Две траектории для рынка труда в эпоху ИИ

Искусственный интеллект не уничтожает рабочие места — он перекраивает их содержание

Самый распространённый страх, связанный с искусственным интеллектом, — что он вот-вот начнёт массово замещать людей. Новый анализ рынка труда этому страху противоречит. В массиве из более чем миллиарда вакансий не обнаруживается признаков того, что ИИ уничтожает рабочие места в значимых масштабах. Картина сложнее: ИИ ускоряет рост производительности, подталкивает вверх зарплаты и наём в наиболее «экспонированных» к нему секторах — и одновременно перестраивает структуру самих профессий.

Эти выводы содержатся в новом барометре рынка труда PwC, который охватывает свыше миллиарда объявлений о вакансиях из 27 стран на шести континентах, а также финансовую отчётность компаний (данные ORBIS и Lightcast). Если обобщить, рынок труда расходится на две траектории, и от того, на какой из них окажется конкретная роль, зависит почти всё. Разберём по порядку — и сразу зафиксируем рамку, без которой цифры легко переоценить.

Что такое «экспозиция к ИИ» и почему это не равно автоматизации

PwC ранжирует компании и профессии по индексу AI-экспозиции, который показывает, насколько задачи в конкретной роли или секторе пересекаются с возможностями современного ИИ. Компании делятся на квартили — от наименее до наиболее экспонированных.

Здесь авторы делают важную оговорку, и её стоит держать в голове на протяжении всего разбора: высокая экспозиция не означает потерю рабочих мест или автоматизацию. Она означает лишь, что в секторе больше работы, где возможности ИИ релевантны, а значит — выше потенциал трансформации задач. Это рамка об изменении содержания труда, а не о его исчезновении.

Производительность: разрыв утроился с 2022 года

Центральная находка — связь ИИ с ростом производительности. PwC измеряет её как выручку на сотрудника и сравнивает темпы роста (база — 2018 год) у наиболее и наименее экспонированных компаний.

В 2022 году темпы роста производительности у двух групп были близки: 21,8% у наиболее экспонированных против 18,7% у наименее. Затем разрыв начал увеличиваться: в 2023-м — 23,7% против 20,4%, в 2024-м — 28,8% против 22,9%, а в 2025-м — 33,5% против 24,0%. Иначе говоря, с 2022 года, когда применение ИИ резко выросло, отрыв наиболее экспонированных компаний по росту производительности утроился и к 2025 году составил около 40%.

Внутри этой группы особенно заметен «эффект суперзвёзд». Топ-20% наиболее экспонированных компаний показывают в среднем 163% роста производительности, что в пять раз выше показателя наиболее экспонированной группы в целом.

Оговорка первая, методологическая. «Производительность» здесь — это выручка на сотрудника, а не производительность в макроэкономическом смысле. Данные ORBIS охватывают преимущественно крупные формальные компании (фильтр от 50 млн долларов оборота, не менее 10 сотрудников), а фирмы, ушедшие с рынка за период, из выборки исключены — это создаёт survivorship bias. Сам PwC подчёркивает: корректно читать относительный разрыв между более и менее экспонированными компаниями, а не абсолютные темпы роста как характеристику всей экономики.

Не убийца рабочих мест, а их «расширитель»

Самая контринтуитивная часть — про наём. Логика «ИИ заменит людей» предполагает, что в наиболее экспонированных компаниях штат должен сокращаться. Данные показывают обратное.

Если смотреть на рост численности персонала (к базе 2018, данные 2025), наиболее экспонированные компании опережают наименее экспонированные — 52,2% против 35,5%. По росту зарплат картина та же: 24,4% против 17,7%. То есть наиболее экспонированные компании одновременно быстрее наращивают штат (52% против 36%) и быстрее поднимают оплату труда (24% против 17%). PwC связывает это с параллельным исследованием «Decoding ROI from AI»: среди лидеров по эффективности ИИ роста численности на 5% и более ждут 32% компаний — против лишь 17% среди отстающих.

