ИИ экономит время — чтобы ты успел переделать его ошибки вовремя

Несмотря на молниеносное распространение генеративного ИИ, вроде ChatGPT, его реальное влияние на рынок труда пока оказалось скромным. К такому выводу пришли экономисты из Чикагского университета и Университета Копенгагена, изучив данные 25 тысяч работников и 7 тысяч компаний в Дании за 2023–2024 годы.

Исследование охватило 11 профессий, которые традиционно считаются уязвимыми к автоматизации — от бухгалтеров и разработчиков до специалистов техподдержки. Вопреки ожиданиям, внедрение ИИ практически не повлияло на уровень зарплат и количество отработанных часов. Статистические данные показали, что средние изменения по любому показателю не превышают 1%.

Как отмечает соавтор работы Андерс Хумлум, большинство работников в уязвимых профессиях уже начали использовать чат-боты, и в некоторых случаях — по инициативе работодателей. Но экономических последствий пока не наблюдается: изменения в продуктивности и доходах оказались минимальными.

Один из неожиданных выводов исследования — ИИ не только не снял с людей рутинную нагрузку, но и создал новую. Примерно 8,4% сотрудников сообщили о появлении дополнительных задач, причём некоторые из них даже не пользовались ИИ лично. Так, учителям теперь приходится тратить время на выяснение, писал ли ученик домашнюю работу самостоятельно или с помощью ChatGPT, а офисные работники занимаются проверкой качества ИИ-ответов или экспериментируют с промптами.

Хотя ИИ действительно экономил рабочее время у большинства пользователей (в 64–90% случаев), выгода оказалась весьма ограниченной: в среднем — лишь около часа в неделю. И только у 3–7% работников эти скромные улучшения как-то отразились на доходе. Это ставит под сомнение, кто в итоге действительно выигрывает от автоматизации.

Результаты исследования расходятся с более оптимистичными отчётами — например, с экспериментом 2024 года, где ИИ якобы повысил производительность труда на 15%. По мнению Хумлума, это связано с тем, что контролируемые эксперименты чаще всего оценивают узкие задачи, хорошо подходящие для ИИ, в то время как в реальной жизни задачи куда разнообразнее и интеграция идёт медленно.

Авторы подчёркивают: полученные выводы касаются ранней стадии внедрения ИИ и не учитывают долгосрочные эффекты или более глубокую интеграцию технологий. Также ограничения выборки (исключительно Дания) могут не отражать ситуацию в других странах или в специфических отраслях, таких как фриланс и креативная индустрия.

Тем не менее, исследование даёт первый обоснованный повод усомниться в идее немедленной ИИ-революции на рынке труда. И, похоже, окончательный вердикт о влиянии ИИ на экономику всё ещё впереди.