Четыре варианта будущего сферы занятости в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году

Сценарии для серии диалогов о мировой экономике

Четыре варианта будущего сферы занятости в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году

Краткое резюме

Стремительная коммерциализация новых технологий меняет рабочие процессы, бизнес-модели и каналы формирования кадрового резерва. По мере того как искусственный интеллект (ИИ) переходит от стадии экспериментов к интеграции, темпы и траектория его развития усиливают неопределенность в отношении его последствий для бизнеса, работников и мировой экономики. Мнения руководителей компаний о влиянии ИИ также разнятся: во всем мире около 54% ожидают, что ИИ вытеснит существующие рабочие места, а 24% заявили, что ИИ создаст новые рабочие места. Почти 45% также отметили увеличение маржи прибыли как вероятный эффект от ИИ, и только 12% ожидают, что это приведет к росту заработной платы. Будущее рабочих мест и цепочек создания стоимости будет определяться не только технологиями. Стратегии в области человеческого капитала и инвестиции, приоритетные сегодня, определят, насколько хорошо общества и отдельные компании смогут адаптироваться к новой экономике и стать в ней лидерами.

Превращение неопределенности в предвидение

Серия диалогов «Сценарии для мировой экономики» Всемирного экономического форума использует сценарный анализ и межотраслевой диалог, чтобы помочь лицам, принимающим решения, ориентироваться в событиях мировой экономики и их последствиях для стратегии и инвестиционных решений.

В этой белой книге обобщены мнения и идеи членов Сообщества директоров по стратегии Форума и других экспертов из отраслевых сообществ Форума и Глобальной сети прогнозирования. Это второе издание серии исследует, как достижения в области ИИ и тенденции в сфере талантов, а также их потенциальные траектории до 2030 года могут сформировать будущее рабочих мест с различными последствиями для корпоративных стратегий и инвестиционных решений.

Четыре сценария будущего рабочих мест в 2030 году

В совокупности векторы развития ИИ и развития талантов формируют следующие четыре сценария будущего сферы занятости в 2030 году.

1. Сверхзаряженный прогресс: Экспоненциальные прорывы в области ИИ меняют отрасли, бизнес-модели и рабочие процессы. Производительность взлетает, а инновации процветают. Широкая готовность к ИИ позволяет людям совершить «агентный скачок», адаптироваться к экономике, ориентированной на ИИ, и частично сдержать вытеснение кадров. Многие рабочие места исчезли, но новые профессии появляются и быстро масштабируются, в том числе благодаря тому, что люди управляют портфелями способных машин и становятся оркестраторами агентов. Системы социальной защиты, этики и управления с трудом поспевают за темпами и масштабами изменений.

2. Эпоха замещения: Экспоненциальное развитие ИИ опережает способность рабочей силы к адаптации. Компании спешат автоматизировать процессы в качестве временной меры, вытесняя работников быстрее, чем системы образования и переподготовки могут отреагировать. Агентный ИИ берет на себя ключевые процессы, создавая всплеск производительности, но также и новые риски. Экономики вырываются вперед в технологическом плане, но раскалываются социально: безработица резко возрастает, доверие потребителей подрывается, а правительства сталкиваются с растущими социальными рисками и нестабильностью.

3. Экономика «второго пилота»: Постепенный прогресс ИИ и наличие навыков работы с ИИ смещают акцент на дополнение возможностей человека, а не на массовую автоматизацию. Шумиха вокруг ИИ 2020-х годов уступила место прагматичной интеграции: в большинстве отраслей наблюдается постепенная трансформация по мере того, как команды людей и ИИ перестраивают цепочки создания стоимости. Страны и компании, которые на ранних этапах инвестировали в обучение, мобильность, цифровую инфраструктуру и управление ИИ, создали условия для поглощения и развития новых технологий.

4. Застопорившийся прогресс: Устойчивый прогресс ИИ сталкивается с нехваткой критически важных навыков у рабочей силы. Рост производительности неравномерен, и компании полагаются на автоматизацию, чтобы восполнить дефицит талантов. Выгоды концентрируются в компаниях и регионах с экспертизой в области ИИ, в то время как другие сталкиваются с подрывом конкурентоспособности. Замещение затрагивает в первую очередь рутинные роли, в то время как ценность квалифицированных ремесел и ручного труда возрастает. Надежда на процветание благодаря ИИ сменяется разочарованием, поскольку разрывы в уровне внедрения усиливают неравенство, создают раздвоенную экономику и ограничивают рост. Прогнозирование дает возможность исследовать критические неопределенности и формировать стратегии для навигации и использования трансформационных сдвигов.

Стратегии на будущее

Опираясь на сценарии, анализ последствий для бизнеса в альтернативных вариантах будущего и диалоги с директорами по стратегии и экспертами, были определены следующие «беспроигрышные» стратегии, которые помогут компаниям подготовиться сегодня к любому сценарию.

– Начинайте с малого, стройте быстро, масштабируйте то, что работает – Согласовывайте технологические стратегии и стратегии в области талантов – Инвестируйте в сотрудничество человека и ИИ и агентные рабочие процессы – Инвестируйте в управление данными и инфраструктуру – Предвидьте потребности в талантах и обеспечьте устойчивость цепочек создания стоимости в будущем – Укрепляйте организационную культуру и доверие к новым технологиям – Готовьтесь к различным последствиям для разных профессий, задач и рынков – Разрабатывайте рабочие процессы для представителей разных поколений – Используйте стратегические партнерства

1 Введение

Конвергенция прорывных новых технологий и трансформации рабочей силы создает новые возможности для роста и риски. Сочетание множества трансформационных сил меняет мировую экономику. По прогнозам, глобальные макротренды, такие как геоэкономическая фрагментация, технологические изменения, «зеленый» переход и другие, создадут около 170 миллионов новых рабочих мест к 2030 году, вытеснив при этом около 92 миллионов существующих.

Стремительное ускорение и коммерциализация прорывных новых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), автономные системы и робототехника, относятся к числу наиболее значимых трансформационных тенденций. За последние несколько лет ИИ перешел от стадии экспериментов к интеграции в рабочие процессы: доля компаний, использующих ИИ как минимум в одной функции, увеличилась с 55% в 2022 году до 88% по последним оценкам. Внедрение этих технологий обещает системный рост производительности, но также поднимает критические вопросы об экономической инклюзивности, ценностях, доверии и устойчивости.

