Какие высокооплачиваемые профессии ИИ «удешевит» в первую очередь

Фото: Midjourney

ИИ помогает бизнесу экономить более 10 трлн руб. в год. К такому выводу пришли исследователи из Университета «Зерокодер», Иннополиса, МГУ им. Ломоносова и СПбГУ. В течение первой половины 2025 года они изучали потенциал генеративного ИИ для повышения производительности труда на российском рынке. Главный вывод: пока ни одна профессия, даже из числа наиболее уязвимых к автоматизации, не заменяется искусственным интеллектом полностью. В основе исследования — анализ более 100 тыс. реальных рабочих задач из 7,8 тыс. вакансий на hh.ru. Рассматривались 78 наиболее популярных профессий.

ИИ — драйвер изменений любой профессии

Генеративный ИИ уже стал главным катализатором роста производительности в большинстве отраслей экономики. Однако ни одна профессия до сих пор не поддается полной автоматизации. Искусственный интеллект способен закрыть до 85% рутинных задач и до 70% всех задач в рамках одной профессии. Это значит, что нейросети берут на себя монотонную и повторяющуюся работу, оставляя людям пространство для креативных и сложных задач.

Наиболее подвержены автоматизации профессии, связанные с обработкой информации: анализ текста и данных, аккаунтинг, координация процессов. Именно такие задачи лучше всего решают современные языковые модели — они превращают информацию в отчеты, письма, коммерческие предложения и таблицы на основе запроса или загруженных документов. Неудивительно, что офисные специальности оказались наиболее чувствительными к влиянию ИИ.

Наименее автоматизируемыми стали агросектор, строительство, транспорт, ЖКХ и производство. В этих отраслях основная работа связана с техникой и ручным трудом: трактористы, сварщики, слесари и другие специалисты. Генеративный ИИ здесь почти бесполезен в операционной части, но может быть полезен в управлении: подготовке документации, обучении персонала, составлении отчетов и прогнозов.

Специалисты, выполняющие физический труд, могут быть спокойны за свои рабочие места. В топ-10 наименее автоматизируемых профессий входят водитель, няня, слесарь, охранник, электрик, курьер, токарь, сварщик, тракторист и уборщик. У них нет необходимости ежедневно работать с большими объемами цифрового контента, а значит, и нет прямой конкуренции с ИИ. Важно отметить: уровень зарплат в этих профессиях традиционно ниже, чем у белых воротничков.

Любопытный факт: если раньше автоматизация — например, в виде роботов на конвейере — вытесняла работников низкой квалификации, то с приходом генеративного ИИ ситуация изменилась. Под его влияние попали в первую очередь интеллектуальные офисные профессии.

Как размер дохода влияет на возможности автоматизации

Исследование выявило интересную закономерность: чем выше доход в профессии, тем больше задач в ней может взять на себя генеративный ИИ. Юристы, аналитики, IT-специалисты и другие высокооплачиваемые сотрудники показали более высокий уровень автоматизируемости, чем представители массовых профессий с невысокими зарплатами.

Причина в том, что ИИ эффективнее всего работает с информационно-аналитическими задачами — именно они лежат в основе работы квалифицированных специалистов. Однако это не означает, что эксперты высокого уровня под угрозой. Напротив, генеративный ИИ становится их «усилителем мощности». Вместо ручного копирования стандартных пунктов юрист за минуты собирает черновик договора и фокусируется на стратегии. Маркетолог больше не тратит время на рутинные отчеты — вместо этого он запускает новые идеи и строит нестандартные кампании.

Как нейросети напишут за вас резюме и найдут работу: 10+ инструментов

Образование

ИИ не вытесняет профессионалов — он помогает им раскрыть потенциал. Более того, генеративные модели сокращают разрыв между новичками и опытными сотрудниками. Эксперимент Гарвардской школы бизнеса показал: те, кто впервые использовал ChatGPT для подготовки текстов, уже после нескольких сессий достигли уровня опытных коллег. ИИ стал для них «наставником-призраком», который помогает структурировать мысли и подсказывает лучшие подходы к задаче.

Лидеры и аутсайдеры в автоматизации: от креатива до строительства

Внедрение генеративного ИИ в разных отраслях подчиняется своим законам. В сферах с интеллектуальными и гибкими процессами он дает заметный результат почти сразу. А вот в отраслях с преобладанием физического труда эффект от новых технологий пока минимален.

