«Премия за ИИ»: зарплатный разрыв на российском рынке труда
Содержание
Дискуссии экономистов о влиянии генеративного ИИ на рынок труда в основном сосредоточены на занятости, оценке степени автоматизируемости профессий и потенциальных масштабах безработицы, вызванной технологической революцией (1, 2, 3). Опасения подогреваются еще и тем, что генеративный ИИ в короткие сроки перевернул представления о замещении работников технологиями.
Более ранние этапы автоматизации в основном затрагивали рабочую силу с низким или средним уровнем квалификации, сфокусированную на выполнении рутинного труда (как физического, так и интеллектуального), и при этом рос спрос на высококвалифицированных специалистов, занятых нерутинной интеллектуальной деятельностью. А сейчас под воздействием новых технологий впервые оказались позиции и задачи, которые еще недавно мог выполнять только человек.
При этом от ИИ ждут ощутимого прироста производительности за счет дополнения навыков человека. То, какой из двух эффектов – замещение труда или его дополнение – в конечном счете будет превалировать, определит долгосрочное влияние ИИ на рынок труда.
Влияние технологии на занятость и доходы определяется не самим фактом внедрения ИИ, а тем, какие задачи он автоматизирует и какие новые появляются в ответ. Это соотношение определяет, сокращаются рабочие места или создаются, растет отдача от конкретных навыков работников или снижается.
Потенциально ИИ может автоматизировать некоторые профессии целиком, а может менять их содержание и требования к компетенциям при сохранении самих профессий. При этом эффективное использование новых технологий требует более высокого уровня образования и когнитивных способностей, поэтому часто они оказываются полезнее для квалифицированных работников. В результате ИИ приводит не столько к тотальному замещению целых профессий, сколько к их сегментации: менее квалифицированные специалисты, чью работу ИИ выполняет без особого труда, вынуждены покидать рынок, тогда как более опытные уходят от прямой конкуренции с ИИ, делегируя ему рутину и сосредотачиваясь на решении более сложных, нетривиальных задач.
По этой же причине наиболее острые негативные последствия на старте распространения генеративного ИИ испытала на себе молодежь, только начинающая карьерный путь: общих знаний много, а специфических профессиональных пока мало, что делает эту категорию работников более подверженной замещению, чем дополнению технологией.
Однако помимо споров о судьбе рабочих мест есть и другой, не менее важный вопрос: что происходит с доходами тех, кто уже использует ИИ? Если технология действительно меняет производительность, это неизбежно должно отразиться на зарплатах.
В экономике труда вопрос о зарплатной «премии» за те или иные навыки является одним из центральных. Заработная плата выступает своеобразным флюгером рынка, отражающим востребованность компетенций здесь и сейчас. Но одновременно это и мера индивидуальной производительности. Если работник, осваивая новый инструмент, становится более эффективен в работе, то это должно приводить к росту его дохода.
В случае с генеративным ИИ логика та же: если использование технологии действительно повышает производительность, зарплата его пользователей должна быть выше, особенно на тех рабочих местах, где новые технологии более применимы. В нашем исследовании мы впервые оцениваем влияние использования ИИ на заработную плату работников на российском рынке труда.
Использование ИИ в России
Большинство исследований по России, существовавших до недавнего времени, анализировали влияние ИИ на данных, собранных до появления ChatGPT в 2022 г. Ответить на вопрос, кто использует именно генеративный ИИ на российском рынке труда и как его использование влияет на зарплаты, впервые позволили данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) НИУ ВШЭ.
Для анализа были использованы данные по 18800 респондентам в возрасте от 18 до 65 лет за 2023–2024 гг. Измерялся не только сам факт использования ИИ (в том числе в рабочих целях), но и его частота – эпизодически или регулярно. Чтобы отделить эффект роста производительности от эффекта самоотбора в категорию использующих ИИ более способных и высокооплачиваемых работников, наши модели учитывают уровень заработной платы, которую работник получал до 2022 г., индивидуальные характеристики работников – например, пол, возраст, образование и т.п., а также параметры их рабочих мест – профессию, отрасль, размер предприятия и т.д.
Еще на эту тему
Данные показывают, что в России генеративный ИИ пока используют немногие: в среднем лишь 10% опрошенных пользовались такими инструментами хотя бы эпизодически. Только 5% занятых применяли ИИ в рабочих целях, и лишь 1,5% делали это регулярно.
Эти цифры противоречат ожиданиям: более ранние исследования называли Россию одним из лидеров ИИ-адаптации со стороны предприятий. Кроме того, это значительно меньше, чем в других странах: к концу 2024 г. около 40% населения США в возрасте от 18 до 64 лет использовали ИИ в работе или обычной жизни, а 9% – на регулярной основе.
Как и в остальном мире, в России ИИ чаще используется молодыми и образованными работниками, скорее занимающими квалифицированные рабочие места, зачастую в сфере ИТ, и проживающими в крупных городах.
Наиболее активно ИИ применяют специалисты в области ИКТ – почти 40% используют в работе; а также работники сферы финансов, науки, образования, СМИ и юриспруденции. На позициях за пределами этих сфер использование технологии встречается значительно реже, особенно редко среди рабочих профессий или низкоквалифицированного персонала.
Выигрыш есть, но не для всех
Результаты показывают, что использование ИИ устойчиво связано с более высокой заработной платой работников. В среднем пользователи технологии зарабатывают на 13% больше тех, кто пока не интегрировал ее в свою деятельность. Однако размер эффекта сильно зависит от частоты применения: эпизодическое использование предполагает премию в 11,6%, регулярное – уже 26,9%.
Среди специалистов высшего уровня квалификации эффекты проявляются еще сильнее. Для них эпизодическое применение ИИ может приносить премию порядка 18,2%, а регулярное использование – до 45,8%, что почти в два раза выше, чем в среднем среди занятых, которые регулярно обращаются к ИИ.
Наблюдаемый эффект является совокупным. Он складывается из реального прироста производительности, который наиболее вероятен именно при регулярном использовании ИИ, и того факта, что технология чаще применяется на изначально высокооплачиваемых рабочих местах, например в сфере ИТ. Контроль индивидуальных эффектов и характеристик рабочих мест, в том числе заработной платы данного работника до 2022 г., приводит к тому, что устойчивая зарплатная премия сохраняется только среди тех, кто использует ИИ регулярно.
Это подводит нас к ключевому выводу: ценность ИИ выше там, где выше его применимость. Иными словами, на ранних этапах распространения технологии наблюдается эффект взаимодополнения между ИИ и человеческим капиталом. Использование ИИ приносит наибольший выигрыш тем, кто уже обладает высоким уровнем образования и квалификации.
Еще на эту тему
Дарон Аджемоглу: «ИИ делает ваш труд эффективнее – и дешевле»
ИИ идет по пути, который ведет не к созданию новых рабочих мест, а к удешевлению уже существующих, считает нобелевский лауреат Дарон Аджемоглу. Он рассказал, чем «автоматизация» отличается от «коммодизации» труда и почему второе гораздо опаснее, чем кажется.
Как минимум на текущем этапе генеративный ИИ выступает скорее помощником, чем заменителем рабочей силы. Это инструмент, который в соединении с другими компонентами человеческого капитала – образованием, квалификацией, опытом – способен многократно увеличивать результаты. Более высокий уровень заработной платы пользователей ИИ означает, что применение данного инструмента действительно дает измеримый прирост производительности, как минимум для отдельных категорий высококвалифицированных работников. Этот прирост обеспечивается за счет регулярного использования ИИ для автоматизации рутинных задач внутри уже существующих профессий, а не за счет их полной замены.
При этом более высокая применимость ИИ на рабочих местах, которые и без того хорошо оплачиваются, указывает на то, что технология не столько создает новое неравенство, сколько закрепляет уже существующее. И хотя менее опытные и менее квалифицированные работники с помощью ИИ получают возможность сократить квалификационный разрыв, в реальности внедрение технологии ведет не к выравниванию, а к наращиванию этого разрыва. Реальную ценность из ИИ извлекают прежде всего те, кто уже обладает высокими доходами и квалификацией.
Взгляд в будущее
ИИ действительно меняет экономику и рынок труда, но это не означает сиюминутных негативных последствий. Мир меняется, трансформируются запросы к квалификации, и то, кто окажется на вершине, а кто будет вынужден полностью перестраиваться, зависит от готовности работников меняться где-то вслед за рынком, а где-то опережая его запросы. Для квалифицированных работников это означает необходимость продолжать повышать квалификацию и осваивать ИИ-инструменты на регулярной основе.
Это ставит серьезные вызовы перед системой образования и профессиональной подготовки. Обучение не может ограничиваться разовыми курсами, а требует системной интеграции ИИ в образовательные программы на всех уровнях.
Еще на эту тему
Сегодня генеративный ИИ стал значимым фактором, влияющим на доходы работников. Однако долгосрочные эффекты предсказать трудно. Мы наблюдаем начальный этап распространения технологии, когда премия за ее использование максимальна и продиктована малой распространенностью среди работников.
По мере того как ИИ станет массовым, а на рынке труда будет появляться все большее предложение, наблюдаемая сейчас премия может сократиться или вовсе исчезнуть, как уже произошло с базовыми цифровыми компетенциями. Использование генеративного ИИ в таком случае превратится в квалификационное требование для занятия высокооплачиваемых позиций.
Генеративный ИИ действительно может стать мощным драйвером роста производительности и доходов, но только для тех, кто готов использовать его регулярно и осмысленно. Для всех остальных он останется либо угрозой, либо упущенной возможностью.
Полный текст исследования опубликован в журнале «Вопросы экономики», 2026, №8.
.webp)