ИИ в России не приводит к росту найма: анализ тысячи компаний
Исследование Ramp Economics Lab показало, что американские компании, внедрившие генеративный ИИ, нанимают быстрее. Аналогичный анализ по России на данных 1076 компаний не выявил такого эффекта: интенсивные пользователи ИИ не обгоняют конкурентов по найму. Автор связывает это с дефицитом кадров и высокой ставкой в РФ, где ИИ скорее заменяет сотрудников, чем дополняет.
Экономисты Ramp Economics Lab на основе платежей 21,5 тыс. американских компаний ИИ-вендорам выяснили, что фирмы, тратящие больше на ИИ, после внедрения наращивают штат быстрее. Автор статьи решил проверить это на России, используя вакансии с hh.ru как прокси внедрения ИИ. Было собрано около 9 тыс. вакансий от 4 тыс. работодателей с упоминанием ИИ-инструментов, после связки с госданными (ФНС) осталось 1076 компаний. Адоптеры разделены на «интенсивных» (верхняя треть по доле ИИ-вакансий) и «пробующих». Результат: интенсивные адоптеры в России не обгоняют контроль по найму (статистический ноль), а пробующие растут на 15% медленнее. Причина — рекордно низкая безработица и высокая ставка в 2023-2025 годах, когда ИИ становится заменой, а не дополнением. Также выяснилось, что будущие интенсивные адоптеры росли быстрее контроля ещё до 2022 года (на 14-16 пунктов). Анализ финансов показал, что найм с ИИ связан с достатком: богатые компании нанимают и людей, и ИИ, а бедные берут подписку вместо человека. Расширения бизнеса с одновременным ростом штата и выработки не наблюдается.
- Сокращения
- API = Application Programming Interface — интерфейс программирования приложений
- GPT = Generative Pre-trained Transformer — генеративный предварительно обученный трансформер
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал