Сотрудник нового времени: ИИ меняет представления о рабочей продуктивности
Фото: 123rf / Legion-Media
Сотрудник нового времени: ИИ меняет представления о рабочей продуктивности
Какие ожидания со стороны работодателей будут влиять на рынок труда в ближайшем будущем
Нейросети постепенно меняют структуру интеллектуальной занятости и требования к навыкам сотрудников. При этом речь чаще идет не о полной автоматизации, а о перераспределении задач между человеком и алгоритмами. Глеб Кузьмин, руководитель отдела индустриальных продаж в «Яндексе», объясняет, как массовое внедрение ИИ меняет логику рабочей продуктивности и какие ожидания со стороны работодателей будут влиять на рынок труда в ближайшем будущем.
Реальное влияние ИИ на рынок труда за рубежом
ИИ сегодня меняет не столько сами профессии, сколько распределение задач внутри них. В своем исследовании Anthropic фиксирует эту тенденцию через показатель observed exposure — долю рабочих задач в профессии, уже выполняемых ИИ-системами сегодня. В отличие от гипотетических оценок, он строится на трех источниках: американской базе O*NET, в которой подробно описано, чем именно занимаются представители сотен профессий, реальных паттернах использования модели Claude и экспертных оценках задач, которые ИИ, в принципе, способен решать.
Около трети работников в целом пока вообще не сталкиваются с ИИ в своих задачах. Тренд затрагивает в первую очередь те специальности, где превалирует работа с информацией (программисты, аналитики, специалисты поддержки, сотрудники по вводу данных и т.д.), в них до 60–70% типовых задач уже частично автоматизированы. А вот в «физических» профессиях — от механиков до поваров — замещение практически нулевое: их задачи почти не могут быть переданы моделям.
Исследование показывает: чем активнее ИИ внедряется в ту или иную профессию, тем меньше работодатели будут открывать позиции под новых специалистов. Но до массовых увольнений дело не доходит. Например, уровень безработицы в специальностях, легко заменяемых ИИ, и тех, где это пока невозможно, после появления ChatGPT существенно не разошелся.
Таким образом, рутинные действия все чаще уходят к алгоритмам, а людям остаются задачи, связанные с координацией, решением нестандартных кейсов и работой с людьми. Anthropic подчеркивает: это лишь ранний этап, влияние ИИ на сферу труда усилится.
ИИ-парадоксы
Летом прошлого года вышло другое любопытное исследование: оно показало, что в США сотрудники активно используют нейросети — но зачастую вне корпоративного контроля. Согласно исследованию WalkMe, почти 80% специалистов в США в 2025 году работали с несанкционированными ИИ-инструментами без контроля за качеством данных и результатами, а также понимания, какие данные передаются системе. И что интересно, половина работников, включая топ-менеджеров, скрывала использование ИИ, опасаясь осуждения со стороны руководства.
Российская ситуация тоже имеет свои парадоксы. С одной стороны, сотрудники активно экспериментируют с ИИ в повседневной работе, с другой — в ходе опросов выясняется, что почти половина респондентов пока не доверяет даже текстам, созданным искусственным интеллектом. А еще 63% россиян хотя бы раз замечали, что коллега использует нейросеть для ответов на сообщения.
При этом наступление нейросетей неизбежно: в любых организациях, где бизнес нацелен на рост и получение результата, ИИ будет внедрен для оптимизации. По данным исследования «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы», самое заметное влияние внедрения ИИ в России уже могли ощутить специалисты в сферах ИТ и технологий, телекоммуникаций и медиа, электронной коммерции, банковского сектора и страхования. В этих сегментах бизнес перешел от пилотных проектов к системному применению ИИ в операционных и управленческих задачах. В целом же в 2025 году 71% крупных российских компаний использовали генеративный ИИ как минимум в одной бизнес-функции. И по нашим прогнозам, темпы будут расти.
ИИ-компромисс
Компромисс был найден на стыке интересов сотрудников, разработчиков решений на базе ИИ и организаций-заказчиков. Так, все заметнее становится тренд на корпоративное внедрение ИИ поверх уже привычных рабочих инструментов и процессов. Вместо отдельных новых продуктов, ИИ встраивается в повседневные рабочие инструменты — те, с которыми сотрудники и так проводят бóльшую часть времени.
По этому пути идут все крупные международные и российские компании: они интегрируют ИИ в офисные продукты и коммуникационные сервисы. Например, Microsoft развивает Copilot как часть экосистемы Microsoft 365 — ассистент работает прямо внутри почты, документов и календаря, помогая справляться с рутинными задачами и экономя до 12% рабочего времени на операционных действиях. Zoom уже давно встроил ИИ-ассистента, который делает расшифровки и саммари встреч. Похожий подход мы видим и на российском рынке. Например, «Алиса Про» — нейросетевой RAG-инструмент, работающий в том числе с «Почтой Яндекс 360» как источником.
ИИ становится частью браузеров, поисковых сценариев и рабочих коммуникаций: он помогает находить информацию, делать расшифровки звонков, готовить черновики писем и документов. В общей сложности подобные универсальные инструменты способны сократить от минут до часов на рабочих задачах. Кроме того, в таком виде к ним легче адаптироваться тем сотрудникам, которые боялись подступиться к ИИ, а также легализовать его использование тем, кто рисковал безопасностью данных и пользовался теневыми инструментами на стороне.
Как меняется понятие рабочей продуктивности
Мы видим, что использование ИИ в работе уже в очень обозримой перспективе станет нормальным явлением, а не событием из ряда вон — скрывать использование нейросетей в своих задачах точно не придется. Конечно, можно продолжать выполнять работу и привычными способами, опираясь на ручные операции. Однако при одинаковых требованиях к результату такие подходы рано или поздно уступят по скорости и эффективности. Уже сейчас в зарубежных источниках сформировалось выражение «AI-native» – человек, который знаком с инструментами на базе ИИ и знает, как их применять в работе.
И ускорение процессов неизбежно поднимает принципиально новый вопрос о рабочей продуктивности.
До появления ИИ продуктивность измерялась просто: сколько задач выполнено за день «руками». Сотрудник сам искал письма, готовил документы, обрабатывал запросы, считал, успел ли закрыть все запланированное...
С приходом ИИ задача, которая раньше занимала час, решается за десять минут. И это поднимает принципиально новый вопрос: как теперь вообще измерять продуктивность, если скорость выполнения перестала быть дефицитом?
Набор требований к результату расширяется. Продуктивность теперь — это не только объем сделанного, но и скорость принятия промежуточных решений, качество результата, стратегическое ви́дение и умение приоритизировать. Нам больше не нужно вспоминать, где искать информацию, — достаточно задать вопрос нейроассистенту. Время, которое раньше уходило на ручной поиск данных и подготовку, можно использовать на построение гипотез, выстраивание аргументации для встреч и переговоров, анализ данных. Мы делаем за то же время больше и лучше — и переходим от метрики скорости к метрике качества.
ИИ-грамотность — новый базовый навык
Для эффективной работы с ИИ важно уметь корректно ставить задачи. Это практически не отличается от традиционной постановки ТЗ человеку: нужно четко описать цель, контекст и желаемый результат.
При этом рынок все более ясно сигнализирует: ценится не сам факт использования технологий, а умение осмысленно встраивать их в рабочие процессы. Нужно понимание, какие инструменты для какой задачи подходят, какие кнопки нажимать и в чем отличие «мышления» ИИ от человеческого, чтобы задания были более понятны машине. Компании это уже учитывают при найме:
HeadHunter фиксирует десятикратный рост вакансий с упоминанием нейросетей за последние пять лет;
Всемирный экономический форум относит понятие AI Literacy к ключевым навыкам горизонта 2025–2030 годов.
ИИ как усилитель профессиональных способностей
Применение ИИ не снижает ценность экспертизы человека. Напротив: важны практический опыт, глубина анализа, критическое мышление и качество работы. Универсальные инструменты, вроде Copilot или «Алисы Про», ускоряют рутинные операции и экономят время, но не принимают стратегические решения вместо человека. ИИ просто забирает на себя рутину, но не заменяет наработанный годами опыт. Скорее, можно говорить, что ИИ — это усилитель ментальных навыков. И если их нет, то человек без опыта никогда не станет первоклассным юристом или педагогом.
Это заметно на примере специализированных ИИ-помощников, которые разрабатываются под конкретные профессии. Например, юридических — вроде Нейроюриста или Harvey AI, которых обучают с прицелом на конкретные области работы, локальные нормы. Они помогают быстро собрать данные, сопоставить практику и подготовить черновик решения.
При этом из-за того, что нормой в работе нейросетевых моделей является определенный процент неточностей, возникает еще одно требование к работе специалистов нового времени — критическое мышление и умение работать с ответами ИИ. Ответственность за работу остается на исполнителе: ведь в реальности компании автоматизируют не профессии целиком, а отдельные операции. А границы такой автоматизации определяются ценой ошибки и допустимым уровнем риска. По этой причине, например, сохраняются области, где даже частичная автоматизация невозможна в принципе — например, в производстве технически сложной продукции и других процессах, где даже минимальная погрешность недопустима.
Изменения происходят и на управленческом уровне. По мере того как ИИ берет на себя все большую часть операционных и аналитических задач, от руководителей все меньше ожидают контроля исполнения и все больше — способности задавать правильные вопросы. ИИ-инструменты и так фиксируют договоренности, считают показатели и подготавливают материалы. На первый план выходит работа с рамками и приоритетами — формулирование целей, выбор критериев качества и принятие решений в условиях неполной информации. ИИ ускоряет управленческий цикл, делая роль менеджера более интеллектуальной и стратегической.
От навыков исполнения — к навыкам мышления
К 2026 году само по себе использование ИИ перестанет быть конкурентным преимуществом. Оно станет фоном рабочей среды — таким же привычным, как таблицы, почта или корпоративные мессенджеры. На этом фоне рынок начнет требовать не просто умение пользоваться инструментами, но умение получать с их помощью качественный и стабильный результат. Меняется не только требования к набору навыков, но и логика оценки эффективности сотрудников.
Что будет цениться в 2026 году:
умение быстро находить решения с опорой на ИИ-инструменты;
способность критически оценивать результаты их работы и видеть ограничения;
навык точной постановки задач — промптинг как новая прикладная компетенция;
фокус на стратегическом мышлении, приоритизации и ответственности за итог, даже в ролях, где раньше ценилось прежде всего исполнение.
Что станет рабочей нормой:
использование ИИ для подготовки к встречам и переговорам;
автоматическая суммаризация звонков и совещаний (в том числе в корпоративных средах вроде «Яндекс 360» и Zoom);
быстрый поиск информации по внутренним данным компании;
встраивание ИИ в рабочие процессы — по аналогии с тем, как когда-то в них встроился Excel.
При этом базовая логика бизнеса остается неизменной: объем выполненной работы важен. Однако к этому добавляется новое измерение — скорость и качество перехода от вопроса к верному решению.
Еще по теме