Согласно ежегодному опросу более 10 000 руководителей по всему миру, проведенному Всемирным экономическим форумом, около 54% респондентов ожидают, что ИИ вытеснит существующие рабочие места, а 24% заявили, что ИИ будет способствовать созданию новых рабочих мест. Более четырех из десяти опрошенных руководителей ожидают, что ИИ увеличит маржу прибыли компаний, и чуть меньше респондентов заявили, что ИИ повысит доступность (37%) и ценовую приемлемость (30%) товаров и услуг. Примечательно, что только 12% ожидают положительного влияния ИИ на заработную плату, в то время как 24% предсказывают рост концентрации отрасли.

РИСУНОК 1: Восприятие бизнес-сообществом влияния ИИ

Тем временем глобальная динамика талантов также меняется. Демографические тенденции, сохраняющийся дефицит навыков и перегруженные системы социальной защиты создают сложные — и часто усиливающие друг друга — нагрузки на рынки труда. Сокращение срока актуальности навыков требует большей гибкости и прозорливости от систем образования и профессиональной подготовки. Рассматривая только влияние ИИ, LinkedIn оценивает, что спрос на навыки грамотности в области ИИ вырос на 70% в период с 2024 по 2025 год.

В совокупности эти сдвиги — и распространение агентного ИИ — усиливают неопределенность вокруг будущего технологии и ее последствий для бизнеса, работников и мировой экономики. Трансформации, которые когда-то казались далеким будущим, теперь происходят со скоростью и в масштабах, превосходящих ожидания. Компании в различных отраслях сталкиваются с растущей конкуренцией за быстрые инновации, балансируя меняющиеся инвестиционные приоритеты и адаптируясь практически в режиме реального времени. Одновременно правительства пытаются ориентироваться в условиях сужающегося фискального пространства и принятия сложных решений по стимулированию инноваций при поддержке рабочих мест и экономической инклюзивности.

Эти тенденции создают новые возможности для отраслей и отдельных компаний, но также и риски. Рассматривая бизнес-стратегии на ближайшие пять лет, результаты последнего опроса директоров по стратегии Форума выделили коммерциализацию ИИ и новых технологий (72%), нехватку талантов и трансформацию рабочей силы (24%) как одни из самых влиятельных тенденций.

На протяжении 2025–2026 годов серия диалогов Форума «Сценарии для мировой экономики» использует сценарный анализ и диалог на уровне коллег из разных секторов, чтобы помочь лицам, принимающим решения, понять меняющиеся закономерности мировой экономики и их последствия для стратегии, инвестиционных решений и устойчивости. В этом втором документе серии исследуются сценарии будущего рабочих мест на пересечении векторов прогресса ИИ и готовности рабочей силы, а также их потенциальные траектории до 2030 года.

Вектор прогресса ИИ представляет темпы и масштаб прогресса в возможностях и автономности технологий ИИ. Сценарии рассматривают экспоненциальные и постепенные траектории развития ИИ.

Вектор готовности рабочей силы отражает наличие у работников навыков, обеспечивающих их подготовленность к экономике, управляемой ИИ. Сценарии рассматривают широкую и ограниченную готовность к ИИ.

Комбинация этих двух векторов порождает четыре вероятных варианта будущего, каждый из которых имеет различные последствия для корпоративных стратегий, бизнес-моделей, инвестиций и рабочих процессов.

2 Четыре варианта будущего сферы занятости в 2030 году

Четыре сценария направлены на предоставление стилизованных описаний сложной глобальной перспективы. Взаимодействие векторов развития ИИ и готовности рабочей силы порождает следующие четыре сценария для будущего рабочих мест в 2030 году (Рисунок 2).

Сценарий 1: Сверхзаряженный прогресс. Экспоненциальные прорывы в области ИИ меняют отрасли, бизнес-модели и рабочие процессы. Производительность взлетает, а инновации процветают. Широкая готовность к ИИ позволяет людям совершить «агентный скачок», адаптироваться к экономике, ориентированной на ИИ, и частично сдержать вытеснение кадров. Многие рабочие места исчезли, но новые профессии появляются и быстро масштабируются, в том числе благодаря тому, что люди управляют портфелями способных машин и становятся оркестраторами агентов. Системы социальной защиты, этики и управления с трудом поспевают за темпами и масштабами изменений.

Сценарий 2: Эпоха замещения. Экспоненциальное развитие ИИ опережает способность рабочей силы к...

адаптироваться. Компании спешат автоматизировать процессы в качестве временной меры, вытесняя работников быстрее, чем системы образования и переподготовки успевают реагировать. Агентный ИИ берет на себя ключевые процессы, создавая всплеск производительности, но также и новые риски. Экономики вырываются вперед в технологическом плане, но раскалываются социально: уровень безработицы резко возрастает, потребительское доверие падает, а правительства сталкиваются с растущими социальными рисками и нестабильностью.

Сценарий 3: Экономика «второго пилота»

Постепенный прогресс ИИ и наличие навыков, ориентированных на ИИ, смещают акцент на дополнение человеческого труда, а не на массовую автоматизацию. Хайп вокруг ИИ 2020-х годов уступил место прагматичной интеграции: в большинстве отраслей наблюдается постепенная трансформация, поскольку команды «человек-ИИ» меняют цепочки создания стоимости. Страны и предприятия, которые на раннем этапе инвестировали в обучение, мобильность, цифровую инфраструктуру и управление ИИ, создали условия для освоения и продвижения новых технологий.

Сценарий 4: Застойный прогресс

Устойчивый прогресс ИИ сталкивается с нехваткой критически важных навыков у рабочей силы. Рост производительности носит фрагментарный характер, и предприятия полагаются на автоматизацию, чтобы восполнить дефицит талантов. Выгоды концентрируются в компаниях и регионах, обладающих опытом в области ИИ, в то время как другие сталкиваются с падением конкурентоспособности. Вытеснение затрагивает в основном рутинные роли, в то время как ценность квалифицированных рабочих специальностей и физического труда возрастает. Надежда на процветание благодаря ИИ сменяется разочарованием, поскольку разрывы во внедрении технологий усиливают неравенство, создают двухъярусную экономику и ограничивают рост.

2.1 Обзор сценариев

Р и с у н о к 2

Эти варианты будущего имеют различные характеристики, когда речь заходит о производительности, автоматизации, участии на рынке труда, неравенстве и других экономических данных. Таблица 1 обобщает потенциальное направление этих характеристик к 2030 году относительно сегодняшнего базового уровня.

Четыре варианта будущего для рабочих мест в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году | 7

Траектория экономических данных для четырех сценариев к 2030 году

Т а б л иц а 1

¹ Massive multi-discipline multimodal understanding (Масштабное междисциплинарное мультимодальное понимание).

² В настоящее время не существует авторитетного или стандартизированного глобального показателя «грамотности в области ИИ и смежных навыков».

³ Соотношение между общим почасовым заработком верхних 10% и нижних 10% наемных работников в мире.

Возможности ИИ, средний показатель MMMU топ-5 моделей

Базовый уровень: 84.2 (Xiang, Y. et al., 2025)

Грамотность в области ИИ и смежные навыки

Базовый уровень: Н/Д¹

Рост производительности труда, % в год

Базовый уровень: 1.5% (Международная организация труда, 2020–2025 в годовом исчислении)

Уровень безработицы, %

Базовый уровень: 5% (Международная организация труда, 2025)

Индекс потребительского доверия

Базовый уровень: 48.8 (Ipsos, 2025)

Масштабирование агентного ИИ, % предприятий

Базовый уровень: 23% (McKinsey, 2025)

Поляризация заработной платы, соотношение доходов D9/D1

Базовый уровень: 16.8 (Международная организация труда, 2025)

Операционная маржа S&P 500, % за квартал

Базовый уровень: 12.6% (S&P, среднее за 2025 год)

Экспоненциальный прогресс ИИ, широкая готовность рабочей силы. Экспоненциальные прорывы в области ИИ меняют отрасли, бизнес-модели и рабочие процессы. Производительность взлетает, а инновации процветают. Широкая готовность к ИИ позволяет людям совершить «агентный скачок», адаптироваться к экономике, ориентированной на ИИ, и частично сдержать вытеснение рабочих мест. Многие профессии исчезли, но новые виды деятельности появляются и быстро масштабируются, отчасти благодаря тому, что люди управляют портфелями способных машин и становятся оркестраторами агентов. Системы социальной защиты, этические нормы и структуры управления с трудом поспевают за темпами и масштабами перемен.

Сценарий 1: Сверхмощный прогресс

¹ В настоящее время не существует авторитетного или стандартизированного глобального показателя «грамотности в области ИИ и смежных навыков».

Примечания: Стрелки обозначают направленное изменение характеристики конкретного сценария. Все значения приведены на глобальном уровне, если не указано иное. Анализ основан на описаниях сценариев и экстраполяции аналогичных существующих исследований. Направленность носит иллюстративный характер и предназначена исключительно для целей построения сценариев.

2.2 Глубокий анализ сценариев

Четыре варианта будущего для рабочих мест в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году | 8

В этом сценарии экспоненциальный прорыв в возможностях ИИ изменил экономику и создал новые отрасли, резко сократив сроки появления общего искусственного интеллекта (AGI). Радикальная перестройка систем образования и профессиональной подготовки позволила рабочей силе быстро адаптироваться. Конкуренция со стороны моделей ИИ с открытым исходным кодом помогла ускорить разработку ИИ-агентов, сохраняя при этом низкие затраты, что обеспечило широкую коммерциализацию ИИ-агентов и переопределило подходы к работе, обучению и созданию стоимости. К 2030 году многие профессии полностью исчезли, а рабочие места сместились от выполнения задач к проектированию и надзору за экосистемами на базе ИИ. Отдача от производительности за счет интеграции ИИ превзошла ранние прогнозы об увеличении на 1,3 процентных пункта (п.п.),⁵ что подстегнуло гонку по внедрению ИИ во всех отраслях. Капитальные затраты (CapEx) на ИИ превысили 1,3 триллиона долларов за период 2025–2030 годов,⁶ а инвестиции в вычислительную инфраструктуру и инфраструктуру данных превратили ИИ из инструмента в ключевого экономического актора. Переход к экономике, ориентированной на ИИ, обострил многие структурные противоречия, связанные с вытеснением рабочей силы, пробелами в управлении, нагрузкой на устойчивое развитие и растущими вопросами о роли и ценности людей-работников.

– Профессии и задачи:

Рынки труда реструктурировались вдоль агентных линий разлома, при этом доля задач, выполняемых технологиями, резко возросла с 22% в 2025 году.⁷ Человеческий труд становится модульным, гибким и опосредованным ИИ. Значительное число профессий и задач, распространенных в середине 2020-х годов, исчезли или сократились в масштабе. Страны и отрасли с высокой цифровой готовностью и ранними инвестициями в специализированное обучение ИИ сумели сдержать массовую безработицу: теперь работники курируют сотни «цифровых сотрудников» и флот специализированных ИИ-агентов или переходят на узкоспециализированные виды деятельности, ориентированные на человека. Тем не менее, вытеснение и деградация качества рабочих мест обычны для всех секторов и регионов.

– Экономический прогноз:

Агентный скачок открыл беспрецедентный рост производительности: рост мирового ВВП (валового внутреннего продукта) приближается к двузначным показателям, а маржа корпоративной прибыли значительно увеличилась. Государственные и частные инвестиции быстро растут, направляясь в первую очередь в сети ИИ, вычисления, квантовые технологии, инфраструктуру данных, кадровые резервы и технологии, дополняющие ИИ. Инструменты ИИ делают творчество и предпринимательство доступными для миллионов людей, которые ранее были исключены из этих процессов из-за географического положения или образования. Инновации и «скачкообразное развитие» (leapfrogging) быстро масштабируются в разных секторах и регионах, преодолевая традиционные барьеры в энергетике, материаловедении и здравоохранении. Однако ускоряющаяся автоматизация и надвигающиеся риски AGI довлеют над долгосрочными перспективами, доверием инвесторов и последствиями для устойчивого развития.

– Цепочки создания стоимости:

Конвергенция агентной архитектуры ИИ, квантового прогресса и размывание границ физических и цифровых экосистем позволили отраслям реструктурироваться вокруг агентных операционных уровней, достигнув точки перегиба, когда сети ИИ становятся такими же центральными элементами, как электросети. Цифровые двойники и автономная сквозная координация становятся стандартом.

– Неравенство и поляризация:

Неравенство увеличивается, поскольку надбавки к заработной плате для готовой к работе с ИИ силы почти удвоились по сравнению с 56%, прогнозируемыми в середине 2020-х годов.⁸ Работники профессий, ориентированных на человека — включая сферы ухода, гостеприимства, государственный и некоммерческий секторы — наблюдают постепенное снижение зарплат по мере роста конкуренции за эти роли. Другие работники сталкиваются с ослаблением переговорных позиций, несмотря на общий рост производительности, при этом заработная плата падает в большинстве секторов.

– Политика и нормативно-правовая база:

Регуляторные режимы отстают от темпов и глубины агентной трансформации. Этические рамки адаптируются медленно, а системы социальной защиты с трудом поспевают за изменениями. Некоторые правительства экспериментируют с дивидендами от ИИ, страхованием заработной платы и моделями безусловного базового дохода.⁹ Другие борются с компромиссами между быстро сужающимся фискальным пространством и растущим социальным напряжением.

