После того как редакция Sostav исследовала в первой и второй части профессиональное перерождение специалистов и цену автоматизации труда, становится очевидно: рынок труда переживает глубокие изменения под влиянием нейросетей и искусственного интеллекта. Автоматизация и новые технологии меняют структуру профессий, обесценивают привычные навыки и требуют новой стратегии адаптации как от специалистов, так и от компаний. В третьей части редактор Sostav Виктория Белова исследует, какие вызовы и возможности приносит искусственный интеллект и как эффективно с ними справляться.
Исследование Стэнфордского университета, основанное на данных более 25 миллионов работников, показало, что с конца 2022 по середину 2025 года занятость молодых специалистов в возрасте 22−25 лет снизилась на 13% в тех профессиях, где нейросети получили массовое внедрение — таких как разработка программного обеспечения, техническая поддержка и маркетинг. В то же время опытные сотрудники старше 35 лет сохраняют и даже расширяют свои позиции, что указывает на перераспределение рабочих мест, а не их массовое исчезновение.
Другие данные Всемирного экономического форума подтверждают этот тренд: 40% компаний планируют сокращать рутинные позиции, но 77% активизируют программы по переподготовке и развитию навыков у сотрудников. Аналогично, отчет PwC ,демонстрирует, что внедрение ИИ сопровождается ростом показателей производительности и зарплат в отраслях с активным использованием технологий.
Несмотря на сохранение общей численности рабочих мест, меняются требования к квалификациям: цифровая и аналитическая грамотность становятся обязательными навыками, а гибкое и критическое мышление — важными конкурентными преимуществами. На фоне этих изменений растет и спрос на специалистов с навыками работы с ИИ, а также на промт-инженеров — недавно появившуюся профессию по формулированию эффективных запросов к нейросетям.
Дарья Орлова, HRD 
Nectarin:
Для меня как для директора по персоналу, суть работы которого — взаимодействие с людьми, обеспечение комфортной рабочей среды и поддержка бизнеса, совершенно очевидно, что те профессии, которые связаны с эмоциональным контактом с другими людьми, вряд ли когда-то будут заменены ИИ.
ИИ не распознает налета горечи в тоне сотрудника, который ощущает несправедливость, и не предложит выпить кофе.
Наиболее вероятно, что кардинальную трансформацию претерпит одна из первых отраслей производства — максимальное количество процессов может быть автоматизировано. Пожалуй, сейчас подходящий момент для работников этой сферы пообщаться с карьерным консультантом, чтобы понять, чем бы они хотели заниматься в будущем. А компаниям обязательно рассмотреть возможность ротации кадров и прицельного рассмотрения ключевых перформеров на предмет их вертикального либо горизонтального роста.
Надежда Первова, заместитель генерального директора по PR КГ «Полилог»:
Мой опыт работы с иностранными компаниями показывает, что западные рынки — особенно британский — в сфере PR гораздо более консервативны. Люди работают в одном агентстве годами, текучка минимальна, средний возраст специалистов выше. В Европе и Великобритании я часто взаимодействовала с менеджерами, которые были старше меня на 15−17 лет, и это считалось нормой. Там 45-летний пиарщик — уважаемый профессионал, и рынок стабильный, предсказуемый.
В России ситуация иная: наш рынок моложе, динамичнее и гибче. Здесь гораздо больше переходов между компаниями, активнее внедряются новые инструменты. Это делает нас более восприимчивыми к инновациям, но одновременно и уязвимыми: гибкость повышает адаптивность, но снижает устойчивость.
При этом многое зависит от отрасли. Например, когда я взаимодействовала с сингапурским офисом крупной фармацевтической компании, я видела, насколько эта сфера консервативна: там даже технологии внедряются с осторожностью, потому что цена ошибки в фарме слишком велика. В России же коммуникационный рынок двигается быстрее, часто «на ощупь», и, пожалуй, именно поэтому мы быстрее подхватываем технологические тренды.
Влияние нейросетей на рынок труда
Нейросети кардинально меняют рынок труда, оказывая влияние на структуру профессиональных компетенций и задачи, которые выполняют специалисты. Одним из ключевых факторов является автоматизация рутинных и повторяющихся процессов, что ведет к исчезновению или трансформации ряда профессий и навыков.
В первую очередь, меняется спрос на hard skills: те умения, которые еще недавно были важнейшими, теперь быстро теряют свою актуальность и уступают место новым знаниям в области работы с искусственным интеллектом и цифровыми технологиями. Это вызывает необходимость переосмысления модели профессионального развития, где важными становятся гибкость мышления и междисциплинарность.
При этом автоматизация, основанная на использовании нейросетей и ИИ, затрагивает в основном, рутинные функции. Это включает обработку больших массивов данных, выполнение повторяющихся расчетов, поддержку коммуникаций с клиентами и многое другое. Применение технологии позволяет повышать качество и скорость выполнения этих операций, тем самым освобождая время специалистов для решения более творческих и комплексных задач.
Вместе с тем, нейросети открывают возможности для появления новых направлений и форм работы. Внедрение ИИ как «со-пилота» позволяет специалистам сосредоточиться на более творческих, аналитических и комплексных задачах, требующих человеческого участия и стратегического мышления.
Иван Столетов, основатель продакшна 
Eclectica и ИИ-студии 
PromtHub:
Большие изменения уже происходят в рекламной индустрии, а именно в съемках рекламы, создании графики и СММ-контента. Массовый интерес клиентов к ИИ связан с большой экономией бюджетов и возможностью делать больше роликов, проводить фотосессии, не выезжая в студию, и делать это быстрее и порой уникальнее.
Работу уже теряют режиссеры, операторы, все технические специалисты съемочной площадки и креативные департаменты. Наши наблюдения за август и сентябрь: каждый второй бриф на OLV или СММ-ролики клиенты просят делать либо полностью в ИИ, либо комбинируя съемки и ИИ, например заменяя им графику.
Всем креативным специалистам продакшн-индустрии стоит как можно скорее осваивать нейросети и нарабатывать портфолио и опыт. Это позволит принимать участие в ИИ-проектах, сменить работу на позицию в студии или создавать свои авторские проекты в роли художников.
Шарко Денис, генеральный директор компании SyncLab:
Человеческий мозг и аналитика и сам человек, если у него есть определенный набор качеств, в том числе и чувство юмора, его никогда не заменить искусственным интеллектом. Потому что каким бы развитым искусственный интеллект ни был, это все равно алгоритмы и цифровые связи, которые без эмоционального внутреннего состояния человека и его контекста ощущений в той или иной ситуации, наверное, невозможно заменить в полной мере. Да, здесь сложный очень вопрос.
Евгения Ситникова, CEO диджитал-студии 
TRIBE:
С точки зрения уязвимости рабочих мест, мы гораздо менее уязвимы, чем Европа и США. Там это все развивается семимильными шагами, а мы сильно ограничены всевозможными надстройками. Например, не все подписки можем оплатить, в около государственных компаниях ИИ не внедряется из-за соображений безопасности. Может быть, там когда-то будет внутренняя нейросетка, но до этого еще далеко. Получается, внедрение есть, но пока на уровне легкой автоматизации, но никак не полной замены специалистов.
В любом случае, независимо от того, много или мало мы используем современные технологии, наша работа видоизменяется, а не исчезает. Нельзя полностью написать идею с помощью нейросетки: ее в любом случае сначала нужно правильно забрифовать, то есть здесь речь идет о промпт-инженеринге, который тоже требует знаний и навыков. Точно также спецнавыки нужны, чтобы оценить, насколько плохо или хорошо у ИИ получился текст или код.
Три модели внедрения ИИ в бизнесе
Внедрение нейросетей в бизнес не имеет единого сценария. Компании выбирают разные модели взаимодействия человека и ИИ — от осторожного использования до почти полной автоматизации процессов.
Выделяются три подхода.
- Гибридная модель. Человек и ИИ работают вместе: алгоритмы анализируют большие объемы данных, готовят варианты решений, а человек оценивает и выбирает оптимальный. Эта схема подходит компаниям, где важно сохранить контроль над рисками и качеством — например, в маркетинге, финансах, аналитике. Она не сокращает персонал, а перераспределяет нагрузку и ускоряет принятие решений.
- Модель усиления (co-pilot). ИИ становится инструментом, который помогает специалисту выполнять задачи быстрее и точнее. Он пишет тексты, подбирает визуалы, прогнозирует результаты кампаний, предлагает гипотезы. Эффект — рост производительности и снижение ошибок, но при этом сохраняется зависимость от качества исходных данных и компетенций пользователя.
- Автономная модель. В ней алгоритмы действуют почти без участия человека — принимают решения в рамках заранее заданных правил. Такой подход эффективен для задач с четкими критериями, но требует постоянного мониторинга, чтобы избежать искажений и ошибок. Эта модель пока применяется ограниченно, однако постепенно продвигается в сферы, где автоматизация дает ощутимую экономию времени и ресурсов.
Ни одна из моделей не является универсальной. Компании часто комбинируют их, подбирая формат под конкретные задачи, уровень зрелости команды и доступные технологии. Главное — не просто внедрить ИИ, а встроить его в процессы так, чтобы он усиливал сильные стороны людей, а не подменял их.
