Российские работодатели не спешат внедрять технологии ИИ из-за нехватки денег и персонала

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в компаниях может на треть сократить разрыв в производительности труда между профессионалами и менее опытными работниками, подсчитали американские ученые. Однако эффект применения ИИ может быть значительнее — он зависит от способности работников адекватно оценивать свои навыки. Для российских компаний ИИ пока дорогостоящая новация, к которой готовы компании с отлаженными процессами — для них ключевой эффект от применения ИИ также связан с повышением производительности труда. Однако внедрение технологий пока сталкивается с неготовностью компаний к инвестициям, нехваткой сотрудников с ИИ-компетенциями и непониманием потенциальных выгод.

В препринте NBER «Кто выигрывает от работы с искусственным интеллектом: способности, убеждения и самооценка» команда экономистов из ведущих университетов США попыталась оценить влияние искусственного интеллекта на производительность труда. Исследование показало, что ИИ значительно повышает производительность участников с низким уровнем начальных способностей.

Однако важнейшим фактором оказалось наличие адекватных представлений работников о своих возможностях: те, кто осознавал свои слабости, смогли извлечь наибольшую выгоду из взаимодействия с ИИ. Исследователи использовали концепцию калибровки, чтобы сопоставить то, насколько точно участники оценивали уровень своих способностей. Например, если участник эксперимента уверен в своих ответах на 90%, он должен быть прав в 90% случаев. Если представления значительно отличаются от фактических, это указывает на некалиброванность.

По данным исследования, применение ИИ в среднем позволяет сократить неравенство в результатах труда профессионалов и неопытных сотрудников на 34%. При этом если бы все сотрудники могли адекватно оценивать собственные навыки, то производственные диспропорции можно было бы сократить почти в два раза. Авторы рекомендуют работодателям сконцентрировать усилия как раз на улучшении калибровки сотрудников в рамках оценки их навыков — это повысило бы эффективность их работы с ИИ.

Российские исследователи также занимаются изучением возможностей применения ИИ. Начальник отдела изучения и развития ИИ в сфере госуправления Института ВШГУ Президентской академии Петр Отоцкий частично соглашается с данными зарубежных коллег. «Для сотрудников средней квалификации ИИ дает прирост скорости работы на 10–30% в зависимости от сложности задачи. Эксперты высшей категории практически не выигрывают от искусственного интеллекта, так как часто работают в узкой области знаний или уже имеют в подчинении аналитиков»,— объясняет эксперт. Однако, по его словам, совсем начинающие сотрудники также получают меньший эффект от технологии — они тратят много времени на проверку результатов работы ИИ. «Сложно быть руководителем, если ты не делал эту работу своими руками»,— поясняет Петр Отоцкий.

Как показал опрос отдела изучения и развития ИИ Президентской академии, на сегодняшний день всего 22% российских компаний применяют генеративный искусственный интеллект, в 15% из них сотрудники самостоятельно работают с ИИ через различные чат-боты. При этом, отмечают в академии, в последние два года произошла ИИ-революция: теперь не обязательно уметь программировать, чтобы использовать ИИ. Технология стала быстро распространяться в обществе.

Более полное представление о распространенности технологии в России дает вышедший недавно доклад Высшей школы экономики «Искусственный интеллект в России: технологии и рынки». В докладе представлены исследования Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ в 2022–2024 годах, охватившие 2,5 тыс. организаций из 36 регионов и 20 ключевых отраслей экономики. Согласно докладу, российские организации применяют ИИ по двум моделям. Первая модель — «процессная» — предусматривает применение ИИ в основном в производственных и бизнес-процессах организации. Лидеры в использовании «процессной» модели применения ИИ — отрасли производства (18,8% обследованных организаций), торговли (17,8%), финансов и страхования (17%). Как составная часть конечного продукта или услуги (продуктовая модель) ИИ чаще всего встречается в секторе услуг, прежде всего в финансовых организациях (27,9%), несколько реже — в торговле (19,1%). При этом в 36,5% организаций сформированы коллективы работников для сопровождения ИИ-проектов, а в 31,5% имеются профильные специалисты, способные применять ИИ-решения при выполнении трудовых задач.