9 | Четыре варианта будущего для новой экономики: Геоэкономика и технологии в 2030 году

¹ В настоящее время не существует авторитетного или стандартизированного глобального показателя «грамотности в области ИИ и смежных навыков».

Примечания: Стрелки обозначают направленное изменение характеристики конкретного сценария. Все значения приведены на глобальном уровне, если не указано иное. Анализ основан на описаниях сценариев и экстраполяции аналогичных существующих исследований. Направленность носит иллюстративный характер и предназначена исключительно для целей построения сценариев.

В этом сценарии ИИ развивается с головокружительной скоростью, но готовность рабочей силы остается ограниченной. Системы образования и профессиональной подготовки, запутавшиеся в традиционных подходах, не смогли подготовить адаптивные и многофункциональные таланты, необходимые для экономики, ориентированной на ИИ. Укореняется культура акселерационизма, и автоматизация становится повсеместной. Правительства и предприятия спешат автоматизировать процессы в качестве временной меры при нехватке талантов, углубляя зависимость от технологий и масштабно вытесняя работников. Рост капитальных вложений в ИИ в конце 2020-х годов резко снизил барьеры для внедрения ИИ во всех отраслях. Конкурирующие модели, ИИ-агенты и полностью автономные системы быстро масштабируются. Автоматизация стала значительно дешевле, чем массовое повышение квалификации и переподготовка кадров. Некоторые правительства и секторы пытаются регулировать массовое внедрение ИИ для смягчения социальных рисков, но конкуренция делает ограничения экономически и политически невозможными.

Рынки труда серьезно подорваны массовым вытеснением и сужением путей трудоустройства для всех уровней квалификации. ИИ и сквозная автоматизация берут на себя ключевые задачи во всех секторах. Вытеснение рабочей силы больше не является временным явлением. Во многих секторах целые профессиональные семейства сократились или исчезли. Появились новые профессии, дополняющие ИИ, но работникам трудно переучиваться и адаптироваться, чтобы воспользоваться новыми возможностями. Доля задач, поглощенных технологиями, превысила 50%, приближаясь к 90% в секторах с высокой степенью воздействия. Дефицит талантов подтолкнул некоторые предприятия к полной передаче принятия решений ИИ-агентам с ограниченным человеческим контролем или без него. Мобильность рабочей силы к 2030 году практически иссякла. Профессии, ориентированные на человека, и гиг-экономика привлекли вытесненных специалистов, но они не могут поглотить всех работников. Кроме того, эти роли не застрахованы от автоматизации, поскольку ускорение ИИ охватывает новые задачи, а в робототехнике происходят дальнейшие достижения.

Хотя прорывы в области ИИ обеспечили огромный рост производительности, мировая экономика находится в напряжении из-за глубины потрясений. Волатильность и неопределенность возросли. Маржа корпоративной прибыли...

...увеличиваются, движимые горсткой квазигосударственных компаний, контролирующих основополагающие модели, вычислительные мощности и проприетарные наборы данных. Они получают неконтролируемое влияние в мировой экономике, определяют стоимость автоматизации и контролируют доступ к ИИ и управление им. Потребительское доверие во всем мире ослабевает, опускаясь ниже исторического минимума в 44 пункта. 10

Масштабы развертывания ИИ и нагрузки на центры обработки данных растут быстрее, чем мощность энергосетей, усиливая энергетическое и экологическое воздействие автоматизации.

Экспоненциальное развитие ИИ, ограниченная готовность рабочей силы

Экспоненциальное развитие ИИ опережает способность рабочей силы к адаптации. Компании спешат автоматизировать процессы в качестве временной меры, вытесняя работников быстрее, чем системы образования и переподготовки успевают реагировать. Агентный ИИ берет на себя ключевые процессы, создавая всплеск производительности, но также и новые риски. Экономики вырываются вперед в технологическом плане, но раскалываются социально: резко возрастает безработица, подрывается доверие потребителей, а правительства сталкиваются с растущими социальными рисками и нестабильностью.

Сценарий 2: Эпоха вытеснения

Четыре варианта будущего для рабочих мест в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году 10

Рабочие процессы становятся более алгоритмизированными. Бизнес-модели перестраиваются вокруг глубоко самооптимизирующихся, автоматизированных и нативных для ИИ архитектур, при этом возможности для взаимодополняемости человека и ИИ к 2030 году иссякают. Многие секторы локализуют цифровую инфраструктуру и внедряют суверенные стеки ИИ, но в конечном итоге им не хватает талантов для баланса между устойчивостью и эффективностью в масштабе.

Заработная плата снижается во всем мире, но темпы варьируются в зависимости от регионов и секторов. Неравенство доходов и бедность достигают исторического уровня. Работники профессий, ориентированных на человека, были относительно более защищены от первоначальных потрясений, но в конечном итоге они оказываются под давлением из-за перенасыщения рынков труда. Доверие к институтам падает на фоне роста дезинформации и всплеска контента, созданного ИИ, который вытесняет традиционные источники СМИ. Социальные сети безопасности растягиваются за пределы своих возможностей, а поляризация разрушает неформальные связи. Страны, которым не удается адаптировать системы социального обеспечения к экономике, ориентированной на ИИ, сталкиваются с хронической безработицей и ростом политической поляризации.

Политический и регуляторный ландшафт

Налоговая база сокращается, и правительства сталкиваются с растущим фискальным бременем из-за массовой безработицы, потребностей в переобучении и предоставления базовых услуг. Некоторые правительства ищут новый баланс через налогообложение технологий ИИ и бизнес-приложений. Усилия по гармонизации стандартов безопасности ИИ, управления агентами и структур данных заходят в тупик. Эта зависимость создает системные уязвимости. Сбои в работе, геополитические ограничения на вычисления и доступ к сетям ИИ вызывают нестабильность в масштабах всей экономики. Многие правительства борются с вопросом демократического надзора в мире, где ключевые решения переданы на аутсорсинг автономным системам.

В этом сценарии устойчивый прогресс ИИ и высокая готовность работников к ИИ позволяют компаниям использовать взаимодополняемость человека и ИИ. Внедрение ИИ расширяется, но остается поверхностным. Большинство отраслей претерпевают постепенную трансформацию, определяемую адаптированной и специфичной для конкретных задач интеграцией ИИ, а не структурной перестройкой рабочих процессов. После волны обязательств по капиталу и раздутых оценок акций, связанных с ИИ, надежды на рост производительности от интеграции ИИ не оправдались, и «пузырь ИИ» лопнул в середине 2020-х годов. Финансирование передовых ИИ-проектов иссякло, что привело к пересмотру сроков коммерциализации и ожиданий. Вытеснение работников на ранних этапах стимулировало инвестиции в готовность — от инициатив по грамотности в области ИИ и промпт-дизайна до трансформации систем переподготовки, повышения квалификации и обучения. Навыки работы с ИИ стали такими же обычными, как навыки цифровой грамотности в начале 2020-х годов. Хотя масштабы вытеснения и сменяемости рабочих мест возросли, правительства, предприятия и работники все чаще рассматривают ИИ как возможность, а не угрозу, и сосредотачиваются на прагматичной интеграции и освоении новых технологий.

