После того как ранее Виктория Белова исследовала в первой и второй части профессиональное перерождение специалистов и цену автоматизации труда, становится очевидно: рынок труда переживает глубокие изменения под влиянием нейросетей и искусственного интеллекта. Автоматизация и новые технологии меняют структуру профессий, обесценивают привычные навыки и требуют новой стратегии адаптации как от специалистов, так и от компаний. В третьей части редактор Никита Макаров исследует, какие вызовы и возможности приносит искусственный интеллект и как эффективно с ними справляться.
Исследование Стэнфордского университета, основанное на данных более 25 миллионов работников, показало, что с конца 2022 по середину 2025 года занятость молодых специалистов в возрасте 22−25 лет снизилась на 13% в тех профессиях, где нейросети получили массовое внедрение — таких как разработка программного обеспечения, техническая поддержка и маркетинг. В то же время опытные сотрудники старше 35 лет сохраняют и даже расширяют свои позиции, что указывает на перераспределение рабочих мест, а не их массовое исчезновение.
Другие данные Всемирного экономического форума подтверждают этот тренд: 40% компаний планируют сокращать рутинные позиции, но 77% активизируют программы по переподготовке и развитию навыков у сотрудников. Аналогично, отчет PwC ,демонстрирует, что внедрение ИИ сопровождается ростом показателей производительности и зарплат в отраслях с активным использованием технологий.
Несмотря на сохранение общей численности рабочих мест, меняются требования к квалификациям: цифровая и аналитическая грамотность становятся обязательными навыками, а гибкое и критическое мышление — важными конкурентными преимуществами. На фоне этих изменений растет и спрос на специалистов с навыками работы с ИИ, а также на промт-инженеров — недавно появившуюся профессию по формулированию эффективных запросов к нейросетям.
Дарья Орлова, HRD Nectarin:
Для меня как для директора по персоналу, суть работы которого — взаимодействие с людьми, обеспечение комфортной рабочей среды и поддержка бизнеса, совершенно очевидно, что те профессии, которые связаны с эмоциональным контактом с другими людьми, вряд ли когда-то будут заменены ИИ.
ИИ не распознает налета горечи в тоне сотрудника, который ощущает несправедливость, и не предложит выпить кофе.
Наиболее вероятно, что кардинальную трансформацию претерпит одна из первых отраслей производства — максимальное количество процессов может быть автоматизировано. Пожалуй, сейчас подходящий момент для работников этой сферы пообщаться с карьерным консультантом, чтобы понять, чем бы они хотели заниматься в будущем. А компаниям обязательно рассмотреть возможность ротации кадров и прицельного рассмотрения ключевых перформеров на предмет их вертикального либо горизонтального роста.
Влияние нейросетей на рынок труда
Нейросети кардинально меняют рынок труда, оказывая влияние на структуру профессиональных компетенций и задачи, которые выполняют специалисты. Одним из ключевых факторов является автоматизация рутинных и повторяющихся процессов, что ведет к исчезновению или трансформации ряда профессий и навыков.
В первую очередь, меняется спрос на hard skills: те умения, которые еще недавно были важнейшими, теперь быстро теряют свою актуальность и уступают место новым знаниям в области работы с искусственным интеллектом и цифровыми технологиями. Это вызывает необходимость переосмысления модели профессионального развития, где важными становятся гибкость мышления и междисциплинарность.
При этом автоматизация, основанная на использовании нейросетей и ИИ, затрагивает в основном, рутинные функции. Это включает обработку больших массивов данных, выполнение повторяющихся расчетов, поддержку коммуникаций с клиентами и многое другое. Применение технологии позволяет повышать качество и скорость выполнения этих операций, тем самым освобождая время специалистов для решения более творческих и комплексных задач.
Вместе с тем, нейросети открывают возможности для появления новых направлений и форм работы. Внедрение ИИ как «со-пилота» позволяет специалистам сосредоточиться на более творческих, аналитических и комплексных задачах, требующих человеческого участия и стратегического мышления.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Большие изменения уже происходят в рекламной индустрии, а именно в съемках рекламы, создании графики и СММ-контента. Массовый интерес клиентов к ИИ связан с большой экономией бюджетов и возможностью делать больше роликов, проводить фотосессии, не выезжая в студию, и делать это быстрее и порой уникальнее.
