Согласно исследованию Future of Jobs Report 2025 Всемирного экономического форума (WEF), к 2030 году структурная трансформация рынка труда создаст 170 млн новых рабочих мест и вытеснит 92 млн — чистый прирост составит 78 млн. При этом 68% работников уже отмечают рост производительности благодаря искусственному интеллекту, но 45% одновременно тратят на работу больше времени, чем раньше. Команда “Карты ответственного бизнеса” спросила, как этот парадокс выглядит изнутри бизнеса, у Алексея Миронова, советника генерального директора по управлению персоналом и HR-технологиям RWB (объединённая компания Wildberries и Russ) и Максима Ковтуна, управляющего партнёра практики «Разработка и тестирование» IBS.
Стажёр больше не «механический исполнитель»
Автоматизации в первую очередь подвергаются стандартные рутинные задачи — подготовка шаблонов, написание писем, сбор информации, отмечает WEF. Именно такие задачи чаще всего доставались стажёрам. Возникает риск: если стажировка лишается содержательных задач, откуда молодому специалисту взять практический опыт?
В RWB описывают роль стажера как трансформацию из «механического исполнителя» он превращается в «валидатора» и «редактора» результатов, которые генерирует машина.
«Содержательная задача теперь — это не просто собрать данные и отправить их, а критически оценить их, найти скрытые взаимосвязи и превратить «сырой» ИИ-выхлоп в готовое бизнес-решение, что зачастую требует куда более глубокого погружения в контекст»
— Алексей Миронов, советник генерального директора по управлению персоналом и HR-технологиям RWB
В IBS считают, что замкнутый круг возникает, только если пытаться делегировать стажёрам те же рутинные задачи, что и раньше — но состав задач меняется вместе с процессами.
«По факту возникают другие рутинные задачи, которые можно делегировать. Например, написание промптов, верификация результата, который выдаёт ИИ, на соответствие изначальным требованиям и прочее. Меняются процессы — меняются и задачи в них. Важно при этом в процессе сохранить человека-наставника»
— Максим Ковтун, управляющий партнёр практики «Разработка и тестирование» IBS
В IBS подчёркивают, что для индустрии заказной разработки трансформация задач под влиянием ИИ — это уже не риск на горизонте, а практически новая реальность. В RWB добавляют, что риск депрофессионализации молодых специалистов оправдан только там, где ИИ внедряют без реформы наставничества, а ключевыми навыками в пятилетней перспективе станут постановка задачи (промпт-инжиниринг), верификация данных и умение защитить своё решение перед руководителем.
На практике это выражается по-разному. В RWB говорят, что стажёры сразу погружаются в продуктовые и процессные команды под руководством опытных коллег и решают задачи с измеримым бизнес-результатом — например, с помощью ИИ выявляют аномалии в данных и предлагают конкретные решения, а не просто готовят отчёты.
Продуктивность или перегрузка?
Рост производительности за счёт ИИ, который фиксирует WEF, оборачивается неожиданным эффектом: у части сотрудников одновременно растёт и объём работы. В IBS этот эффект замечают на собственном примере.
«Действительно стало больше задач, которые можно пробовать выполнять быстрее, но одновременно снизилась и цена ошибки. Из-за этого может понижаться качество описания изначальной задачи, мы получаем не тот результат и уходим на круг уточнений. Отсюда возникает впечатление, что работа делается быстро, но суммарно времени потрачено столько же»
— Максим Ковтун, IBS
В RWB для этого явления есть отдельный термин.
«Мы допускаем «продуктивный перегруз» как феномен. ИИ снимает давление рутинных процессов, но это провоцирует лавинообразный рост объёма коммуникаций и числа задач. Пропускная способность сотрудника выросла, и на него начинают сыпаться новые вводные. Последствием для организации становится риск когнитивного выгорания уже не от монозадачности, а от бесконечного потока не всегда структурированных запросов»
— Алексей Миронов, RWB
Оба собеседника сходятся в том, что это меняет саму рабочую среду. В IBS отмечают, что задача детального продумывания и формулирования результата остаётся важной как никогда — иначе итерации с ИИ съедают выигрыш во времени. В RWB описывают сдвиг в сторону «гиперсвязанности»: сотрудник теперь работает не с единичными документами, а с постоянно обновляющимися версиями результата, и ключевым навыком становится умение вовремя остановить цикл «запрос — улучшение».
«Побеждает не тот, кто быстрее печатает, а тот, кто умеет стратегически отказываться от излишней работы, оставляя собственный ресурс на глубокое мышление»
— Алексей Миронов, RWB
Не замена, а пересборка ролей
Прогноз WEF о структурной трансформации рынка труда — 170 млн созданных рабочих мест против 92 млн вытесненных — не означает прямой замены человека на ИИ, считают в обеих компаниях.
«Я бы не говорил о замене в формате «один к одному». Мы видим тенденцию и потенциал в объединении ролей. Например, аналитика и дизайнера, backend- и frontend-разработчика»
— Максим Ковтун, IBS
«В нашей парадигме управления персоналом ИИ рассматривается как экзоскелет, а не заменитель. Мы не заменяем людей нейросетями, а трансформируем их роли: уровень чисто операционной работы неизбежно снижается, а фокус смещается в сторону стратегических задач и эмоционального интеллекта»
— Алексей Миронов, RWB
В RWB прогнозируют, что в горизонте трёх-пяти лет под давлением ИИ в первую очередь окажутся роли, связанные с простой регламентной коммуникацией, — но не сама экспертиза.
На вопрос о социальной ответственности бизнеса в условиях структурной трансформации в IBS отвечают, что задача компании — повышать эффективность за счёт новых решений и одновременно создавать условия для адаптации сотрудников к изменениям, а развитие компетенций людей рассматривают как часть социальной ответственности группы. В RWB формулируют социальную ответственность через взгляд в будущее.
«Социальная ответственность бизнеса с учётом новых реалий смещена в сторону обязанности инвестировать не в защиту прошлого, а в создание новых рыночных ниш, куда высвобождающийся человеческий потенциал будет перенаправлен. Переход от гужевой повозки к автомобилю не сделал управление проще, но дал новые риски и потребовал специальных навыков. Та же логика работает с ИИ. Наша роль — создавать «цифровые песочницы», где сотрудники без страха могут освоить эти навыки»
— Алексей Миронов, RWB
Обе компании вкладываются в переобучение сотрудников. В IBS развитие компетенций называют одним из стратегических направлений: сотрудники изучают применение ИИ-инструментов в профессиональной деятельности и принципы их ответственного использования, наряду с управленческими и гибкими навыками. В RWB работает собственный корпоративный университет, а приоритетом является обучение не готовым промптам, а проектированию ИИ-агентов под конкретные задачи — компания делает ставку на «выращивание архитекторов решений» внутри штата, считая это прямым способом сократить время вывода продуктов на рынок.
Кто такой «оператор ИИ» и почему бизнесу нужен не он
Отдельный вопрос — риск того, что линейные сотрудники превращаются в простых «операторов» ИИ, которые лишь передают запросы нейросети и транслируют её ответы дальше. В IBS с этим сталкивались на практике.
«Я сталкивался со случаями, когда сотрудники пропускали проверку результата, который выдавал ИИ. Это как просмотр в режиме «колеса» — похоже на правду, выглядит красиво — выдаю за результат. Нельзя сказать, что это проявление лени, это скорее потеря рефлексии. Сотрудники-операторы бизнесу не очень-то нужны»
— Максим Ковтун, IBS
В RWB называют это «эффектом автопилота» и купируют риск культурой обязательного критического разбора любого решения, предложенного ИИ.
«Мы держим в уме риск «эффекта автопилота»: когда в стрессе сотрудник перестаёт проверять логику ИИ и выдаёт красивый, но ошибочный вывод. Эту ловушку компетентности мы купируем культурой обязательного критического разбора — как в Центре управления полётами, где при колоссальной автоматизации люди не теряют квалификацию и остаются незаменимы для нештатных ситуаций»
— Алексей Миронов, RWB
На вопрос, какие навыки будут цениться в горизонте пяти лет, оба собеседника, по сути, говорят об одном и том.
«И в прошлом, и в будущем ценились и будут цениться пытливый ум, критическое мышление и жажда новых знаний»
— Максим Ковтун, IBS
«Ключевыми станут «навыки архитектурной критики»: критическая валидация, продуктовое мышление и когнитивная выносливость. Способность удерживать фокус на сложной задаче, когда ИИ мгновенно выдаёт сотни вариантов, станет важным конкурентным преимуществом человека»
— Алексей Миронов, RWB
Схожи и представления о том, что должно измениться в системе образования — от заучивания правильных ответов к умению задавать правильные вопросы.
«Сегодняшнее образование учит давать правильные ответы на шаблонные вопросы. Будущее будет требовать умения задавать правильные вопросы, которые раскроют контекст и суть проблемы. Вместо вопросов о знании формул на экзаменах должны задавать вопросы: «Какой запрос к ИИ вы сформулируете, чтобы решить данную задачу, и какие три риска в его ответе вы проверите вручную?»»
— Максим Ковтун, IBS
«Систему образования нужно приблизить к логике «школы правильных вопросов». Идеальный выпускник будущего — это не ходячая энциклопедия, а тренер и партнёр искусственного интеллекта, открытый коллега-эксперт для человека»
— Алексей Миронов, RWB
Ответы компаний предоставлены пресс-службами IBS и RWB. Статистика — из Future of Jobs Report 2025, World Economic Forum.