Сценарии развития рынка труда России с учетом оценки влияния искусственного интеллекта: отраслевой разрез
Автор: Файзуллин Ринат Василович, Отоцкий Петр Леонидович, Горлачева Евгения Николаевна, Поспелова Екатерина Андреевна, Харитонова Екатерина Сергеевна
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc
Рубрика: Отраслевая экономика
Статья в выпуске: 1 т.18, 2025 года.
Бесплатный доступ
Искусственный интеллект стал важнейшим элементом технологического прогресса, при этом генеративный искусственный интеллект занимает особое место, являясь инновационной технологией общего назначения. Учитывая стремительное развитие этой технологии и ее высокий потенциал для массового внедрения в различные сферы экономики, актуальным становится вопрос оценки влияния именно этой технологии на рынок труда. Современному российскому рынку труда свойственны низкая безработица, кадровый голод и межотраслевые дисбалансы. Актуальной научной задачей является моделирование сценариев развития рынка труда в отраслевом разрезе с учетом влияния генеративного искусственного интеллекта. Цель работы - оценка потенциала влияния массового применения генеративного искусственного интеллекта на рынок труда за счёт изменения эффективности труда в ряде профессий и отраслей, на основе анализа статистических и экспертных данных и экономико-математического моделирования возможных сценариев развития рынка труда. Отрасли экономики были разделены на три группы в зависимости от темпов изменения потребностей в кадрах, на основе анализа кривой Бевериджа, показывающей зависимость уровня потребностей от уровня безработицы. С помощью существующих статистических данных и экспертных оценок была определена степень влияния генеративного искусственного интеллекта на эффективность труда в различных отраслях. Предложен подход, позволивший получить оценки возможных сценариев развития отраслевых рынков труда на период до 2030 года, на основе официальных прогнозов министерств (Минэкономразвития РФ, Минтруда РФ) на период до 2026 года, их экстраполирования и наложения влияния массового применения генеративного искусственного интеллекта (в качестве возмущающего воздействия). Полученные результаты позволяют предположить, что острота проблемы кадрового голода в целом может быть отчасти снижена за счет применения генеративного искусственного интеллекта, при этом определены отрасли, в которых а) существует возможность нивелировать проблему кадрового голода при текущем уровне потребностей, б) нехватка кадров сохранится. Видится перспективным моделирование миграции профессий и кадров между отраслями, потому что ожидаемый эффект массового внедрения технологии не только изменит баланс трудовых ресурсов, но и приведет к необходимости перепрофилизации части кадров.
Технологии общего назначения, генеративный искусственный интеллект, большие языковые модели, рынок труда, кадровый голод, сценарное моделирование
Короткий адрес: https://sciup.org/147247196
IDR: 147247196 | DOI: 10.15838/esc.2025.1.97.10
Список литературы Сценарии развития рынка труда России с учетом оценки влияния искусственного интеллекта: отраслевой разрез
- Аверьянов А.О., Степусь И.С., Гуртов В.А. (2023). Прогноз кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России // Проблемы прогнозирования. № 1. С. 129—143.
- Алехин Б.И. (2024). Кривая Бевериджа о рынке труда в России // Социально-трудовые исследования. № 1 (54). С. 47-59.
- Вавилова Д.Д., Раян З. (2024). Анализ, моделирование и прогнозирование динамики валового регионального продукта на основе производственной функции // Экономика. Информатика. Т. 51. № 1. С. 5-17.
- Гачаев А.М., Мурадова П.Р., Хакимова М.Р. (2023). Анализ проблем искусственного интеллекта в среде облачных вычислений // Индустриальная экономика. № 2. С. 124-127.