Работники начали использовать инструменты ИИ для дополнения рутинных задач, а менеджеры приспособились к руководству человеко-машинными командами.

Инкрементальное развитие ИИ, широкая готовность рабочей силы

Постепенный прогресс ИИ и наличие наборов навыков, готовых к ИИ, смещают акцент на дополнение возможностей человека, а не на массовую автоматизацию. Хайп вокруг ИИ 2020-х годов уступил место прагматичной интеграции: большинство отраслей наблюдают постепенную трансформацию, поскольку команды «человек-ИИ» перестраивают цепочки создания стоимости. Страны и компании, которые на ранних этапах инвестировали в обучение, мобильность, цифровую инфраструктуру и управление ИИ, создали условия для освоения и продвижения новых технологий.

На данный момент не существует авторитетного или стандартизированного глобального измерителя «грамотности в области ИИ и смежных навыков».

Примечания: Стрелки обозначают направленное изменение характеристики данного сценария. Все значения приведены на глобальном уровне, если не указано иное. Анализ основан на сценариях и экстраполяциях аналогичных существующих исследований. Направленность носит иллюстративный характер и предназначена исключительно для построения сценариев.

Четыре варианта будущего для рабочих мест в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году 11

Инструменты ИИ позволили сократить время выполнения определенных задач на целых 80% 11, при этом большинство административных, стандартизированных и базовых аналитических задач были вымыты. К 2030 году изменилось более 40% навыков, что превзошло ранние прогнозы. 12 Рынки труда демонстрируют более высокую мобильность и текучесть рабочих мест с более сильным спросом на навыки решения проблем, социальные, управленческие и уникальные человеческие навыки. Расширились гибридные роли, сочетающие знания в области ИИ и узкую экспертизу в предметной области. Доля гиг-работников и предпринимателей также выросла благодаря расширению доступа к ИИ и общественной готовности, стимулирующей эксперименты. Однако качество рабочих мест сильно варьируется: оно улучшается там, где работники руководят ИИ, и ухудшается там, где ИИ ограничивает человеческое творчество и инициативу.

Взаимодополняемость человека и ИИ позволила прервать модели вялого роста ВВП предыдущих десятилетий. Без шока автоматизации рост производительности труда происходит стабильно, а ежегодный рост производительности труда превышает 1,5%, зафиксированные в начале 2020-х годов. 13 Подъем динамизма и инновации, ускоренные дополненным интеллектом во всех секторах, укрепляют доверие потребителей и инвесторов. Более высокая маржа и низкое давление со стороны издержек несколько стабилизировали инфляцию, но усиление конкуренции и дефицит на рынке труда сохраняют высокие риски волатильности. Компании и регионы с прозрачными структурами внедрения ИИ пользуются более низкими премиями за риск, доверием и притоком инвестиций. Различия в зрелости инфраструктуры ИИ и стоимости энергии усиливают расхождение между экономиками, готовыми к ИИ, и остальным миром.

Бизнес перестраивается вокруг более модульных, цифровизированных и дополненных ИИ рабочих процессов, где люди-работники находятся в основных циклах и на ролях принятия решений. Плотность автоматизации также возросла, затронув прежде всего высокостандартизированные процессы.

Неравенство увеличивается между работниками, которые могут динамично адаптироваться к развивающемуся ландшафту ИИ, и теми, кто лишен этого из-за низкого доступа к образованию, цифровой инфраструктуре или поддержке работодателей. Однако благодаря тому, что инструменты ИИ поднимают нижний порог навыков, разрыв в заработной плате немного сокращается среди работников средней и высокой квалификации. Рост удаленной гибкой работы и предпринимательства также расширил экономические возможности в периферийных регионах и маргинализированных сообществах. Поскольку контент, создаваемый ИИ, обгоняет человеческий контент 14, опасения по поводу поляризации и дезинформации растут. Доверие смещается в сторону проверенных источников, верифицированных платформ и посредников-людей.

Стандарты ИИ и правила конфиденциальности данных множатся, но сильно различаются в разных юрисдикциях. Некоторые регионы и секторы инвестируют в гармонизацию и функциональную совместимость систем ИИ и данных. Другие ориентируются на ограничительные подходы и национализацию инструментов ИИ, сетей и инфраструктуры. Структуры мобильности талантов также колеблются между безграничными цифровыми кадровыми резервами и протекционизмом талантов.

На данный момент не существует авторитетного или стандартизированного глобального измерителя «грамотности в области ИИ и смежных навыков».

Примечания: Стрелки обозначают направленное изменение характеристики данного сценария. Все значения приведены на глобальном уровне, если не указано иное. Анализ основан на сценариях и экстраполяциях аналогичных существующих исследований. Направленность носит иллюстративный характер и предназначена исключительно для построения сценариев.

Инкрементальное развитие ИИ, ограниченная готовность рабочей силы

Устойчивый прогресс ИИ сталкивается с рабочей силой, которой не хватает критически важных навыков. Рост производительности носит фрагментарный характер, и предприятия полагаются на автоматизацию, чтобы восполнить дефицит талантов. Выгоды концентрируются в компаниях и регионах с экспертизой в области ИИ, в то время как другие сталкиваются с потерей конкурентоспособности. Вытеснение затрагивает в первую очередь рутинные роли, в то время как ценность квалифицированных ремесел и физических профессий возрастает. Надежда на процветание, обеспечиваемое ИИ, сменяется разочарованием, поскольку разрывы во внедрении подпитывают неравенство, создают разделенную экономику и ограничивают рост.

Сценарий 4: Застой прогресса

Четыре варианта будущего для рабочих мест в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году 12

В этом сценарии ИИ продолжает совершенствоваться, но прорывы в возможностях случаются редко и обходятся дорого. Тем временем рабочая сила не адаптировалась к постепенным достижениям ИИ, что делает реальные приложения ИИ ненадежными. Хроническая нехватка готовых к ИИ талантов, рост стоимости вычислений и выявленные ограничения существующих моделей приводят к нереализованному росту производительности и росту скептицизма в отношении инструментов ИИ. Регуляторная осторожность усилилась после последствий рыночной коррекции оценки ИИ-компаний в середине 2020-х годов. Правительства и предприятия переходят к избирательному и консервативному развертыванию ИИ, отдавая приоритет постепенному повышению эффективности в рамках существующих рабочих процессов и компенсируя нехватку талантов, особенно в быстро стареющих регионах. Технологический прогресс заметен, но он далек от тран...

...трансформационный характер, при этом структурные ограничения сдерживают рост, устойчивость и общественный прогресс.

– Профессии и задачи: Вытеснение рабочей силы усилилось, поскольку предприятия обращаются к автоматизации для восполнения дефицита талантов. Однако большинство профессий были скорее выхолощены, чем полностью ликвидированы, а инфраструктура ИИ остается фрагментарной. Многие вытесненные работники переходят на менее производительные, менее квалифицированные и менее защищенные рабочие места, такие как сфера услуг и гиг-экономика. Рабочие места для начинающих специалистов и административные задачи особенно подвержены замене под влиянием ИИ, при этом пути входа на рынок труда сужаются. Мобильность рабочей силы, перераспределение и расширение возможностей были ограничены нехваткой талантов и устаревшими базами обучения.

– Экономические перспективы: Глобальный рост носит неравномерный характер. Небольшое количество передовых секторов и предприятий, которые использовали ранние инвестиции в ИИ и цифровизированные рабочие процессы, наблюдают рост производительности и инноваций на периферии. Другие с трудом пытаются раскрыть широкомасштабные преимущества ИИ. Инвесторы стали более осторожными: укоренившаяся неопределенность и слабые макроэкономические перспективы сокращают маржу прибыли во всех секторах и раздувают стоимость капитала. Потребительское доверие также снижается на фоне роста стоимости жизни, эрозии заработной платы и слабых социальных пособий.

– Цепочки создания стоимости: Варианты использования ИИ растут, но остаются поверхностными и узкоспециализированными. Предприятия частично цифровизировали устаревшие процессы, но не смогли реструктурировать рабочие процессы. Большинство секторов используют ИИ для автоматизации рутинных задач, отдавая приоритет инструментам общего назначения и генеративному ИИ или передавая части цепочек создания стоимости на аутсорсинг поставщикам услуг с поддержкой ИИ. Сквозные агентные сети не получают развития за пределами небольшого числа передовых компаний. Использование высокоспециализированных и проприетарных моделей маргинализируется из-за ценового давления и неопределенной окупаемости инвестиций.

– Неравенство и поляризация: Неравенство в доходах увеличилось как внутри стран, так и между ними. Заработная плата оказалась под давлением из-за внедрения ИИ и вытеснения рабочих мест. Однако многие высококвалифицированные работники выигрывают от растущей переговорной силы в мире дефицита талантов и растущей сложности задач, которые еще не автоматизированы. Хроническая нестабильность рабочих мест, сокращение возможностей и сетей социальной защиты подпитывают поляризацию и снижение доверия. Социальное разочарование усиливается во всем мире на фоне нарушенных обещаний о процветании.

– Политический и нормативно-правовой ландшафт: Многие регуляторы ужесточили защитные меры и стандарты в области ИИ. Однако глобальная гармонизация и интеграция инфраструктуры ИИ остаются ограниченными. Различия в потенциале надзора за ИИ, защите технологий, цензуре и конфиденциальности данных продолжают расти. Политика на рынке труда расширяется в попытке охватить растущую платформенную занятость, неформальные профессии, разрушающиеся сети социальной защиты и трансграничное перераспределение талантов. Реализация стопорится из-за исчерпанного фискального пространства и ограниченного доверия к институтам.

Последствия для бизнеса

Эти сценарии разработаны для поддержки диалога, основанного на структурированном прогнозировании бизнес-рисков, возможностей и стратегий. Описания этих четырех исследовательских сценариев позволяют проанализировать, как динамика ИИ и талантов — а также неопределенность, лежащая в основе их будущей траектории — могут изменить отрасли и корпоративные стратегии. Опираясь на анализ в предыдущих главах, а также на серию семинаров и консультаций с директорами по стратегии и профильными экспертами, эта глава исследует ключевые риски и возможности, связанные с четырьмя сценариями, а также стратегические соображения, которые могут помочь бизнесу укрепить устойчивость и конкурентоспособность в условиях такого будущего.

Сценарий 1: Форсированный прогресс

Основные риски

– Самоуверенность, отставание в регулировании и благодушие на фоне ускоренного прогресса. – Перегрузка энергетических сетей, скачки цен на критически важные материалы и рост негативных экологических последствий в отсутствие прорыва в зеленом переходе. – Экспоненциальный рост сложности и возможностей ИИ опережает способность бизнеса и правительств к адаптации, что ведет к быстрому устареванию, динамике «победитель получает все» и ослаблению контроля над агентами ИИ, автономными системами и множащимися проприетарными моделями.

Основные возможности

– Прорывы в росте производительности, эффективности затрат и инновациях. – Размывание физических и виртуальных сетей создает функционально совместимые нативные экосистемы ИИ и минимизирует географические границы в доступе к талантам, рынкам и критически важным цепочкам создания стоимости. – Резкий скачок в прогрессе и развитии человеческого капитала с ростом гиперперсонализированных товаров и услуг, образования и здравоохранения, адаптированных с помощью ИИ, инвестиций в грамотность, долголетие и благополучие.

Стратегические соображения

– Перепроектируйте бизнес-модели вокруг агентных сетей, высокоавтономных процессов и цепочек талантов, дополняющих ИИ. – Масштабируйте инфраструктуру данных, эффективность энергосетей, интеграцию цепочек создания стоимости и устойчивость. – Инвестируйте в гибкость, лидерство в экосистемах и управлении ИИ. – Согласуйте стратегии в области талантов и ИИ, привлекайте работников, правительства и ключевых стейкхолдеров отрасли к процессам развертывания ИИ.

– «Слепые зоны» в принятии решений, чрезмерная зависимость от агентных систем ИИ и отсутствие надзора повышают системные риски и когнитивные манипуляции. – Дефицит талантов на критически важных ролях, а также в функциях проектирования, архитектуры и надзора за ИИ. – Концентрация власти в руках нескольких технологических платформ и правительств искажает рынки и регуляторную базу. – Разрушение социальных и экономических основ в результате массовой безработицы, краха сетей социальной защиты, роста негативных экологических последствий и дезинформации, создаваемой ИИ.

– Расширение ультра-экономичных и нативных для ИИ процессов, бизнес-моделей и циклов НИОКР. – Прозрачное и ответственное развертывание ИИ и управление данными становятся ключевыми источниками доверия, репутации и конкурентной дифференциации. – Структурная перестройка подходов к работе, образованию, созданию стоимости и перераспределению.

– Укрепляйте устойчивость, разрабатывайте адаптивное планирование спроса и инвестиций для навигации в условиях сокращения потребления и макроэкономического пространства. – Усиливайте стандарты данных и диверсифицируйте инструменты и инфраструктуру ИИ, чтобы снизить зависимость от какой-либо одной модели или поставщика. – Институционализируйте человекоцентричные роли и структуры принятия решений для обеспечения надзора и контроля над критическими процессами в условиях сокращения кадрового резерва. – Привлекайте регуляторов и ключевых стейкхолдеров к перепроектированию автоматизации и рабочих процессов.

– Системная чрезмерная зависимость от процессов с поддержкой ИИ снижает значимость человеческих суждений, увеличивая риск слабости моделей, предвзятости и пробелов в управлении. – Ужесточение финансового ландшафта и слабое доверие инвесторов после разрыва «пузыря ИИ». – Операционное расхождение, при котором секторы и географические регионы, чрезмерно регулирующие или недостаточно инвестирующие, оказываются позади. – Эскалация стратегического соперничества вокруг возможностей ИИ, преимуществ в талантах и контроля над критически важными цепочками создания стоимости.

– Ускорение инновационного цикла и прорывные достижения в ключевых секторах. – Расширение внедрения ИИ выравнивает возможности, приумножает человеческую изобретательность и позволяет работникам сосредоточиться на сложном решении проблем и задачах с высокой добавленной стоимостью. – Повышенная устойчивость критически важных цепочек создания стоимости и функциональная совместимость физических и цифровых экосистем.

– Инвестируйте в долгосрочное лидерство в области ИИ и разрабатывайте внутренние планы управления и интеграции. – Институционализируйте сотрудничество человека и ИИ, определите уникально человеческие процессы и перепроектируйте устаревшие рабочие процессы и задачи для дополнения их технологиями. – Масштабируйте экосистемы обучения, переквалификации и повышения квалификации для повышения уровня человеческой экспертизы и роста внутренней мобильности.

Сценарий 4: Застой в прогрессе

– Чрезмерное расширение обязательств в области ИИ и технологий на фоне фрагментарного прогресса и снижения отдачи от инвестиций в ИИ. – Рост протекционизма в отношении талантов и ограничений на их мобильность. – Экономическая стагнация, сокращение фискального пространства и эрозия сетей социальной защиты способствуют поляризации и отчуждению рабочей силы. – Давление затрат и гонка за краткосрочной прибылью закрепляют устаревшие процессы и тормозят потенциал трансформации.

– «Технологическая трезвость»: замедление прогресса ИИ создает пространство для глобальной координации управления и стандартов ИИ перед его широкомасштабным внедрением. – Рост предметно-ориентированных решений ИИ, локальных инноваций и кадровых резервов. – Ландшафт для экспериментов и пилотирования с более низким уровнем риска.

– Укрепляйте операционные и финансовые буферы и отдавайте приоритет основным рынкам. – Усиливайте готовность рабочей силы через адаптированные к конкретным рабочим местам динамичные учебные программы, навыки, дополняющие ИИ, и механизмы мобильности. – Инвестируйте в архитектуру ИИ и инфраструктуру данных для повышения эффективности и расширения рабочих процессов «человек-ИИ». – Используйте партнерства и отраслевые альянсы для смягчения структурных пробелов в возможностях и расширения синергии инноваций.

Как бизнес может подготовиться к любому сценарию сегодня

Стратегии и инвестиции, приоритетные на сегодняшний день, определят то, как предприятия и отрасли адаптируются к новой экономике и станут в ней лидерами. На основе серии семинаров и консультаций с директорами по стратегии и экспертами были выделены следующие стратегии как потенциальные «шаги, не вызывающие сожалений», которые могут помочь бизнесу подготовиться к любому сценарию уже сегодня. Независимо от того, ускорится или замедлится развитие ИИ, и будет ли рабочая сила адаптироваться достаточно быстро или отставать, эти стратегические соображения призваны помочь бизнесу снизить риски и использовать потенциал развития ИИ и талантов в ближайшие годы.

Начинайте с малого, стройте быстро, масштабируйте то, что работает.

Проводите небольшие контролируемые эксперименты, начиная с операционных задач и проблем цифровизации с наименьшим риском. Учитесь на неудачах при низких затратах, изучайте различные варианты использования технологий в разных отраслях и компаниях и осторожно масштабируйте интеграцию ИИ.

Согласуйте технологические стратегии и стратегии в области талантов.

По мере ускорения темпов трансформации обеспечение одновременного развития технологий и талантов имеет решающее значение для раскрытия более широкого роста производительности и системной устойчивости в цепочках создания стоимости. Обучение ИИ должно быть интегрировано в рабочий процесс, чтобы обеспечить непрерывное, персонализированное и предметно-ориентированное развитие талантов.

Инвестируйте в сотрудничество человека и ИИ и агентные рабочие процессы.

Проектирование рабочих процессов, основанных на сотрудничестве человека и ИИ, будет иметь решающее значение для повышения доверия, производительности, внедрения и устойчивости. Отдавайте приоритет инвестициям в дополнение возможностей человека (augmentation), интеграцию агентных рабочих процессов и развитие систем непрерывного обучения, готовых к ИИ, контекстуального суждения и ключевых навыков рабочей силы.

Инвестируйте в управление данными и инфраструктуру.

Модели ИИ хороши лишь настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Надежные данные станут критически важным источником корпоративной ценности, репутации и доверия. Предприятия, которые систематически инвестируют в инфраструктуру данных, стандарты и управление ими, станут более устойчивыми.

Предвидьте потребности в талантах и готовьте цепочки создания стоимости к будущему.

Используйте прогнозирование и предиктивную аналитику на базе ИИ для выявления возникающих пробелов в талантах и компетенциях. Инвестируйте в динамичные кадровые резервы и партнерства с образовательными учреждениями и правительствами. Развивайте внутренний потенциал обучения, механизмы мобильности талантов внутри и между отраслями, чтобы помочь работникам переходить между профессиями и задачами, а также развивать кросс-функциональные и дополняющие навыки.

Укрепляйте организационную культуру и доверие к новым технологиям.

Любопытство, гибкость и экспериментаторство будут так же важны, как и грамотность в области ИИ для построения доверия к технологиям и поддержки трансформации бизнеса и конкурентоспособности. Взаимодействуйте с ключевыми стейкхолдерами, внедряйте этические барьеры и обеспечивайте прозрачность в разработке и развертывании технологий для устранения предвзятости, обеспечения подотчетности и доверия.

