Работаем быстрее, зарабатываем как раньше: парадоксы эпохи ИИ

О плюсах и минусах ИИ можно говорить бесконечно — чем мы, собственно, регулярно и занимаемся. Мы уже писали об увольнениях, переквалификации и страхе остаться не у дел. А теперь посмотрим на менее очевидный, но куда более фундаментальный вопрос: как ИИ влияет на производительность и заработную плату?

Кажется, мы стали решать в два, а то и в три раза больше задач. Но почему тогда зарплаты не растут с такой же скоростью? Сегодня разбираемся, как ИИ меняет рабочие процессы — и что происходит со связкой «эффективность – оплата». Правда ли, что мы стали продуктивнее, или просто появилось больше времени на отдых? И главный вопрос — кому достанется выгода от новой скорости работы?

Производительность: ощутимый рост или иллюзия эффективности?

Федеральный резервный банк Сент-Луиса решил не гадать, а посчитать: насколько ИИ действительно влияет на производительность и сколько рабочего времени он на самом деле экономит. Исследователи собрали данные за август и ноябрь 2024 года — и пришли к интересным выводам.

9% работников использовали ИИ каждый день на прошлой неделе (по формулировке опроса), ещё 14% — хотя бы раз. Среди тех, кто прибегал к ИИ хотя бы раз за месяц, почти треть тратили на него более часа в день. Регулярность имеет значение: 52% ежедневных пользователей проводили с ИИ больше часа, среди эпизодических — таких было всего 7%.

В среднем, среди всех, кто использовал ИИ (а это 21,8% сотрудников), доля автоматизированных задач составила от 6% до 25% рабочего времени. Если учитывать и тех, кто ИИ не использует, участие искусственного интеллекта в рабочих процессах варьируется от 1,3% до 5,4% от общего объёма рабочих часов.

Что касается экономии, то 20,5% активных пользователей сообщили, что сэкономили четыре часа и более, 20,1% — три часа, 26,4% — два, а 33% — не больше одного. При этом ежедневное использование даёт больший эффект: среди тех, кто использовал ИИ каждый день, треть сэкономили более четырёх часов, тогда как среди тех, кто использовал его разово, таких было лишь 11,5%.

По итогам ноября 2024 года, средняя экономия рабочего времени составила 5,4% — то есть 2,2 часа при стандартной 40-часовой неделе. С учётом всей рабочей силы, включая тех, кто ИИ не использует, совокупная экономия времени составляет 1,4%.

Лидеры по эффективности — очевидны. В IT и математике ИИ задействован в 12% рабочего времени и позволяет сэкономить около 2,5% часов. В сфере информационных услуг эти показатели достигают 14% и 2,6% соответственно. В то время как в персональных услугах или гостиничном секторе — менее 2% использования и всего 0,6% экономии.

Связав данные по использованию ИИ, экономии времени и общему приросту производительности, аналитики пришли к выводу: каждый час работы с ИИ повышает продуктивность сотрудника в среднем на 33%. Но вопрос в другом — сколько людей на рынке труда смогут этим воспользоваться. Пока такие выгоды доступны ограниченному числу специалистов и зависят не столько от профессии, сколько от готовности и инициативы самого сотрудника интегрировать ИИ в повседневные задачи. И если рост эффективности налицо, то насколько он станет массовым — остаётся открытым вопросом.

Время — деньги, но не для всех

В идеальной картине мира всё просто: выше производительность — больше задач выполнено — выше зарплата. В реальности всё немного сложнее. Но всё же связь между ростом эффективности и финансовой отдачей начинает прорисовываться.

Согласно глобальному обзору PwC AI Jobs Barometer 2025, после начала активного внедрения генеративного ИИ в 2022 году темпы роста производительности в отраслях с высокой ИИ-подверженностью (финансовые услуги, разработка ПО, аналитика) ускорились: с 7% за период 2018–2022 до 27% за период 2018–2024. Для сравнения: в секторах, где ИИ почти не применяется (гостиницы, ритейл, добывающая промышленность), напротив, наблюдается небольшое снижение — с 10% до 9% за тот же период.

Тренд подтверждается и доходами: в 2024 году выручка на одного сотрудника в «ИИ-секторах» росла втрое быстрее, чем в отраслях с низкой технологической зрелостью. А значит, компании уже зарабатывают больше на тех, кто умеет использовать новые инструменты.

Что особенно интересно — страхи об автоматизации и исчезновении рабочих мест пока не подтверждаются. PwC фиксирует, что с 2019 по 2024 число вакансий выросло на 65% в профессиях с низкой уязвимостью к ИИ, и на 38% — в уязвимых отраслях. Причём под «уязвимостью» здесь понимаются не только риски замещения, но и возможность усиления роли человека. То есть: где-то ИИ автоматизирует рутину, а где-то — помогает работать быстрее и точнее.

Главная точка роста — профессии с усилением: роли, в которых ИИ не заменяет человека, а помогает ему работать быстрее, точнее и эффективнее. То есть искусственный интеллект берёт на себя рутину, а специалист сосредотачивается на задачах, где нужен опыт, креатив или суждение. Именно такие позиции сегодня показывают наибольший прирост — как по количеству вакансий, так и по уровню зарплат. В 2024 году зарплаты в таких ролях росли в два раза быстрее, чем в профессиях без ИИ-связки. А бонус за владение ИИ-навыками превысил все прошлые показатели: если в 2023 году он составлял 25%, то сейчас — уже 56%. Одновременно число вакансий, где требуют ИИ-компетенции, выросло на 7,5%, несмотря на то, что рынок труда в целом просел на 11,3%. Иными словами, ИИ пока не отнимает работу, но меняет расстановку сил: кто умеет — зарабатывает больше.

А всё ли так в реальности?

Пока складывается довольно оптимистичная картина: никто не теряет работу, производительность растёт, а вместе с ней — и зарплаты. Но если копнуть глубже, появляются нюансы. Fortune приводит исследование Национального бюро экономических исследований США (NBER), которое показывает: в реальности эффект ИИ куда скромнее.

Учёные проанализировали данные 25 тысяч сотрудников из 7 тысяч компаний — от бухгалтеров и айтишников до HR, маркетологов и журналистов. И выяснили: да, искусственный интеллект действительно помогает — в среднем экономит около 3% рабочего времени. Но реальные бонусы от этого получают далеко не все. Прибавка к зарплате, если и случается, составляет лишь 3–7% от прироста производительности. Хотя внедрение ИИ происходит стремительно, а компании активно инвестируют в его потенциал, «экономический эффект пока остаётся небольшим», — пишут авторы. По сути, массового вытеснения людей с рабочих мест не происходит — но и никакой “революции производительности” пока не видно.

Дело здесь не в самих технологиях, а в том, как мы ими пользуемся. В идеальной картине — сотрудник сэкономил время, взял новые задачи, перевыполнил план и получил прибавку. В реальности всё куда прозаичнее: никто не становится продуктивнее в десять раз только потому, что написал письмо с помощью ИИ. Скорее — написал быстрее и пошёл за кофе.

Иными словами, ChatGPT может сэкономить вам 10 минут, но это не значит, что вы в эти 10 минут напишете ещё один отчёт. На практике:

• не всегда понятно, можно ли вообще использовать ИИ в работе;
• не у всех есть мотивация перераспределять задачи;
• а инициатива «дайте больше задач и зарплату, я теперь с ИИ» — в большинстве случаев выглядит как приглашение к переработкам.

«В реальности никто не идёт к начальству со словами: “Я стал продуктивнее — повысьте мне зарплату”», — говорит один из авторов. Потому что реальность знает, чем такое заканчивается: теми же деньгами, но с новым ворохом задач.

Экономист Дарон Аджемоглу оценивает потенциальный вклад ИИ в рост ВВП США на уровне 1,1–1,6% за 10 лет. Это солидная цифра для развитой экономики, но явно не то «революционное удвоение», о котором кричат эксперты.

Главная опасность в том, что ажиотаж вокруг ИИ продлится дольше, чем нужно, и нанесёт гораздо больше вреда, чем сейчас кто-либо прогнозирует», — писал он в Fortune. По его словам, «чтобы ИИ реально повышал производительность, нужны не только технологии, но и организационные изменения, вложения в обучение и перестройка рабочих процессов.

Что в итоге: ИИ работает, а зарплаты — не всегда

Есть ли сегодня прямая связь между производительностью и зарплатой? А главное — изменит ли её внедрение ИИ? Кажется, вопросов становится всё больше, а ответы всё менее однозначны.

World Economic Forum описывает происходящее как «тихий кризис среднего класса» — эпоху, в которой даже образованные и квалифицированные сотрудники всё чаще оказываются под системным давлением. Рабочие места сохраняются, но реальный рост доходов — останавливается. Люди осваивают ИИ, повышают выработку, экономят часы — но получают за это примерно то же самое.

ИИ становится не просто инструментом оптимизации, а точкой развилки: либо технологии начинают работать на всех, либо усиливают неравенство и уводят выгоды наверх. По данным WEF, разрыв между производительностью и оплатой — один из главных рисков ИИ-экономики. И это не побочный эффект, а системная особенность. С 1979 по 2025 год производительность в США выросла на 86%, а почасовая оплата — всего на 32%. Причём если раньше отставание касалось в основном низкоквалифицированных работников, то теперь под давлением оказываются и юристы, и HR, и даже разработчики.

ИИ действительно позволяет кратно увеличивать выработку — особенно в сферах, связанных с данными, аналитикой и автоматизацией. Но финансовую отдачу получают далеко не все. Рост зарплат наблюдается в основном у тех, кто и так был на верхних позициях: высокооплачиваемые корпоративные и профессиональные сотрудники, специалисты с редкими навыками, управленцы. А выгода от прироста производительности перераспределяется в первую очередь в сторону прибыли компаний, доходов акционеров и владельцев капитала.

Компании по-прежнему смотрят на ИИ как на способ сокращения затрат, а не как на повод пересмотреть подход к оплате труда. И чем больше ИИ автоматизирует рутину — тем выше риски стагнации доходов для тех, чья работа попадает под алгоритмы.

Кроме того, нарастает гендерное неравенство. Женщины чаще заняты в сферах, подверженных автоматизации — админфункции, клиентский сервис, поддержка. Это делает их особенно уязвимыми к технологическому “вымыванию” доходов. WEF подчёркивает: технологическое неравенство всё чаще накладывается на социальное и гендерное, формируя многослойную нестабильность.

Особую тревогу вызывает и скорость. Темпы трансформации требований к навыкам в ИИ-профессиях выросли на 66% всего за год. То есть переобучение больше не эпизод, а новая реальность. И далеко не каждый сможет выдерживать эту гонку.

Искусственный интеллект учит нас не только быстрее писать письма, но и по-новому считать: 3% экономии времени + 0% прибавки = 100% иллюзии эффективности. И пока ИИ работает, старый вопрос остаётся прежним: кому всё это выгодно?