ИИ перестали считать способом сокращения расходов на зарплаты

Сюжет
Все о карьере: как найти и сохранить работу

Только треть компаний ожидают снижения фонда оплаты труда за счет внедрения ИИ. Общий экономический эффект технологии к 2030 году эксперты оценили в 7,9–12,8 трлн руб. в год

В среднем 32% компаний ожидают снижения фонда оплаты труда (ФОТ) за счет внедрения искусственного интеллекта (ИИ). Об этом говорится в совместном исследовании «Яндекса» и «Яков и партнеры», представленном 8 декабря в эфире Радио РБК. Для него были опрошены 150 технических директоров крупных российских игроков из 16 отраслей, 150 поставщиков ИИ-решений и свыше 3,5 тыс. пользователей (РБК ознакомился с результатами опроса).

Наиболее высоко эффект снижения затрат на ФОТ за счет ИИ оценилиреспонденты из отраслей транспорт и логистика, FMCG (по 57%), а также химии и нефтехимии (50%), наиболее низко— в строительстве и недвижимости (12%), а также в e-commerce, медицине и здравоохранении (по 14%). «Как показывает практика, компании не готовы снижать планы по найму или оптимизировать число сотрудников для получения реального финансового эффекта на ФОТ. Вместо этого высвободившееся время сотрудников используют для решения новых задач, способствующих росту бизнеса. Мы ожидаем, что перераспределение задач и автоматизация работы, ранее выполняемой человеком, будут в первую очередь происходить в сферах, связанных с работой с текстами (например, юриспруденция, программирование и телемаркетинг)»,— говорится в исследовании.

Общий ожидаемый экономический эффект от ИИ к 2030 году эксперты оценили в 7,9–12,8 трлн руб. в год, или до 5,5% прогнозного ВВП, что сопоставимо с прибылью всей банковской отрасли. «Эффект складывается не только из оптимизации затрат, но и из новой выручки за счет продуктовых инноваций и трансформации бизнес-моделей. В технологическом разрезе наибольший вклад формируют генеративный ИИ и компьютерное зрение, в отраслевом— наибольшая удельная эффективность фиксируется в digital-ориентированных индустриях: e-commerce, телеком и медиа, IT и технологии. Компании, выстроившие процесс измерения эффекта, видят основной вклад не как сокращение ФОТ, а как рост выручки и маржинальности за счет персонализации, улучшения качества сервиса и ускорения вывода продуктов»,— говорится в исследовании.

В нем анализируются четыре технологии ИИ: генеративный ИИ (создает новый, оригинальный контент, обучаясь на существующих данных и выявляя в них закономерности), речевые технологии и NLP (учит компьютеры понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык, позволяя машинам общаться с людьми в естественной манере), компьютерное зрение (CV, позволяет машинам видеть, обрабатывать, анализировать и понимать визуальную информацию, используя алгоритмы машинного и глубокого обучения для распознавания объектов, анализа сцен, извлечения данных и т.д.) и рекомендательные системы (RecSys).

В частности, генеративный ИИ «все чаще рассматривается не как инструмент оптимизации численности персонала, а как средство повышения производительности и перераспределения задач между сотрудниками»: только 12% компаний связывают финансовый эффект с сокращением ФОТпо сравнению с 49% год назад.

Глобальные аналитические агентства прогнозировали, что из-за ИИ могут исчезнуть миллионы рабочих мест. В конце ноября глава МВФ Кристалина Георгиева говорила, что, по оценке организации, в странах с развитой экономикой потенциально будут затронуты 60% рабочих мест, в странах с развивающейся экономикой— 40%, а в странах с низким уровнем дохода— 26%. «Таким образом, ИИ— это словно цунами, обрушивающееся на рынок труда»,— отмечала Георгиева.

Радио

Тем не менее в недавнем отчете аналитической компании Visier, отслеживающей данные о занятости и найме, отмечалось, что в конце 2025 года будет повторно нанято больше ранее уволенных работников, чем когда-либо с 2018 года. Представитель Visier назвал это «явным признаком применения ИИ при найме и увольнении». «Идея о том, что ИИ теперь приходит и заменяет абсолютно все рабочие места, пока не доказана»,— настаивает он.

Основные выводы исследования

• Все крупные компании уже прошли стадию пилотов хотябы по одной из четырех технологий, а в среднем по каждой технологии пилоты идут примерно у 88% компаний.
• Среди лидирующих отраслей— IT, телеком и банковский сектор (ИИ уже используют 90–95% респондентов), среди отстающих— сельское хозяйство (40%), машиностроение (около 50%), а также медицина и здравоохранение (59%).
• Самой «молодой» остается технология генеративного ИИ— в среднем около одного года с момента первых запусков. За ней следуют речевые технологии и NLP (1,7 года), компьютерное зрение (2,5 года) и рекомендательные системы (почти три года).
• Генеративный ИИ за два года с тех пор, когда технология начала распространяться, перешел от экспериментальных запусков к массовому использованию: доля компаний, применяющих технологию хотябы в одной функции, достигла 71% в 2025 году. Наибольший масштаб внедрения— во внутренних коммуникациях, маркетинге и продажах иклиентском сервисе.
• В топ-5 самых популярных сервисов у россиян вошли: «Алиса AI» (проникновение 14%), DeepSeek (9%), GigaChat (4%), ChatGPT (4%), Perplexity AI (1%).
• Подход компаний к использованию генеративного ИИ менялся: в 2023 году его внедряли в маркетинге и клиентском сервисе, в 2024-м стали активно использовать в HR, производстве, цепочках поставок и финансах, в 2025-м—в маркетинге и продажах, клиентском сервисе и внутренних коммуникациях (для автоматизации документооборота, подготовки корпоративных сообщений и оптимизации административных процессов).
• Сохраняется разрыв между уровнем инженерных компетенций и скоростью интеграции решений в операционные процессы из-за настороженности к обработке данных (лишь 50% респондентов считают, что пользы от ИИ больше, 42%— что польза и риски сопоставимы, 8%— что рисков больше) и дефицита показательных кейсов с конкретным результатом. Около 18% вендоров и 29% индустриальных компаний считают, что Россия уже достигла уровня мировых лидеров по разработке ИИ-решений, тогда как по внедрению такие оценки дают 8 и 14% респондентов соответственно.

В продвинутых отраслях, к которым авторы работы относят IT и технологии, телеком и медиа, e-commerce, банкинг и страхование, опрос показал, что на развитие ИИ тратят 13–17% годового IT-бюджета за последний год, что заметно выше среднего по рынку уровня11% и существенно превосходит показатели таких отраслей, как машиностроение, автопром, FMCG и др., где затраты составляют 6–9%. При этом банкинг и страхование начали внедрять ИИ позднее других продвинутых отраслей из-за сложностей с регулированием и необходимости обеспечить безопасность при работе с чувствительными данными, но «за короткий срок стали одной из самых продвинутых отраслей», отмечается в исследовании. Например, представитель ВТБ в сентябре говорил, что они заработали «десятки миллиардов рублей чистого дохода» от внедрения ИИ в свою деятельность.

Респонденты из продвинутых в ИИ отраслей чаще говорили о том, что могут измерить эффект от внедрения технологий, а сам эффект оценивали выше, чем другие участники опроса: в размере6,6% от показателя EBITDA за 2024 годпротив 2,4% в обычных отраслях. Их ожидания о росте этого показателя в дальнейшемвыше: 15,8против 8,7%соответственно. При этом компании из продвинутых секторов значительно чаще связывают влияние ИИ с ростом выручки за счет создания новых продуктов и сервисов, улучшения работы с клиентской базой, а также сокращения операционных и прочих видов затрат.

В целом авторы исследования прогнозируют, что к 2030 году генеративный ИИ будут активно использовать более половины населения планеты. Помимо увеличения числа пользователейбудет расти уровень проникновения ИИ в повседневную жизнь. «Историческая параллель очевидна: как когда-то интернет сделал структурный сдвиг, так в ближайшие годы тоже сделает искусственный интеллект. Следующий цикл— внедрение. Чтобы этот эффект стал массовым и измеримым, важно быстро запускать сервисы и накапливать рабочие кейсы применения»,— указали авторы исследования.

Читайте РБК в Telegram.

Источник