Кажется, что главный вопрос вокруг ИИ звучит так: кого он заменит первым? Но мы посмотрим на проблему с другой стороны. Бизнес сейчас упирается не в сам факт автоматизации, а в то, что компании часто путают сокращение рутинных задач с сокращением людей. Из-за чего сотрудников сначала увольняют, а потом ищут новых.
Мы собрали экспертов, чтобы разобраться в вопросе ИИ: что делать работникам сейчас, как поступать компаниям и к чему готовится в ближайшие год-два.
Андрей Нестеров, профессор практики бизнес-школы ИМИСП, доктор делового администрирования, рассказывает про угрозы как для работников, так и для бизнеса.
Андрей Нестеров
Профессор практики бизнес-школы ИМИСП, доктор делового администрирования
Понятия вытеснения задач и вытеснения людей — это разные вещи. По данным McKinsey, технологии уже сегодня способны автоматизировать процессы, занимающие 57% рабочего времени. Два года назад эта цифра достигала 30%. Но это не значит, что 57% людей потеряют работу. Это значит, что содержание большинства профессий меняется кардинально.
Больше других могут пострадать операторы ввода данных и административный персонал. Риск автоматизации достигает 95%. Следом идут операторы колл-центров и служб поддержки с показателем около 80%, а также младшие аналитики, юристы-ассистенты и авторы базовых текстов.
Всемирный экономический форум в докладе о будущем рынка труда 2025 года прогнозирует исчезновение 92 млн рабочих мест к 2030 году. Но одновременно появится 170 млн новых. Чистый прирост составит 78 млн. Проблема не в итоговой цифре, а в скорости перехода и несовпадении навыков.
Это уже происходит в России. В ноябре 2025 года Герман Греф объявил о сокращении до 20% сотрудников центрального аппарата Сбера. Их эффективность оценивал искусственный интеллект. С начала года банк уже сократил более 13,5 тыс. человек.
По данным РБК и CNews, 47% крупных российских компаний допускают сокращения из-за внедрения ИИ. В России появились первые судебные иски. Например, производитель одежды ООО «Алиса» уволил категорийного менеджера, сославшись на переход к нейротехнологиям. Тревожный сигнал и для молодых специалистов: по данным Goldman Sachs, занятость разработчиков в возрасте 22–25 лет упала почти на 20% к пику 2022 года.
Большинство компаний выбирают не увольнения, а просто перестают нанимать новых сотрудников. Падение числа вакансий сжимает рынок труда. Для тех, кто уже работает, ситуация пока выглядит стабильно, но для соискателей первого места работы положение заметно усугубилось.
Малый и средний бизнес здесь не жертва, а потенциальный бенефициар, если успеет воспользоваться моментом. ChatGPT и Claude доступны любому предпринимателю за $20 в месяц.
Прямо сейчас бизнесу стоит провести аудит задач, а не должностей. Проверить, какие операции внутри каждой роли можно автоматизировать за 90 дней с измеримым эффектом.
Рекомендую инвестировать в AI-грамотность команды, а не только в AI-инфраструктуру. По данным PwC, сотрудники с AI-навыками зарабатывают в среднем на 25% больше и стоят дороже на рынке. Это актив, а не расход.
Не стоит проводить автоматизацию ради факта автоматизации и модной галочки. ИИ, внедренный в неэффективный процесс, масштабирует эту неэффективность. Сначала реинжиниринг, потом автоматизация.
На мой взгляд, главный вызов, стоящий сейчас перед компаниями и командами любого размера, не технологический, а управленческий. Перекладывать суждения на машину — это проигрышная стратегия. Вместо этого лучше использовать ИИ в качестве усилителя собственного мышления. Это позволит добиться более точных решений, быстрого анализа, смелых гипотез.
Я называю это лидерством, усиленным искусственным интеллектом, а не замененным им. Именно этому посвящена моя работа с топ-менеджерами на программах в бизнес-школе ИМИСП: не автоматизировать мышление, а усилить его.
ИИ не заменяет стратегию, он обнажает ее отсутствие. Компании, понимающие, зачем они существуют и как создают ценность, выигрывают от ИИ. Те, кто не понимает, ускоряют собственное исчезновение.
