ИИ: где хайп, где реальность, и что делать в 2025?

Наверняка вы видели эти одинаковые статьи, вебинары и интервью с умными дядьками, которые рассуждают: «ИИ — враг или друг?», «Стоит ли инвестировать в ИИ?», «Коснется ли это ваш бизнес?»

Каждую неделю всплывает что-то новое: либо утопические картины, где ИИ берёт на себя рутину и делает нас продуктивнее, либо сценарии в духе антиутопий — с массовой безработицей и нарастающим неравенством. Столько шумихи, что уже сложно понять: а что из этого реально?

ATTENTION: под ИИ в этой статье я понимаю не «полноценный искусственный интеллект», способный мыслить, как человек, а набор инструментов: алгоритмы, языковые модели, системы автоматизации и нейронные сети, которые уже применяются в реальной жизни и бизнесе.

Мне кажется, что обсуждать, повлияет ли ИИ на рынок труда, экономику уже просто неактуально. Искусственный интеллект уже здесь, и он меняет всё: от оптимизации заводов до создания рекламных кампаний.

Сейчас гораздо важнее другое:

насколько фундаментальны эти изменения и какой радиус их поражения?

конечно, как адаптироваться к этим изменениям и чего ждать дальше?

Я проанализировал открытые источники, собрал самые свежие данные и готов показать, что происходит на самом деле: отделив реальные факты от популизма.

Трое исследователей — Озге Демирчи (Гарвардская школа бизнеса), Йонас Ханнане (Технический университет Берлина) и Синжон Чжу (Бизнес-школа Имперского колледжа Лондона) — решили глубже изучить, что происходит на рынке онлайн-фриланса после релиза ChatGPT, MidJourney, Stable Diffusion и DALL-E 2 .

Они задались простыми, но интересными вопросами:

— в каких сферах спрос на фрилансеров падает сильнее всего?

— как изменились бюджеты и требования к задачам?

— и есть ли связь между популярностью ИИ-инструментов и сокращением числа вакансий?

Чтобы ответить на эти вопросы, они проанализировали данные 1,3 миллиона вакансий с одной из крупнейших платформ для фрилансеров за период с июля 2021 по июль 2023.

Все объявления были разделены на три группы:

Ручные задачи — управление данными, аудио- и видеосервисы.
Автоматизируемые задачи — написание текстов, разработка ПО, инженерия.
Креативные задачи — графический дизайн, 3D-моделирование.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4602944 для любопытных

В ходе анализа использовались количественные методы: Difference-in-Differences (в нашем переводе находил термин — разница различий), а также данные из Google Trends для оценки общественного интереса к ИИ.

Результаты оказались наглядными: спрос на рутинные и автоматизируемые задачи упал, конкуренция усилилась, а сложность и бюджеты оставшихся вакансий изменились.

Исследователи обнаружили чёткие тренды: одни категории задач начали стремительно сокращаться, другие — трансформировались, а третьи близки к исчезанию.

Сферы, связанные с написанием текстов, базовым программированием и инженерией, испытали самое значительное сокращение спроса. В течение восьми месяцев после запуска ChatGPT количество вакансий в этих категориях упало на 21%.

Писательские задачи: снижение на 30,37% — статьи, тексты для блогов и рерайтинг всё чаще доверяются ИИ.
Разработка ПО и веб-приложений: падение на 20,62% — простые задачи, такие как исправление багов или написание стандартного кода, легко выполняются алгоритмами.
Инженерные задачи: снижение на 10,42% — рутинные инженерные расчёты и схемы также начали переходить в руки ИИ.

Однако оставшиеся задачи стали заметно сложнее и, что важно, выше оплачиваться. Компании больше не ищут фрилансеров для примитивных задач — теперь им нужны специалисты, способные решать действительно комплексные проблемы.

Спрос на специалистов с базовыми навыками сокращается, а на экспертов, способных решать сложные и нестандартные задачи, — растёт.

