Развитие искусственного интеллекта может создать неожиданную проблему для рынка труда — нехватку специалистов среднего уровня. Согласно исследованию платежного сервиса А3, уже 65% опрошенных компаний сталкиваются со сложностями при поиске таких сотрудников. Одной из причин аналитики называют сокращение количества простых рабочих задач, на которых раньше начинающие специалисты набирались опыта и постепенно повышали квалификацию.
За последний год 54% работодателей передали нейросетям часть обязанностей, которые раньше выполняли сотрудники начального уровня. Одновременно примерно в каждой третьей компании после внедрения ИИ выросли требования к кандидатам на стартовые позиции. В результате молодой специалист должен обладать более серьезными навыками уже при трудоустройстве, хотя возможностей получить необходимые знания непосредственно на рабочем месте становится меньше.
Изменения затрагивают и программы стажировок. Около 27% работодателей сократили количество базовых задач, предназначенных для обучения и адаптации новичков. При этом только каждая пятая компания пересмотрела систему профессионального развития начинающих сотрудников с учетом распространения искусственного интеллекта. Это создает разрыв между новыми требованиями бизнеса и существующими механизмами подготовки кадров.
Именно выполнение относительно простых задач традиционно позволяло начинающему сотруднику постепенно разбираться в бизнес-процессах, понимать особенности работы компании, совершать ошибки под контролем более опытных коллег и переходить к более сложным обязанностям. Если значительная часть этого этапа будет передана ИИ, у бизнеса может стать меньше специалистов, способных через несколько лет перейти на средний профессиональный уровень.
Почти половина опрошенных HR-руководителей опасается, что сокращение стартовых задач уже в ближайшие три-пять лет затруднит подготовку опытных сотрудников и уменьшит внутренний кадровый резерв компаний. Организациям придется либо активнее искать специалистов на внешнем рынке, либо создавать новые программы обучения, которые позволят новичкам получать практический опыт даже в условиях широкой автоматизации рутинной работы.
Одновременно работодатели начинают отдавать большее предпочтение сотрудникам, умеющим пользоваться нейросетями. Около 31% компаний чаще выбирают кандидатов с практическим опытом применения ИИ, даже когда такое требование прямо не указано в вакансии. Почти половина работодателей также ожидает от сотрудников, использующих нейросети, более высокой производительности по сравнению с коллегами, которые работают традиционными методами.
При этом в 41% компаний требования к эффективности работников увеличились после внедрения ИИ, но работодатели не изменили должностные инструкции, ключевые показатели эффективности и систему вознаграждения. Аналитики предупреждают, что такой подход способен привести не столько к качественной перестройке рабочих процессов, сколько к увеличению интенсивности труда. Если компания внедряет нейросети без четкого понимания ожидаемого результата, сотрудники могут лишь формально демонстрировать использование новых инструментов.
Дополнительная тенденция заключается в постепенном снижении зарплатной премии за само наличие навыков работы с искусственным интеллектом. По результатам анализа сотен тысяч вакансий, наиболее заметная разница в оплате наблюдалась в период начала массового распространения генеративных нейросетей. По мере того как умение использовать ИИ становится обычным требованием рынка труда, работодатели все реже рассматривают этот навык как самостоятельное основание для существенного увеличения зарплаты.
Таким образом, главная проблема массового внедрения ИИ может заключаться не только в возможном сокращении отдельных профессий. Если нейросетям передадут большинство простых задач, бизнесу придется заново выстраивать механизм подготовки сотрудников. Иначе компании рискуют столкнуться с ситуацией, когда новичкам негде набираться опыта, а через несколько лет на рынке окажется недостаточно специалистов среднего и высокого уровня.