• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
17 апреля, 14:44
Президентская академия (РАНХиГС)
271

Новые технологии изменят баланс рабочих мест в российской экономике

❋ 4.5

Ученые Президентской академии оценили сценарии развития рынка труда России с учетом влияния ИИ в отраслевом разрезе. Генеративный искусственный интеллект поможет сэкономить до 25% времени сотрудников и закрыть до 80% текущей нехватки кадров. Отрасли с высокими темпами роста потребности в кадрах — торговля, финансы, страхование, связь, наука — наиболее подвержены влиянию изменений в производительности труда, что делает их самыми перспективными для внедрения генеративного ИИ.

Новые технологии изменят баланс рабочих мест в российской экономике – иллюстрация к материалу на Naked Science
Генеративные модели могут делать часть работ, например, в такой отрасли, как бухгалтерия / © Omrihayu, en.wikipedia.org

Результаты исследования опубликованы в журнале Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Рынок труда России испытывает острый кадровый голод. По данным Росстата, в июле 2024 года уровень безработицы достиг исторического минимума – 2,4%. Внедрение генеративного ИИ становится стратегическим приоритетом для отраслей с высокой чувствительностью к кадровому дефициту и позволит: снизить зависимость от нехватки персонала, повысить эффективность существующих сотрудников, обеспечить устойчивое развитие в условиях кадровых ограничений.

Под генеративным ИИ авторы исследования понимают модели, работающие с текстом, т.е. большие языковые модели. Генеративный ИИ обладает большим потенциалом для повышения эффективности работы в различных областях за счет кардинального изменения части рабочих процессов и усиления человеческих возможностей. При наличии алгоритмизируемых, часто повторяющихся задач, риск ошибки в которых не критичен, генеративные модели могут делать часть работ, в том числе создавать черновики текстов, коды или дизайн, анализировать большое количество информации, ускоряя рабочие процессы, например в бухгалтерии, маркетинге, HR и так далее.

На основе анализа имеющихся данных ученые Президентской академии оценили потенциал влияния генеративного ИИ на рынок труда в разрезе отраслей экономики. Отрасли были разделены на три группы в зависимости от темпов изменения потребностей в кадрах, и с помощью статистических данных и экспертных оценок определена степень влияния генеративного искусственного интеллекта на эффективность труда в каждой из них.

В своей работе авторы использовали данные Росстата о динамике уровня безработицы и потребностей в кадрах по отраслям; официальные прогнозы Минэкономразвития и Минтруда России до 2026 года; Прогноз долгосрочного социально-экономического развития России до 2030 года, а также текущий прогноз социально-экономического развития России на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 годов Минэкономразвития России.

Как подтвердило исследование, отрасли с высокими темпами роста потребности в кадрах наиболее подвержены влиянию изменений в производительности труда, что делает их наиболее перспективными для внедрения генеративного ИИ.

«Ранжирование отраслей по темпам изменения потребностей в кадрах позволяет государству более эффективно разрабатывать и реализовывать политику в области занятости, образования и технологического развития. Это помогает сосредоточить усилия на тех секторах, где дефицит кадров наиболее критичен, а внедрение генеративного ИИ может дать максимальный эффект. Для более точной оценки влияния генеративного ИИ на производительность труда необходимо построение прогноза развития рынка труда с учетом особенностей каждой отрасли», – говорит один из авторов исследования руководитель отдела изучения и развития искусственного интеллекта в сфере государственного управления Президентской академии Петр Отоцкий.

Для большинства отраслей экономики авторы получили уравнения с высокими коэффициентами детерминации (более 0,8). Низкие значения коэффициентов детерминации (менее 0,5) получены только в таких отраслях, как строительство (как отрасли, чувствительной к изменениям в экономике), а также в отраслях, на которые повлияла пандемия коронавируса (торговля, деятельность гостиниц и предприятий общественного питания и образование) и которые сильно зависят от внешних факторов (добыча полезных ископаемых).

Проведенные расчеты также показали, что в ряде отраслей генеративный ИИ может существенно изменить баланс рабочих мест, особенно в тех из них, где по полученным оценкам выше уровень проникновения технологии и рост эффективности труда (например, торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов; деятельность в области информации и связи; деятельность финансовая и страховая; деятельность профессиональная, научная и техническая; образование; деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений). Примечательно, что в сумме эти отрасли формируют более 25% ВВП.

