После «бумеранга от увольнений», когда компании массово сокращали сотрудников из-за автоматизации, наступил новый этап: выяснилось, что в сложных процессах ИИ требует более продуманной интеграции, а не просто замены сотрудников. Поэтому теперь к внедрениям подходят более взвешенно, выделяя дополнительные ресурсы и специалистов, отслеживая эффективность и переобучая персонал.  

По данным опроса Forbes Research, 94% руководителей считают, что в ближайшие два года из-за ИИ сократят менее 5%. Звучит оптимистично! Более того, тот же опрос показывает: 59% топ-менеджеров убеждены, что ИИ, наоборот, создаст новые рабочие места — в 2024-м таких было 33%. 72% согласны, что ключ к успеху — баланс между возможностями ИИ и его влиянием на персонал, а 64% уверены, что ИИ должен работать в интересах каждого. 

🔍 Как это выглядит на практике

68% топ-менеджеров уже применяют стратегию, помогающую изменить у сотрудников восприятие ИИ, чтобы они расценивали его не как угрозу своим рабочим местам, а как инструмент для расширения возможностей. А 44% HR‑руководителей заявили, что их компании переводят сотрудников на новые роли — при помощи курсов переподготовки, наставничества и карьерных треков. 

Индийский Uber запустил программу Digital Tasks — задания для PhD‑специалистов и других экспертов, где они помогают обучать и дообучать модели ИИ, проверять их корректность и создавать обучающие наборы данных. Это создаёт новые карьерные треки — от модерации контента до аналитики и управления ИИ-инфраструктурой — и смещает спрос от рутинной работы к высококвалифицированным задачам. 

Российские компании внедряют автономных ИИ-агентов, которые могут выполнять до 50% рутинных задач разработчиков, ускоряя запуск новых продуктов. 

✏️ Какие выводы может сделать бизнес?

1️⃣ Не принимать решения о сокращении штата сразу. Первым делом стоит протестировать пилотные ИИ-проекты и измерить общую стоимость владения,  включая интеграцию и поддержку.

2️⃣ Инвестировать в переподготовку: чтобы рутинные роли трансформировались в гибридные. Например, вместо аналитика данных — специалиста, который проверяет гипотезы и прогнозы от ИИ-агента.

3️⃣ Строить человекоцентричные процессы: лучшие результаты даёт связка человек + агент. ИИ может проводить все расчёты и строить воронку продаж, но стратегические решения остаются за живым сотрудником: так, чтобы результат отвечал интересам бизнеса.

4️⃣ Подготовить план Б: вернуть ценных специалистов и перераспределить между ними задачи часто быстрее и дешевле, чем нанять людей с нуля.

Подписывайтесь 👉 @yab2btech