По данным ИСИЭЗ, применение ИИ уже меняет набор трудовых задач и компетенций для их реализации. Так, 39,8% организаций—пользователей ИИ отмечают появление новых функций у работников, нередко наблюдается и трансформация требований к навыкам (21,7%). Между тем распространение ИИ не приводит к массовой потере рабочих мест: лишь 8,1% организаций отмечают снижение численности работников. Однако ИИ на данный момент — это прежде всего инструмент повышения эффективности текущей деятельности компаний.

В 67% организаций применение ИИ-решений обеспечивает экономию операционных расходов, в 26,2% — существенную. По мнению 75% компаний, повышение производительности труда — ключевой эффект от внедрения ИИ. В ряде случаев, например на предприятиях обрабатывающей промышленности, ИИ-решения позволяют частично компенсировать нехватку кадров за счет автоматизации отдельных функций и даже целых производственных линий.

Директор по инновациям «Меркатор Холдинга» Павел Теплов подтверждает важность использования ИИ в промышленных системах — хотя решения принимаются человеком, данные, которые он использует, становятся более точными и быстрыми благодаря ИИ. Это напрямую влияет на производительность и экономическую эффективность. По словам Павла Теплова, ИИ помогает моделировать сценарии и прогнозировать сложные процессы, что позволяет минимизировать риски и оптимизировать производственные задачи. «Во многих отраслях цена ошибки высока, и моделирование в виртуальной среде становится выгодным, поскольку затраты на ИИ могут быть существенно ниже»,— объясняют в «Меркатор Холдинге».

По данным ИСИЭЗ, значительная часть эффектов от внедрения ИИ также относится к взаимодействию с клиентами: применение ИИ прежде всего повышает полезность конечного продукта для потребителя (65,3%), обеспечивает персонализацию продуктов и услуг (52,3%), расширение их предложения (53,4%).

Впрочем, внедрение ИИ пока остается дорогостоящей новацией, отмечают в ИСИЭЗ. Главные ограничения для применения ИИ — нехватка кадров для сопровождения таких проектов и необходимость значительных вложений (30,8% и 28,7%). Кадровый дефицит усугубляется тем, что необходимы сотрудники с ИИ-компетенциями и глубокими знаниями специфики отрасли. В то же время эффекты от внедрения ИИ, в том числе экономические, часто можно измерить только на практике. Возникающие при этом сложности оценки (24,8%), непонимание целесообразности этой технологии сдерживают тиражирование успешного опыта в отраслях среди менее крупных компаний.

В 2022 году к традиционным трудностям добавились новые вызовы, повлиявшие на основной бизнес предприятий и готовность внедрять ИИ. Чаще это были проблемы, связанные с получением комплектующих для эксплуатации уже задействованного оборудования и покупкой нового (41,2%), приобретением новых зарубежных программных и аппаратных продуктов (29,6%). К 2023 году компании адаптировались к ситуации и решили возникшие сложности либо снизили их остроту, добавляют в ИСИЭЗ.

Однако с учетом сложностей внедрения ИИ остается инструментом оптимизации уже отлаженного бизнеса, готового к финансовым, организационным, техническим и другим изменениям. Главное условие для внедрения ИИ — рост доходов организаций, считают 50,9% респондентов. Дело в том, что ИИ-проекты отличаются высоким риском и неопределенностью результата и обычно финансируются из собственных средств компаний. Чтобы иметь возможность на системной основе инвестировать в технологию, необходим стабильный спрос на основную продукцию (услуги) организации. «Повышению доступности ИИ и снижению издержек на его внедрение может содействовать появление портфеля стандартизированных ИИ-решений для отдельных отраслей и задач (46,1%). Рост числа "коробочных" продуктов позволяет организациям сосредоточиться на доработке готовых решений под специфику своей деятельности и быстрее опробовать их на практике»,— говорят эксперты.

Ключевой фактор для разработки (31,3%) и третий по значимости для использования (40,6%) ИИ-решений — увеличение числа специалистов для сопровождения проектов на всем жизненном цикле. Практически все (89,7%) организации, столкнувшиеся с дефицитом профильных специалистов, принимают меры по его преодолению. Речь идет как о повышении квалификации работников собственными силами, так и о привлечении специализированных организаций (IT-аутсорсинг) — 43,7% и 37,4% соответственно. Также компании привлекают молодых специалистов (студентов на практику/стажировку, сотрудников без опыта) — 21%, работают с образовательными организациями — 14,4%.

Диана Галиева