Как искусственный интеллект меняет рынок труда в Европе

Спустя несколько лет после массового запуска нейросетей они стали частью повседневной работы миллионов европейцев. Однако новое исследование показывает: ИИ распространяется по Европе крайне неравномерно, а обещанной «революции профессий» пока не произошло. Youth.kz изучил основные выводы.

От Боснии до Люксембурга: где ИИ используют чаще всего

Работу сделал Голо Хенсеке из Университетского колледжа Лондона. Она основана на данных European Working Conditions Survey − масштабного опроса почти 37 тысяч работников из 35 стран Европы.

В среднем в 2024 году генеративным ИИ для работы пользовались 12% европейских работников. Но разрыв между странами оказался огромным: если в Боснии и Герцеговине показатель не достигает и 3%, то в Люксембурге нейросети применяет уже примерно каждый четвертый сотрудник.

Другими лидерами по внедрению стали страны Северной и Западной Европы − Швеция, Норвегия, Дания, Нидерланды и Швейцария. Южная и Восточная Европа заметно отстают.

Автор подчеркивает: дело не только в богатстве стран. Ключевую роль играют уровень цифровизации рабочих мест и распространенность компьютерной работы. Чем больше сотрудников ежедневно работают за компьютером, тем быстрее распространяется ИИ.

Кто первым начал использовать ИИ?

Исследование показывает, что вероятность использования генеративного ИИ напрямую связана с профессией. Чем сильнее работа зависит от анализа информации, текстов, коммуникации и абстрактных задач, тем выше уровень внедрения нейросетей.

Особенно активно ИИ используют:

• IT-специалисты;
• инженеры и научные сотрудники;
• менеджеры;
• аналитики;
• офисные работники.

В профессиях с минимальной «ИИ-уязвимостью» уровень использования составил всего около 1,5%, тогда как в наиболее «подверженных» профессиях − почти 25%.

При этом Хенсеке подчеркивает: сам по себе доступ к технологии не гарантирует ее использование. Важны образование, навыки и атмосфера внутри организации.

Почему образование и влияние в компании стали решающими?

Сильнее всего генеративный ИИ распространяется среди работников:

• с высшим образованием;
• выполняющих сложные аналитические задачи;
• имеющих влияние на организацию своей работы.

Особенно интересным оказался вывод о роли так называемого «организационного влияния». Сотрудники, которых привлекают к принятию решений и улучшению рабочих процессов, значительно чаще внедряют ИИ в свою повседневную деятельность.

Размер компании при этом оказался менее важным фактором, чем ожидалось. Крупные организации действительно чаще внедряют технологии, но после учета других факторов этот эффект почти исчезает.

Автор делает вывод: генеративный ИИ распространяется не автоматически, а через сочетание цифровой среды, навыков и корпоративной культуры.

Гендерный разрыв: мужчины пока впереди

Практически во всех странах мужчины используют генеративный ИИ чаще женщин. В среднем разрыв составил четыре процентных пункта: ИИ применяют 13,8% мужчин против 9,7% женщин.

Но самое важное − различия концентрируются именно в наиболее «ИИ-зависимых» профессиях. В сферах, где нейросети потенциально могут дать максимальный прирост производительности, мужчины оказываются заметно активнее.

Причем этот разрыв нельзя объяснить только уровнем образования или различиями профессий. Даже внутри одной и той же профессиональной группы мужчины чаще внедряют ИИ в работу.

Исследователь предполагает, что речь может идти о временном эффекте раннего внедрения технологий, однако пока неизвестно, исчезнет ли этот разрыв со временем.

Почему ИИ пока не меняет работу радикально?

Главный вывод исследования звучит неожиданно: несмотря на быстрый рост популярности ИИ, заметной перестройки рабочих задач пока не произошло.

Да, пользователи ИИ чаще сообщают о появлении новых задач или исчезновении старых. Однако после учета профессий, отраслей и различий между странами автор не нашел убедительных доказательств того, что генеративный ИИ уже массово меняет структуру труда.

Сотрудники пока скорее «встраивают» ИИ в существующие процессы, чем полностью перестраивают работу вокруг него.

Хенсеке связывает это с ранней стадией внедрения технологии. Компании и сотрудники еще только учатся использовать ИИ эффективно, а реальные изменения производительности и структуры занятости могут проявиться позже.