Что я обо всем этом думаю?

Ростислав Исакыч, как обычно, пишет о том, что прямо сейчас наиболее обсуждаемо. Человеку 75 лет, а он не просто остается актуальным, но еще и осваивает новые методы и профессионально анализирует проблемы, про которые никто и не думал на экономическом факультете МГУ в советские годы (надо про Р.И. снять биографический фильм, таких слоняр в нашем профсообществе мало).

Выбор Р.И. метода исследования с точки зрения современных фронтирных исследований в области экономики труда адекватный. Данный подход сегодня доминирует в литературе. Фокус не на профессиях, а на пучках задач помогает разграничить два ключевых эффекта:

• эффект вытеснения — технология замещает труд капиталом;
• эффект восстановления — технология, высвобождает те часы, которые уходили на рутину, что создает пространство для появления новых задач, требующих навыков, в которых у человека есть сравнительное преимущество относительно машин.

Выводы Капелюшникова согласуются и с другими современными эмпирическими исследованиями, и с теоретическими моделями (тут ключевая работа Аджемоглу и Рестрепо 2019 года).

Кроме того, если традиционная рамка анализа влияния автоматизации была сосредоточена на средне- и низкоквалифицированных кадрах, то относительно ИИ консенсус в том, что влияние в большей степени распространяется уже на верхние сегменты рабочей силы. Но это на деле скорее снижает социальные риски, потому как более квалифицированные работники, как правило, обладают большей способностью к обучению, быстрее адаптируются к изменениям, а их сравнительные преимущества к созданию и выполнению новых задач мощнее.

Как и Р.И., экономический мейнстрим скептически смотрит на технологический алармизм. На то две причины.

Во-первых, потенциальная подверженность ≠ фактическое воздействие. Если техническая возможность автоматизации существует, это не означает, что ей непременно воспользуются. Внедрение любой технологии — это не только выгоды, но и издержки. Например, персонал может сопротивляться или саботировать нововведения — переход на новый софт или банальное изменение формы отчетности в Excel нередко сопровождается продолжением части сотрудников "работы по старинке". Технология может быть дорогой и требовать затратного обслуживания, а выхлоп от нее здесь и сейчас неочевиден. Да и временной простой из-за перехода стоит денег. Поэтому обычно полноценный технологический сдвиг растянут во времени, что дает возможность к нему адаптироваться.

Во-вторых, не стоит забывать, что экономика — штука сложная, где часто кроме прямого эффекта есть обратные, а краткосрочное воздействие отличается от долгосрочного. Если ИИ и правда является технологией общего назначения, в долгосрочной перспективе это повысит общую производительность, что означает рост доходов в экономике. А где доходы, там и новые товары и услуги, а где товары и услуги, там и новые рабочие места, профессии и задачи (и об этом нам красноречиво рассказывает экономическая история).

Конечно, как и у любого количественного исследования, в работе Капелюшникова есть явные ограничения, о чем в т.ч. пишет и он сам. Индекс риска ИИ — это про снимок в моменте, который далеко не всегда схватывает динамику. Мы не знаем, что произойдет с относительными зарплатами, как отреагируют работники и работодатели, каковы пределы применимости и развития данной технологии. Здесь на помощь приходит теория, которая согласуется с текущей эмпирикой. Но и теория не может дать исчерпывающие ответы, потому как строится на предположениях.

Отдельный вопрос — насколько в РФ в условиях дефицита кадров и исторического минимума безработицы нужно фокусироваться на угрозах занятости, а не на на потенциале преодоления демографического тренда?

В реальности этот сюжет не только про Россию, но и про стареющие экономики в целом, где на дистанции уместно говорить не столько про кадровые потери, сколько про возрастающий дефицит трудовых ресурсов (особенно, если вспомнить про проблемы финансирования пенсионных систем и т.д.).

Однако, и здесь перед нами то самое пространство неопределенности, о котором в заключении пишет Р.И.