ИИ возьмет на себя треть задач офисных работников России
NewsMaker4 триллиона рублей: цена рутины, которую заберут нейросети.
Решения, основанные на технологиях искусственного интеллекта, способны выполнять около 34% рутинных задач для трети офисных сотрудников. Это позволит бизнесу существенно снизить затраты, сэкономив до 4,13 трлн рублей в год, подсчитали специалисты компании "Инфомаксимум", занимающейся разработкой решений для бизнес-аналитики.
Согласно исследованию компании, более трети работников офисных профессий заняты деятельностью, которую можно частично или полностью автоматизировать с применением нейросетей. В числе профессий, наиболее подверженных автоматизации, выделяются клиентское обслуживание, а также сферы, связанные со сбором и анализом данных.
На основании данных Росстата, к концу 2024 года в России насчитывалось около 36 млн офисных работников, а средняя заработная плата в стране за прошлый год составила приблизительно 84 000 рублей. Если учесть, что автоматизация затронет 34% задач у 12 млн человек (треть офисного персонала), то компании смогут снизить расходы на оплату труда более чем на 4 трлн рублей, не учитывая затрат на внедрение ИИ, пояснили в "Инфомаксимуме".
Исследование показало, что автоматизация приведет не только к сокращению расходов, но и к ускорению выполнения задач. Временные затраты на обработку рутинных процессов могут снизиться в два раза, а количество ошибок, исправлений, повторных проверок и дублирующей работы уменьшится на 70%. Так, в сфере клиентского обслуживания время, затрачиваемое сотрудниками на ручные ответы, может сократиться на 50–60%. В страховой отрасли продуктивность вырастет в среднем на 30% благодаря автоматизированной обработке заявок и урегулированию убытков. Оптимизация HR-процессов снизит нагрузку на персонал на 23%.
Другие компании, занимающиеся внедрением ИИ, демонстрируют менее радикальные оценки. В "Яндекс Маркете" сообщили, что использование нейросетей позволяет уменьшить операционные затраты на 15%, облегчая работу операторов при обработке запросов клиентов. Операторы в 60% случаев следуют рекомендациям системы. Внутренние процессы компании также оптимизированы с помощью LLM-инструментов, которые используются для суммаризации встреч, обработки чатов с кандидатами, создания поисковых запросов, текстов для рекламных баннеров и подбора ключевых слов.
В МТС отметили, что ИИ активно применяется в HR-процессах, где удалось автоматизировать до 90% ответов на стандартные вопросы. Это сократило время поиска информации до 1–3 секунд и позволило высвободить до четырех часов рабочего времени сотрудников ежемесячно.
По данным исследований McKinsey и Gartner, автоматизация с помощью ИИ способна снизить операционные затраты бизнеса на 15–30%. В логистике и клиентском сервисе экономия может достигать 20–40% времени, однако конкретные показатели зависят от отрасли и масштабов внедрения. Например, в розничной торговле эффект от автоматизации более ощутим, чем в креативных индустриях. Ожидается, что к 2025–2027 годам более 60% российских предприятий будут использовать ИИ для выполнения рутинных задач.
Эксперты отмечают, что, несмотря на снижение затрат, автоматизация требует контроля качества. Она сокращает расходы на оплату труда и количество ошибок, но увеличивает капитальные вложения (CAPEX). Стоимость внедрения ИИ-решений варьируется от 1 млн рублей для малого бизнеса до десятков миллионов рублей для крупных корпораций, при этом окупаемость ожидается в течение 1–3 лет.
Некоторые специалисты считают, что автоматизация не приведет к массовому сокращению рабочих мест, а повысит общую стоимость бизнеса, улучшив прогнозирование и расширив спектр доступных компетенций. Они подчеркивают, что важным фактором является не только экономия, но и полезность технологий для бизнеса. Вместо простого сокращения рабочих часов стоит рассматривать перераспределение задач: часть сотрудников сможет сосредоточиться на более креативных и стратегических задачах.
В то же время ряд экспертов отмечает, что не каждая организация, внедрившая ИИ-решения, сразу получает заметный экономический эффект. Системное влияние технологий может проявиться только спустя несколько лет, что не все компании готовы ожидать. Многие предпочитают вкладывать ресурсы в более понятные и оперативные задачи.
ИИ уже активно используется молодыми специалистами в разных сферах, однако его применение для сложных и критически важных процессов остается под вопросом. Прогнозы о 20–30%-м ускорении бизнес-процессов выглядят реалистичными, но степень автоматизации разных задач сильно варьируется: одни процессы можно ускорить на 80–90%, другие – лишь на 5–10%.
Эксперты подчеркивают, что внутреннюю автоматизацию с применением ИИ компании только начинают осваивать. Технологии справляются с рутинными процессами, но при выполнении сложных задач возможны ошибки, что требует дополнительного контроля. При этом автоматизация не заменит полностью человеческий труд, а лишь изменит его характер: сотрудники будут решать задачи, требующие креативности, эмоционального интеллекта и стратегического мышления, где ИИ пока уступает.
