По оценке «Сбера», внедрение GenAI в России добавит около 1,2 процентных пункта (п.п.) к росту производительности труда в год. В целом искусственный интеллект (ИИ) может повысить производительность на 11-22%, а его внедрение совместно с роботизацией и удаленной работой - на 21-33% к 2032 году. На рынке труда ИИ уже затрагивает 61,6% навыков. Такие технологии способны не просто компенсировать нехватку работников, но и качественно изменить структуру занятости и ускорить экономический рост.
ИИ vs дефицит кадров
«Сбер» и Центр макроэкономических исследований (ЦМИ) представили исследование «Влияние технологических изменений и ИИ на отрасли экономики и рынок труда». По оценкам авторов исследования, дефицит кадров и растущие барьеры для роста производительности стали одними из главных вызовов для российской экономики. В то же время именно технологии - от генеративного ИИ (GenAI) до промышленной роботизации - становятся основным рычагом. Технологии способны не просто компенсировать нехватку работников, но и качественно изменить структуру занятости и ускорить экономический рост.
Как указывается в исследовании, на российском рынке труда фиксируется острый дефицит: потребность в работниках превышает уровень 2021 года примерно на 1,5 млн человек. Чтобы выйти на целевые темпы роста экономики (до 3% в год), необходимо ускорить рост производительности труда с текущих 1% до 2,6% ежегодно.
Главные барьеры
В настоящее время повышение производительности бизнеса сталкивается с целым рядом препятствий. Среди них высокая стоимость капитала, физический и технологический износ активов (особенно в естественных монополиях из-за инфляционной индексации), неэффективные субсидируемые инвестиции, а также амортизация капитала, накопленного во время экономического подъема 2022-2025 годов. Проблемы с рабочей силой усугубляются сильным реальным курсом национальной валюты, оттоком кадров из экспортно-ориентированных отраслей, стабильным спросом в оборонном секторе, и использованием платформенной занятости как «работодателя последней инстанции».
Кроме того, система образования и демографические тенденции (старение населения) отстают от меняющихся потребностей рынка. Что касается технологического прогресса, то неопределенность новой экономической модели, санкции, глобальная фрагментация и нестабильность налоговых условий создают серьезные вызовы. При этом «оборонная» ориентация экономики ограничивает конкуренцию и замедляет внедрение инноваций.
Для решения этих проблем предлагаются два ключевых направления: диагностика рациональности промышленной политики и активное внедрение новых технологий. Анализ производительности труда показывает значительный нереализованный потенциал. Оценка этого потенциала включает анализ как традиционных инструментов промышленной политики, так и возможностей внедрения передовых технологических решений.
Сбалансированная конкурентная среда, устранение барьеров для эффективных предприятий и оптимизация мер поддержки могут увеличить производительность труда в 1,5-2 раза. Количественная оценка потенциала роста позволяет выявить приоритетные направления по отраслям, регионам и факторам производства, однако требует высококачественных данных и классификаторов. Оценка внедрения новых технологий учитывает их возможности и связанные с этим затраты.
Внедрение технологий, экономящих трудовые ресурсы, таких как GenAI, роботизация и цифровизация, может ускорить рост производительности труда примерно на 1 процентный пункт. Российская экономика и рынок труда будут адаптироваться к GenAI, причем эта адаптация будет касаться как внутренних процессов, так и необходимости соответствовать росту производительности труда у торговых партнеров.
Структура рынка труда
Структура рынка труда изменится как на уровне занятости, так и в части навыков и специализаций. Трансформация профессий будет наиболее заметной на уровне требуемых компетенций. Равновесие рынка труда будет зависеть от чувствительности спроса к ценам: отрасли с высокой эластичностью спроса по ценам будут демонстрировать более стабильную занятость.
В частности, 48 % рабочих мест в офисных, сервисных, торговых и образовательных сферах характеризуются высокой подверженностью автоматизации - это может снизить потребность в кадрах в этих сегментах примерно на 15 %. Совокупный эффект от связки «GenAI + роботизация + удалённая работа» будет способствовать росту производительности на 21-33% к 2032 году. Уже сейчас ИИ затрагивает 61,6% навыков; ожидается, что этот показатель может вырасти до 70 % в каждой профессии. Важно, что влияние технологий сильно различается по профессиям.
Например, у дворника показатель подверженности автоматизации составляет всего 0,04: здесь технологические и экономические барьеры делают роботизацию нерентабельной. А у специалиста по документообороту показатель достигает 0,8 - такие профессии становятся первыми кандидатами на «агентизацию» в ближайшие 12-18 месяцев. Наибольший потенциал для закрытия кадрового дефицита за счёт ИИ наблюдается в сферах информации и связи, финансов, науки и госуправления - там, где значительная часть задач связана с обработкой данных, анализом и коммуникациями.
По регионам максимальный потенциал подверженности ИИ зафиксирован в Москве и Санкт-Петербурге; высокие значения также отмечены в Севастополе, Самарской, Томской и Новосибирской областях. Это связано с концентрацией ИТ-инфраструктуры, зрелостью цифровых процессов и плотностью квалифицированных кадров.
Уровень роботизации
Там, где влияние ИИ ограничено, главным решением становится роботизация - особенно в секторах с преобладанием физического труда: производство, логистика, транспорт. Роботы способны компенсировать дефицит линейного персонала - водителей, грузчиков, операторов, кассиров. На отраслевом уровне роботизация реализуется через разные субтехнологии.
Это, например, механическая автоматизация (роботы манипуляторы, станки, конвейеры): она доминирует в реальном секторе, где операции стандартизированы и выполняются в фиксированной рабочей зоне. Или мобильная робототехника (AGV-платформы, дроны, роботы-доставщики, автономный транспорт), которая востребована в логистике, торговле и транспорте.
Плюс сервисная робототехника (роботы-официанты, медицинские ассистенты, помощники): она находит применение в сегментах, где требуется взаимодействие с человеком. И, наконец, сенсорная робототехника (компьютерное зрение, OCR, системы инспекции), которая распределена более равномерно и служит «органами чувств» для других систем - от контроля качества до мониторинга безопасности.
Таким образом, как подчеркивают авторы исследования, ИИ и робототехника не конкурируют, а дополняют друг друга: ИИ берёт на себя когнитивную нагрузку, а роботы - физическую.
Помимо технологий, значительный потенциал роста скрыт в перераспределении ресурсов внутри отраслей. Между компаниями сохраняется большой разрыв в эффективности. Если устранить административные и рыночные барьеры и обеспечить переток капитала и труда от менее эффективных предприятий к лидерам, выпуск в обрабатывающей промышленности может вырасти на 48% без привлечения новых работников. Это означает, что даже без масштабных инвестиций и новых технологий можно добиться серьёзного эффекта - за счёт выравнивания конкурентных условий и рационализации мер поддержки.
Некоторые рекомендации
В числе практических рекомендаций для бизнеса и государства можно выделить следующие. Внедрение GenAI и роботизации должно идти параллельно с перестройкой операционных моделей: регламентов, KPI и системы обучения. Эффект даёт не сама технология, а её интеграция в процессы.
В рамках HR и образовательных программ необходимо заранее формировать «гибридные» профили: специалист, который умеет работать с ИИ агентами, настраивать их и интерпретировать результаты, будет ценнее, чем тот, кто выполняет те же задачи вручную.
Для государства и институтов развития приоритетом должно стать выравнивание конкурентных условий, снятие барьеров для эффективных предприятий и поддержка адресных пилотных внедрений. Также важна работа с данными: качественная диагностика потенциала роста требует точных классификаторов и отраслевой статистики.
Фото: Шедеврум.