ИИ повлиял и на креативные сферы. Вакансии, связанные с графическим дизайном и 3D-моделированием, сократились в среднем на 17,01% после запуска MidJourney и DALL-E 2. Конкретные цифры выглядят так:

Графический дизайн: спрос снизился на 18,49% — создание баннеров, иллюстраций и рекламных изображений теперь больше доверяют нейросетям.
3D-моделирование: снижение на 15,57% — простые модели и текстуры стали либо продуктом машин, либо переиспользованием.

Тем не менее, более сложные и творческие задачи остаются за людьми. Там, где важна нестандартность и уникальность, пока не может заменить человека. Нестандартные и уникальные решения остаются за людьми, а спрос на креативных специалистов с продвинутыми навыками продолжает расти.

Исследователи использовали данные Google Trends и обнаружили прямую связь: в кластерах с высокой осведомлённостью о ChatGPT количество вакансий падало значительно быстрее.

Каждое стандартное отклонение роста интереса к ChatGPT в Google Trends приводило к снижению числа вакансий на 8,01%.

Тут предположу не только на основе данных, но и личном наблюдении — с ростом знаний о возможностях технологий работодатели меняют требования к специалистам. Навыки использования ИИ становятся стандартом, а конкуренция среди фрилансеров усиливается.

И также добавлю самую забавную штуку — появление новых требований к фрилансерам. Вакансии всё чаще включают навык использования ChatGPT как обязательный. Вскоре после запуска этой технологии такие задачи начали расти в среднем на 0,68% в неделю.

Помимо сокращения числа вакансий, изменились и их характеристики в сторону усложнения:

Бюджеты на автоматизируемые задачи выросли в среднем на 5,71%.
Конкуренция среди фрилансеров усилилась — количество заявок на одну вакансию увеличилось на 8,57%.
Сложность задач (по количеству требуемых навыков) возросла на 2,18%.

В итоге рынок стал более конкурентным, задачи — более сложными, а ставки — выше. Однако простые и рутинные задания постепенно уходят в прошлое, оставляя пространство для более интеллектуальной и стратегически важной работы.

Стоит учитывать, что фриланс — это особая среда, где изначально компании делегируют задачи, обычно не критически важные для их основного бизнеса. Задачи рутинные, а их эффект на бизнес — минимальный. Думаю, что именно поэтому рынок фриланса отреагировал так быстро.

Но насколько фундаментальны изменения в полноценном бизнесе, где ошибки стоят дорого, а решения требуют не просто обработки данных, а стратегического мышления и гибкости?

Инструменты ИИ можно внедрить на любом уровне компании, но только там, где меняется мышление руководителей, они превращаются в стратегическое преимущество.
я

Я нашел несколько исследований от MIT Sloan Management Review проведенных совместно с BCG.

Они показали, что ИИ меняет не только инструменты, но и саму природу управленческих решений. Руководители, использующие ИИ, по-другому смотрят на данные, прогнозы и сценарии.

Фактически — ИИ это инструмент работы с неопределенностью, меняющий устаревшие стандарты.

С синергией ИИ меняется само представление о том, что считать эффективностью и как её измерять.

Речь пойдет про адаптивные KPI позволяют компаниям переходить от статичного отслеживания результатов к динамическим показателям, которые лучше прогнозируют будущее и порождают конкретные рекомендации по улучшению.

Исследователи опросили более 3000 руководителей по всему миру и провели интервью с 17 топ-менеджерами из разных отраслей.

Для меня вся система KPI — это идеология бизнеса, которая стала уже мемом. На нём строится культура офисного работника, а все бизнес-курсы начинаются с тем, как считать эффективность, быть эффективным и думать эффективным. И кажется, что только сейчас начал происходить фундаментальный сдвиг столь глубинной парадигмы.

Искажение реальности: многие классические KPI не учитывают меняющихся ожиданий клиентов и рыночных условий.

Узкое видение: внимание только к продажам или прибыли может упускать тонкости, которые становятся решающими для успеха.

Невозможность точной настройки: если KPI застыли, то и решения принимаются в отрыве от актуальных данных.

В Wayfair обнаружили, что «пропущенная продажа» одного конкретного товара зачастую компенсируется покупкой чего-то другого внутри той же категории. Изменив подход к показателю «упущенных продаж», компания стала точнее понимать нужды клиентов и давать более релевантные рекомендации. Результат — выиграли и покупатели, и бизнес.

В исследовании приводят три типа "умных" показателей

https://sloanreview.mit.edu/big-ideas/artificial-intelligence-business-strategy/

На чем должны фокусироваться разработчики при внедрении новых показателей.

Нахождение скрытых закономерностей: алгоритмы выявляют связи, которые могут ускользать от человеческого глаза.

Быстрое масштабирование: большие объёмы данных обрабатываются автоматически и обновляются в реальном времени.

Целостная оптимизация: ИИ помогает согласовывать метрики разных отделов, чтобы вся система работала эффективнее.

Индонезийская площадка Tokopedia использует ИИ, чтобы оценивать и повышать качество работы продавцов. Рейтинг продавцов помогает покупателям быстрее находить лучшие предложения, а продавцам — понимать, как улучшить обслуживание. Все выигрывают за счёт прозрачности и точного анализа.

А аналитики Google заметили, что отдельные метрики рекламы выглядят странно, и люди не понимали, почему. Алгоритмы подсказали, что важным критерием стал процент людей, посмотревших рекламу до конца. Внедрив его в систему KPI, компания увидела взрывной рост эффективности кампаний.

Технологии ИИ умеют «копать» очень глубоко в данных и открывать метрики, которые раньше никто не учитывал. Именно так находят новые показатели, отражающие реальное состояние и перспективы бизнеса.

Традиционно финдиректор отвечает за прибыль, а маркетологи — за лиды. Но это может приводить к конфликтам и неправильным решениям. С помощью умных KPI, которые учитывают общую картину, становится проще координировать действия разных команд.

Компания Pernod Ricard объединила в одной системе данные о маржинальности и рыночной доле. ИИ помогает найти оптимальный баланс между инвестициями в маркетинг и прибылью, показывая, какие шаги можно предпринять для роста доли рынка без потери маржи.

Сингапурский DBS Bank сформировал «дорожную карту ценности» для клиента, объединив сразу четыре направления оценки: опыт клиента, работу сотрудников, прибыль и риски. ИИ выявляет, как все эти элементы связаны друг с другом, и помогает сотрудникам находить оптимальные решения быстрее.

От «просто измерить» к тому, чтобы переопределять само понятие эффективности. ИИ даёт шанс понять, что именно важно в текущих условиях.

От статичных показателей к динамическому прогнозу. Вместо «у нас сейчас 70%» — «через неделю цифра может вырасти до 85%, если…».

От управления KPI к полноценному надзору за всей системой. Важно смотреть не только на отдельные метрики, но и на их взаимосвязь.

От «красивых графиков на дашборде» к настоящему диалогу. Современные инструменты дают возможность спрашивать у системы «почему?», «что если?» и получать аргументированные ответы.

От «стратегии с KPI» к «стратегии для и с KPI». Нужно заранее проектировать, какие именно KPI мы хотим развивать, а не вставлять их в стратегию «после факта».

Так, ИИ перестаёт быть просто технологическим инструментом и становится новым способом мышления для менеджмента. В мире, где неопределённость стала новой нормой, технологии помогает управленцам перестроить своё восприятие хаоса и нестабильности.

Вместо того чтобы видеть в неопределённости угрозу, руководители начинают воспринимать её как поле для возможностей и точек роста.

От статичных решений к динамическим сценариям: ИИ позволяет смоделировать десятки вариантов развития событий и видеть не просто один путь, а целую сеть возможных решений.

От реакции к проактивности: Управленцы могут действовать на опережение, предвидя риски и улавливая слабые сигналы изменений ещё до их проявления.

От хаоса к структурированию: ИИ помогает систематизировать данные, выявлять скрытые закономерности и превращать хаотичные фрагменты информации в цельную стратегическую картину.

Что мне важно показать — уровень проникновения при частном приближении может быть фундаментален: новые KPI, проактивное реагирование и симуляция сценариев.

Но если мы посмотрим на “средний уровень” по миру, ситуация абсолютно неоднозначная. По исследованию МВФ — в странах с развитой экономикой ИИ ускорит производительность и оптимизацию бизнес-процессов, усилив позиции высококвалифицированных специалистов.

В то же время страны с развивающейся экономикой рискуют столкнуться с замедленным внедрением ИИ из-за ограниченного доступа к технологиям, недостатка кадров с нужными компетенциями и слабой инфраструктуры.

Исследования показывают, что влияние технологии действительно фундаментально и многогранно: от простого взаимодействия на уровне рутины, до управления бизнесом и требует новых подходов к образованию и социальной политике.

Рутинные и автоматизируемые задачи уже уходят в руки алгоритмов, а востребованными остаются сложные и нестандартные задачи.
В стратегическом управлении алгоритмы не просто помогают принимать решения, он переформулирует само понятие эффективности и её оценки.
На макроэкономическом уровне наблюдается рост неравенства между странами с развитой и развивающейся экономикой. Значит, снова появился тренд (привет, циклы Кондратьева), которые может продвинуть частных экспертов вне контекста окружения.

Перераспределение рынка труда: простые задачи исчезнут, появятся новые профессии, а спрос на аналитиков и специалистов возрастёт. Навык владения ИИ будет как знание ПК в 00-е.
Изменение бизнес-стратегий: компании, которые смогут использовать технологии для предсказательных моделей и оптимизации процессов, будут на шаг впереди конкурентов.
Рост неравенства: разрыв между технологически развитыми регионами и теми, кто не успевает адаптироваться, может углубиться. И наоборот, работая из маленького города можно создавать массовые проекты.

Но для меня главное изменение — мышление: меняется способ восприятия собственного труда, ощущения собственной ценности и значимость. Уже сейчас видно, как с помощью алгоритмов можно ускорять привычные решения без потери качества. Теперь оценка задач и собственных целей меняется: даже 3-5 лет назад то, что сотрудники компаний делали за год, мы можем делать значительно буквально за несколько недель с помощью базовых команд.

Конечно, хайпа вокруг ИИ много. Есть инвестиционный — когда стартапы получают миллионы на обещание создать «революционный ИИ-продукт», который на деле оказывается очередным улучшенным чат-ботом. Есть хайп медийный — когда каждый новый релиз нейросети подаётся как «технологический прорыв десятилетия». И, наконец, есть хайп корпоративный — когда компании стремятся любым способом добавить к своему продукту ярлык «Powered by AI», даже если внутри лишь минимальная автоматизация.

Однако реальность куда сложнее и интереснее. ИИ — это не магическая палочка и не универсальное решение всех проблем, в чем нас хотят убедить цифровые цыгане.

Это набор инструментов, которые уже изменяют рутину, трансформируют бизнес-процессы и перестраивают мышление управленцев.

И пока одни тратят время на споры о том, «заменит ли ИИ человека», другие уже находят способы, как с его помощью найти новые горизонты. Тем более это уже не инструмент будущего, а неотъемлемая часть настоящего. Он фундаментально меняет реальность: от рутинных задач фрилансеров до стратегических решений топ-менеджеров глобальных корпораций.

И всё-таки не могу не позволить себе толику воодушевления

Будущее уже здесь, и оно зависит от того, насколько мы готовы стать частью этой новой реальности. Технологии дают шанс каждому — человеку, компании или стране — занять своё место в мире, где ИИ становится не угрозой, а ключом к устойчивому и справедливому развитию. 🚀

Полезные источники, которые я использовал: