Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе данных Росстата анализирует спрос и предложение навыков работы с технологиями искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда.
Справочно: В 2025 г. в программу Обследования рабочей силы (ОРС) Росстата впервые включен блок вопросов об имеющихся и необходимых по основному месту работы навыках использования технологий ИИ. На вопросы отвечали сами работники.
Информационная база исследования опирается на опрос 314 тыс. респондентов, результаты которого репрезентативны для 46.7 млн занятых в российской экономике.
Внедрение технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы занимает центральное место в профессиональной повестке и сопровождается активными дискуссиями о перспективах трансформации рынка труда. При этом достоверной информации о реальных масштабах происходящих структурных сдвигов пока еще крайне мало. Данные ОРС о навыках занятого населения позволяют оценить уровень распространения ИИ-навыков, а также их востребованность со стороны работодателей.
Уровень распространения ИИ-навыков среди занятого населения
Навыками работы с ИИ владеют более трети (37,5%) занятого населения в России (рис. 1). Наиболее распространен базовый уровень владения, которым обладают 22,7% работников. Он достаточен для создания цифрового контента: текстов, изображений, видео или музыки. Базовый уровень предполагает минимальную ИИ-грамотность, то есть способность работать со стандартными ИИ-сервисами (чат-ботами, генераторами изображений, ИИ-помощниками, др.) через готовые пользовательские интерфейсы. Такой формат взаимодействия с ИИ не требует специальной подготовки, глубоких технических знаний или доступа к внутрикорпоративной ИИ-инфраструктуре и, по сути, мало отличается от использования ИИ в повседневной жизни.
Средний уровень навыков зафиксирован у 11,7% занятых. Эти работники способны использовать специализированные ИИ-сервисы для решения прикладных рабочих задач. Такой уровень требует понимания логики работы алгоритмов, освоения специализированных программных инструментов и доступа к корпоративным данным и системам.
Продвинутые навыки, включающие создание и сопровождение ИИ-решений, имеются лишь у 3,2% работников. К этой узкой группе относятся разработчики ИИ, инженеры машинного обучения, аналитики больших данных, менеджеры ИИ-проектов и др. Продвинутый уровень требует фундаментальных технических знаний, профильной подготовки и доступа к специализированной инфраструктуре.
Неравенство в освоении ИИ-навыков: социально-демографический профиль
Наиболее мощными факторами дифференциации ИИ-навыков выступают возраст и уровень образования (рис. 2).
Возрастной разрыв демонстрирует четкую негативную зависимость: чем старше работники, тем ниже доля владеющих ИИ-навыками. Максимальные значения
Наиболее мягко зависимость от возраста проявляется на базовом уровне владения ИИ-навыками: этот уровень навыков имеют
На среднем уровне владения связь с возрастом более выражена. Чаще обладают ИИ-компетенциями среднего уровня работники на ранних этапах карьеры. В старших возрастных группах распространенность таких навыков ниже, что может быть связано как с различиями в профессиональной структуре занятости (например, многие возрастные работники заняты в традиционных сферах деятельности, куда ИИ проникает медленнее), так и с особенностями освоения новых технологий и адаптации к изменению профессиональных стандартов.
Возрастные различия особенно отчетливы для продвинутых навыков в области ИИ: такой уровень владения демонстрируют
Освоение ИИ-компетенций тесно связано с уровнем формального образования. Среди работников с высшим образованием доля владеющих ИИ-навыками достигает 47%, среди обладателей среднего профессионального образования она составляет 33% и опускается до
Различия между образовательными группами складываются за счет среднего и продвинутого уровней владения ИИ-навыками, тогда как для базового уровня разрыв между образовательными группами минимален.
Во всех образовательных группах
Среди работников с высшим образованием ИИ-навыками среднего уровня обладают 16%, тогда как среди лиц со средним общим образованием и ниже —
Гендерные различия в распространенности ИИ-навыков также присутствуют, но выражены значительно слабее, чем различия по возрасту и образованию. Навыками ИИ владеют 40% работников-мужчин и 36% занятых женщин. При этом высокая гендерная сбалансированность характерна не только для базового, но и для среднего и продвинутого уровня освоения ИИ-навыков.
Дисбаланс спроса и предложения: феномен опережающего освоения
Респондентам также задавался вопрос о том, необходимы ли ИИ-навыки для выполнения их текущей работы. Ответы на этот вопрос позволяют косвенно судить о формальной потребности в ИИ-компетенциях и спросе на них со стороны работодателей.
Примечательно, что лишь 4,9% работников сообщили, что им необходимы соответствующие навыки. Это в 7,6 раз ниже доли тех, кто этими навыками уже владеет. Столь значительный разрыв между долей фактически освоивших навыки ИИ и долей тех, кому эти навыки необходимы для работы, может объясняться как особенностями реальных процессов, так и спецификой измерения.
