Искусственный интеллект
Аугментация вместо автоматизации: как генеративный ИИ меняет рынок труда
Содержание:
Генеративный ИИ становится инструментом кратного масштабирования бизнеса. Навыки работы с этим инструментом уже требуются более чем в 2000 вакансиях: от маркетологов до бухгалтеров и секретарей. Команды, освоившие генеративные модели, вдвое быстрее выводят продукты на рынок и сокращают издержки на производство контента до 40%. Вместе с экспертами Центра макроэкономических исследований Сбера разбираем концепцию аугментации и объясняем, как руководителю перевести использование ИИ сотрудниками из стихийного формата в контролируемый и безопасный.
Как генеративный ИИ меняет рынок труда
Генеративный ИИ перестал быть инструментом только для разработчиков и дата-сайентистов. По данным Центра макроэкономических исследований Сбера, востребованность навыков работы с генеративным ИИ растёт быстрее по рынку в целом, чем только среди ИТ-специалистов. Если в 2024 году доля вакансий с исключительно техническими требованиями составляла 6%, то в 2025-м она снизилась до 4%.
В топе профессий по частоте упоминания нейросетей — менеджеры по продукту, дизайнеры, маркетологи, специалисты по соцсетям. Умение работать с генеративными инструментами нередко требуется от секретарей и операторов кол-центров, отмечают эксперты Сбера.
Российский тренд подтверждает ситуация на глобальном рынке труда, где спрос на ИИ-навыки за год составил 89%, а число резюме с упоминанием нейросетей выросло на 120%.
Как это выглядит на практике:
Развитие ИИ не вытесняет специалистов с рынка, а трансформирует спрос со стороны работодателей. Так, потребность в представителях творческих профессий — видеооператорах, продюсерах, переводчиках, сценаристах — за последние пять лет выросла в 1,5 раза, свидетельствуют данные Центра макроэкономических исследований.
По словам старшего управляющего директора, руководителя Центра макроэкономических исследований Сбера Александра Исакова, внедрение ИИ позволяет смягчить кадровый дефицит, с которым столкнулся рынок. Проникновение технологии способствует росту производительности труда и реальных заработных плат, а также перераспределению трудовых ресурсов между регионами, секторами и специальностями, отмечает он.
Динамика числа вакансий для креативных специалистов в 2021–2026 годах
Аугментация: как ИИ расширяет возможности сотрудников
Генеративный ИИ берёт на себя рутину и генерацию вариантов, позволяя специалисту сосредоточиться на анализе, принятии решений и стратегии.
Получает распространение аугментация (от англ. augmentation — дополнение, расширение) — это подход, при котором генеративный ИИ расширяет его возможности, повышая скорость, качество и креативность работы. В отличие от автоматизации, при которой человек исключается из процесса, аугментация создаёт симбиоз: искусственный интеллект берёт на себя рутину и генерацию вариантов, а специалист сосредотачивается на анализе, принятии решений, стратегии и финальной экспертизе.
По словам Александра Исакова, аугментация труда наиболее ярко проявляется в отраслях, которые характеризуются высокой технологической зрелостью: в финансах, торговле и информационном секторе. При этом существует разрыв между секторами экономики по скорости внедрения ИИ и масштабу его потенциального воздействия. «В отраслях, где преобладает офисная занятость и интеллектуальный труд, внедрение ИИ происходит существенно быстрее, чем в сферах, где значительную часть занятости составляет физический труд, например в добыче полезных ископаемых, промышленности и строительстве», — говорит Александр Исаков.
Генеративный ИИ используется для решения следующих задач:
Переход даёт конкурентные преимущества бизнесу:
Топ профессий, не связанных с ИТ, по числу упоминаний навыков работы с генеративным ИИ в вакансиях
Риски и подводные камни аугментации для бизнеса
Наряду с преимуществами внедрение генеративного ИИ сопряжено с рядом рисков, которые стоит учитывать при выстраивании системной работы. Один из них — изменение экономики труда: привлечение сотрудников с более универсальными навыками (например, маркетологов, берущих на себя базовые дизайнерские задачи) объективно повышает их рыночную стоимость. «Прибавка в скорости и автономности повышает стоимость специалиста, который решает задачу в разы быстрее», — отмечает основатель школы Soft Skills Lab Александра Клименко.
Есть и другие риски для бизнеса:
По словам директора по технологиям CTO Brio Capital Вячеслава Тарасова, чтобы минимизировать риски, компаниям важно переходить от стихийного использования ИИ к системному внедрению: использовать корпоративные решения с единым контуром безопасности, разрабатывать внутреннюю политику и вводить внутрикорпоративное обучение.
Решение для бизнеса: как изолировать корпоративные данные
Чтобы минимизировать инфраструктурные риски, компании переходят от персональных аккаунтов сотрудников к развёртыванию корпоративных ИИ-платформ. Примером такого подхода является платформа ГигаЧат Бизнес. Интеграция моделей в контур предприятия позволяет сотрудникам использовать всю мощность генеративного ИИ в привычных интерфейсах, гарантируя при этом, что коммерческая тайна и персональные данные не покинут защищённый периметр компании.
Сейчас ответственность за изучение ИИ-инструментов и риски от их использования часто лежит на самом сотруднике, добавляет Александра Клименко. Для её компании выходом стала разработка внутренней платформы. Она работает как единый шлюз между сотрудниками и разными ИИ-моделями: пользователь вводит запрос в привычном интерфейсе, но данные при этом не покидают корпоративный контур. Система централизованно обрабатывает все обращения, фиксирует, кто и какие инструменты использует, какие данные передаются и какие затраты формируются. «Это помогло закрыть вопросы с безопасностью и управляемостью», — отмечает она.
Как руководителю выстроить системную работу с генеративными инструментами
По оценкам Всемирного банка, к 2030 году внедрение ИИ способно повысить продуктивность компаний на 40%. Но этот прирост достигается только при целенаправленном развитии компетенций.
Инвестиции в навыки работы с генеративным ИИ позволяют:
По словам Вячеслава Тарасова, при развитии ИИ-навыков команды важно оценивать не сам факт использования нейросетей, а то, как это влияет на реальные бизнес-процессы и рабочие роли.
Он выделяет несколько критериев, значимых для выстраивания системной работы с персоналом.
Привязка к конкретным задачам и метрикам. При обучении сотрудников стоит оценивать не просто освоение инструмента, а сокращение времени на конкретную операцию — например, не «мы научились писать промпты», а «время подготовки отчёта сократилось на 40%». Если нет чёткого ответа на вопрос, что изменится через три месяца, развитие навыка может остаться формальностью.
Автономность сотрудника. Аугментация предполагает, что специалист постепенно берёт на себя больше задач с поддержкой ИИ, а не ждёт постоянной проверки от руководителя. Его задача при этом — выстроить работу так, чтобы сотрудник принимал решения самостоятельно.
Устойчивость к ошибкам и культура контроля. Уже через полгода использования люди перестают проверять результаты ИИ — возникает ложное доверие, отмечает Тарасов. Необходимо развивать критическое мышление у сотрудников, умение ставить факты под сомнение и проверять критически важную информацию. Когда система даёт неверный ответ с высокой уверенностью, это опаснее явной ошибки, отмечает Тарасов.
Он предупреждает, что часто ИИ-проекты не дают отдачи в продуктивности сотрудников из-за того, что технологию внедряют без связи с реальной проблемой. Команды формулируют задачу как «давайте применим ИИ к документообороту» вместо «время обработки входящего документа сейчас 4 часа, хотим 30 минут, проверим за две недели». Обучение важно начинать не с вопроса об инструментах, а с бизнес-задач, которые ИИ поможет решить быстрее или качественнее.
По словам Александры Клименко, эксперименты с ИИ стоит отделять от массового внедрения: новые возможности изучать активно, но в постоянную практику закреплять только то, от чего виден предсказуемый результат и где изучены риски. «Сотрудники должны чувствовать, что ИИ делает их более ценными специалистами», — заключает она.
Главное по тексту
Генеративный ИИ становится инструментом аугментации — расширения возможностей сотрудников. Бизнес, который системно внедряет ИИ-навыки в команды, ускоряет вывод продуктов на 5%, снижает стоимость контента до 40%.
Что это значит для бизнеса
Редакция СберПро
Автор