Решения, основанные на технологиях искусственного интеллекта, способны выполнять около 34% рутинных задач для трети офисных сотрудников. Это позволит бизнесу существенно снизить затраты, сэкономив до 4,13 трлн рублей в год, подсчитали специалисты компании "Инфомаксимум", занимающейся разработкой решений для бизнес-аналитики.
Согласно исследованию компании, более трети работников офисных профессий заняты деятельностью, которую можно частично или полностью автоматизировать с применением нейросетей. В числе профессий, наиболее подверженных автоматизации, выделяются клиентское обслуживание, а также сферы, связанные со сбором и анализом данных.
На основании данных Росстата, к концу 2024 года в России насчитывалось около 36 млн офисных работников, а средняя заработная плата в стране за прошлый год составила приблизительно 84 000 рублей. Если учесть, что автоматизация затронет 34% задач у 12 млн человек (треть офисного персонала), то компании смогут снизить расходы на оплату труда более чем на 4 трлн рублей, не учитывая затрат на внедрение ИИ, пояснили в "Инфомаксимуме".
Исследование показало, что автоматизация приведет не только к сокращению расходов, но и к ускорению выполнения задач. Временные затраты на обработку рутинных процессов могут снизиться в два раза, а количество ошибок, исправлений, повторных проверок и дублирующей работы уменьшится на 70%. Так, в сфере клиентского обслуживания время, затрачиваемое сотрудниками на ручные ответы, может сократиться на 50–60%. В страховой отрасли продуктивность вырастет в среднем на 30% благодаря автоматизированной обработке заявок и урегулированию убытков. Оптимизация HR-процессов снизит нагрузку на персонал на 23%.
Другие компании, занимающиеся внедрением ИИ, демонстрируют менее радикальные оценки. В "Яндекс Маркете" сообщили, что использование нейросетей позволяет уменьшить операционные затраты на 15%, облегчая работу операторов при обработке запросов клиентов. Операторы в 60% случаев следуют рекомендациям системы. Внутренние процессы компании также оптимизированы с помощью LLM-инструментов, которые используются для суммаризации встреч, обработки чатов с кандидатами, создания поисковых запросов, текстов для рекламных баннеров и подбора ключевых слов.
В МТС отметили, что ИИ активно применяется в HR-процессах, где удалось автоматизировать до 90% ответов на стандартные вопросы. Это сократило время поиска информации до 1–3 секунд и позволило высвободить до четырех часов рабочего времени сотрудников ежемесячно.
По данным исследований McKinsey и Gartner, автоматизация с помощью ИИ способна снизить операционные затраты бизнеса на 15–30%. В логистике и клиентском сервисе экономия может достигать 20–40% времени, однако конкретные показатели зависят от отрасли и масштабов внедрения. Например, в розничной торговле эффект от автоматизации более ощутим, чем в креативных индустриях. Ожидается, что к 2025–2027 годам более 60% российских предприятий будут использовать ИИ для выполнения рутинных задач.
Эксперты отмечают, что, несмотря на снижение затрат, автоматизация требует контроля качества. Она сокращает расходы на оплату труда и количество ошибок, но увеличивает капитальные вложения (CAPEX). Стоимость внедрения ИИ-решений варьируется от 1 млн рублей для малого бизнеса до десятков миллионов рублей для крупных корпораций, при этом окупаемость ожидается в течение 1–3 лет.
Некоторые специалисты считают, что автоматизация не приведет к массовому сокращению рабочих мест, а повысит общую стоимость бизнеса, улучшив прогнозирование и расширив спектр доступных компетенций. Они подчеркивают, что важным фактором является не только экономия, но и полезность технологий для бизнеса. Вместо простого сокращения рабочих часов стоит рассматривать перераспределение задач: часть сотрудников сможет сосредоточиться на более креативных и стратегических задачах.
В то же время ряд экспертов отмечает, что не каждая организация, внедрившая ИИ-решения, сразу получает заметный экономический эффект. Системное влияние технологий может проявиться только спустя несколько лет, что не все компании готовы ожидать. Многие предпочитают вкладывать ресурсы в более понятные и оперативные задачи.
ИИ уже активно используется молодыми специалистами в разных сферах, однако его применение для сложных и критически важных процессов остается под вопросом. Прогнозы о 20–30%-м ускорении бизнес-процессов выглядят реалистичными, но степень автоматизации разных задач сильно варьируется: одни процессы можно ускорить на 80–90%, другие – лишь на 5–10%.
Эксперты подчеркивают, что внутреннюю автоматизацию с применением ИИ компании только начинают осваивать. Технологии справляются с рутинными процессами, но при выполнении сложных задач возможны ошибки, что требует дополнительного контроля. При этом автоматизация не заменит полностью человеческий труд, а лишь изменит его характер: сотрудники будут решать задачи, требующие креативности, эмоционального интеллекта и стратегического мышления, где ИИ пока уступает.