МТС AdTech совместно с «Тайным клубом директоров» опросили российских топ-менеджеров. Результат прескзуемый, но всё же весьма показательный.
- Только 13% назвали кадровый дефицит главной проблемой бизнеса.
- 34% ваще не считают его проблемой.
- ну и вишенка на топике, собстнна: 30% уверены, что ИИ и автоматизация закроют вопрос с дефицитом кадров)))) [ржунимагу что назваеися, ну та ладно]
Сомнительно, но…окхэй (с) Тиньков Олег. Разберём, что за этим стоит.
Что реально мешает расти, по данным того же опроса
3 главных ограничителя роста:
- Высокая ключевая ставка — 48%
- Снижение внутреннего спроса — 40%
- Регуляторные изменения — 8%
Кадры в тройку не вошли.
Что это? Оптимизм или самообман… ??? Я думаб, что правда где-то посередке.
Часть компаний действительно адаптировалась: пересмотрели процессы, убрали лишние позиции, перестали раздувать штат ради штата. Для них кадровый вопрос сейчас не горит — он горел 2-3 года назад, и они на него ответили.
Другая часть просто не дошла до стадии, где нехватка людей начнёт влиять на выручку. Пока не дошла.
Это 2 принципиально разных сценария. Смешивать их в 1 цифру — методологически сомнительно, но для красивого отчёта..аааа, валяй, и так сойдёт.
«ИИ закроет дефицит» — проверим цифрами тех, кто уже попробовал
Западные компании эту логику уже протестили. Не в презентациях и теории, а прям в деньгах.
Исследование Workday (2025, 3200 руководителей и сотрудников по всему миру) показало, что на каждые 10 часов, сэкономленных с помощью ИИ, почти 4 часа уходят обратно — на исправление его ошибок.
Прикиньте, +/- 40% выигрыша испаряется!!!!
Но это средняя температура по палате. Интереснее другой фрагмент из того же исследования: сильнее всего страдают самые вовлечённые сотрудники. 77% из них проверяют результаты ИИ с той же или большей строгостью, что и работу коллег-людей.
То есть самые супермега ответственные люди в команде перевращаются в живую систему контроля качества работы машины. Они не делают меньше, а наоборот, делают больше, просто незаметно для всех. Потери по этой группе — до 1,5 недели рабочего времени в год на каждого активного пользователя ИИ.
95% пилотов — летят в тартарары
MIT NANDA зафиксировал, что 95% корпоративных ИИ-пилотов не дали измеримого влияния на прибыль.
Технологии работали. Организации — НЕ-А.
Почему? Главный барьер в качестве данных ИИ (43% компаний). На 2 месте — нехватка компетенций.
Если обучить модель на устаревших или грязных данных, она будет выдавать уверенный мусор. Только быстро. Вот и вся разница, это сказано этим исследованием.
Логика «заменить людей»: что с ней не так, где она ломается?
- Лишь 14% сотрудников стабильно получают от ИИ реальный чистый результат: улучшают качество работы, а не просто скорость.
- Остальные 86% просто переделывают работу за ИИ, перепроверяют и исправляют.
ИИ сейчас для нас для всех оч способный стажёр…но… без чувства ответственности. Сделает быстро, уверенно, а часто и…неправильно — и не сообщит вам об этом:/ Просто отдаст результат с видом человека, который всё знает. И делайте че хотте.
Кто-то должен это проверять. Это работа. и она стоит денях.
Если убрать человека, который ловил ошибки, и оставить систему, которая их генерит направл-налево — экономия существует только в Excel.
О чем стоит подумать…
Если вы сейчас в найме или в поиске работы, есть 1 практический вопрос, который действительно стоит вашего внимания в связи с повесткой:
Вы умеете работать с ИИ так, чтобы контролировать результат?
Не просто «юзать». А именоо контролировать: понимать, где инструмент ошибается, как это проверить, и как встроить это в рабочий процесс без потери времени.
Это разные навыки. Первый осваивают за неделю. Второй — месяцами практики.
Рынок сейчас разделился на 2 группы:
- те, кто юзает ИИ как усилитель своей экспертизы
- те, кто передал ИИ свой голос и перестал думать самостоятельно
Второе видно сразу: по текстам, по решениям, по тому, как человек объясняет свою работу. Это не преимущество на рынке труда. Это риск. И тупик.
Отдельно про МТС
В данных МТС AdTech значится: 82% компаний планируют запускать новые продукты и услуги.
Параллельно — и это не из отчёта — в период санкционной турбулентности МТС тихо, безжалостно и быстро расставался с целыми командами. Для людей это было неожиданностью. Им объяснили: развитие новых продуктов временно приостановлено. Дозвидания.
Противоречие между «будем развивать продукты» в отчёте и «продукты больше не развиваем» в разговоре с сотрудниками — это не частный случай, а системная особенность корп. коммуникации, о которой полезно помнить, когда читаете красивые цифры из исследований… Я консультировала этих людей, уволенных за 3 дня оттуда. Так что знаб, о чем говорю.
Данные ведь это инструмент. Вопрос всегда в том, кто их собирает и зачем.
Итог — коротко
- Кадровый дефицит не исчез. Часть компаний его прошла, часть — ещё не дошла до него.
- ИИ не заменяет людей, он лишь. преперераспределяет их время. Часто в сторону проверки, а не создания.
- 40% экономии времени от ИИ уходит обратно на испаренип ошибок. Это не проблема инструмента, а проблема того, как его внедряют.
- Самые востребованные на рынке сейчас — те, кто понимает, где ИИ ошибается, и умеет это контролировать.
- Конкуренция действительно смещается в сторону эффективности. Но эффективность ≠ «внедрить ИИ». Это = «понять, что он делает с вашими процессами».
Я карьерный аналитик, работаю с людьми в найме и в поиске [в данный момент мои услуги по работе с людьми недоступны]. Не продаю оптимизм — разбираю, что происходит на рынке и что с этим делать.
Есчо больше полезной актуальной и интересной инфо о рынке труда в РФ вы можете найти у меня
В телеге
В ВК
#карьера #рынокТруда #ИИ #карьерныйКонсультант #HR2026