Понятно, одни компании выжидают и не трогают процессы, пока те еще дают результат. Другие начинают внедрение, но часто делают это фрагментарно: где-то ради экономии, где-то ради моды, а где-то без понимания, какие функции вообще стоит отдавать алгоритмам.
А как вообще реагируют работодатели в целом, особенно в России, где ИИ внедряют неравномерно, а рынок только нащупывает рабочие сценарии. Елена Теличко, руководитель регионов Сибирь — Урал Coleman Group, расскажет про тех, кто думает, что его эта тема не заденет и не придется ничего делать, чтобы удержатся на своем месте.
Елена Теличко
Руководитель регионов Сибирь - Урал, Coleman Group
По отношению к искусственному интеллекту компании можно разделить на две категории. Одни его игнорируют, предпочитают обходиться без использования ИИ пока текущие бизнес-процессы работают.
Другая категория компаний и бизнеса активно использует современные технологии, но здесь тоже есть разные варианты. Кто-то грамотно применяет ИИ для оптимизации бизнес-процессов, решения новых интересных задач, не привлекая программистов и маркетологов. Таким образом они экономят время и деньги, а в текущей реальности это очень важно.
Например, человек, хорошо владеющий английским, будет переводить текст какое-то время, а ИИ сделает это за считанные секунды. Это удобно и позволяет оптимизировать ресурсы, но не заменяет знание языка. Поэтому пока бизнес только пробует новые возможности. Где-то ИИ используют чрезмерно, даже там, где не нужно, другие делают это неумело. Сейчас сложно порекомендовать определенную платформу, где можно было бы освоить практику использования искусственного интеллекта. Хотя, конечно, такое обучение активно рекламируют. Но если вникнуть, то окажется, что речь идет о конкретных технологиях, разработчик которых сотрудничает с определенной платформой, которая его продвигает. Но более общего подхода к обучению, когда вам объяснят, как именно надо работать с ИИ, нет.
Такая ситуация сложилась из-за того, что рынок пока очень подвижен. Россия в использовании искусственного интеллекта отстает от Запада, хотя наши разработчики пытаются создать свои продукты.
По использованию ИИ российский бизнес находится в «младенческом возрасте», поэтому никто и не может сказать, как применять его безошибочно. Зато ИИ и нейросети широко используются в развлекательных целях. Люди отправляют друг другу сделанные с их помощью видеоролики и картинки. Это интересно, привлекательно — пожалуй, пока это самая распространенная сфера использования ИИ.
Думаю, что в дальнейшем ситуация стабилизируется и на каком-то этапе мы поймем, где человека может заменить искусственный интеллект, а где нет. Придет понимание возможностей ИИ; я считаю, они не будут столь масштабными, как прогнозируют сейчас эксперты, заинтересованные в развитии нейросетей. При этом бизнес и рынок труда уже не сможет обходиться без этих технологий.
Елена Теличко рассказала выявила, что общая готовность бизнеса и настроение работодателей пока еще не на том уровне, чтобы прям резко что-то предпринимать. Но есть те, где ИИ уже не обсуждают в будущем времени, а давно считают в конверсии, нагрузке и стоимости контакта. Именно там лучше всего видно, что автоматизация меняет в профессиях на практике: где действительно исчезает рутина, где растет производительность в десятки раз, а где у человека, наоборот, остается самая дорогая часть работы — сложные переговоры, нестандартные сценарии и удержание клиента.
Чтобы перейти от кадрового и управленческого уровня к операционной механике, дадим слово эксперту из сегмента, где эта перестройка уже идет полным ходом. Владислав Можаев, руководитель направления голосовых роботов в сервисе Скорозвон, расскажет, как он видит ситуацию с нейросетями.
Владислав Можаев
Руководитель направления голосовых роботов в сервисе «Скорозвон».
