Сегодня для себя — и за вас — посмотрел пленарное заседание на ПМЭФ’26, посвящённое перспективам рынка труда и влиянию на него искусственного интеллекта.
Не буду пытаться пересказывать все выступления: в конце концов, для этого теперь есть тот самый ИИ. Поэтому остановлюсь на ключевых тезисах, на которые обратил внимание лично я.
Для контекста я постарался собрать ключевые цифры из выступлений на одном слайде:
На рынке труда у нас всё хорошо. Точнее — плохо с рабочей силой.
Безработица находится на рекордно низком уровне, и дальше будет только сложнее: из-за демографии всё больше сотрудников будет выходить на пенсию. Выиграют от этого, пожалуй, прежде всего квалифицированные рабочие: именно по ним дисбаланс особенно сильный.
Слово «дисбаланс» вообще было одним из ключевых при описании рынка труда: структурный, отраслевой, региональный, дисбаланс системы образования.
От себя добавлю: когда что-то находится в дисбалансе, можно либо ждать, пока оно само как-то сбалансируется, либо попытаться сбалансировать это внешними воздействиями. Но на самобалансировку могут уйти годы, и есть риск, что система не придёт к равновесию, а, наоборот, уйдёт в разнос.
Так как рынок труда, если упрощать, состоит из «вакансий» и «кандидатов», воздействовать можно и на то и на другое. Но если первое в большей степени зависит от самой экономики, обсуждение которой шло на других пленарных сессиях, то здесь больше говорили о подготовке кандидатов.
Для этого уже ведётся скользящий семилетний прогноз рынка труда, который должен показывать, какие профессии и в каких отраслях будут нужны стране. Это позволит корректировать структуру мест в вузах и колледжах под актуальные потребности рынка труда.
Идея понятная, и с ней сложно спорить: если ты хочешь корректировать что-то инертное, тебе нужен прогноз, чтобы начинать манёвр заранее. Это как с кораблём: руль нужно перекладывать заблаговременно, и чем больше корабль, тем больше времени ему нужно на поворот. А система образования, особенно высшего, — корабль очень большой. От поступления до выпуска проходит около пяти лет. А если менять не только количество мест, но и сами программы, времени может понадобиться ещё больше.
Эту инертность понимают и сами выступающие. Отсюда — задачи по повышению скорости и качества прогнозов, в том числе с учётом постоянного развития технологий. Речь идёт не только о том, чтобы предсказать, какие профессии будут востребованы, но и о том, чтобы разложить их на конкретные функции, понять, какие из них меняются под влиянием технологий, и на этой основе обновлять профстандарты и формировать заказ для системы образования. При этом сами профстандарты предлагают разделять на базовую и технологическую части: первая фиксирует устойчивое ядро профессии, вторая должна обновляться вслед за технологиями.
Проблема в том, что «корабль» попал в шторм перемен и самый точный прогноз очень быстро устаревает. Например, если бы аналогичный семилетний план составили в 2019 году, к 2026-му он уже мало что имел бы общего с реальностью. Отчасти должно помочь то, что план скользящий и постоянно актуализируется. Но при такой инертности системы ежегодно корректировать точку назначения — ещё не значит вести корабль по нужному маршруту. Поэтому одного прогноза мало: нужна ещё способность менять маршрут заранее, предвидя изменения в экономике и технологиях.
В качестве одного из таких технологических приоритетов участники дискуссии — ссылаясь в том числе на другие форумы и фонды — называют искусственный интеллект. Причём в контексте образования он рассматривается прежде всего как инструмент повышения личной производительности. То есть речь идёт не только о подготовке специалистов, способных разрабатывать такие технологии в рамках профильных программ, но и о массовом обучении их применению.
Я понимаю это так: образование должно дать базу, которая позволит использовать ИИ для выполнения рутинных задач в соответствующей области. При этом эти знания не должны устареть за то время, пока выпускник доберётся от учебной скамьи до рабочего места. А применению ИИ в более специализированных целях он уже сможет научиться на рабочем месте или на курсах повышения квалификации, программы которых могут быть гибче, чем в классическом образовании.
Но при этом я так и не понял, как это поможет решить структурный дисбаланс. Применение «просто ИИ» в рабочих специальностях ограничено: там нужны не чат-боты, а роботы. А роботы — это уже совсем другой уровень затрат и инвестиций, прежде всего в робототехнику и связанные с ней отрасли. Чтобы роботы начали работать вместо людей, их сначала нужно произвести.
Поэтому логика, видимо, такая: ИИ должен повысить производительность труда у «белых воротничков», сократить там дефицит кадров — а в идеале даже создать профицит. После этого высвободившиеся люди должны перетечь в рабочие специальности.
Проще говоря, ИИ решает проблему дефицита рабочих не тем, что заменяет рабочих, а тем, что может вытолкнуть часть офисных сотрудников туда, где людей не хватает уже сейчас.
Так что, возможно, мы на шаг ближе к давней мечте многих комментаторов — отправить «условных блогеров» и «офисный планктон» на завод.
Подписывайтесь, комментируйте — продолжение обязательно будет
Чтобы не пропустить новые статьи, подписывайтесь на мой канал в telegram: