Наибольшее снижение кадрового дефицита будет заметно в секторе услуг и финансовой отрасли (до 100 процентов), в промышленности (60-65 процентов), а также в добывающих отраслях (20-30 процентов). В докладе прогнозируется структурная трансформация рынка труда: появление новых профессий, связанных с генеративным ИИ, изменение требований к компетенциям сотрудников, рост спроса на специалистов по внедрению и настройке генеративного ИИ.
Авторы доклада советуют создавать отраслевые центры компетенций и стандарты применения генеративного ИИ для ускоренного внедрения технологии, запускать программы переобучения для развития навыков работы с генеративным ИИ и адаптации под новые требования рынка, цифровизировать процессы обработки информации в приоритетных отраслях, внедрять инновационные модели управления. Эксперты отмечают, что применение генеративного ИИ оказывает наибольший эффект в тех профессиях, которые связаны с обработкой текста. Например, среди профессий, где доля трансформации может достигать 40 процентов (аналитик, программист, ученый). Исследователи рекомендуют переориентировать сотрудников на задачи управления и контроля за ИИ-системами, включить навыки работы с ИИ в программы профессионального развития для профессий со средним уровнем трансформации. Отмечается также, что для успешной интеграции генеративного ИИ руководителям необходимы цифровая грамотность, понимание экономической эффективности технологий и навыки управления изменениями.
Словом, ИИ становится эффективным инструментом на рынке труда. В обрабатывающей промышленности, по расчетам экспертов, он может закрыть до 65 процентов кадрового дефицита, а в добывающих отраслях - 20-30 процентов.
Значительный потенциал для сокращения кадрового дефицита ИИ демонстрирует в здравоохранении. ИИ-системы автоматически анализируют рентгеновские снимки, КТ и МРТ, снижая нагрузку на врачей-радиологов и позволяя им уделять больше времени сложным случаям. Некоторые ИИ-платформы помогают врачам ставить диагнозы быстрее и точнее, заодно компенсируя нехватку специалистов. А голосовые боты и ИИ-системы для ведения электронных медицинских карт сокращают время на рутинную работу, высвобождая персонал для более важных задач. Внедрение этих технологий уже приносит результаты. В Тамбовском онкодиспансере ИИ-система помогла выявить 17 случаев рака молочной железы на ранней стадии, а в Карачаево-Черкесии ИИ обнаружил новообразования в легких у 15 пациентов, что позволило вовремя начать лечение.
В финансовом секторе ИИ может практически полностью ликвидировать кадровый дефицит за счет автоматизации процессов кредитования, риск-менеджмента и клиентского обслуживания. Например, чат-боты и ИИ-ассистенты способны обрабатывать до 80 процентов стандартных запросов клиентов, снижая нагрузку на операторов и позволяя им сосредоточиться на сложных случаях.
ИИ-системы хорошо себя показывают в сфере транспорта и логистики. Они позволяют автоматизировать управление транспортными средствами, сокращая потребность в водителях и диспетчерах. Кроме того, алгоритмы оптимизации логистических маршрутов снижают затраты времени и ресурсов, позволяя существующим кадрам работать более эффективно.
Использование ИИ-систем на рынке труда сталкивается с некоторыми ограничениями. Многие предприятия, особенно в регионах, не располагают достаточными ресурсами для быстрого перехода на новые технологии. А применение ИИ в критических сферах (например, в здравоохранении) требует четкого регулирования. В России уже принят ряд документов (Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года и поправки к ней, а также приказы минздрава, регулирующие использование ИИ в медицине), направленных на обеспечение безопасности ИИ.
Использование ИИ связано и с экономическими рисками. Как отмечают эксперты НИУ ВШЭ, прогнозы быстрого роста экономики благодаря ИИ подчас излишне оптимистичны. Бурное развитие технологий может привести к снижению цен в отдельных секторах, и это уменьшит их вклад в ВВП. Поэтому влияние ИИ на экономику нужно оценивать комплексно.
Искусственный интеллект обладает значительным потенциалом для сокращения кадрового дефицита в России. Но для реализации этого потенциала необходимо, полагают эксперты, устранить ряд барьеров, включая технологические, нормативные и социальные. Важно, чтобы государство, бизнес и научное сообщество работали совместно над созданием условий для широкого внедрения ИИ, обеспечивая при этом баланс между инновациями и стабильностью. При правильном подходе ИИ станет не просто инструментом решения кадровых проблем, но и катализатором устойчивого экономического роста.