5 минут на чтение 19 человек

Реклама

Реклама

ИИ и рынок труда: почему сокращение рабочих мест уже началось

ИИ и рынок труда постепенно переходят в новую фазу: искусственный интеллект уже не только повышает производительность сотрудников, но и начинает влиять на численность персонала. Согласно исследованию S&P Global, глобальный баланс занятости, связанный с внедрением ИИ, за последние 12 месяцев составил −5 процентных пунктов. При этом компании пока значительно чаще называют целью автоматизации повышение эффективности, а не прямое сокращение штата.

ИИ и рынок труда перешли в отрицательную зону

Исследование S&P Global основано на данных специального опроса Purchasing Managers’ Index и исследования 451 Research. Его результаты показывают заметный сдвиг по сравнению с предыдущей оценкой: если ранее влияние генеративного ИИ на занятость оценивалось как нейтральное или немного положительное, то теперь баланс стал отрицательным.

За последние 12 месяцев доля компаний, сообщавших о сокращении численности работников из-за ИИ, превысила долю организаций, где внедрение технологии сопровождалось ростом занятости, на 5 п.п. На следующие 12 месяцев компании прогнозируют еще −2 п.п.

Это не означает, что каждые 5% рабочих мест исчезнут. Показатель отражает разницу между долей предприятий, которые увеличивали и сокращали занятость вследствие внедрения ИИ. Поэтому речь идет о направлении изменения, а не о количестве потерянных рабочих мест.

Главный вывод здесь достаточно важен для рынка: автоматизация уже оказывает отрицательное влияние на занятость, но пока оно остается умеренным и неоднородным по отраслям и размерам компаний.

При этом сокращение штата нельзя автоматически связывать только с искусственным интеллектом. Среди компаний индекса S&P Global 1200 у 994 участников, или 83%, численность персонала в январе 2026 года была ниже, чем годом ранее. Рост штата наблюдался только у 153 компаний, или 13%. Это значительно более широкий процесс, чем одна лишь автоматизация, и на него влияют расходы, спрос, реструктуризация и изменение бизнес-моделей.

Крупные компании сильнее ощущают давление автоматизации

Размер бизнеса становится одним из наиболее заметных факторов. Малые предприятия пока чаще рассматривают ИИ как инструмент расширения своих возможностей, тогда как крупные корпорации получают больший экономический эффект от масштабной автоматизации. По прогнозу S&P Global на следующие 12 месяцев, малые компании демонстрируют положительный баланс занятости в +3 п.п., средние — +2 п.п., а крупные — отрицательный показатель −13 п.п.

Разрыв выглядит следующим образом:

• малые компании: +3 п.п.;
• средние компании: +2 п.п.;
• крупные компании: −13 п.п.

Для малого бизнеса логика довольно понятна. ИИ позволяет небольшой команде выполнять больший объем работы без пропорционального увеличения расходов на персонал. Дополнительная выручка в таком случае может привести не к увольнениям, а к найму новых универсальных специалистов.

У крупных компаний ситуация другая. Здесь уже существуют отдельные подразделения автоматизации, развитая IT-инфраструктура, большие массивы данных и финансовые ресурсы для интеграции ИИ в операционные процессы. Поэтому одна успешная система может заменить значительный объем повторяющейся работы сразу в нескольких подразделениях.

Особенно заметно это в административных функциях, обслуживании клиентов и некоторых операциях, связанных с обработкой информации. Одновременно компании создают новые роли для специалистов по внедрению, разработчиков, аналитиков, специалистов по данным и цифровым системам. Однако количество новых позиций пока не всегда компенсирует сокращение традиционных функций.

Какие задачи ИИ автоматизирует в первую очередь?

Важное отличие нынешнего этапа от сценариев массовой автоматизации заключается в том, что компании чаще заменяют отдельные задачи, а не профессию целиком. S&P Global отмечает сокращение потребности в некоторых административных и офисных функциях, переводе, производстве, обслуживании клиентов. Одновременно растет спрос на специалистов, которые управляют AI-проектами и поддерживают цифровую инфраструктуру.

Наиболее распространенные направления использования ИИ выглядят так:

1. суммаризация и обработка документов — 71% текущего внедрения;
2. перевод — 62%;
3. управление данными — 61%;
4. автоматизация коммуникаций и подготовки материалов;
5. контроль и выявление расхождений в документах и финансовых операциях.

При этом наиболее автоматизируемые процессы пока не обязательно являются наиболее распространенными. Например, финансовые операции, финансовое планирование и анализ, а также оценка активов имеют высокий потенциал автоматизации, но используются для полностью автономной работы заметно реже, чем вспомогательные инструменты.

Отдельный риск появляется в функциях контроля. Более половины опрошенных компаний, 51%, уже инвестируют в ИИ для идентификации пользователей и контроля доступа. В 29% таких проектов ставится задача полной автоматизации, а еще 28% ориентированы преимущественно на автоматизацию при сохранении человеческого контроля. Это создает дополнительное давление на рабочие места в сфере контроля рисков, борьбы с мошенничеством и соответствия требованиям регуляторов.