С одной стороны, может наблюдаться феномен опережающего освоения технологии. Работники самостоятельно изучают инструменты генеративного ИИ в расчете на повышение личной производительности и карьерный рост либо на фоне технологического энтузиазма. Предложение навыков ИИ со стороны работников в данный момент объективно превышает способность экономики сформулировать устойчивый спрос на эти компетенции. Для формирования такого спроса потребуется изменение реальных бизнес-процессов и рабочих мест. Однако массовое опережающее освоение ИИ-технологий работниками представляет собой рациональную стратегию защиты человеческого капитала. Работники изучают ИИ-инструменты не потому, что их текущая работа этого требует, а потому, что рассматривают их как инструмент поддержания своей конкурентоспособности на рынке труда. При этом опережающее накопление ИИ-компетенций в большинстве случаев ограничивается базовым уровнем, т. е. навыками, которые могут использоваться не только в профессиональной деятельности, но и в личных целях.
С другой стороны, значительный разрыв между фактическим и требуемым уровнем ИИ-навыков может быть обусловлен тем, как респонденты понимают вопрос об их необходимости. Во-первых, поскольку ИИ-навыки используются многими при выполнении вспомогательных задач, они могут не восприниматься как «необходимые» для текущей работы, а трактоваться как «желательные» или «полезные». Во-вторых, респонденты могут относить к необходимым лишь требования, которые закреплены в трудовом договоре, должностной инструкции и других документах. Если формализация требований отстает от реальной практики, респонденты будут занижать востребованность ИИ-компетенций. В-третьих, значительная часть применения генеративного ИИ в российских компаниях происходит в «серой» зоне, когда работники используют открытые ИИ-сервисы с личных компьютеров и смартфонов, в том числе из-за ограничений, связанных с информационной безопасностью и отсутствием корпоративных лицензий. «Серый» характер использования ИИ-инструментов также снижает вероятность восприятия таких навыков как обязательного требования к работе.
Таким образом, 4,9% — это, скорее всего, нижняя оценка реального спроса на ИИ-навыки. Реальная потребность находится в диапазоне между этой оценкой и долей работников, уже владеющих ИИ-навыками (37,5%), хотя, вероятно, ближе к нижней границе.
Профессиональная и отраслевая специфика
Профессиональный и отраслевой профили тех, кому ИИ-навыки необходимы, и тех, кто ими владеет, структурно близки (рис. 3 и 4).
Анализ отраслевого распределения подтверждает, что спрос на ИИ-компетенции сконцентрирован в трех видах деятельности: профессиональной и научной, финансовой и страховой, а также в сфере информации и связи. Такая концентрация закономерна: именно в этих отраслях наблюдается наибольшая интенсивность программирования, работы с числовыми и текстовыми данными, где внедрение ИИ дает наиболее быстрый и измеримый прирост производительности труда.
В топ-10 профессиональных групп по востребованности ИИ-навыков, которые одновременно лидируют по уровню их освоения, входят профессии, требующие высокого уровня квалификации, и руководители. Впрочем, в нем оказались и две профессиональные группы со средним уровнем требований к квалификации: специалисты-техники в области ИКТ и служащие в сфере обслуживания населения. Лидерами обоих рейтингов — по востребованности ИИ-навыков и уровню их освоения — ожидаемо выступают специалисты по ИКТ среднего и высшего уровня квалификации, далее следуют специалисты в области науки и техники, а также руководители высшего и среднего звена. Работники этих профессиональных групп не только чаще сталкиваются с необходимостью использования ИИ, но и обладают значимыми для его освоения ресурсами (доступом к инфраструктуре, базовой цифровой грамотностью). Примечательно, что высокий уровень фактического владения ИИ-навыками фиксируется и в ряде «нецифровых» профессий, например, среди специалистов в сфере права, гуманитарных областей и культуры.
В то же время присутствуют и неожиданные лидеры в традиционных и регулируемых отраслях экономики: госуправлении, образовании, здравоохранении, добыче полезных ископаемых. Например, 41% госслужащих владеют навыками работы с ИИ, используя их для подготовки документов и обработки запросов; при этом лишь 6% респондентов в этой профессиональной группе сообщили о необходимости умения работать с ИИ-инструментами для выполнения их рабочих задач. Возможно, столь высокий уровень владения ИИ-навыками отражает результаты целенаправленных программ цифровой трансформации госсектора.
Резюме
Анализ данных Обследования рабочей силы Росстата за 2025 год позволяет сделать несколько важных выводов о состоянии рынка труда в условиях распространения искусственного интеллекта.
Во-первых, массовое «скрытое» освоение ИИ-навыков работниками опережает формальный спрос со стороны работодателей. При этом наиболее распространенным является базовый уровень — способность работать со стандартными ИИ-сервисами через готовые пользовательские интерфейсы.
Во-вторых, уже на ранней стадии распространения технологий ИИ формируются контуры будущего цифрового неравенства. Если базовый уровень ИИ-навыков характерен для широкого круга работников и его освоение, как правило, не требует специальной подготовки, то на среднем (использование ИИ в рабочих процессах для выполнения специфических профессиональных задач) и продвинутом (разработка и внедрение ИИ-решений) уровнях все отчетливее проявляется влияние факторов образования и возраста.
Источники: расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ по данным Обследования рабочей силы, исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ (HSE-BR-2025-018).
Источник: Анна Лукьянова, Дарья Талакаускас. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