Массовое внедрение ИИ действительно перекраивает рынок труда: если говорить о нашем опыте, то один ИИ-робот уже сегодня обрабатывает за день в 70 раз больше контактов, чем оператор. К 2027 году в сегменте рутинных коммуникаций автоматизация может достичь 60–80%, и такой тренд характерен для всех сфер с повторяющимися процессами: квалификация клиентов, NPS-опросы, напоминания о событии или оплате, техподдержка, консультирование и т. д.
Однако говорить об обрушении экономики преждевременно. По нашим наблюдениям, с распространением ИИ специалисты не исчезают с рынка, а скорее меняют профиль. Операторы, которые ранее занимались механическим обзвоном, переходят к решению комплексных задач: работе со сложными клиентами, продажам с высоким чеком, клиентской поддержке и дизайну сценариев, где критически важны эмпатия и гибкость мышления.
Если говорить с точки зрения бизнеса, то ИИ-оптимизация — это не только способ тотального сокращения издержек, но и драйвер масштабирования. Если раньше компания могла обработать силами операторов несколько тысяч контактов, то с ИИ речь идёт уже о сотнях тысяч клиентов. Растет оборот, открываются новые рынки, параллельно создаются рабочие места в смежных областях — разработке, маркетинге, продуктовых командах.
Важно и то, что инструменты, которые раньше были доступны только корпорациям, теперь получают более широкое распространение в среднем-малом бизнесе. Небольшая клиника или локальный ритейлер может выстроить коммуникацию на уровне федеральных сетевых игроков. Так что вытеснение будет происходить не по размеру компании, а по скорости адаптации: кто раньше освоит автоматизацию, тот получит конкурентное преимущество в клиентском опыте и операционной эффективности.
Прогноз на ближайшие годы — не кризис занятости, а трансформация структуры труда. Исчезнут профессии, построенные на механическом выполнении рутинных задач, появится спрос на гибридные компетенции: умение ставить задачи ИИ-моделям, интерпретировать данные, принимать решения в нестандартных ситуациях. Переходный период 2026-2028 будет сопровождаться дефицитом кадров с новыми навыками при избытке специалистов с устаревающими компетенциями. Задача бизнеса и государства — инвестировать в автоматизацию и приобретение сотрудниками актуальных навыков для повышения эффективности и производительности российского рынка.
Может сложиться ощущение, что эксперты смотрят на рынок с точки зрения статистики. Например, когда говорят про 92 млн исчезающих рабочих мест и 170 млн новых. Но статистика — вещь упрямая: когда ИИ ломает не список профессий, а саму экономику труда, то тут надо напрячься именно работникам, потому что бизнес всегда найдет решение.
Допустим, если раньше на запуск продукта нужно было 5–10 человек, сейчас это закрывается связкой из 1–2 специалистов и набора агентов. При этом скорость вывода растет в 2–3 раза, а себестоимость падает в разы. В такой модели рынок не создает новые рабочие места пропорционально росту эффективности. Он создает больше продуктов, но с меньшим числом людей на каждый из них. Это и есть ключевой момент в том, куда движется мир.
С другой стороны, компании уже начали не нанимать, а не увольнять. То есть сохраняют кадры. Тем не менее, вход на рынок для новых специалистов сжимается быстрее, чем происходят сокращения. Потому тяжело вклиниться новому специалисту без опыта. Цифры по падению занятости у разработчиков 22–25 лет на ~20% — первый сигнал. Дальше это перейдет на маркетинг, аналитику, контент, саппорт. Не потому что исчезнет работа, а потому что один человек будет закрывать объем, который раньше делали трое.
Глянем со стороны молодого сотруника. Раньше джун рос за счет выполнения простых задач. Сейчас эти задачи закрывает модель за секунды. В результате разрыв между джуном и мидлом не сокращается, а становится непреодолимым без внешнего обучения или наставничества. Что делать теперь, пока сложно сказать.
Если смотреть на ближайшие 2–3 года, то, скорее всего, компании продолжат сокращать издержки через автоматизацию, но не будут массово увольнять — они просто перестанут расширяться. Малый бизнес получит инструменты, но столкнется с перегретой конкуренцией. Рынок труда разделится: небольшая группа специалистов с навыками работы с ИИ будет забирать непропорционально большую часть дохода, остальные — конкурировать за сокращающийся пул задач.
