В международном исследовании, опубликованном Национальным бюро экономических исследований и подготовленном группами из Федерального резервного банка Атланты, Банка Англии, Немецкого федерального банка и Университета Маккуори, установлено, что в более 90% компаний отсутствуют измеримые изменения в численности персонала, связанных с ИИ, за последние три года. Около 69% компаний уже используют ту или иную форму ИИ, лидируют в области генерации текста на основе LLM (41%), обработки данных с помощью машинного обучения (28%) и создания визуального контента (29%). Отмечается, что инструменты ИИ интегрированы в повседневные рабочие процессы, и хотя измеряемое влияние на уровне компаний часто отстает от уровня внедрения, общая тенденция, как правило, восходящая.

Согласно исследованию руководители организация и подразделений ожидают более значительного эффекта в течение следующих трех лет. В среднем они прогнозируют увеличение производительности на 1,4% и рост объема производства на 0,8%. Отмечается, что в экономиках, которые более десяти лет боролись со слабым ростом производительности, такие масштабные улучшения являются заметными — постепенные улучшения, суммирующиеся по секторам, изменяют национальные показатели производства.

Что касается щекотливого вопроса занятости, руководители ожидают умеренного сокращения численности персонала на 0,7% в четырех странах за тот же период. В Великобритании ожидается, что около двух третей этого сокращения произойдет за счет более медленного найма, а не прямых увольнений. Такая тенденция предполагает постепенное перераспределение ролей, а не резкие увольнения. Как и в случае с предыдущими волнами автоматизации, сводные данные не отражают создание рабочих мест в смежных областях, и в случае с ИИ это могут быть должности, связанные с управлением данными, контролем моделей, оперативной разработкой и разработкой сервисов на основе ИИ, многие из которых будут новыми.

В исследовании также сравниваются ожидания руководителей с ожиданиями работников. Исследователи задавали аналогичные вопросы сотрудникам в рамках опроса об условиях труда и отношении к работе. Сотрудники ожидают, что ИИ увеличит занятость в их компаниях на 0,5% в течение следующих трех лет, в то время как руководители американских компаний ожидают снижения на 1,2%. Сотрудники прогнозируют рост производительности на 0,92%, что ниже прогноза руководителей в 2,25%.

Расхождение в ожиданиях между руководством и работниками комментирует доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянова Наталия Юрьевна:

Это расхождение отражает разные точки зрения. Руководители наблюдают за структурой затрат и конкурентным давлением, в то время как сотрудники ощущают расширение своих возможностей на уровне задач и появление новых компетенций. На практике системы ИИ часто используются для оказания помощи, а не для замены человека, особенно в наукоемкой работе, как например, при проведении научных исследований на Факультете информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ. Данные контролируемых исследований, включая использование больших языковых моделей в службе поддержки клиентов и профессиональных услугах, показывают, что повышение производительности сосредоточено среди менее опытных сотрудников, при этом улучшение качества наблюдается наряду с повышением показателей производительности. Там, где коммуникация и обучение четко структурированы, внедрение, как правило, происходит с минимальным сопротивлением.

Комментирует сложившийся разрыв в ожиданиях профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве Российской Федерации Емельянов Виталий Александрович:

Переломный момент во внедрении ИИ может наступить в течение следующих трех лет по мере совершенствования внедрения и улучшения интеграции, подобно тому, как многие новые технологии проникали на рабочее место, превращаясь в повседневные инструменты. Главный вопрос заключается не столько в том, повлияет ли ИИ на производительность и занятость, сколько в том, насколько быстро организации смогут превратить более широкое внедрение этой технологии в измеримые экономические выгоды.