Российские работодатели не спешат внедрять технологии ИИ из-за нехватки денег и персонала
Фото: kommersant.ru
Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) способно существенно повысить эффективность работы компаний, сократив разрыв в производительности труда между опытными и начинающими сотрудниками на треть. Положительный эффект от применения ИИ во многом зависит от способности работников правильно оценивать свои навыки и компетенции. В российских компаниях искусственный интеллект пока остается передовой технологией, доступной в основном крупному бизнесу с отлаженными процессами. Основные сложности связаны с высокой стоимостью внедрения, дефицитом квалифицированных кадров и неполным пониманием всех преимуществ технологии.
Согласно исследованию американских экономистов, ИИ значительно повышает производительность сотрудников с начальным уровнем подготовки. Ключевым фактором успешного взаимодействия с технологией является адекватная самооценка работников — те, кто осознает свои слабые стороны, получают максимальную пользу от ИИ-инструментов.
Исследование показало, что применение искусственного интеллекта позволяет сократить разрыв в эффективности между профессионалами и новичками в среднем на 34%. При условии точной самооценки сотрудниками своих навыков этот показатель мог бы достичь почти 50%. Эксперты рекомендуют работодателям уделять особое внимание развитию у сотрудников навыков объективной оценки своих компетенций.
Российские специалисты отмечают, что для работников средней квалификации ИИ обеспечивает рост производительности на 10-30% в зависимости от сложности задач. При этом высококвалифицированные эксперты получают минимальный прирост эффективности, так как часто работают в узкоспециализированных областях. Начинающие сотрудники также демонстрируют меньший эффект от использования ИИ, поскольку тратят значительное время на проверку результатов работы системы.
На сегодняшний день только 22% российских компаний активно используют генеративный искусственный интеллект, причем в 15% организаций сотрудники самостоятельно работают с ИИ через различные чат-боты. Последние два года ознаменовались настоящей революцией в доступности ИИ-технологий — теперь для их использования не требуются навыки программирования.
Масштабное исследование, проведенное Высшей школой экономики, выявило две основные модели применения ИИ в российских организациях. «Процессная» модель предполагает использование ИИ в производственных и бизнес-процессах, особенно в производстве (18,8%), торговле (17,8%) и финансовом секторе (17%). «Продуктовая» модель, где ИИ интегрирован в конечный продукт или услугу, наиболее распространена в финансовом секторе (27,9%) и торговле (19,1%).
Внедрение ИИ трансформирует требования к компетенциям сотрудников. В 39,8% организаций появляются новые функции для работников, а в 21,7% меняются требования к навыкам. При этом массового сокращения рабочих мест не наблюдается — только 8,1% организаций отмечают снижение численности персонала.
Основной эффект от внедрения ИИ — повышение эффективности текущей деятельности компаний. В 67% организаций применение ИИ-решений позволяет сократить операционные расходы, а 75% компаний отмечают рост производительности труда как ключевой результат. В некоторых случаях, особенно в обрабатывающей промышленности, ИИ помогает компенсировать нехватку кадров за счет автоматизации.
В промышленном секторе ИИ значительно повышает точность и скорость принятия решений. Технология позволяет моделировать различные сценарии и прогнозировать сложные процессы, что минимизирует риски и оптимизирует производственные задачи. Виртуальное моделирование с использованием ИИ часто оказывается экономически выгоднее традиционных методов.
Значительная часть преимуществ от внедрения ИИ связана с улучшением клиентского опыта: повышение полезности продукта (65,3%), персонализация услуг (52,3%) и расширение предложения (53,4%).
Основные препятствия для внедрения ИИ включают нехватку квалифицированных кадров (30,8%) и необходимость крупных инвестиций (28,7%). Ситуацию усложняет потребность в специалистах, сочетающих ИИ-компетенции со знанием специфики отрасли. Сложности с оценкой экономического эффекта (24,8%) также тормозят распространение технологии среди небольших компаний.
Для повышения доступности ИИ эксперты рекомендуют развивать стандартизированные отраслевые решения (46,1%). Появление готовых «коробочных» продуктов позволит организациям сфокусироваться на адаптации существующих решений под свои потребности.