Работу уже теряют режиссеры, операторы, все технические специалисты съемочной площадки и креативные департаменты. Наши наблюдения за август и сентябрь: каждый второй бриф на OLV или СММ-ролики клиенты просят делать либо полностью в ИИ, либо комбинируя съемки и ИИ, например заменяя им графику.
Всем креативным специалистам продакшн-индустрии стоит как можно скорее осваивать нейросети и нарабатывать портфолио и опыт. Это позволит принимать участие в ИИ-проектах, сменить работу на позицию в студии или создавать свои авторские проекты в роли художников.
Шарко Денис, генеральный директор компании SyncLab:
Человеческий мозг и аналитика и сам человек, если у него есть определенный набор качеств, в том числе и чувство юмора, его никогда не заменить искусственным интеллектом. Потому что каким бы развитым искусственный интеллект ни был, это все равно алгоритмы и цифровые связи, которые без эмоционального внутреннего состояния человека и его контекста ощущений в той или иной ситуации, наверное, невозможно заменить в полной мере. Да, здесь сложный очень вопрос.
Евгения Ситникова, CEO диджитал-студии TRIBE:
С точки зрения уязвимости рабочих мест, мы гораздо менее уязвимы, чем Европа и США. Там это все развивается семимильными шагами, а мы сильно ограничены всевозможными надстройками. Например, не все подписки можем оплатить, в около государственных компаниях ИИ не внедряется из-за соображений безопасности. Может быть, там когда-то будет внутренняя нейросетка, но до этого еще далеко. Получается, внедрение есть, но пока на уровне легкой автоматизации, но никак не полной замены специалистов.
В любом случае, независимо от того, много или мало мы используем современные технологии, наша работа видоизменяется, а не исчезает. Нельзя полностью написать идею с помощью нейросетки: ее в любом случае сначала нужно правильно забрифовать, то есть здесь речь идет о промпт-инженеринге, который тоже требует знаний и навыков. Точно также спецнавыки нужны, чтобы оценить, насколько плохо или хорошо у ИИ получился текст или код.
Три модели внедрения ИИ в бизнесе
Внедрение нейросетей в бизнес не имеет единого сценария. Компании выбирают разные модели взаимодействия человека и ИИ — от осторожного использования до почти полной автоматизации процессов.
Выделяются три подхода.
- Гибридная модель. Человек и ИИ работают вместе: алгоритмы анализируют большие объемы данных, готовят варианты решений, а человек оценивает и выбирает оптимальный. Эта схема подходит компаниям, где важно сохранить контроль над рисками и качеством — например, в маркетинге, финансах, аналитике. Она не сокращает персонал, а перераспределяет нагрузку и ускоряет принятие решений.
- Модель усиления (co-pilot). ИИ становится инструментом, который помогает специалисту выполнять задачи быстрее и точнее. Он пишет тексты, подбирает визуалы, прогнозирует результаты кампаний, предлагает гипотезы. Эффект — рост производительности и снижение ошибок, но при этом сохраняется зависимость от качества исходных данных и компетенций пользователя.
- Автономная модель. В ней алгоритмы действуют почти без участия человека — принимают решения в рамках заранее заданных правил. Такой подход эффективен для задач с четкими критериями, но требует постоянного мониторинга, чтобы избежать искажений и ошибок. Эта модель пока применяется ограниченно, однако постепенно продвигается в сферы, где автоматизация дает ощутимую экономию времени и ресурсов.
Ни одна из моделей не является универсальной. Компании часто комбинируют их, подбирая формат под конкретные задачи, уровень зрелости команды и доступные технологии. Главное — не просто внедрить ИИ, а встроить его в процессы так, чтобы он усиливал сильные стороны людей, а не подменял их.
Светлана Тимохина, HRD в AMDG / RQ:
В HR-рекрутинге система на базе ИИ сама сортирует резюме, а рекрутер только проводит интервью и принимает окончательное решение. В колл-центрах банков чат-боты обрабатывают стандартные запросы (баланс, статус платежа), а сложные диалоги переводятся на операторов. Это экономит время, снижает нагрузку, а люди фокусируются на сложных кейсах и апсейле.
Маркетолог получает от ИИ прогноз по конверсии разных каналов и на основе этого сам выбирает стратегию кампании. Маркетинговые агентства используют ИИ для генерации идей и визуалов, но креативная концепция и выбор остается за человеком. Это повышает скорость в разы, но сохраняет рабочие места.
