ИИ на рынке труда. Что ждет работников и бизнес
"Авито Работа" представила аналитический дайджест, посвященный итогам второго квартала 2026 г. на рынке труда в РФ. В этом году он демонстрирует явный поворот: вместо наращивания численности персонала бизнес концентрируется на повышении эффективности внутри коллективов. Так, индекс производительности труда вырос с 97,4 до 101,7, впервые превысив символическую отметку 100. Особенно заметный рост зафиксирован в сегментах "информация и связь" (+13,7 п. п.), энергетике (+9,5 п. п.) и торговле (+8,8 п. п.) - именно там активнее всего внедряются новые технологии и оптимизируются процессы, следует из отчета "Авито Работа".
Смещение акцента на внутренние ресурсы напрямую влияет на траекторию карьеры. Постоянная переквалификация скоро станет базовым условием развития карьеры, считает директор по коммуникациям компании Elma Полина Самуйлова. "Пока человек пять лет осваивает узкую специальность, значительную часть ее рутинного ядра успевает забрать автоматизация и ИИ", - подчеркивает она. Ценность специалиста смещается от накопленных прикладных навыков к способности быстро осваивать новые предметные области.
Ключевую роль в этом процессе начинают играть ИТ‑инструменты. Перспективным решением становятся персональные ИИ‑ассистенты, интегрированные в корпоративные системы: они позволяют сотруднику эффективнее решать задачи, а компании - контролировать риски, связанные с использованием внешних моделей и утечкой данных. При этом сохраняется баланс: работник наращивает качество исполнения и реальное влияние на результат, что в перспективе поддерживает и его доход.
Как растет нагрузка и где предел возможностей
Фокус на продуктивности неизбежно меняет структуру нагрузки на сотрудников. Рутинные операции все чаще передаются алгоритмам, но человек при этом переходит в роль постановщика задач и контролера качества, отмечает Полина Самуйлова. "Производительность одного специалиста кратно растет, но вместе с ней растет цена его ошибки", - поясняет она. Возрастает и когнитивная нагрузка: сотрудник несет финальную ответственность за результат, выданный нейросетью, и одновременно должен обеспечивать высокую скорость работы.
Эту тенденцию подтверждают и данные от "Авито Работа": количество предложений с посменной оплатой за первое полугодие 2026 г. выросло на 46 %, а число откликов на такие смены - на 64 %. Гибкие модели занятости становятся одним из инструментов балансировки нагрузки и адаптации к меняющимся условиям. При этом, как указывает директор ЦДЭ Института Гайдара Екатерина Папченкова, в разных отраслях эффективны разные подходы: "В наукоемких сферах эффективна автоматизация под контролем специалистов, а в сферах с высоким уровнем клиентского сервиса, таких как торговля, гостиничный бизнес, общепит, стратегически важную роль играют модели гибкой занятости".
Технологические решения здесь могут работать двояко. Трекеры продуктивности и ИИ‑планировщики способны упорядочить рабочий процесс, но при чрезмерном использовании усиливают давление на сотрудников. В перспективе это может привести к перераспределению высвобожденного времени: работники будут стремиться использовать его для восстановления, а не для дальнейшего наращивания нагрузки за прежний уровень оплаты.
Какие ИТ‑инструменты станут обязательными
По мнению опрошенных экспертов, ключевым элементом станет не сам доступ к моделям ИИ, а инструмент управления ими - платформа оркестрации, которая маршрутизирует задачи между разными LLM, подбирает оптимальную модель для каждого шага процесса и делает работу агентов измеримой. Полина Самуйлова поясняет: "Мы закладываем эту логику в ELMA Cortex: агенты работают как обязательные шаги бизнес‑процессов, их результат контролируется, а затраты на ИИ становятся управляемой величиной".
Внедрение таких решений потребует от бизнеса существенных изменений: перестройки процессов, формирования новых компетенций и выделения отдельной статьи расходов на использование ИИ. Однако перенос этих затрат на конечного потребителя, скорее всего, не потребуется. Как поясняет Полина Самуйлова, компании внедряют ИИ именно для снижения себестоимости: одни получают дополнительный доход за счет роста маржи при прежних ценах, другие - конкурентное преимущество за счет экономии на процессах.
При этом уровень принятия ИИ в компаниях неоднороден. По данным компании Superjob.ru, 5% компаний ввели полный запрет на использование ИИ для всех сотрудников, еще 3% - для отдельных категорий персонала. Чаще всего такие ограничения действуют в государственных организациях, медучреждениях и банках, где особенно высоки требования к информационной безопасности.
Микрообучение: реально ли освоить навыки "по-быстрому"
Спрос на быстрое освоение навыков меняет и подходы к обучению. Более 89 % вакансий не требуют специального опыта: компании готовы обучать сотрудников самостоятельно. Наиболее популярными форматами остаются онлайн‑курсы (25 %) и обучение с наставником на рабочем месте (21 %). При этом требования к узкопрофессиональным компетенциям встречаются лишь в 8 % вакансий, тогда как 44 % работодателей делают акцент на ответственности, пунктуальности, стрессоустойчивости и обучаемости.
Современные технологии позволяют существенно ускорить создание обучающего контента. Генеративные модели снимают главный барьер: если раньше разработка собственного учебного материала требовала месяцев работы методологов, теперь его можно собрать за несколько дней. Руководитель адаптирует проверенный методический каркас под специфику своего департамента, а ИИ помогает оформить его в виде интерактивных модулей, встраиваемых в корпоративную среду.
Однако микрокурсы и VR‑тренажеры не способны полностью заменить фундаментальную подготовку. Исполнительный директор АНО "Центр поддержки карьерных решений", один из разработчиков "Закона о занятости" Михаил Сапир подчеркивает: "Новые образовательные продукты появляются, когда технология уже апробирована, внедрена и работает". По его словам, оптимальной моделью ближайших лет станет гибридный подход: классическое образование дает фундамент и системное мышление, а прикладной слой - обучение на рабочем месте с ИИ‑наставником - обновляется с той же скоростью, с какой меняются инструменты и процессы.
Что делать
По мнению Михаила Сапира, внедрение ИИ создало ощущение, что все "профессиональное поле" теперь будет кардинально "перекопано" под новый продукт. В реальности искусственный интеллект не затронет большую часть профессий лишь косвенно.
Пример: светофоры управляются ИИ, но водитель может и не знать об этом (а с внедрением беспилотного авто проблемы совсем другого плана). Главная проблема "ускорения" - отсутствие инструментов для обучения и повышения квалификации, уверен Михаил Сапир. Все многочисленные программы ДПО (курсы, тренажеры) отражают то, что уже достигнуто ("по факту - это вчерашний день", подчеркивает специалист). Новые образовательные продукты (даже короткие программы) появляются, когда технология уже апробирована, внедрена и работает.
"Поэтому, - продолжает Михаил Сапир, - ни частный бизнес, ни государство не могут предоставить "универсальный тренажер", который будет решать проблему повышения квалификации тысяч работников".
Но это не значит, что это невозможно в принципе. Этой задачей надо заниматься в рамках частно-государственного партнерства, считает он. "Во-первых, нужна единая (надежная, отечественная) цифровая платформа для онлайн-образования (нет такой сейчас). Во-вторых, образовательный контент. Ни бизнес, ни вузы, ни издательства сами по себе не сделают это без поддержки государства. Это дорого для частной инициативы", - заключил Михаил Сапир.
