Александр Вайно: ИИ – не панацея, а коэффициент к производительности труда
Российский рынок труда в ближайшие годы продолжит испытывать высокую потребность в людях. По прогнозу Минтруда, в 2026– 2032 гг. экономике потребуется 12,2 млн работников. В среднем речь идет примерно о 1,7 млн человек в год. Одним из способов компенсировать нехватку кадров становится повышение производительности труда, в том числе за счет автоматизации и искусственного интеллекта (ИИ). При этом, по оценке Центра трудовых исследований НИУ ВШЭ, примерно каждое десятое рабочее место в России характеризуется высокой степенью воздействия ИИ, а примерно каждое третье – значимой. Потенциал полной автоматизации при этом составляет менее 1% рабочих мест.
«Ведомости» поговорили с директором направления «Молодые профессионалы» Агентства стратегических инициатив (АСИ) Александром Вайно о том, как повышение производительности может компенсировать кадровый дефицит, какую роль в этом может сыграть ИИ, почему из-за новых технологий придется менять систему образования и как должна быть выстроена траектория молодого человека – от профориентации в школе до трудоустройства и удержания на рынке труда.
– Кадровый дефицит в РФ сейчас предлагают решать не только за счет подготовки новых специалистов, но и за счет повышения производительности труда. Что подразумевается под этим понятием?
– Если говорить об экономике в целом, то сейчас это экономика дефицита кадров и их удержания. Это в том числе сильно влияет на возможности подготовки специалистов, а работа со специалистами определяет поведение работодателя на рынке труда. Самой большой задачей мы считаем демографию, но результаты изменения демографической обстановки в нашей стране мы увидим только через определенное количество лет. Поэтому, чтобы тактически нивелировать текущий кадровый дефицит, нужно кратно повышать производительность труда.
Многие сейчас говорят про ИИ, но это тоже не панацея, а коэффициент к производительности труда конкретного специалиста. Если у человека высокая производительность, т. е. за один человеко-час он производит достаточно много продукции, ИИ может активно помочь ему производить больше. Если производительность труда ниже стандартов, принятых в той или иной отрасли, то этот инструмент может оказать либо незначительное, либо в некоторых случаях даже негативное влияние – если человек не понимает бизнес-процессов в своей индустрии.
Здесь есть еще два важных момента. Первый – все зависит от навыка человека обращаться с ИИ. Второй, и самый главный, – от понимания того, какие процессы в его отрасли являются ключевыми. Человек должен уметь поставить задачу и критически оценить контекст вокруг нее. Задачи с небольшим количеством контекста, т. е. повторяющиеся и рутинные, как раз могут быть автоматизированы.
– Но это касается далеко не всех отраслей?
– Не всех, конечно, но точно всего, что связано с малым и средним предпринимательством (МСП), креативными индустриями, гуманитарными сферами. Но это не касается технологических процессов – они устроены по-другому, там значительная часть приходится на роботизацию. При этом ИИ может помочь в части бережливого производства – например, технологу на заводе. Это очень важный момент: специалист должен понимать, какого результата ждут от его работы.
Если речь идет о базовой автоматизации и использовании базового робота, то это вопрос получения новых компетенций и освоения нового оборудования. Нужно просто понимать, какие кнопки нажимать, и этому не очень сложно научиться. Но при сложных манипуляциях важно повышать уровень подготовки специалиста – он должен понимать результативность своих действий.
Например, если специалист занимается определенным типом сварки, требующим высокой квалификации, робот может ему и не помочь, если не подходит под конкретную задачу. Если говорить о конкретных примерах повышения производительности труда, то их сейчас много. Один из них – автоматизация обратной связи, характерная, например, для предоставления определенного спектра государственных услуг. В образовании также есть инструментарий, позволяющий учителю получать обратную связь от учеников непосредственно в процессе преподавания.
Затем учителю предоставляется развернутая аналитика: насколько внимательно и увлеченно его слушали, где он говорил правильно, а где мог ошибиться или недостаточно понятно объяснить материал. Второй пример – автоматизация логистики на складах. Это один из вариантов, позволяющих сокращать издержки. Автоматизируя процесс контроля за работой сотрудников склада, можно ускорить доставку товара и, соответственно, тратить меньше человеческих и финансовых ресурсов на обслуживание той или иной логистической цепочки и покупателя.
Здесь мы опять возвращаемся к первой части разговора об использовании ИИ. Если я понимаю, каким образом систему можно автоматизировать, а каким нельзя, то внедрение этого инструмента и любых других систем автоматизации пройдет успешно и позволит повысить производительность. Если же система изначально выстроена неверно, результат будет не тем, которого мы ожидаем. Массовых внедрений ИИ на российских предприятиях пока не очень много. При этом среди средних и крупных организаций в стране порядка 70% уже начинают его внедрять. В МСП этот показатель ниже – порядка 40–50%. Нужно понимать, что внедрение новых технологий занимает определенное время. Достаточно качественных лонгитюдных исследований по ИИ у нас пока нет.
В конечном счете самое главное – компетентность, во-первых, общего архитектора системы, т. е. руководителя, а во-вторых, конкретного пользователя. Он должен понимать, зачем технология используется на его конкретном производственном участке. Кроме того, важно постоянное использование этой технологии. Только в таком случае мы сможем повысить производительность труда до тех показателей, которые перед нами стоят, в том числе в соответствии с поручением председателя правительства, данным еще в 2024 г.
– Насколько я помню, пик рождаемости пришелся примерно на середину 2010-х гг. Это поколение поступит в вузы в начале 2030-х гг. и затем выйдет на рынок труда, но вслед за ним будут выходить уже менее многочисленные поколения. Можно ли сказать, что проекты по повышению производительности труда будут перспективны и в будущем?