Результаты особенно актуальны для инженерных и технических отраслей, где ИИ быстро становится частью процессов проектирования, разработки программного обеспечения, анализа данных и подготовки технической документации. Исследование одновременно показывает обратную сторону автоматизации: передача задач ИИ не отменяет человеческую работу, а во многих случаях переносит её на контроль, проверку и исправление результатов.
Критическое мышление важнее умения работать с ИИ
Институт бизнес-ценности IBM совместно с Oxford Economics опросил 1500 руководителей HR-направлений (CHRO) и 8800 штатных сотрудников. Исследование проводилось с апреля по июнь 2026 года в нескольких странах и отраслях.
Наиболее заметное расхождение касается способности человека контролировать работу ИИ. Среди CHRO 71% назвали умение контролировать, проверять и при необходимости обходить результаты ИИ наиболее важным навыком современной рабочей силы. Среди сотрудников значение профессионального суждения оценили значительно ниже — только 29%.
Критическое мышление и умение правильно сформулировать проблему оказались ближе по оценкам двух групп: их назвали одними из важнейших навыков 49% сотрудников и 57% CHRO.
Получается парадоксальная ситуация. По мере того как ИИ становится способен выполнять всё больше операций самостоятельно, от человека требуется не столько умение выполнить конкретную операцию, сколько способность понять, какую именно задачу следует решать, насколько корректен полученный результат и когда автоматизированному решению доверять нельзя.
«ИИ меняет не только способ выполнения работы, но и то, где люди могут принести наибольшую пользу», — сказала Никл ЛаМоро, старший вице-президент и директор по персоналу IBM. По её словам, по мере передачи ИИ рутинных и ориентированных на процессы задач возрастает значение уникальных человеческих возможностей. Руководители HR, считает ЛаМоро, должны участвовать в перестройке рабочих процессов таким образом, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на областях, где их вклад наиболее значим.
Для технических специалистов этот вывод имеет вполне практическое значение. Например, генерация программного кода с помощью ИИ сокращает время на написание типовых фрагментов, но одновременно повышает значение проверки архитектурных решений, тестирования, анализа уязвимостей и понимания ограничений сгенерированного кода. Аналогичная ситуация возникает при использовании ИИ в инженерных расчётах, проектировании и подготовке технической документации.
ИИ не только сокращает работу, но и создаёт новую
Исследование показывает ещё одну особенность автоматизации: часть работы, которую ИИ должен был бы устранить, фактически превращается в дополнительную, часто незаметную нагрузку.
Около 80% опрошенных CHRO заявили, что внедрение ИИ создаёт так называемую «невидимую работу». К ней относятся проверка рекомендаций ИИ, исправление ошибок, добавление отсутствующего контекста и обработка исключений — ситуаций, в которых автоматизированная система не способна самостоятельно принять корректное решение.
Среди сотрудников 42% заявили, что использование ИИ либо увеличивает их нагрузку, либо приводит к тому, что выполненная ими работа остаётся незамеченной.
Это особенно важно для процессов, где ошибка ИИ не обнаруживается сразу. Система может быстро подготовить ответ, код, расчёт или проектное решение, но ответственность за последствия всё равно остаётся у человека. В результате экономия времени на первоначальном выполнении операции может частично компенсироваться затратами на контроль её результата.
Кто отвечает, если ошибся ИИ?
Вопрос ответственности становится одной из наиболее сложных проблем внедрения ИИ. Около 43% сотрудников заявили, что в случае ошибки ИИ ответственность в конечном итоге возлагают на них. Одновременно 41% CHRO считают, что сотрудники могут не чувствовать себя достаточно защищёнными, чтобы оспаривать результат работы ИИ или сознательно игнорировать его рекомендацию.
Для предприятий это создаёт принципиальную проблему организации рабочих процессов. Если сотрудник обязан отвечать за конечный результат, он должен иметь не только возможность проверить решение ИИ, но и право отказаться от него, когда считает его ошибочным.
IBM сообщает, что в организациях, где чётко определено, какие рабочие процессы выполняются человеком, какие — с помощью ИИ, а какие полностью автоматизированы, риск снижается на 18%, а качество повышается на 20%.
Таким образом, вопрос уже не сводится к тому, сколько операций можно передать искусственному интеллекту. Не менее важно определить границу между автоматизацией и человеческим контролем — и заранее установить, кто принимает окончательное решение.
Даже HR пока не успевает за ИИ
При этом сами подразделения по работе с персоналом далеко не всегда участвуют в формировании стратегии внедрения ИИ. Почти половина опрошенных организаций не привлекает CHRO к определению такой стратегии.
Одновременно 72% организаций используют ИИ в HR-функциях ограниченно либо пока вообще его не используют.
Это показывает, насколько быстро технология развивается по сравнению с корпоративными практиками её внедрения. Компании уже могут использовать ИИ в самых разных производственных и офисных процессах, однако правила распределения ответственности, контроля и оценки результатов зачастую формируются позже самой технологии.
Для инженеров и разработчиков это означает изменение не только набора используемых инструментов, но и самой структуры профессиональной работы. ИИ способен взять на себя значительную часть рутинных операций, однако чем выше цена ошибки, тем важнее становится человек, который способен проверить результат, понять контекст и принять окончательное решение.
И если ИИ действительно забирает у человека всё больше рутинной работы, не окажется ли главным профессиональным навыком будущего не умение пользоваться ИИ, а способность вовремя сказать ему: «Нет, это решение неверно»? А что об этом думаете вы?
Источник: https://www.eenewseurope.com/en/ibm-study-finds-ai-workforce-skills-gap/
Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