По зарплатам «эффект суперзвёзд» ещё заметнее: у топ-20% наиболее производительных компаний рост оплаты труда достигает в среднем 68%. Судя по данным, выигрыш в производительности частично разделяется с работниками. При этом по численности суперзвёзды из своей группы не выбиваются (около 44%).

Оговорка вторая, причинно-следственная. Корреляция между экспозицией к ИИ и ростом найма или зарплат не доказывает, что именно ИИ — причина. Компании в высокоэкспонированных секторах могут расти быстрее по множеству других причин: из-за структуры отрасли, доступа к капиталу или фазы цикла. Отчёт фиксирует устойчивую связь, но не каузальность.

Спрос на ИИ-специалистов: рост в восемь раз быстрее рынка

Если на уровне компаний речь идёт о трансформации, то в вакансиях ИИ-специалистов виден уже взрывной спрос. К ним относятся роли, требующие хотя бы одного продвинутого ИИ-навыка (промпт-инжиниринг, машинное обучение и подобное).

С 2024 по 2025 год число таких вакансий выросло на 68,9%, тогда как общий рост вакансий составил лишь 8,6% — примерно в восемь раз медленнее. На длинной дистанции разрыв ещё нагляднее: на каждую ИИ-специалистскую вакансию 2012 года сегодня приходится 10,7 таких вакансий, тогда как для прочих профессий — лишь 2,5.

Рост идёт по всем секторам, но с разной скоростью. Доля ИИ-вакансий в 2025 году выше всего в Tech, Media & Telecoms (11,4%), за ними следуют Professional Services (5,6%) и Financial Services (5,4%). Даже сектора с низкой базой подтягиваются: в здравоохранении доля выросла с 0,7% в 2024-м до 0,9% в 2025-м.

Владение ИИ-навыками всё заметнее монетизируется. Средняя зарплатная премия за них выросла до 62% (против 57% в прошлогоднем барометре). По секторам разброс большой: Consumer Markets — 118%, TMT — 84%, Energy — 75%, Manufacturing — 73%, Professional Services — 67%, Financial Services — 53%, Health — 37%, Government — 16%.

Оговорка третья. Эти премии — снимок одного года, а не показатель темпов роста; они также не контролируют другие факторы, влияющие на зарплату: образование, опыт, локацию. Премия сравнивает, грубо говоря, двух юристов, один из которых указал ИИ-навык, — но прочие различия между ними не учтены.

Навыки меняются вдвое быстрее — и разрыв ускоряется

ИИ перестраивает не только то, кого нанимают, но и то, что от людей требуется. PwC измеряет «чистое изменение навыков» (методология Деминга и Норая, 2020) — насколько изменился набор требуемых навыков в профессии между 2019 и 2025 годами.

В наиболее экспонированных профессиях навыки меняются более чем вдвое быстрее (в 2,2 раза), чем в наименее экспонированных, — и это на 75% больше прошлогоднего разрыва. Причём разрыв ускоряется год от года: 25% в 2023-м, 66% в 2024-м, 116% в 2025-м.

Куда именно смещается спрос, показывает рамка EPOCH (Loaiza & Rigobon, 2025), оценивающая, насколько задача опирается на пять «человеческих» способностей:

• эмпатия (Empathy);
• присутствие (Presence);
• суждение и мнение (Opinion);
• креативность (Creativity);
• надежда (Hope).

Новые задачи, добавленные в экспонированные роли с 2022 года, в среднем в 2,5 раза более «человекоёмкие», чем в наименее экспонированных (EPOCH 0,47 против 0,19). Иначе говоря, ИИ забирает рутинно-аналитическую часть, а к людям переходят задачи, требующие эмпатии, суждения и креативности, — то, что пока хуже автоматизируется и что технология скорее дополняет, чем заменяет.

Перелом в работе начального уровня

Самый социально чувствительный сюжет — вход в профессию. Здесь данные двойственны.

С одной стороны, если смотреть на число вакансий начального уровня, именно высокоэкспонированный квартиль оказался единственным, где рост вакансий для джуниоров после релиза ChatGPT фактически остановился. С другой — те входные роли, которые сохраняются, радикально меняют требования.

PwC вводит понятие «сениоризации»: входные позиции начинают требовать традиционно старших навыков. В наиболее экспонированных входных ролях 52% новых навыков относятся к традиционно старшим — против лишь 7% в наименее экспонированных (разрыв в семь раз). Среди таких навыков:

• стратегическое принятие решений;
• мотивационное лидерство и формирование команды;
• управление людьми и стейкхолдерами;
• менторство и управление процессами.

Именно «сениоризация» определяет судьбу роли. В верхнем квартиле экспозиции (данные по США, 2019–2025) «сениоризованные» входные вакансии выросли на 35%, тогда как «несениоризованные» сократились на 10%. Вывод для молодых специалистов прагматичен: многих джуниоров ИИ может избавить от лет рутины, но взамен от них быстро потребуют демонстрировать лидерство и стратегическое мышление.

Оговорка четвёртая. Анализ по входным ролям сильно завязан на США (около 73% выборки стран с данными с 2012 года), и сам PwC прямо предупреждает: это не доказательство того, что именно ИИ вызывает остановку найма джуниоров. Могут действовать и другие шоки или структурные особенности этих профессий.

Двухскоростной рынок: «профессионализация» против «демократизации»

Всё перечисленное складывается в главный тезис: рынок труда расходится на две траектории в зависимости от того, какие задачи автоматизирует ИИ (классификация на основе данных Teeselink & Carey, 2026).

Профессионализация (около 22% вакансий): ИИ забирает базовую работу, оставляя людям более экспертные задачи. Примеры — оценщики и аджастеры, разработчики ПО, авиадиспетчеры.

Демократизация (около 52% вакансий): ИИ берёт на себя сложную, экспертную работу, людям остаётся менее экспертная. Примеры — клерки по инвентаризации, операторы контакт-центров, бухгалтерские клерки. Ещё около 26% — роли с низкой экспозицией.

Профессионализованные роли опережают демократизованные практически по всем метрикам. По числу вакансий с 2018 года они выросли на 39% против 17%. По спросу на навыки — на 68% против 33%. По росту средней зарплаты с 2021 года — на 37% против 26%, то есть разрыв в оплате составляет 42% в пользу профессионализованных ролей и расширяется с 2022 года. Логика отчёта: возможности мигрируют от демократизованных ролей к профессионализованным и к ролям с низкой экспозицией (с исключениями).

Что из этого следует

Если обобщить без преувеличений, барометр рисует не картину «ИИ против людей», а картину перераспределения. На уровне компаний ИИ-экспозиция коррелирует с более высокой производительностью, наймом и зарплатами — то есть пока ведёт себя скорее как усилитель, чем как замена. На уровне профессий ИИ вымывает рутину и поднимает планку требуемой экспертизы, человеческих навыков и — для входных ролей — старших компетенций.

Рекомендации PwC логично следуют из данных. Бизнесу — использовать ИИ для роста и новых рынков, а не только для экономии; переизобретать карьерные треки для джуниоров (онбординг, менторство); вкладываться в «человекоёмкие» навыки наравне с ИИ-навыками. Работникам — учиться управлять ИИ как инструментом и партнёром, развивать креативность, лидерство и суждение, а в начале карьеры — быстро добирать старшие навыки.

Главное ограничение всего исследования стоит назвать прямо: это анализ спроса (вакансии) и финансовой отчётности компаний, построенный на корреляциях. Он убедительно показывает, что происходит на рынке труда параллельно с распространением ИИ, но в большинстве случаев не доказывает, что именно ИИ — причина. С этой поправкой барометр остаётся одним из самых масштабных эмпирических срезов того, как технология уже меняет работу.