика начала массовый переход от «умных помощников» к «цифровым коллегам». Сформировался тренд на создание гибридных команд «человек + ИИ». Впрочем, полная трансформация отраслей будет растянута на несколько ближайших лет, с постепенным ростом доли задач, выполняемых ИИ: от 10–20 % сегодня до 40–50 % и выше в отдельных сферах. Собеседники РБК Петербург объяснили, почему массовая замена человека идет относительно медленно, и какие трудности предстоит преодолеть работодателям и разработчикам ИИ-технологий при создании гибридных команд.
Российская экономика начала массовый переход от «умных помощников» к «цифровым коллегам» — сформировался тренд на создание гибридных команд
ИИ уже замещает людей
Вопреки мнению, что нейросети не столько «вытесняют» людей, сколько снимают с них самую скучную часть работы, опрошенные РБК Петербург эксперты говорят о полной замене людей в некоторых видах работ. По словам коммерческого директора компании Smart Design Николая Подстрелова, это происходит в тех случаях, когда объем работы по выполнению определенной рутинной функции настолько велик, что занимает все время сотрудника. «Важно, что это именно монотонная, однотипная и алгоритмизируемая работа», — подчеркивает эксперт.
Исходя из опыта работы своей компании, он приводит примеры такой замены: в промышленности ИИ берет на себя контроль качества, охрану труда, диагностику оборудования и текущее планирование, а в банках и страховании нейросети заменяют аналитиков и операторов, выполняя скоринг, антифрод и обработку обращений. Причем, они делают это быстрее и точнее человека. «В службах поддержки и колл-центрах ИИ фактически уже вытеснил человека с первой линии — до 80% запросов сегодня закрываются автоматически. По сути, российская экономика начала массовый переход от «умных помощников» к «цифровым коллегам», и в ряде отраслей это уже не хотелки, а реальность», — утверждает Николай Подстрелов.
В банках и страховании нейросети заменяют аналитиков и операторов, выполняя скоринг, антифрод и обработку обращений точнее, чем это делают люди
Как говорит руководитель отдела разработки КБ «Локальные Технологии» Василий Базжин, «всем уже известные голосовые ассистенты, чат-боты в техподдержке — все это нейросети, которые заменили людей, и пользуются такими ИИ примерно 35-40% российских компаний». Впрочем, запрос на полную замену человека нейросетями пока точечный, утверждает генеральный директор «Эр Би Ай Концепт» Наталья Лузина: «В массовом бизнесе и в России, и в мире тренд скорее на гибридные команды «человек + ИИ», чем на тотальное вытеснение».
В большинстве случаев замена людей нейросетями в российских компаниях не приводит к сокращениям штатов, потому что дефицит кадров сохраняется, и в компаниях есть не закрытые вакансии. Когда штаты сокращаются, то для этого есть другие причины, более важные, чем внедрение ИИ, утверждают эксперты. Наиболее распространена практика направления высвободившихся сотрудников на повышение квалификации и решение более сложных задач. ИИ уже существенно помогает решать крайне важную для компаний задачу комплектования штата квалифицированными специалистами, дефицит которых в большинстве отраслей велик.
Запросы на полную замену
Однако число запросов работодателей на полную замену людей в России увеличиваются по мере ухудшения предпринимательского климата и, соответственно, сокращения возможностей компаний повышать уровень оплаты труда сотрудников. Еще одним стимулом замены людей эксперты называют сохранение, а в некоторых сферах и ужесточение, дефицита специалистов.
«По запросам наших клиентов мы четко видим, что в России запрос на замену человеческого труда нейросетями сформировался прежде всего там, где не хватает людей, и где задачи при этом можно четко алгоритмизировать», — говорит Николай Подстрелов. «Под угрозой оптимизации — целые пласты профессий в строительстве, корпоративном консалтинге, добывающей промышленности, машиностроении, автопроме и традиционном ритейле, — более категоричен Михаил Зимин, учредитель TS Solution. — Административный персонал, часть маркетологов, нетехнические работники в ИТ, специалисты по документообороту и операторы кол-центров могут быть частично заменены».
Под угрозой оптимизации — целые пласты профессий в строительстве, корпоративном консалтинге, добывающей промышленности, машиностроении, автопроме и традиционном ритейле
Василий Базжин видит такой запрос на данный момент, в сельском хозяйстве и в медицине. «Думаю, что агропромышленость и строительный бизнес уже дозревают до ИИ-автоматизации и в ближайшие 2-5 лет они продолжат наращивать бюджеты для этого», — считает эксперт. И для этих отраслей, по его словам, уже есть соответствующие разработки. «Технологий для радикальной автоматизации уже много, пилотные разработки есть практически во всех отраслях», — подтверждает Наталья Лузина.
«Безусловно, в России есть сильные разработки в области искусственного интеллекта, — согласен с коллегами Николай Подстрелов. — У наших инженеров широкий кругозор и умение соединять науку, инженерию и бизнес-логику. Это позволяет нам решать задачи автоматизации с применением ИИ не хуже мировых лидеров».