- Гимпельсон В.Е., Капелюшников Р.И. (2022). Рутинность и риски автоматизации на российском рынке труда // Вопросы экономики. № 8. С. 68-94. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-8-68-94
- Капелюшников Р.И. (2023). Российский рынок труда: статистический портрет на фоне кризисов // Вопросы экономики. № 8. № 5-37. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-8-5-37
- Капелюшников Р.И. (2024). Экспансия вакансий на российском рынке труда: динамика, структура, триггеры // Вопросы экономики. № 7. С. 81-111. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2024-7-81-111
- Отоцкий П.Л., Горлачева Е.А. Поспелова Е.Н. (2024). Влияние генеративного искусственного интеллекта на отраслевую производительность в контексте российской экономики // Вестник Государственного университета просвещения. Серия: Экономика. № 4. С. 80-93. DOI: 10.18384/2949-5024-2024-4-80-93
- Сулумов С.Х. (2022). Проблемы рынка труда в условиях цифровизации экономики // Экономика и бизнес: теория и практика. №. 7. С. 206-209.
- Acemoglu D., Restrepo P. (2018). Artificial intelligence, automation, and work. In: The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. University of Chicago Press.
- Al Naqbi H., Bahroun Z., Ahmed V. (2024). Enhancing work productivity through generative artificial intelligence: A comprehensive literature review. Sustainability, 16(3), 1166.
- Autor D. (2022). The labor market impacts of technological change: From unbridled enthusiasm to qualified optimism to vast uncertainty. National Bureau of Economic Research, w30074.
- Bonthuis B., Jarvis V., Vanhala J. (2016). Shifts in euro area Beveridge curves and their determinants. IZA Journal of Labor Policy, 5, 1-17.
- Broecke S. (2023). Artificial intelligence and labour market matching. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, 284. OECD Publishing, Paris. DOI: https://doi.org/10.1787/2b440821-en
- Brynjolfsson E., Li D. (2024). The Economics of Generative AI. Available at: https://www.nber.org/ reporter/2024number1/economics-generative-ai
- Brynjolfsson E., Li D., Raymond L.R. (2023). Generative AI at work. National Bureau of Economic Research, w31161.
- Cahn D. (2024). AI's $600B question. SEQUOIA. Available at: https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/
- Destefanis S. et al. (2020). The Beveridge curve in the OECD before and after the great recession. Eurasian Economic Review, 10(3), 411-436.
- Eiras F. et al. (2024). Near to Mid-term Risks and Opportunities of Open Source Generative AI. Available at: https:// arxiv.org/pdf/2404.17047
- Ellingrud K. et al. (2023). Generative AI and the Future of Work in America. McKinsey Global Institute.
- Eloundou T., Manning S., Mishkin P., Rock D. (2023). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. arXiv.
- Gambacorta L., Qiu H., Shan S., Rees D.M. (2024). Generative AI and Labour Productivity: A Field Experiment on Coding (No. 1208). Bank for International Settlements.
- Gupta R. et al. (2024). Adoption and impacts of generative artificial intelligence: Theoretical underpinnings and research agenda. International Journal of Information Management Data Insights, 4(1), 100232.
- Haapanala H., Marx I., Parolin Z. (2023). Robots and unions: The moderating effect of organized labour on technological unemployment. Economic and Industrial Democracy, 44(3), 827-852.
- Jones C.I. (2016). The facts of economic growth. Handbook of Macroeconomics, 2, 3-69.
- Kalish I., Wolf M. (2023). Generative AI and the Labor Market: A Case for Techno-Optimism. Deloitte Global Economics Research Center. Available at: https://www2.deloitte.com/xe/en/insights/economy/generative-ai-impact-on-jobs.html (accessed: August 1, 2024).
- Kolade O., Owoseni A. (2022). Employment 5.0: The work of the future and the future of work. Technology in Society, 71, 102086.
- Panetta K. (2017). Top trends in the hype cycle for emerging technologies. Smartner with Gartner. Available at: https:// www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017
- Szabo-Szentgroti G., Vegvari B., Varga J. (2021). Impact of Industry 4.0 and digitization on labor market for 2030-verification of Keynes' prediction. Sustainability, 13(14), 7703.
- Wach K. et al. (2023). The dark side of generative artificial intelligence: A critical analysis of controversies and risks of ChatGPT. Entrepreneurial Business and Economics Review, 11(2), 7—30.
- Webb M. (2019). The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market.
- Widder D.G., Hicks M. (2024). Watching the Generative AI Hype Bubble Deflate. Available at: arXiv preprint arXiv:2408.08778