Наибольший потенциал — у креативных индустрий и сферы услуг. До 63% задач в культуре, спорте и развлечениях могут быть переданы ИИ, 59% — в операциях с недвижимостью, 50% — в информационно-коммуникационном секторе. Эти направления работают с контентом, документами и данными — идеальная среда для генеративных моделей.

Интересно, что и крупные по числу занятых сектора, такие как розничная торговля и образование, также получают серьезный эффект от ИИ-инструментов. Даже при умеренном внедрении технологии масштабируются на десятки тысяч сотрудников. В результате даже незначительное ускорение работы приводит к тысячам сэкономленных часов и значительному росту общей производительности.

Какие новые профессии появились благодаря ИИ

Интерес к генеративному ИИ в компаниях растет, но степень готовности к его внедрению сильно различается. Одни только начинают разбираться в возможностях технологии, другие уже перестраивают бизнес-процессы и создают новые профессии.

Компании, только догоняющие тренд, еще преодолевают барьер непонимания и скепсиса. А технологически продвинутые организации уже создают новые профессии — под себя, под свои задачи. Эти специальности редко публикуются на джоб-бордах, но за такими специалистами уже охотятся крупные технологические игроки.

Вот некоторые из новых ролей:

• промпт-инженер — автоматизирует процессы компании с использованием генеративных ИИ, создает ИИ-ассистентов, отвечает за использование ИИ-решений в бизнесе;
• аналитик социальных рисков — оценивает влияние ИИ-решений на уязвимые группы населения и предлагает меры по снижению негативного эффекта;
• специалист по взаимодействию человека с ИИ — проектирует сценарии совместной работы ИИ и пользователя. Как и промпт-инженеры, разрабатывает прозрачные алгоритмы и интерфейсы, объясняющие логику решений модели;
• офицер по приватности нейросетевых данных — отвечает за соответствие нормативным требованиям в области персональных данных, проводит аудит поставщиков обучающих выборок и облачных решений.

Как кардинально сменить индустрию и даже профессию — личный опыт

Образование

Эти и другие профессии скоро станут востребованными в технологически развитых организациях. Но для масштабного внедрения ИИ по всей стране нужно сделать первый шаг — преодолеть барьер непонимания. Даже простое экспериментальное «скармливание» нейросети рутинных задач помогает каждому специалисту переформатировать мышление и освободить ресурс для стратегических решений.

Стратегия действий для компаний сегодня

Переход к активному использованию ИИ — это не только технологический, но и культурный сдвиг внутри компании. Он требует пересмотра привычных процессов, ролей и подходов к обучению. Чтобы адаптация прошла эффективно, важно не только понимать потенциал технологии, но и грамотно выстраивать первые шаги по ее интеграции.

Что можно сделать уже сейчас. Четыре практических совета.

• Перераспределите задачи с умом. Люди не машины. Если команда не справляется с объемом работы, не спешите сокращать штат или набирать новых сотрудников. Начните с делегирования рутинных задач ИИ, а людей сосредоточьте на креативе, стратегии и управлении. Это повысит мотивацию и усилит команду.
• Обучите сотрудников взаимодействию с ИИ. Умение работать с нейросетями скоро станет таким же базовым, как владение офисными программами. Повышайте цифровую грамотность, учите prompt engineering и критической оценке результатов моделей. Создайте культуру, где эксперименты с ИИ приветствуются, а страх перед технологиями уменьшается благодаря успешным кейсам и понятной коммуникации.
• Создайте технологическую основу. Чтобы нейросети были полезны, нужны цифровая дисциплина и инфраструктура: оцифрованные документы, структурированная база знаний, облачные решения, масштабируемые IT-системы. Рассмотрите партнерства с университетами, стартапами и отраслевыми организациями для обмена опытом и снижения затрат на внедрение.
• Обновите внутренние регламенты. Четко разграничьте, какие решения остаются за человеком, а какие — за ИИ. Введите процедуры двойной проверки критически важных материалов. Определите внутренние принципы этичного использования ИИ, включая реакцию на ошибки, искажения или предвзятость. Это укрепит доверие как внутри команды, так и со стороны клиентов.

Генеративный ИИ способен радикально трансформировать офисные профессии. Он освобождает от рутины, но не вытесняет человека. Это шанс переосмыслить роль сотрудников, сделать их работу осмысленнее и продуктивнее. Побеждают не те, кто защищается от технологий, а те, кто внедряет их осознанно и гибко.