Что мешает замене людей
Потребители указывают на несовершенство нынешних программ на основе ИИ. Вице-президент Российской гостиничной ассоциации и Российского союза туриндустрии Алексей Мусакин, изучающий возможности автоматизации для отельной отрасли, обращает внимание на слишком частые ошибки ИИ: «нейросети считает правильной ту информацию, которую транслирует большинство источников — даже если все они перепечатывают ложную информацию одного первоначального источника. К тому же, при дефиците информации ИИ просто выдумывает факты». Как недавно сообщил Reuters со ссылкой на совместное исследование Европейского вещательного союза и BBC, крупнейшие искусственные интеллектуальные ассистенты, включая ChatGPT и Gemini от Google, искажают новостной контент примерно в 45% случаев. Специалисты относят эти дефекты к недостаточному еще уровню обучения нейросетей.
Но еще больше, чем технические проблемы, замене людей на технологии ИИ мешают управленческие, институциональные, психологические и этические барьеры. Они возникают даже тогда, когда ИИ убедительно доказал свою эффективность. По мнению Натальи Лузиной, замещение упирается в регуляторику и управленческие барьеры такие, как неясные правила ответственности, консерватизм менеджмента, низкую готовность перестраивать процессы. Кроме того, существует серьезный дефицит специалистов по ИИ;
«Большинство компаний пока не готовы перестроить процессы под ИИ: нет культуры доверия к данным и нет специалистов, которые умеют ставить задачи машинам, а не людям», — говорит Николай Подстрелов. Ярким примером он называет автономное вождение, где роботы уже давно умеют управлять автомобилями точнее и аккуратнее людей: сенсоры, камеры и алгоритмы прогнозируют дорожные ситуации мгновенно, не устают и соблюдают ПДД на 100 %. «Но массового внедрения нет — все упирается в законодательство и ответственность», — утверждает он. «В медицинской диагностике осталось пройти юридические и законодательские моменты, и, думаю, в скором времени мы увидим повсеместное использование ИИ», — считает Василий Базжин.
Немаловажен и человеческий фактор — в том числе, страх потери контроля и рабочих мест, отмечает Николай Подстрелов. «Именно поэтому внедрение гораздо чаще идет не по пути «вытеснения человека», а по пути постепенной кооперации: человек становится надстройкой над ИИ, а не наоборот», — утверждает эксперт. Михаил Зимин отмечает факторы, связанные с психологией и творчеством. «Опыт компаний, поспешно заменивших людей на ИИ, показал ограниченность технологий в задачах, требующих эмпатии, творчества и нестандартных решений. Это приведет к формированию гибридной модели, где ИИ выступает ассистентом, а на первый план выходят «человеческие» навыки: критическое мышление, креативность и управление в условиях неопределенности», — считает эксперт. Незаменимость, на данном этапе технологического развития, человека в креативных задачах отмечает и Василий Базжин: «Автором и инициатором идей при генерации контента пока что чаще является человек — автор запроса, а не сама языковая модель».
Автором идей при генерации контента чаще является человек — автор запроса, а не сама языковая модель
Развитию технологий на основе ИИ мешают и санкции, говорят эксперты. «Крупнейшие розничные банки (Сбер, Т-банк) занимаются развитием собственных LLM, однако ввиду недоступности вычислительных мощностей конкурировать с мировыми лидерами отечественным игрокам становится невозможно, — отмечает Николай Подстрелов. — Из глобальной гонки по обучению гигантских языковых моделей нас во многом «выбросили» — но мы успешно идем другим путем: берем открытые модели, дорабатываем их под конкретные задачи и добиваемся блестящих прикладных результатов».
Когда замена станет массовой
Массовый переход на «цифровых коллег» потребует времени, говорят эксперты: предприятия должны перестроить процессы, внедрить ИИ в ядро операций и выстроить систему ответственность за решения машин.
«Процесс уже идет, но полная трансформация отраслей будет растягиваться на несколько ближайших лет, с постепенным ростом доли задач, выполняемых ИИ, от 10–20 % сегодня до 40–50 % и выше в отдельных сферах», — прогнозирует Николай Подстрелов. По мнению Натальи Лузиной, замещение людей ИИ в России станет серьезным по масштабу в течение ближайших 3–5 лет. «Уже в ближайшие 1–2 года мы увидим массовую автоматизацию рутинных операций в банках, торговле и госсекторе; а вот полная замена целых профессий останется скорее исключением, чем нормой», — считает эксперт.
В то же время, возможен технологический скачок, в результате которого ИИ станет не просто «лучшей версии софта», а инструментом принципиально новой волны автоматизации. «Командовать парадом» будет AGI (artificial general intelligence) — система, способная решать широкий круг задач лучше человека, более того, «она начнет самоускорять свое развитие и приведет к резкому — по сути, экспоненциальному — росту знаний и производительности», считает Николай Подстрелов. По его словам, «некоторые эксперты и руководители крупных AI-компаний называют горизонты порядка нескольких лет для появления первых AGI-подобных систем».
