ИИ затрагивает четверть занятых. Почему это не прогноз увольнения каждого четвёртого
Одна четверть занятых в мире работает в профессиях, в той или иной степени подверженных воздействию генеративного ИИ. Такая оценка приведена в исследовательской справке Международной организации труда от 20 мая 2025 года. Превращать её в фразу «каждого четвёртого уволят» было бы ошибкой.
МОТ анализирует потенциальное влияние технологии на задачи. Обновлённая методика охватывает почти 30 тысяч задач и использует данные, экспертные оценки и прогнозы ИИ. Авторы отмечают, что из-за сохраняющейся потребности в участии человека большинство рабочих мест скорее изменится, чем исчезнет. Речь идёт об оценке возможностей технологии, а не об учёте уже проведённых сокращений.
Что скрывается внутри одной должности?
Представим учебный пример: координатор обрабатывает входящее обращение, уточняет условие заказа, подготавливает запись, связывается с исполнителем и разбирает спорную ситуацию. Это несколько разных работ под одним названием должности. Возможность автоматизировать подготовку текста ещё не говорит, кто будет принимать решение в споре. Пример придуман для объяснения и не является кейсом МОТ.
Если обсуждать внедрение только на уровне названия профессии, разговор быстро сводится к вопросу, нужен ли сотрудник вообще. Разбор конкретных действий даёт более точную задачу: какие сведения можно предварительно собрать, какие выводы нужно проверить и на каком этапе решение остаётся у человека.
Что измерять при изменении процесса?
В условном отделе можно отдельно проверить время подготовки записи, число исправлений после проверки и то, насколько понятна передача заказа коллеге. Эти показатели не вычисляются из глобальной оценки МОТ. Их придётся наблюдать в конкретной работе и сравнивать при сопоставимых условиях.
- Быстрее ли подготовлена одна и та же рабочая запись.
- Не выросло ли число ошибок, которые приходится исправлять вручную.
- Понятно ли, кто отвечает за итоговое решение после автоматического шага.
Именно разделение задач помогает обсуждать изменения предметно. Глобальная оценка показывает масштаб возможного воздействия, но не выдаёт готовый план сокращений и не определяет результат отдельного внедрения. Для компании полезнее сначала описать, что изменится в работе людей, чем переносить одну громкую долю из исследования на весь штат.
Первоисточник: МОТ, Generative AI and jobs: A 2025 update, 20 мая 2025 года
Источник: pro-automatization.ru