Компании вкладывают в ИИ ради производительности

Парадокс текущего этапа заключается в том, что увольнение сотрудников далеко не является главной целью корпоративных инвестиций. Согласно исследованию 451 Research, 64% компаний называют повышение эффективности процессов основной целью использования ИИ. Еще 59% ориентируются на рост производительности сотрудников. Сокращение численности персонала напрямую называют целью только 24% респондентов.

Получается интересная экономическая конструкция. Компания может не ставить перед собой задачу увольнять людей, но если один сотрудник после внедрения ИИ способен выполнять работу двух или трех человек, потребность в расширении штата автоматически снижается.

Именно поэтому влияние технологии на занятость может проявляться не через громкие массовые увольнения, а через более незаметные процессы: сокращение новых вакансий, отказ от замещения ушедших сотрудников, уменьшение количества младших специалистов и перераспределение обязанностей внутри команд.

Для рынка труда это потенциально более серьезный фактор, чем единичные волны сокращений. Если бизнес несколько лет подряд будет расти за счет производительности, а не расширения штата, структура занятости начнет меняться даже при сохранении общего экономического роста.

Почему массовая замена работников пока не началась?

Несмотря на ускорение инвестиций, техническая возможность автоматизации пока заметно опережает реальную готовность компаний передать ИИ полный контроль над процессами. По данным S&P Global, только 22% рассматриваемых AI-проектов предусматривают полностью автономную работу без участия человека. Большинство систем пока остается в режиме «человек плюс ИИ», когда алгоритм выполняет часть операций, а окончательное решение остается за сотрудником.

Есть и более практические ограничения:

• только 46% проектов ИИ, запущенных за последние 12 месяцев, оцениваются компаниями как способные выйти на положительную окупаемость в течение года;
• лишь 37% инициатив уже работают и реально создают ценность;
• 51% компаний называют проблемы конфиденциальности и безопасности данных одним из главных ограничений;
• 46% указывают на недостаточную точность и качество ответов;
• 38% сталкиваются с проблемами качества данных.

Кроме того, бизнес испытывает нехватку квалифицированных кадров. Наиболее острый дефицит наблюдается в кибербезопасности: 64% респондентов считают нехватку таких специалистов умеренным или серьезным препятствием для AI-проектов. Для специалистов по машинному обучению и разработке ИИ показатель составляет 59%, для разработчиков программного обеспечения — 58%, для управления данными и их контроля — 57%.

Есть и проблема доверия. В 2026 году полностью доверяют сторонним моделям ИИ только 16% опрошенных компаний, еще 30% в основном им доверяют. Для автономного выполнения критически важных операций этого пока недостаточно.

Что ждет рынок труда в 2026 году?

S&P Global не рассматривает текущие данные как доказательство масштабного вытеснения работников искусственным интеллектом. Более точное описание происходящего — перераспределение задач и изменение структуры спроса на труд.

В ближайшей перспективе наиболее вероятны три параллельных процесса:

• снижение потребности в сотрудниках, выполняющих повторяющиеся цифровые и административные операции;
• рост спроса на специалистов, способных внедрять, контролировать и обслуживать AI-системы;
• замедление найма на позиции начального уровня, где значительную часть задач уже можно передать алгоритмам.

Последний фактор особенно важен. В интервью 451 Research одна американская компания из сферы образования и обучения отметила риск того, что бизнес начнет использовать ИИ там, где раньше нанимал молодых специалистов. В результате может сокращаться традиционная «точка входа» в профессию, через которую сотрудники раньше получали первые навыки и постепенно переходили к более сложным функциям.

Для крупных корпораций это одновременно экономическая возможность и кадровый риск. Производительность растет, операционные расходы могут снижаться, но вместе с этим бизнесу приходится решать вопрос переквалификации работников и подготовки новых специалистов.

В долгосрочной перспективе ситуация может стать более жесткой. Если AI-агенты смогут надежно выполнять многоэтапные процессы с минимальным человеческим контролем, экономический эффект от автоматизации усилится. S&P Global уже отмечает рост интереса компаний к агентным системам, способным самостоятельно планировать и выполнять последовательность операций.

Однако пока рынок находится скорее в переходной фазе. ИИ уже снижает потребность в отдельных функциях, но еще не стал полноценной заменой человеческому труду в большинстве корпоративных процессов. Поэтому главный эффект 2026 года заключается не в исчезновении рабочих мест как таковых, а в изменении того, какие задачи компании готовы оплачивать, какие навыки становятся дефицитными и сколько сотрудников требуется для получения прежнего объема экономического результата. Именно в этом контексте ИИ и рынок труда становятся одной из ключевых экономических тем 2026 года.

Источники

• S&P Global — исследование «The AI and labor landscape 2026».
• S&P Global — данные PMI и 451 Research по внедрению ИИ, производительности и занятости.
• S&P Global — макроэкономический анализ влияния ИИ на инвестиции, производительность и рынок труда.

Больше новостей здесь.