Кадры подстраивают под ИИ

ИИ развивается быстрее, чем система образования и рынок труда успевают адаптироваться. Ведущие лаборатории в области ИИ – OpenAI, Google, Anthropic – перешли от ежегодных крупных релизов к обновлению продуктовых линеек каждые несколько месяцев. Традиционная система образования работает циклами в несколько лет, указывают эксперты. «Суммарный срок разработки новой программы бакалавриата, согласование с регуляторами, прохождение полного цикла обучения в среднем занимает не менее пяти лет – от идеи до специалиста-выпускника», – объясняет директор исследовательского центра искусственного интеллекта Института общественных наук РАНХиГС Сергей Боловцов. В корпоративном сегменте обучения сроки разработки и внедрения новых программ в среднем составляют год-полтора, что также не всегда удовлетворяет критерию своевременной адаптации программ к трендам ИИ, добавил он.

Нехватка навыков работы с ИИ уже ограничивает развитие бизнеса. По данным исследования McKinsey & Company «Tech Talent Gap», 60% компаний называют недостаток технических специалистов и квалифицированных кадров ключевым барьером цифровой трансформации, а разрыв между потребностью во внедрении новых технологий и темпами подготовки специалистов – структурным. Бизнесу нужны сотрудники, которые умеют работать в гибридной среде – взаимодействовать с ИИ, проверять результаты моделей, интерпретировать их и принимать решения в условиях постоянных изменений.

По данным hh.ru, 60% работодателей в 2025 г. охотнее нанимали кандидатов, владеющих инструментами ИИ для выполнения рабочих задач. При этом 93% работодателей сообщили, что столкнулись с некомпетентностью соискателей при найме. 

Для ряда профессий работа с ИИ уже стала обязательным требованием, напоминает директор практики управления персоналом, организационным дизайном и изменениями компании «Технологии доверия» («ТеДо») Екатерина Баталина. Она привела в пример IT‑разработку, где без умения писать код с помощью моделей сегодня трудно оставаться конкурентоспособным, а также работу маркетолога, в которой важны ИИ‑инструменты для анализа данных, сегментации и создания креативных концепций. «В отдельных компаниях специалисты, работающие с ИИ, становятся ключевыми драйверами трансформации и роста, но это скорее исключение, чем массовая практика», – добавляет эксперт.

Новые требования к сотрудникам

Одним из главных барьеров для бизнеса сегодня становится уже не само внедрение технологий, а готовность людей работать вместе с ними. Об этом на сессии «Конкуренция за компетенции. Кто будет востребован завтра?» на ЦИПР-2026 говорил главный управляющий директор ВЭБ.РФ Святослав Шевалье. По его словам, многие компании сталкиваются с внутренним сопротивлением сотрудников: часть специалистов воспринимают ИИ как угрозу и боятся, что технологии вытеснят их с рынка труда. На этом фоне заметно выделяется новое поколение работников. «Зумеры как раз не боятся того, что технологии их вытеснят, они видят в них союзников, соратников и способ повышения производительности труда», – отметил Шевалье.

Способность работать в связке с ИИ постепенно превращается в отдельную компетенцию – не формальное владение инструментами, а умение использовать технологии как усилитель собственных навыков, скорости и эффективности, указал эксперт. Вместе с этим меняются и требования к самим работодателям. По словам Шевалье, зумеры, которые уже составляют около 15% занятых, в среднем задерживаются на первом месте работы лишь на 5–12 месяцев, а основной причиной ухода в 70% случаев становится жесткий контроль. Для компаний это означает необходимость перестраивать не только процессы, но и саму культуру управления – делать ее более гибкой, горизонтальной и ориентированной на доверие, уверен топ-менеджер ВЭБ.РФ.

Впрочем, сама по себе открытость технологиям – лишь часть новой модели компетенций. В McKinsey & Company полагают, что большинство навыков останутся актуальными, несмотря на быстрое распространение ИИ. Аналитики объясняют: более 70% навыков, востребованных работодателями сегодня, применимы как в автоматизируемой, так и в неавтоматизируемой работе. Однако большинство существующих профессий потребуют новой комбинации компетенций – социальные и когнитивные навыки придется сочетать с техническими.

Исследования Boston Consulting Group и Accenture за 2025–2026 гг. уже фиксируют рост спроса на сотрудников, способных не только использовать ИИ-инструменты, но и понимать ограничения моделей, проверять их выводы и встраивать технологии в реальные бизнес-процессы. Замдиректора Центра коммуникаций и цифровых решений Школы управления «Сколково» – руководитель направления исследований Владимир Коровкин объясняет: «Системы ИИ не очень прозрачны, без представления о том, как они функционируют, их эффективное использование невозможно. И здесь мы переходим к главному вызову: создать совершенно новую компетенцию работы с исключениями – ошибками цифровых систем».

Баланс ИИ и человека

По данным исследования «ТеДо», проведенного в конце 2025 г., 47% крупных российских компаний допускали сокращение штата за счет внедрения ИИ-решений. Однако практика показывает, что попытки заменить персонал искусственным интеллектом пока неэффективны. Аналитики Forrester выяснили, что более половины работодателей, заменивших сотрудников ИИ, впоследствии столкнулись со снижением эффективности процессов и были вынуждены снова расширять команды. По данным компании, 55% таких работодателей пожалели об увольнениях и начали обратный наем сотрудников, пытаясь компенсировать возникшие операционные проблемы.

Партнер и руководитель группы по работе с ТМТ-компаниями ДРТ Григорий Дубровский напоминает, что ИИ – результат математических моделей, логики и затраченных на обучение моделей усилий. «Этому соответствует и результат работы ИИ – не всегда правильный, не всегда точный, с долей галлюцинаций. Какой бы продвинутой не была лежащая в основе ИИ технология, она не будет способна взять на себя ответственность за результат принятого решения, создать творческое произведение или предложить нестандартный подход», – уверен эксперт.

Вопрос о том, способен ли ИИ заменить человека не только в рутинных, но и в управленческих процессах, станет одной из центральных тем сессии ВЭБ.РФ «Люди ИИ» на Петербургском международном экономическом форуме в этом году. Как сообщил представитель госкорпорации, участники обсудят, насколько реалистичны сценарии, в которых технологии берут на себя значительную часть бизнес-функций, и почему на практике бесконтрольное увеличение автоматизации все чаще приводит не к росту эффективности, а к снижению производительности и креативности. На этом фоне ценность человеческих компетенций только возрастает, а ключевой задачей менеджмента становится поиск баланса между технологиями и людьми. Отдельное внимание участники уделят тому, как этот баланс меняется в разных сферах.

Наиболее результативными сегодня стали сценарии, в которых ИИ дополняет экспертизу человека. Исследователи Центра коллективного интеллекта MIT отмечают, что сотрудничество человека и ИИ эффективно при создании контента и при необходимости специализированной экспертизы. В одном из экспериментов при классификации изображений птиц люди отдельно достигали точности 81%, ИИ – 73%, совместная работа обеспечила результат в 90%.

McKinsey & Company в отчете о состоянии предприятий в 2026 г. приводит пример фармацевтической компании, где внедрение ИИ-агентов в процессы исследований и ранней разработки лекарств позволило увеличить производительность лабораторных исследований на 21–30% и ускорить вывод препаратов к испытаниям.

Впрочем, в сферах с высокой ценой ошибки ИИ по-прежнему требует профессионального контроля. Исследование крупнейших разработчиков ИИ (включая системы OpenAI, Google, Anthropic) показали высокий уровень ошибок при постановке предварительных медицинских диагнозов в условиях неполной информации о пациенте. Авторы объясняют, что ИИ-системы хорошо работают как инструмент поддержки решений, но хуже справляются с ситуациями неопределенности, где необходимы профессиональная интерпретация, контекст и ответственность специалиста.

По словам Коровкина, ИИ ошибается совсем не часто, но порой критично – как это было в двух трагических случаях с самолетами Боинг 737-MAX. «Понять, когда надо отнять управление у цифровой системы и перейти в ручной режим – очень важный и очень сложный навык», – резюмирует эксперт.

Образование для эпохи ИИ

Рекомендуемая стратегия для компаний, осознающих преимущества и ограничения ИИ, – постепенное повышение цифровой грамотности существующих команд, сходятся во мнении эксперты. Баталина отмечает, что наиболее эффективной моделью становится массовое вовлечение сотрудников в работу с ИИ, когда использование технологий становится частью повседневной практики. В таком сценарии сотрудники начинают самостоятельно предлагать новые способы применения ИИ, а успешные решения постепенно превращаются в корпоративные стандарты.

Подходов к обучению может быть несколько, отмечает Дубровский. Компании могут развивать внутренние центры компетенций, повышать доступность ИИ-инструментов в рабочей среде и нанимать специалистов с практическим опытом внедрения ИИ для популяризации технологии в компании. Одновременно растет роль компаний-интеграторов и внешних экспертов, способных сопровождать цифровую трансформацию бизнеса и помогать компаниям выстраивать собственную инфраструктуру для работы с ИИ.

Растущий спрос на ИИ-навыки уже меняет рынок дополнительного образования. По данным GetCourse, спрос на курсы по искусственному интеллекту в 2025 г. вырос вдвое. Наиболее востребованы базовые программы для новичков – по работе с промптами, генерации контента и использованию ИИ для оптимизации рабочих процессов. В «Яндекс Практикуме» отмечают, что требования по владению ИИ-инструментами сегодня присутствуют уже почти в половине технических вакансий партнерских компаний. На этом фоне образовательные платформы начинают встраивать ИИ-модули практически во все программы подготовки – от курсов повышения квалификации до полноценных ИИ-специализаций.

При этом, по мнению Дубровского, системе образования не нужно пытаться конкурировать со скоростью технологических изменений. «Мозг человека эволюционно приспособлен к постепенному освоению знаний и навыков, которые передаются традиционным образом: от преподавателя к ученику, при чтении, при письме, при решении задач, многократном повторении, при обсуждении или пересказе – это многолетний процесс», – объясняет эксперт. Задача университетов и школ – защитить традиционную систему образования, добавляет он. Именно глубокие знания математики, логики, физики и информатики позволяют специалистам понимать устройство сложных ИИ-систем, адаптировать их к бизнес-процессам и искать новые сценарии применения технологий.