Інсайти з використання AI для політиків: квітень 2026 року

Розділ дослідницьких підсумків у AI та Навігаторі Робочої Сили створено для того, щоб відповісти на найважливіші запитання політиків, пов’язані з останніми дослідженнями. Щодня публікуються нові дослідження та новини про вплив AI на робочі місця і працівників, що ускладнює розуміння того, що важливо. Ці запитання оновлюються щоквартально, щоб відображати актуальні проблеми та йти в ногу з швидкими змінами. Як нові запитання виникають, попередні будуть заархівовані в статті, щоб дослідницькі висновки залишалися доступними. Ви можете дізнатися більше про вплив AI на додатковій ресурсній сторінці Навігатора

Наскільки поширене використання AI у трудовій сфері і де воно найбільш поширене?

Існує безліч типів AI, включаючи генеративний, предиктивний, агентний та фізичний. Генеративний AI (GenAI) має особливо широке застосування, адже приблизно 40% працівників використовують його в своїй роботі. Найчастіше працівники використовують GenAI для завдань, що вимагають розумових зусиль, комунікації або вирішення проблем — зокрема, для написання текстів, редагування, досліджень та кодування.

Використання AI в основному найвищє у сферах, пов'язаних з знаннями, таких як інформаційні технології (42%) та професійні й технічні послуги (37%), а найнижче — у сферах, що потребують фізичної праці, як-от сільське господарство (4%) та сфери гостинності і харчування (8%).

Чи призводить AI до повного зникнення робочих місць?

На даний момент немає доказів широкомасштабного зникнення робочих місць; натомість AI здебільшого впливає на конкретні завдання в рамках професій, і його початкові ефекти, швидше за все, проявляються в змінах у схемах найму та попиту на навички, а не в масовому вивільненні робочої сили або ліквідації цілих посад.

Висока експозиція до AI означає, що робота має завдання, які перекриваються з можливостями AI, але це не автоматично призводить до втрати робочих місць. AI може доповнювати працівників у цих завданнях, підвищуючи їхню продуктивність, а не роблячи їх зайвими. Навіть у тих випадках, коли AI може автоматизувати завдання, він рідко автоматизує цілі професії — регуляторні перешкоди, організаційний контекст та межі можливостей AI всіх ці фактори обмежують, наскільки далеко просувається автоматизація. Однак, якщо значна частина завдань у професії автоматизується, це може призвести до вивільнення працівників.

Хоча докази ще формуються, а ширші економічні фактори можуть також грати роль, існують ранні ознаки уповільнення набору персоналу для початкових офісних посад, які особливо піддані впливу AI. З 37 мільйонів працівників у США, які працюють у найбільш уразливих до AI сферах, близько шести мільйонів стикаються з високим ризиком і обмеженими можливостями адаптуватися до інших ролей або галузей. Вони зосереджені у канцелярських та адміністративних посадах, переважно жінки, і часто розташовані у середніх містах з меншими місцевими альтернативами працевлаштування.

Хоча ми поки не спостерігаємо ліквідації цілих професій, варто бути обережними: політики не повинні трактувати відсутність ранніх масштабних втрат робочих місць як постійний тренд. Крім того, політики мають бути обережними, пов'язуючи вплив AI з ймовірністю вивільнення. Корисніше запитання — як AI впроваджується в конкретній галузі і чи готуються працівники ефективно працювати поряд з ним. Існують також чіткі групи, які піддаються більшому ризику негативного впливу, і політики не повинні чекати на прискорення деструкції, щоб розпочати розробку підтримки для них.

Чи змінює AI природу роботи та навички, які потрібні працівникам?

Так, і швидко. Роботи складаються з багатьох різних завдань, які вимагають різних навичок, і AI краще підходить для допомоги у виконанні або завершенні деяких з них більше, ніж інших. Крім того, AI не просто автоматизує завдання, а часто доповнює людську діяльність, допомагаючи працівникам виконувати завдання більш ефективно або результативно. Ці впливи змінюють навички, які потрібні працівникам у їхніх ролях.

Попит на знання в сфері AI та навички, зокрема генеративний AI, машинне навчання та предиктивне моделювання, стрімко зростає в різних секторах. Водночас, нетехнічні навички — креативність, вирішення проблем і міжособистісні здібності — стають дедалі ціннішими, оскільки AI виконує більше рутинних завдань.

AI також створює нові професії, які об'єднує спільна риса: фокус на якостях, які AI не може відтворити — судження, організаційна експертиза, міжособистісні навички та відповідальність. Багато з цих нових ролей перебувають у технологічній індустрії, від директорів з AI до інженерів, які працюють на передовій.

Політики повинні стежити за тим, де з’являються нові професії, і відзначати, як швидко змінюються навички, необхідні для конкурентоспроможності, швидше, ніж наші освітні та навчальні системи можуть реагувати. Нові ролі мають бути доступні для широкого кола працівників, оскільки AI продовжує розвиватися. Комісія BPC з американської робочої сили запропонувала конкретний план для того, щоб освітні та навчальні системи були більш гнучкими та стійкими перед змінами, спричиненими AI.

Який вплив AI на продуктивність і задоволеність від роботи?

Інструменти AI можуть підвищувати продуктивність у ряді знаннєвих та аналітичних завдань, таких як написання текстів, правовий аналіз, програмування та маркетинг. Але хто отримує найбільшу вигоду від цих можливостей, поки що невідомо. Дослідження свідчать, що вплив AI може варіюватися залежно від складності завдань, де менш кваліфіковані працівники можуть отримати більше вигоди від доповнення AI у рутинних завданнях, тоді як більш здібні працівники використовують AI для підтримки складніших завдань.

Також існують змішані сигнали щодо впливу AI на задоволеність від роботи. Деякі працівники повідомляють про більше задоволення під час використання AI-інструментів, але коли AI бере на себе творчі чи спеціалізовані завдання, працівники — особливо ті, хто знаходить сенс у своїй роботі — можуть відчути, що їхня роль стала менш наповненою змістом.

Як AI впроваджується, грає таку ж важливу роль, як і те, чи воно взагалі впроваджується. Роботодавці і політики повинні підтримувати стратегічну реалізацію, яка залишає місце для людського судження, креативності та навичок.

Чи виникають розриви між компаніями, які використовують AI, та тими, що не використовують?

Переважна більшість бізнесів вже використовує AI в якійсь формі, і більшість з них відзначають позитивні результати, найчастіше через збільшення ефективності та продуктивності. Але існує значний розрив між використанням AI та його повною інтеграцією: лише 14% малих підприємств повністю інтегрували AI у свої основні операції, при цьому недоступні кошти, відсутність технічної експертизи та недостатня підтримка впровадження названі основними бар'єрами. Малі підприємства зазвичай функціонують на вузьких маржах, що ускладнює інвестування в дорожчі технології.

Більші компанії краще позиціоновані, щоб подолати ці бар’єри, а ранні адаптери вже починають випереджати, оскільки можуть виявити, де AI приносить найбільшу цінність. Ця нерівність може поглибити різницю у результативності між великими і малими бізнесами в міру зростання впровадження AI.

Політики повинні розглянути шляхи для сприяння знанням у сфері AI та освіті, а також забезпечити фізичну інфраструктуру та ресурси Адміністрації малого бізнесу, щоб підтримати впровадження AI в малих підприємствах.

Як минулі хвилі автоматизації та інновацій порівнюються з цією?

Історично, зрушення зазвичай проявлялися двома способами: змінюючи те, що роблять працівники в рамках ролі, без її ліквідації, або ліквідуючи робочі місця у цілих секторах, з новими галузями, які з'являються для поглинання звільнених працівників. Хоча поява банкоматів автоматизувала багато завдань касирів і підвищила ефективність, зайнятість касирів зросла у міру відкриття нових відділень банків. Інновації в сільськогосподарській техніці зменшили зайнятість в сільському господарстві з 90% робочої сили США в 1790 році до всього лише кількох відсотків сьогодні, але нові виробничі індустрії з’явилися для поглинання звільнених працівників.

Політики повинні зауважити, що AI може бути принципово іншим видом зрушення, ніж те, що відбувалося раніше. На відміну від попередніх хвиль автоматизації, які націлювалися на рутинні, правило-орієнтовані завдання, AI потенційно може автоматизувати нерутинну працю, яка базується на судженні та досвіді. Це може дозволити AI автоматизувати ширший спектр професій, ніж раніше, і AI може вимагати більш проактивної політичної реакції, ніж попередні технології вимагали.

Чи готові наші системи освіти, робочої сили та підтримки працівників до нової ери роботи?

Ні, і нинішній темп змін перевищує нашу здатність реагувати. Одна з трьох навичок, необхідних для середньої професії, змінилася між 2021 і 2024 роками — темп, який раніше тривав п’ять років. Однак основне федеральне законодавство, що регулює розвиток робочої сили, не було переоформлене з 2014 року. Також з’являється занепокоєння, що часте використання AI може знизити критичні навички мислення, особливо серед молодших та менш освічених працівників.

Пандемія COVID-19 також виявила фундаментальні слабкості в системі страхування від безробіття — програмі, яка надає фінансову підтримку працівникам, які втрачають роботу не з власної вини, коли вона стикалася з раптовим, але тимчасовим напливом заявок. Сценарій структурного, довгострокового вивільнення був би набагато більш дестабілізуючим. Система страхування не побудована для цих сценаріїв, і нам можуть знадобитися нові програми, які надають довгострокову фінансову допомогу та підтримку перепідготовки.

Політики не повинні чекати, поки виникне криза, щоб розробити ці інструменти, і повинні пріоритизувати створення політичної інфраструктури вже зараз, щоб підготуватися до швидших, глибших зрушень у майбутньому. Комісія BPC з американської робочої сили представила конкретний план для того, щоб освітні та навчальні системи були більш гнучкими, адаптивними і стійкими до змін, зумовлених AI.

Куди рухається AI в трудовій сфері?

Ніхто не знає напевно, що станеться далі, і прогнози експертів охоплюють широкий спектр. В середньому експерти очікують суттєвих досягнень у можливостях AI до 2030 року, з 18% всіх робочих годин у США, що підтримуються генеративним AI, до 2030 року — це зростання з приблизно 2% сьогодні. У сфері білого комірця, медіанне прогнозування зростання зайнятості становить лише 2% між 2025 і 2030 роками — значно нижче попередньої тенденції, яка становила 6,8% — в той час, як один з чотирьох прогнозує прямі втрати робочих місць.

Цей розбіжність має значення для політиків; діапазон можливих результатів достатньо широкий, щоб політика була стійкою і підготовленою до кількох потенційних сценаріїв, а не лише до найбільш оптимістичних.