«Возникает возможность оценивать необходимый уровень проникновения технологии для получения определенного заданного эффекта либо, наоборот, оценивать возможный эффект с учетом предположений об уровне проникновения технологии», – подчеркивается в исследовании. 

Другой ключевой вывод исследования – необходимость управления эффектами от внедрения новых технологий, которая может закрыть 80% текущей нехватки рабочих мест. Адаптивная способность рынков будет зависеть от того, насколько быстро государство и компании смогут интегрировать эти технологии в экономику. Прогнозы показывают, что при массовом применении генеративного ИИ технология позволит не только нивелировать нехватку кадров, но и обеспечить общий рост ВВП на 2,5%.

Таким образом, генеративный ИИ рассматривается в исследовании не как инструмент замены труда человека, а как способ повышения эффективности труда. Генеративный ИИ на существующем уровне развития технологии позволяет сэкономить до 15–25% времени сотрудников на выполнение рутинных задач, связанных с обработкой и анализом текстовой информации. Доля сотрудников, выполняющих такую работу, в различных отраслях экономики достигает 10, 30 и 50% в зависимости от специфики отрасли, что является потенциалом для применения генеративного ИИ в экономике.

«Возможные изменения баланса на рынке труда столь существенны, что изменяют точки экономического равновесия и множество обратных связей, которые придется учитывать в дальнейшем. Однако предложенный метод оценки влияния технологии может лежать в их основе, он устойчив по отношению к изменению экспертных оценок исходных параметров модели и даёт начальную оценку трансформации занятости в отраслях экономики, от которой можно отталкиваться в дальнейших исследованиях», – резюмирует Петр Отоцкий.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Президентская академия — крупнейший вуз России, занимающийся подготовкой специалистов социально-экономической и гуманитарной направленности, а также подготовкой и переподготовкой специалистов высшего управленческого уровня. В течение года на разных программах Академии обучается более 235 тысяч человек. Президентская академия сегодня – это 47 филиалов от Калининграда до Петропавловска-Камчатского, 66 научных институтов и центров, более 700 научных работников.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
30 июля, 18:00
Александр Березин

Квантовую механику активно применяют не только в науке, но и при некоторых расчетах, связанных с работой электроники. Несмотря на заметные практические результаты, эта отрасль науки не имеет единых взглядов на то, как на самом деле устроена та самая физическая реальность, которую квантовая механика призвана описывать.

30 июля, 15:10
Татьяна Пичугина

В древней истории скифы занимали значительное место. Их внешность и обычаи подробно описал Геродот. Скифские курганы распространены по всей Евразийской степи — от Внутренней Монголии до севера Причерноморья. Одна из характерных черт материальной культуры — знаменитый звериный стиль. Археология не дала убедительных ответов на вопросы о происхождении скифов, а также о том, кто их прямые потомки. Ученые возлагают надежды на палеогенетику.

30 июля, 08:26
Полина Меньшова

Люди часто говорят, что хотели бы построить длительные отношения прежде всего с добрым, внимательным и надежным человеком, однако большое внимание уделяют внешнему виду потенциального партнера. Исследователи из США обнаружили психологический фактор, объясняющий это противоречие и влияющий на значимость физической привлекательности при выборе «второй половинки» в каждом отдельном случае.

25 июля, 07:47
Адель Романова

Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.

25 июля, 12:02
Юлия Тарасова

В эксперименте ученые проследили за физиологическими реакциями при просмотре видео с музыкальным сопровождением, созданным нейросетями либо людьми. Результаты показали, что по эмоциональному воздействию ИИ-композиции могут сравниться с человеческими.

28 июля, 12:46
Илья Гриднев

Физики впервые смогли напрямую наблюдать спиновые волны, или магноны, внутри материала с нанометровым разрешением. Это достижение открывает путь к созданию нового поколения электроники, более быстрой и энергоэффективной.

25 июля, 07:47
Адель Романова

Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.

2 июля, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

22 июля, 14:44
ФизТех

Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет.  Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно