Код будущей экономики

политологАнна Михайлова

Искусственный интеллект уже перестал быть футуристической концепцией и постепенно становится новой инфраструктурой экономики — от банков и госуправления до промышленности и логистики. Но вместе с прогнозами о десятках триллионов рублей вклада в ВВП растет и другое явление: цифровое неравенство. Пока одни компании получают эффект от внедрения ИИ уже в первые месяцы, другим не хватает ни инфраструктуры, ни специалистов, ни доступа к данным.

О том, почему ИИ одновременно становится драйвером роста и источником нового социально-экономического разрыва, какие отрасли выиграют быстрее остальных и почему рынок труда ждет масштабная перестройка — в комментарии политолога Экспертного клуба «Дигория», старшего научного сотрудника Балтийского федерального университета имени И. Канта Анны Михайловой.

— Массовое внедрение ИИ в российской экономике прогнозируется на горизонте до 2035 года, когда ожидаемый совокупный вклад этих технологий в ВВП превысит 46 трлн рублей. В настоящее время системно ИИ использует лишь небольшая доля компаний. При этом уже сейчас можно говорить о существенных секторальных различиях как по затратам на внедрение этих технологий, так и достигаемым эффектам.

Два сценария влияния ИИ на рынок труда

Различают два канала влияния ИИ на производительность: первый — замещение. Он заключается в том, что ИИ полностью заменяет трудовую функцию работника. Второй – дополнение. ИИ усиливает когнитивные возможности сотрудника.

В таких секторах как финансы и страхование, здравоохранение и социальные услуги доминирует эффект дополнения. Здесь ИИ внедряется в рутинно-аналитические процессы, высвобождая рабочее время для задач, требующих критического анализа, эмпатии и креативности.

В обрабатывающей промышленности и логистике мы наблюдаем другую ситуацию. В этих секторах внедрение ИИ в первую очередь направлено на замещение физического рутинного труда.

Оценочная доля работников в России, выполняющих высокорутинные задачи, составляет около 46% занятых. Для национальной экономики — это существенный резерв роста через автоматизацию, но в то же время — структурный вызов для рынка труда.

Где ИИ даст быстрый эффект

Если мы говорим о скорости, то самый быстрый эффект от ИИ следует ожидать в секторах, где, с одной стороны, уже произошла оцифровка — перевод физических бизнес-процессов в цифровой формат, а, с другой, имеются более низкие регуляторные и социальные барьеры для следующего этапа цифровой трансформации. Я бы отметила банки и госуправление. Высокую роль играет и доступ к бюджетному финансированию.

Для промышленности, строительства, медицины внедрение ИИ — это игра вдолгую. Более медленная отдача обусловлена как высокими затратами на внедрение технологий и развертывание физической инфраструктуры, так и значимыми этическими рисками и инертностью институциональной среды. При этом в денежном эквиваленте эффект от внедрения ИИ в этих секторах выше (по оценкам НИУ ВШЭ, только обрабатывающая промышленность даст к 2035 году 7,7 трлн рублей вклада в ВВП). Примеры из мировой практики подтверждают эту дифференциацию: если в банках (датском «Danske Bank» и бразильском «Nubank») окупаемость внедрения ИИ наступила уже в первые месяцы, то немецкому гиганту «Siemens» пришлось потратить около двух лет на подготовку инфраструктуры для внедрения предиктивного обслуживания.

Новая эпоха цифрового неравенства

Мы уже находимся в ситуации «цифрового неравенства»: межсекторального, межрегионального, межпоколенческого. Это характерно не только для технологий ИИ, но и в целом для всего процесса цифровизации. В настоящее время получила развитие концепция трех уровней цифрового разрыва, определяющих цифровое неравенство. Первый уровень — физический, он обусловлен различиями в доступе к цифровой инфраструктуре. Второй уровень — культурно-образовательный, здесь на первый план выходит разрыв в цифровой грамотности (как бытовой, так и профессиональной). Третий уровень формируется из различий в эффективности использования цифровых технологий для получения измеримых социально-экономических эффектов.

С развитием ИИ модель дополнена четвертым уровнем, отражающим разрывы в доступе к цифровым данным и нейросетям. Очевидно, что возможности крупных корпораций и малых компаний в отношении ИИ-разработок неодинаковы. Крупные экосистемы (Сбер, Яндекс, Т-Банк) обладают ресурсами, недоступными малому бизнесу, особенно на периферии. Неравенство проявляется вследствие концентрации вычислительных мощностей, дефицита структурированных данных и недостатка квалифицированных специалистов. При этом малый бизнес, будучи более гибким, на мой взгляд, имеет больше возможностей для быстрого внедрения ИИ в свои бизнес-процессы.

Как государство и рынок пытаются сгладить дисбаланс

Сейчас есть несколько механизмов, направленных на сглаживание дисбалансов в доступе небольших компаний к ИИ. В первую очередь, это обеспечение коммерческой доступности ИИ через API по подписке и разработка локальных моделей с открытым исходным кодом, а также государственные субсидии и гранты на закупку российского программного обеспечения.

Вклад в снижение региональных разрывов должно внести развитие ИИ-центров на базе крупных вузов (Томск, Новосибирск, Екатеринбург).

Кадровый вопрос и новые профессии

В настоящее время в России большинство специалистов с компетенциями в области ИИ сосредоточено в трех секторах: информация и связь, финансы, транспорт и логистика. А их совокупная доля не превышает 1% от общей численности занятых. По данным «Авито Работа», в 2025 году количество вакансий специалистов с навыками работы с ИИ-инструментами вырос почти в два раза. И ожидается, что запрос реального сектора будет только расти. Безусловно, существует временной лаг между запросом рынка и ответом системы профессионального образования на сформировавшуюся кадровую потребность. Однако сейчас вузы все больше стараются заглянуть в будущее, чтобы оценить востребованность их выпускников через 3–5 лет, а также определить новые профессии.

При поддержке Минэкономразвития РФ и Агентства стратегических инициатив еще с 2011 года реализуется профориентационный проект по разработке Атласа новых профессий. В 2020 году выпущена третья версия атласа, включившая описание более 300 профессий из 27 отраслей.

Одним из решений по закрытию образовавшейся лакуны на рынке труда становятся кратко- и среднесрочные курсы профессиональной подготовки ИИ специалистов при участии крупного бизнеса.

Анна Михайлова, политолог Экспертного клуба «Дигория», старший научный сотрудник Балтийского федерального университета имени И. Канта.

#АннаМихайлова