Светлана Тимохина, HRD в 
AMDG / RQ:
В HR-рекрутинге система на базе ИИ сама сортирует резюме, а рекрутер только проводит интервью и принимает окончательное решение. В колл-центрах банков чат-боты обрабатывают стандартные запросы (баланс, статус платежа), а сложные диалоги переводятся на операторов. Это экономит время, снижает нагрузку, а люди фокусируются на сложных кейсах и апсейле.
Маркетолог получает от ИИ прогноз по конверсии разных каналов и на основе этого сам выбирает стратегию кампании. Маркетинговые агентства используют ИИ для генерации идей и визуалов, но креативная концепция и выбор остается за человеком. Это повышает скорость в разы, но сохраняет рабочие места.
В Google DV360 используют ИИ, чтобы в реальном времени покупать рекламные показы, анализировать эффективность и перераспределять бюджеты. Человек не управляет каждой ставкой — все делает алгоритм. Это типичный автономный процесс, где маркетолог лишь задает рамки (KPI, бюджеты). В некоторых CRM ИИ может сам распределять лиды, отправлять письма, напоминания и SMS, выбирать время контакта, исходя из поведения клиента.
Сергей Самонин, СEO 
RTBSape:
Наиболее жизнеспособным подходом является не вытеснение сотрудников, а перестройка их ролей: например, в рекламе алгоритмы берут на себя управление ставками и оптимизацию закупок, освобождая время стратегов для работы с клиентами и данными, и в этом случае компания получает рост эффективности без разрушения команды, превращая технологию в катализатор, а не заменитель человеческого капитала.
Правовой статус
Особую значимость в эпоху стремительного внедрения нейросетей и искусственного интеллекта приобретает государственное регулирование.Современные вызовы требуют от государства не просто создания нормативной базы, а построения гибкой и адаптивной политики, которая учитывает как технологические инновации, так и социальные последствия.
Во-первых, ключевым аспектом становится разработка национальных стратегий, направленных на комплексное регулирование искусственного интеллекта. Это не только создание правовых рамок, обеспечивающих безопасность и этичность ИИ, но и формирование стандартов, регулирующих внедрение технологий на уровне отраслей и предприятий. Государство выступает гарантом баланса между инновациями и защитой интересов граждан, что особенно важно в свете угрозы автоматизации и возможных социальных дисбалансов. Например, Федеральный закон от 8 августа 2024 года № 233-ФЗ устанавливает правила использования персональных данных при работе с ИИ-системами, а внедрение системы сертификации ИИ-решений и экспериментальных правовых режимов позволяет реализовывать инновации с учетом безопасности и этичности.
Не менее важна и роль государства в поддержке адаптации рынка труда. Автоматизация и внедрение ИИ трансформируют структуру занятости, вызывая как исчезновение ряда профессий, так и возникновение новых. В таких условиях государственные программы переобучения и повышения квалификации становятся жизненно необходимыми. При этом акцент смещается на развитие гибких компетенций — умения быстро адаптироваться к новым условиям и эффективно взаимодействовать с технологиями, что подтверждается исследованиями в сфере HR и цифровой экономики.
Кроме того, государство активно внедряет меры по обеспечению информационной и кибербезопасности, используя нейросети в мониторинге и предотвращении угроз. Это интеграция технологий в систему национальной безопасности, которая становится неотъемлемой частью современной цифровой инфраструктуры. Правовое регулирование предусматривает создание процедур быстрого реагирования на инциденты, детальное документирование решений ИИ и особое внимание к отраслям с высокими рисками, такими как медицина и финансовый сектор.
Светлана Тимохина, HRD в AMDG / RQ:
Внедрение искусственного интеллекта меняет экономику и рынок труда не точечно, а системно. Поэтому именно государство должно балансировать интересы бизнеса, общества и работников.
- Массовая переквалификация через образовательные программы. Создание доступных онлайн-платформ с микрокурсами по работе с ИИ и цифровыми навыками. Интеграция ИИ и цифровых навыков уже в школьную программу. Поддержка университетов и колледжей, которые внедряют ИИ-дисциплины во все специальности. Введение программ «lifelong learning» на государственном уровне — обучение не только студентов, но и сотрудников среднего возраста.
- Поддержка инноваций и бизнеса. Льготы компаниям, которые внедряют ИИ не для сокращения, а для повышения квалификации сотрудников. Поддержка стартапов, которые создают инструменты для совместной работы человека и ИИ.
- Поддержка уязвимых групп. Финансирование программ для тех, чьи профессии особенно под ударом; курсы переквалификации; возможно, помощь с переездом или сменой отрасли.
Сергей Самонин, СEO RTBSape:
Государство должно действовать по двум направлениям: во-первых, создавать минимальные механизмы защиты для тех, кто теряет работу, и во-вторых, запускать масштабные образовательные программы — начиная со школы, где ребенок учится использовать ИИ так же естественно, как калькулятор или компьютер, и заканчивая короткими циклами переподготовки для взрослых, которые позволяют быстро сменить профессию без потери конкурентоспособности.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Мы видим пример США, где ИИ вообще не внедряется массово нигде и особенно в кино и съемках, просто потому что и государство, и студии боятся очередных забастовок от специалистов.
В России и странах СНГ прогноз, на мой взгляд, не утешительный. Мы вынуждены интегрировать новые технологии в производство контента и рекламы, и никто с этим не сопротивляется, что повлечет очень большую безработицу в креативной и рекламной индустрии. Государство ничего с этим сделать не может, и даже проводя обучение людей работе с ИИ, это не отменяет того, что ИИ оптимизирует процессы и выкидывает людей из игры за ненадобностью. А бизнес только рад такой автоматизации, ведь на кризисном рынке это глоток воздуха для него.
«Вечные» навыки и компетенции, которые сохраняют ценность
Несмотря на автоматизацию, фундаментальные человеческие навыки остаются основой профессиональной устойчивости. Технологии могут выполнять задачи, но не способны заменить мышление, мотивацию и способность к взаимодействию.
Ключевыми становятся критическое мышление и умение анализировать информацию, оценивать достоверность данных и последствия решений. Не меньшее значение приобретают эмоциональный интеллект, способность к эмпатии и навыки коммуникации — то, что обеспечивает доверие и продуктивность команд даже в технологически насыщенной среде.
Сохраняют ценность лидерство и умение управлять неопределенностью. Там, где алгоритмы работают по шаблонам, человек берет на себя роль координатора и интерпретатора. Важным преимуществом становится гибкость мышления — способность быстро осваивать новые инструменты, адаптироваться к изменениям и видеть связи между технологиями и целями бизнеса.
Таким образом, востребованность специалиста теперь определяется не столько узкой экспертизой, сколько сочетанием стратегического взгляда, способности работать с ИИ и понимания человеческих аспектов взаимодействия. Эти качества формируют основу профессиональной устойчивости в эпоху нейросетей.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Любые профессии, связанные с организацией и управлением людьми, командами и процессами: продюсеры, аккаунты, арт-директора, управляющие. Нейросетевым специалистам, таким как художники или дизайнеры, по-прежнему нужна человеческая обратная связь, чувство командной работы, помощь в организации плавных процессов и решении проблем. Так или иначе людей не заменили на роботов, и человек работает с человеком. И с течением ИИ-тренда потребность в живой коммуникации только растет.
Дарья Орлова, HRD Nectarin:
Эмоциональный интеллект, креативность, навыки переговоров, способность управлять и вести за собой команду — вот те качества, которые не подвержены тотальной автоматизации. На данный момент существует множество возможностей пройти проф. переподготовку на базе лучших вузов России. Главное — очное либо синхронное онлайн-обучение; самообучение тут совершенно не подойдет. Человек нужен человеку.
Сергей Самонин, СEO RTBSape:
Есть набор компетенций, которые не автоматизируются: умение мыслить критически, договариваться с людьми, управлять сложными системами и создавать новые смыслы; их массовое развитие возможно только через короткие и практические форматы обучения — интенсивы, корпоративные программы, онлайн-курсы, потому что классическая университетская модель слишком медленно перестраивается под темп изменений.
Практики переквалификации и внутрикорпоративного обучения
Чтобы адаптироваться к изменениям, связанным с внедрением нейросетей, компании пересматривают подходы к обучению и развитию сотрудников. Формат традиционных курсов постепенно уступает место гибким и практико-ориентированным решениям.
Один из ключевых подходов — обучение через практику. Эффективнее всего, когда сотрудники осваивают ИИ-инструменты в реальных рабочих задачах: в проектных «песочницах», на внутренних хакатонах, в форматах менторства и групповых кейсов. Это позволяет быстро проверить гипотезы и внедрить решения, не прерывая текущие процессы.
В корпоративных программах обучения усиливается модульный принцип: короткие, прикладные блоки, сфокусированные на конкретных навыках. Такой формат дает возможность быстро закрывать дефицит компетенций и обновлять знания по мере развития технологий.
При выборе стратегий переобучения компании все чаще ориентируются на T-shaped-модель развития. Сотрудник должен иметь базовое понимание нескольких смежных областей и глубокую экспертизу хотя бы в одной из них. Это помогает гибко адаптироваться к новым требованиям и работать на стыке технологий и бизнеса.
Главная цель таких программ — не просто повысить квалификацию, а сформировать у людей готовность к постоянным изменениям, умение быстро осваивать инструменты и видеть в ИИ партнера, а не конкурента.
Мария Халепо, руководитель направления найма и адаптации персонала ГК 
Starlink:
Массовое обучение «в лоб» не работает. Мы в Starlink верим в смешанный подход, основанный на практико-ориентированных проектах:
- Создание «песочниц»: Мы выделяем небольшие проекты, где команды могут экспериментировать с ИИ-инструментами без риска для основного бизнеса.
- Внутренние хакатоны: Организуем мероприятия, где команды из разных отделов совместно решают реальную бизнес-задачу с помощью ИИ.
- Система менторства: Более опытные сотрудники, уже освоившие ИИ-инструменты, курируют младших коллег.
- Фокус на T-shaped специалистах: Мы помогаем сотрудникам развивать не только глубокую экспертизу в своей области, но и широкие знания в смежных сферах, включая ИИ (горизонтальная часть).
Вывод
Развитие технологий искусственного интеллекта и нейросетей не просто меняет рынок труда — оно ставит перед ним принципиально новые вызовы и открывает новые возможности.
Важнейшим выводом является необходимость системного подхода к развитию человеческого капитала, нацеленного не только на освоение технических навыков, но и на развитие гибкости мышления, умения учиться и взаимодействовать с технологиями. Этот переход требует мощной поддержки со стороны работодателей.
Внедрение ИИ — не угроза. Это мощный инструмент, открывающий возможности для роста и развития бизнеса. Компании, успешно интегрирующие искусственный интеллект в свои процессы, получают конкурентные преимущества и становятся двигателями цифровой экономики.
Светлана Тимохина, HRD в AMDG / RQ:
Сегодня многие обсуждают сценарий, где ИИ «забирает» рабочие места у людей. Но в реальности наиболее перспективная модель — партнерство, когда человек и ИИ усиливают сильные стороны друг друга. Конкурировать с машиной в скорости анализа или обработке данных бессмысленно, но использовать ее возможности для роста эффективности — рационально. Те, кто быстрее научатся выстраивать такое сотрудничество, будут самыми востребованными на рынке будущего.
Практические шаги для специалистов:
- Учиться работать с ИИ как с инструментом — осваивать prompt engineering, проверку и доработку результатов, интеграцию ИИ в повседневные задачи.
- Развивать уникально человеческие навыки — креативность, стратегическое мышление, эмоциональный интеллект, управление людьми.
- Встраивать ИИ в рабочие процессы постепенно — начинать с задач, где алгоритмы дают быстрый выигрыш (анализ данных, шаблонные тексты, автоматизация отчетности).
- Фокусироваться на совместном результате — видеть в ИИ не замену, а помощника, который расширяет возможности специалиста.
Шарко Денис, генеральный директор компании SyncLab:
Модель взаимодействия я вижу исключительно в партнерстве. Для примера: когда я разрабатываю своего помощника и настраиваю его под себя, я могу ему присвоить любую личность — хоть женского рода, хоть мужского, как мне нравится. После того как он уже в работе, помогает мне своими наводящими вопросами, отвечает на мои комментарии, я испытываю радость от того, что разговариваю с существом, которое меня прекрасно понимает. Иногда я просто забываю о том, что это робот, но он так хорошо со мной общается, что возникает ощущение, будто ты становишься в два раза сильнее. Эта синергия цифрового интеллекта и твоего собственного разгоняет тебя на совершенно новый уровень возможностей.
Поэтому я ни в коем случае не хочу конкурировать и не создаю себе, скажем так, конкурентов, которые могли бы быть лучше меня. Хотя в целом такую модель тоже можно было бы попробовать ради любопытства — это может подстегнуть делать что-то лучше, чем ты делал вчера.
Иван Столетов, основатель продакшна Eclectica и ИИ-студии PromtHub:
Я верю, что ИИ может стать дополнением человеческой идеи и креативности и в сфере создания контента точно не должен так быстро заменять людей. Хочется видеть ИИ как партнера по организации рутинных процессов, ускорении работы по визуализации будущих роликов и поиске новых решений.
Сохраняется понимание, что ИИ не может оценить сам себя и выдавать что-то реально работающее без управления человека. Поэтому мы, люди, даем оценку и направляем, получая еще более впечатляющий результат.