В Google DV360 используют ИИ, чтобы в реальном времени покупать рекламные показы, анализировать эффективность и перераспределять бюджеты. Человек не управляет каждой ставкой — все делает алгоритм. Это типичный автономный процесс, где маркетолог лишь задает рамки (KPI, бюджеты). В некоторых CRM ИИ может сам распределять лиды, отправлять письма, напоминания и SMS, выбирать время контакта, исходя из поведения клиента.
Сергей Самонин, СEO RTBSape:
Наиболее жизнеспособным подходом является не вытеснение сотрудников, а перестройка их ролей: например, в рекламе алгоритмы берут на себя управление ставками и оптимизацию закупок, освобождая время стратегов для работы с клиентами и данными, и в этом случае компания получает рост эффективности без разрушения команды, превращая технологию в катализатор, а не заменитель человеческого капитала.
Правовой статус
Особую значимость в эпоху стремительного внедрения нейросетей и искусственного интеллекта приобретает государственное регулирование.Современные вызовы требуют от государства не просто создания нормативной базы, а построения гибкой и адаптивной политики, которая учитывает как технологические инновации, так и социальные последствия.
Во-первых, ключевым аспектом становится разработка национальных стратегий, направленных на комплексное регулирование искусственного интеллекта. Это не только создание правовых рамок, обеспечивающих безопасность и этичность ИИ, но и формирование стандартов, регулирующих внедрение технологий на уровне отраслей и предприятий. Государство выступает гарантом баланса между инновациями и защитой интересов граждан, что особенно важно в свете угрозы автоматизации и возможных социальных дисбалансов. Например, Федеральный закон от 8 августа 2024 года № 233-ФЗ устанавливает правила использования персональных данных при работе с ИИ-системами, а внедрение системы сертификации ИИ-решений и экспериментальных правовых режимов позволяет реализовывать инновации с учетом безопасности и этичности.
Не менее важна и роль государства в поддержке адаптации рынка труда. Автоматизация и внедрение ИИ трансформируют структуру занятости, вызывая как исчезновение ряда профессий, так и возникновение новых. В таких условиях государственные программы переобучения и повышения квалификации становятся жизненно необходимыми. При этом акцент смещается на развитие гибких компетенций — умения быстро адаптироваться к новым условиям и эффективно взаимодействовать с технологиями, что подтверждается исследованиями в сфере HR и цифровой экономики.
Кроме того, государство активно внедряет меры по обеспечению информационной и кибербезопасности, используя нейросети в мониторинге и предотвращении угроз. Это интеграция технологий в систему национальной безопасности, которая становится неотъемлемой частью современной цифровой инфраструктуры. Правовое регулирование предусматривает создание процедур быстрого реагирования на инциденты, детальное документирование решений ИИ и особое внимание к отраслям с высокими рисками, такими как медицина и финансовый сектор.
Светлана Тимохина, HRD в AMDG / RQ:
Внедрение искусственного интеллекта меняет экономику и рынок труда не точечно, а системно. Поэтому именно государство должно балансировать интересы бизнеса, общества и работников.
- Массовая переквалификация через образовательные программы. Создание доступных онлайн-платформ с микрокурсами по работе с ИИ и цифровыми навыками. Интеграция ИИ и цифровых навыков уже в школьную программу. Поддержка университетов и колледжей, которые внедряют ИИ-дисциплины во все специальности. Введение программ «lifelong learning» на государственном уровне — обучение не только студентов, но и сотрудников среднего возраста.
- Поддержка инноваций и бизнеса. Льготы компаниям, которые внедряют ИИ не для сокращения, а для повышения квалификации сотрудников. Поддержка стартапов, которые создают инструменты для совместной работы человека и ИИ.
- Поддержка уязвимых групп. Финансирование программ для тех, чьи профессии особенно под ударом; курсы переквалификации; возможно, помощь с переездом или сменой отрасли.
Сергей Самонин, СEO RTBSape:
Государство должно действовать по двум направлениям: во-первых, создавать минимальные механизмы защиты для тех, кто теряет работу, и во-вторых, запускать масштабные образовательные программы — начиная со школы, где ребенок учится использовать ИИ так же естественно, как калькулятор или компьютер, и заканчивая короткими циклами переподготовки для взрослых, которые позволяют быстро сменить профессию без потери конкурентоспособности.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Мы видим пример США, где ИИ вообще не внедряется массово нигде и особенно в кино и съемках, просто потому что и государство, и студии боятся очередных забастовок от специалистов.
В России и странах СНГ прогноз, на мой взгляд, не утешительный. Мы вынуждены интегрировать новые технологии в производство контента и рекламы, и никто с этим не сопротивляется, что повлечет очень большую безработицу в креативной и рекламной индустрии. Государство ничего с этим сделать не может, и даже проводя обучение людей работе с ИИ, это не отменяет того, что ИИ оптимизирует процессы и выкидывает людей из игры за ненадобностью. А бизнес только рад такой автоматизации, ведь на кризисном рынке это глоток воздуха для него.
«Вечные» навыки и компетенции, которые сохраняют ценность
Несмотря на автоматизацию, фундаментальные человеческие навыки остаются основой профессиональной устойчивости. Технологии могут выполнять задачи, но не способны заменить мышление, мотивацию и способность к взаимодействию.
Ключевыми становятся критическое мышление и умение анализировать информацию, оценивать достоверность данных и последствия решений. Не меньшее значение приобретают эмоциональный интеллект, способность к эмпатии и навыки коммуникации — то, что обеспечивает доверие и продуктивность команд даже в технологически насыщенной среде.
Сохраняют ценность лидерство и умение управлять неопределенностью. Там, где алгоритмы работают по шаблонам, человек берет на себя роль координатора и интерпретатора. Важным преимуществом становится гибкость мышления — способность быстро осваивать новые инструменты, адаптироваться к изменениям и видеть связи между технологиями и целями бизнеса.
Таким образом, востребованность специалиста теперь определяется не столько узкой экспертизой, сколько сочетанием стратегического взгляда, способности работать с ИИ и понимания человеческих аспектов взаимодействия. Эти качества формируют основу профессиональной устойчивости в эпоху нейросетей.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Любые профессии, связанные с организацией и управлением людьми, командами и процессами: продюсеры, аккаунты, арт-директора, управляющие. Нейросетевым специалистам, таким как художники или дизайнеры, по-прежнему нужна человеческая обратная связь, чувство командной работы, помощь в организации плавных процессов и решении проблем. Так или иначе людей не заменили на роботов, и человек работает с человеком. И с течением ИИ-тренда потребность в живой коммуникации только растет.
Дарья Орлова, HRD Nectarin:
Эмоциональный интеллект, креативность, навыки переговоров, способность управлять и вести за собой команду — вот те качества, которые не подвержены тотальной автоматизации. На данный момент существует множество возможностей пройти проф. переподготовку на базе лучших вузов России. Главное — очное либо синхронное онлайн-обучение; самообучение тут совершенно не подойдет. Человек нужен человеку.
Сергей Самонин, СEO RTBSape:
Есть набор компетенций, которые не автоматизируются: умение мыслить критически, договариваться с людьми, управлять сложными системами и создавать новые смыслы; их массовое развитие возможно только через короткие и практические форматы обучения — интенсивы, корпоративные программы, онлайн-курсы, потому что классическая университетская модель слишком медленно перестраивается под темп изменений.
Практики переквалификации и внутрикорпоративного обучения
Чтобы адаптироваться к изменениям, связанным с внедрением нейросетей, компании пересматривают подходы к обучению и развитию сотрудников. Формат традиционных курсов постепенно уступает место гибким и практико-ориентированным решениям.
Один из ключевых подходов — обучение через практику. Эффективнее всего, когда сотрудники осваивают ИИ-инструменты в реальных рабочих задачах: в проектных «песочницах», на внутренних хакатонах, в форматах менторства и групповых кейсов. Это позволяет быстро проверить гипотезы и внедрить решения, не прерывая текущие процессы.
В корпоративных программах обучения усиливается модульный принцип: короткие, прикладные блоки, сфокусированные на конкретных навыках. Такой формат дает возможность быстро закрывать дефицит компетенций и обновлять знания по мере развития технологий.
При выборе стратегий переобучения компании все чаще ориентируются на T-shaped-модель развития. Сотрудник должен иметь базовое понимание нескольких смежных областей и глубокую экспертизу хотя бы в одной из них. Это помогает гибко адаптироваться к новым требованиям и работать на стыке технологий и бизнеса.
Главная цель таких программ — не просто повысить квалификацию, а сформировать у людей готовность к постоянным изменениям, умение быстро осваивать инструменты и видеть в ИИ партнера, а не конкурента.
Мария Халепо, руководитель направления найма и адаптации персонала ГК Starlink:
Массовое обучение «в лоб» не работает. Мы в Starlink верим в смешанный подход, основанный на практико-ориентированных проектах:
- Создание «песочниц»: Мы выделяем небольшие проекты, где команды могут экспериментировать с ИИ-инструментами без риска для основного бизнеса.
- Внутренние хакатоны: Организуем мероприятия, где команды из разных отделов совместно решают реальную бизнес-задачу с помощью ИИ.
- Система менторства: Более опытные сотрудники, уже освоившие ИИ-инструменты, курируют младших коллег.
- Фокус на T-shaped специалистах: Мы помогаем сотрудникам развивать не только глубокую экспертизу в своей области, но и широкие знания в смежных сферах, включая ИИ (горизонтальная часть).
Вывод
Развитие технологий искусственного интеллекта и нейросетей не просто меняет рынок труда — оно ставит перед ним принципиально новые вызовы и открывает новые возможности.
Важнейшим выводом является необходимость системного подхода к развитию человеческого капитала, нацеленного не только на освоение технических навыков, но и на развитие гибкости мышления, умения учиться и взаимодействовать с технологиями. Этот переход требует мощной поддержки со стороны работодателей.
Внедрение ИИ — не угроза. Это мощный инструмент, открывающий возможности для роста и развития бизнеса. Компании, успешно интегрирующие искусственный интеллект в свои процессы, получают конкурентные преимущества и становятся двигателями цифровой экономики.
Светлана Тимохина, HRD в AMDG / RQ:
Сегодня многие обсуждают сценарий, где ИИ «забирает» рабочие места у людей. Но в реальности наиболее перспективная модель — партнерство, когда человек и ИИ усиливают сильные стороны друг друга. Конкурировать с машиной в скорости анализа или обработке данных бессмысленно, но использовать ее возможности для роста эффективности — рационально. Те, кто быстрее научатся выстраивать такое сотрудничество, будут самыми востребованными на рынке будущего.
Практические шаги для специалистов:
- Учиться работать с ИИ как с инструментом — осваивать prompt engineering, проверку и доработку результатов, интеграцию ИИ в повседневные задачи.
- Развивать уникально человеческие навыки — креативность, стратегическое мышление, эмоциональный интеллект, управление людьми.
- Встраивать ИИ в рабочие процессы постепенно — начинать с задач, где алгоритмы дают быстрый выигрыш (анализ данных, шаблонные тексты, автоматизация отчетности).
- Фокусироваться на совместном результате — видеть в ИИ не замену, а помощника, который расширяет возможности специалиста.
Шарко Денис, генеральный директор компании SyncLab:
Модель взаимодействия я вижу исключительно в партнерстве. Для примера: когда я разрабатываю своего помощника и настраиваю его под себя, я могу ему присвоить любую личность — хоть женского рода, хоть мужского, как мне нравится. После того как он уже в работе, помогает мне своими наводящими вопросами, отвечает на мои комментарии, я испытываю радость от того, что разговариваю с существом, которое меня прекрасно понимает. Иногда я просто забываю о том, что это робот, но он так хорошо со мной общается, что возникает ощущение, будто ты становишься в два раза сильнее. Эта синергия цифрового интеллекта и твоего собственного разгоняет тебя на совершенно новый уровень возможностей.
Поэтому я ни в коем случае не хочу конкурировать и не создаю себе, скажем так, конкурентов, которые могли бы быть лучше меня. Хотя в целом такую модель тоже можно было бы попробовать ради любопытства — это может подстегнуть делать что-то лучше, чем ты делал вчера.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Я верю, что ИИ может стать дополнением человеческой идеи и креативности и в сфере создания контента точно не должен так быстро заменять людей. Хочется видеть ИИ как партнера по организации рутинных процессов, ускорении работы по визуализации будущих роликов и поиске новых решений.
Сохраняется понимание, что ИИ не может оценить сам себя и выдавать что-то реально работающее без управления человека. Поэтому мы, люди, даем оценку и направляем, получая еще более впечатляющий результат.
Никита Макаров
Источник