К этому моменту управленческие процессы в компаниях, вероятно, уже изменят конфигурацию таким образом, что будут настроены на работу большого числа «ИИ-работников».
Где ИИ доказал экономическую эффективность?
Возможность заменять людей в технологических операциях появилась тогда, когда ИИ доказал свою эффективность в самых разных сферах — от медицины до промышленности. «Самый заметный эффект — в поддержке клиентов: компании, внедрившие чат-ботов на базе ИИ, сократили расходы на контакт-центры до 70%, а время обработки запросов — в 3–4 раза. В офисных операциях (от составления отчетов до подготовки презентаций), по данным McKinsey, генеративные модели позволяют экономить до 30% рабочего времени специалистов. В маркетинге и подготовке коммерческого контента ИИ уже пишет до 80% рутинных текстов и улучшает конверсию кампаний на 1–3 процентных пункта. В здравоохранении ИИ-системы диагностируют болезни точнее врачей: в тестах Microsoft их точность оказалась в 4 раза выше, чем у людей-специалистов среднего уровня. В производстве алгоритмы предиктивного обслуживания позволяют компаниям снижать простои оборудования на 30–40%, экономя миллионы долларов ежегодно. А в ритейле технологии генеративного ИИ и персонализированного маркетинга обеспечивают рост продаж на 1–2% и сотни миллионов долларов дополнительной выручки у крупнейших сетей», — говорит коммерческий директор компании Smart Design Николай Подстрелов. В России эффект, по его данным, заметен прежде всего в медицине, где уже внедрено свыше 400 AI-проектов для анализа снимков и помощи врачам, и в банковской сфере, где ИИ стал ключевым инструментом борьбы с мошенничеством и оптимизации скоринга.
«По подсчету McKinsey, генеративный ИИ способен добавлять к мировой экономике $2,6–4,4 трлн в год, прежде всего, за счет продаж и маркетинга, клиентских сервисов и разработки ПО. Другие оценки дают потенциальный вклад ИИ в глобальный ВВП к 2030 году на уровне $13–20 трлн, — сообщила генеральный директор «Эр Би Ай Концепт» Наталья Лузина. — Совместное исследование «Яков и Партнеры» и Яндекса оценивает потенциальный экономический эффект от внедрения ИИ в РФ в 4,2–6,9 трлн руб. в год, до 4% ВВП».
«Нет ни одной вакансии, которую можно передать ИИ без риска»
«Рынок труда начал меняться еще до неожиданного вторжения в наш мир моделей GPT, которые принесли с собой большие надежды на оптимизацию труда. Дефицит кадров и непрекращающиеся изменения стимулировали компании в принципе искать методы повышения гибкости в отношении штатного расписания. Произошел переход от линейных карьерных траекторий к поливариативной карьере и карьере без границ. Это предполагает мультизадачность сотрудников, их готовность кардинально менять сферу деятельности — например, перейти с инженерной позиции в программирование; из отдела закупок в отдел маркетинга, или работать одновременно в нескольких компаниях, совмещать найм и самозанятость.
Появление сначала цифровизации и позже ИИ обнадежила работодателей. С одной стороны, это привлекло на рынок труда большую долю потенциальных трудовых ресурсов, кто мог бы работать по возрасту и экспертизе, но, например, из-за обязательств по уходу за больными родственниками или из-за собственных ограничений не мог полноценно выйти на традиционный рынок труда. Изменения позволили повысить со стороны работодателя предложения гибких условий труда.
Второй вектор изменений — это коллаборация сотрудников с ИИ-помощниками. Прогнозируемый экономический эффект только за счет автоматизации рутинных задач с помощью ИИ в компаниях, по расчетам исследователей ВШЭ, ожидается в размере 11,6 трлн руб. в 2030 г., а в 2035 г. — 46,5 трлн руб. А технологии генеративного ИИ, помимо продуктивности, позволяют повысить инновационность и креативность; качество принятия решений и построения прогнозов; качество оказания услуг.
Однако пока ни одной вакансии, которую полностью можно было бы передать ИИ без риска. Поэтому вторая реакция на прогноз эффектов от ИИ — повысить нагрузку на текущих сотрудников, ожидая повышение прибыли. Но поначалу продуктивность даже падает. Это объясняется инертностью, сопротивлением, которые связывают с психологическими аспектами — технофобией, ИИ-тревожностью, отсутствием регламентов, которые бы обеспечивали снижение рисков, особенно в чувствительных отраслях.
Чтобы реализовать потенциал ИИ на рынке труда, необходимо фундаментально перестроить подходы к управлению трудовыми ресурсами. Пока наиболее прогнозируемые экономические результаты получаются не за счет сокращения вакансий, а за счет переквалификации персонала и поддержки инициатив по обмену опытом в применении — таких, например, как наша AI Lab».
