Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Новые технологии изменят баланс рабочих мест в российской экономике
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно