ИИ поможет российским компаниям сократить потребность в кадрах
Внедрение генеративного ИИ и роботизации, а также расширение удаленной занятости могут ускорить ежегодный рост производительности труда в России примерно на 1 п.п. К такому выводу пришли авторы исследования Центра макроэкономических исследований Сбербанка «Влияние технологических изменений и ИИ на отрасли экономики и рынок труда».
Единый план правительства предполагает ускорение темпов экономического роста до 3%. Для этого среднегодовой рост производительности труда должен увеличиться с 1% в 2014−2024 годах до 2,6% в течение следующего десятилетия. Росстат с 2026 года начал ежеквартально рассчитывать прокси-показатель производительности труда, который охватывает средние и крупные предприятия. По этим данным, в 2025 году производительность снизилась на 0,5%, однако в первом квартале 2026 года выросла на 1,7% после сокращения на 2,6% годом ранее.
Аналитики ЦМИ оценили влияние автоматизации на 18 тыс. рабочих задач в 923 профессиях и пришли к выводу, что ИИ может заметно повлиять на 48% российской экономики. По их расчетам, внедрение уже доступных технологий позволит в отдельных отраслях сократить потребность в кадрах примерно на 15%.
Наибольший эффект от генеративного ИИ аналитики ожидают в ИТ, где технология потенциально может компенсировать почти 60% кадрового дефицита. В финансовом секторе этот показатель превышает 50%, а в научных исследованиях, государственном управлении и торговле составляет около 40%.
Роботизация, в отличие от ИИ, сильнее всего повлияет на профессии с высокой долей физического и рутинного труда. В их числе водители грузового транспорта, кассиры, электромеханики, повара, грузчики и операторы кранов.
Наибольший потенциал механической автоматизации аналитики выявили в обрабатывающих производствах, строительстве и сельском хозяйстве. Для мобильной робототехники наиболее перспективными направлениями стали транспорт и логистика, а для сенсорных систем — финансовый сектор и научная сфера. Лидерами по возможностям внедрения генеративного ИИ оказались Москва, Санкт-Петербург и Севастополь, а также Самарская, Томская и Новосибирская области.
Помимо прямого внедрения технологий, еще больший эффект может дать перераспределение ресурсов между компаниями, считают аналитики. Устранение административных барьеров и переход ресурсов от неэффективных «компаний-зомби» к лидерам отраслей способны ускорить рост производительности в 1,5−2 раза.
Наибольший вклад в ВВП, по расчетам авторов исследования, может дать устранение барьеров в обрабатывающей промышленности. Если ориентироваться на показатели Индии, выпуск в секторе может увеличиться на 48%, а в перспективе аналитики допускают его удвоение без привлечения дополнительной рабочей силы.
Оценка возможной прибавки в 1 п.п. выглядит реалистичной как средний ориентир, считает гендиректор Агентства трансформации и развития экономики Владислав Онищенко. При этом одной покупки технологий для такого результата будет недостаточно. По его словам, производительность предприятия растет только при перестройке всей операционной модели, включающей цифровой контур, новые регламенты и систему KPI.
Заместитель гендиректора ЦМАКП Владимир Сальников также считает, что к подобным прогнозам следует относиться осторожно. Он объясняет это сохраняющейся неопределенностью и риском утраты навыков у сотрудников, которые постепенно привыкают полагаться на ИИ.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