Готовьтесь к различным последствиям для профессий...

Профессии, задачи и рынки

Темпы и масштабы воздействия достижений ИИ будут сильно различаться в зависимости от профессий, задач, географии и секторов. Хотя многие рутинные, административные и базовые аналитические задачи могут столкнуться с наибольшим вытеснением на ранних этапах, другие могут подвергнуться растущему воздействию по мере ускорения развития возможностей ИИ. Такие отрасли, как финансовые услуги, логистика и другие, могут развиваться стремительно, в то время как строительство и энергетика могут столкнуться с более медленной трансформацией. Между тем, конвергенция ИИ и робототехники является критической неопределенностью, которая может затронуть как «синих», так и «белых воротничков».

Проектирование рабочих процессов с участием нескольких поколений

Пожилым работникам следует учиться у более молодых коллег, которые, как правило, лучше знакомы с ИИ. Создание учебных команд из представителей разных поколений может помочь ускорить внедрение и сократить культурный разрыв.

Использование стратегического партнерства

Работа с партнерами — отраслевыми коллегами, университетами, стартапами, поставщиками программного обеспечения и инвесторами — будет иметь решающее значение для использования внешнего опыта, выстраивания информационных потоков и постоянного выявления вариантов использования и обучения.

Четыре сценария будущего рабочих мест в новой экономике: ИИ и таланты в 2030 году

Составители

Центр новой экономики и общества (Centre for the New Economy and Society)

Глобальная отраслевая команда (Global Industries Team)

Мы благодарны нашим коллегам из Центра новой экономики и общества, Глобальной отраслевой команды и группы стратегической разведки, которые предоставили бесценную информацию и поддержку в ходе реализации этого проекта.

В Центре новой экономики и общества: Нил Эллисон, Энгус Коллинз, Шрирам Гутта, Амаля Хачатрян, Тилль Леопольд, Таня Милберг и Эоин О'Катасай.

В Глобальной отраслевой команде: Андре Белелье, Стефан Кох, Мацей Колачковский, Витольд Копытынский, Исидора Коста, Элли Пипич, Джакомо Руселлони, Марги Ван Гог, Рене ван Хойсден.

В группе стратегической разведки: Бриони Гатри.

Благодарности

Глобальные советы будущего (Global Future Councils)

• Глобальный совет будущего по передовым производствам и цепочкам создания стоимости

• Глобальный совет будущего по вопросам экономического роста

• Глобальный совет будущего по децентрализованным финансам

• Глобальный совет будущего по справедливому переходу

• Глобальный совет будущего по энергетическим связям

• Глобальный совет будущего по экономике впечатлений и образа жизни

• Глобальный совет будущего по геополитике

• Глобальный совет будущего по развитию человеческого капитала

• Глобальный совет будущего по международной торговле и инвестициям

• Глобальный совет будущего по инвестициям в гендерное равенство

• Глобальный совет будущего по рабочим местам и передовым технологиям

• Глобальный совет будущего по лидерству

Всемирный экономический форум хотел бы поблагодарить Сеть глобальных советов будущего, в частности членов вышеуказанных советов, за предоставление своих перспектив и идей, а также Леандро Лосса, Мартину Сабо и Леа Вайбель за их поддержку в ходе этого проекта.

Эксперты и участники

Производственная группа

Авторы также хотели бы выразить свою признательность и благодарность организациям из самых разных регионов и отраслей, экспертам и членам Сообщества директоров по стратегии Всемирного экономического форума, которые щедро поделились своим идейным лидерством и перспективами в ходе серии семинаров и консультаций.

Документ не обязательно отражает взгляды этих лиц и/или их организаций. Мнения носят исключительно консультативный характер и не подразумевают какой-либо связи с выводами или заключениями, представленными в данном документе.

Примечания

1. Всемирный экономический форум. (2025). Отчет о будущем рабочих мест 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/.

2. McKinsey. (2025). Состояние ИИ в 2025 году: Агенты, инновации и трансформация. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai.

3. Агьон П. и Бюнель С. (2024). ИИ и экономический рост: На каком мы этапе? https://www.frbsf.org/wp-content/uploads/AI-and-Growth-Aghion-Bunel.pdf.

4. LinkedIn. (2025). Обновление рынка труда ИИ. https://economicgraph.linkedin.com/content/dam/me/economicgraph/en-us/PDF/ai-labor-market-update-header-sept-2025.pdf.

5. Агьон П., Бюнель С. (2024). ИИ и экономический рост: На каком мы этапе? https://www.frbsf.org/wp-content/uploads/AI-and-Growth-Aghion-Bunel.pdf.

6. UBS. (2025). Почему потенциал ИИ все больше зависит от реализации в сфере энергетики и ресурсов. https://www.ubs.com/global/en/wealthmanagement/insights/marketnews/article.2815752.html.

7. Всемирный экономический форум. (2025). Отчет о будущем рабочих мест 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/.

8. PwC. (2025). Глобальный барометр рабочих мест в сфере ИИ PwC 2025. https://www.pwc.com/gx/en/services/ai/ai-jobs-barometer.html.

9. Anthropic. (2025). Подготовка к экономическому воздействию ИИ: изучение мер политики. https://www.anthropic.com/research/economic-policy-responses.

10. Ipsos. (2025). Ноябрь 2025: Глобальное доверие потребителей растет после четырех месяцев стабильности. https://www.ipsos.com/en-ch/ipsos-consumer-confidence-november-2025.

11. Anthropic. (2025). Оценка прироста производительности от ИИ на основе диалогов с Claude. https://www.anthropic.com/research/estimating-productivity-gains.

12. Всемирный экономический форум. (2025). Отчет о будущем рабочих мест 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/.

13. На основе данных Международной организации труда (МОТ). Статистика производительности труда, объем производства за отработанный час (годовой рост за 2020–2025 гг.). https://rshiny.ilo.org/dataexplorer45/?lang=en&segment=indicator&id=GDP_2HRW_NOC_NB_A.

14. Graphite. (2025). Сейчас ИИ создает больше статей, чем люди. https://graphite.io/five-percent/more-articles-are-now-created-by-ai-than-humans.

Всемирный экономический форум

91–93 route de la Capite CH-1223 Cologny/Geneva Switzerland contact@weforum.org www.weforum.org

Всемирный экономический форум, стремящийся к улучшению состояния мира, является международной организацией по государственно-частному сотрудничеству. Форум привлекает ведущих политических, деловых и других лидеров общества для формирования глобальных, региональных и отраслевых повесток дня.