Сергей Левченко – Кого сделают дешевле. ИИ, работа и новая цена человека в России (страница 2)

Почему эта книга нужна сейчас

В России много разговоров об ИИ как об инструменте. Как писать запросы. Как делать картинки. Как автоматизировать продажи. Как создавать тексты. Как ускорить документы. Как сэкономить на сотрудниках. Как внедрить нейросети в бизнес. Всё это важно, но часто обходит главный вопрос.

Если человек с ИИ стал производительнее, почему он не обязательно стал дороже?

Этот вопрос неудобен. Он не помещается в рекламную презентацию. Он мешает простому восторгу. Он мешает простой панике. Но без него разговор об ИИ остаётся неполным.

ИИ может помогать. Он действительно способен снять часть рутины, ускорить поиск, облегчить черновую работу, подсказать структуру, проверить текст, собрать варианты, объяснить сложное простыми словами. Отказываться от него бессмысленно. Но так же бессмысленно делать вид, что инструмент сам по себе решает вопрос справедливости.

Скорость не распределяется автоматически. Деньги не распределяются автоматически. Ответственность не распределяется автоматически. Их распределяют люди, правила, договоры, начальники, платформы, бюджетные ограничения, корпоративные интересы и привычки управления.

Поэтому книга не против ИИ. Она против ситуации, в которой человек отдаёт системе опыт, внимание, данные, скорость и ответственность, а взамен получает только новую норму и снижение цены.

Если сказать совсем коротко: ИИ не решает, кому станет лучше. Он только создаёт возможность работать иначе. А дальше начинается человеческий спор - кому достанется производительность человека с ИИ.

Короткий вывод

ИИ не отменяет человека и не спасает его сам по себе. Он меняет разговор о цене труда. Если скорость стала общей, главный вопрос - кому досталась выгода от этой скорости и кто остался отвечать за последствия.

Глава 1. Россия - не страна лишних людей

Утром в районной поликлинике снова не хватало людей. Не в каком-то большом стратегическом смысле, а буквально. Одна медсестра заболела, вторую перевели на другой участок, врач принимал с задержкой, регистратура отвечала всем сразу и никому по-настоящему. В коридоре сидели пожилые, родители с детьми, человек в рабочей куртке, которому нужно было только закрыть больничный, и женщина, уже третий раз повторявшая, что ей «просто спросить».

Где-то в соседнем кабинете заведующая говорила по телефону: «Да, людей нет. Нет. Не потому что плохо ищем. Потому что нет».

Эта фраза звучит в России всё чаще. Людей нет. Или есть, но не тех. Или есть, но дорого. Или есть, но они не идут на такие условия. Или есть в Москве и Петербурге, но не в районе. Или есть молодые, но без опыта. Или есть опытные, но они выгорели, ушли, уехали, сменили сферу, не хотят возвращаться в прежнюю нагрузку.

ИИ приходит именно в эту страну. Не в страну, где миллионы работников сидят без дела и ждут, когда их заменит машина. Он приходит в экономику, где многие организации уже живут на пределе кадрового состава. В крупных городах, регионах, бюджетных учреждениях, производстве, торговле, строительстве, медицине, образовании и малом бизнесе проблема часто звучит не как «кого сократить», а как «кого найти».

И всё же нехватка людей не отменяет удешевление труда. Это важный момент, без которого российский разговор об ИИ постоянно сбивается.

Можно одновременно жить в условиях кадрового дефицита и видеть, как отдельные задачи внутри офисных профессий становятся дешевле. Можно искать бухгалтеров и при этом считать, что часть бухгалтерской подготовки теперь должна выполняться быстрее. Можно жаловаться на нехватку юристов и одновременно приносить юристу машинный договор со словами «там только проверить». Можно не находить хороших операторов поддержки и одновременно внедрять бота, который забирает простые обращения, оставляя человеку тяжёлый хвост.

Рынок труда не является одним большим однородным полем. Он похож на город ночью: в одном районе темно и пусто, в другом горят окна, в третьем всё перекопано, в четвёртом свет есть, но вход по пропускам. ИИ не накрывает этот город ровным слоем. Он попадает в разные места по-разному.

Кадровый дефицит не защищает все задачи

Когда говорят, что в России не хватает людей, у работника может возникнуть ложное чувство безопасности. Если людей не хватает, значит, моя работа нужна. Если моя работа нужна, значит, я защищён. Если я защищён, значит, ИИ меня не заденет.

Проблема в том, что работодателю нужна не абстрактная профессия, а набор задач, закрытый за приемлемые деньги. Он может не хотеть увольнять человека. Он может даже очень хотеть удержать его. Но внутри этой же логики он будет смотреть, какие действия можно ускорить, стандартизировать, передать программе, сделать через шаблон, поручить менее опытному сотруднику с ИИ или встроить в сервис.

Кадровый дефицит защищает там, где нужна физическая работа, присутствие, доверие, ручной навык, ответственность на месте, контакт с человеком, быстрое решение в непредсказуемой среде. Мастер на объекте, электрик, сварщик, врач у пациента, медсестра, водитель, техник, воспитатель, опытный учитель в живом классе - их труд нельзя просто превратить в текстовый черновик.

Но кадровый дефицит хуже защищает задачи, которые выглядят как повторяемая обработка информации. Написать типовой ответ. Составить черновик письма. Свернуть длинный документ в краткую выжимку. Разложить резюме по признакам. Подготовить первую версию описания вакансии. Собрать структуру договора. Написать пояснение к отчёту. Сформулировать жалобу. Сделать шаблон объявления. Подобрать формулировки для инструкции.

Такие задачи не обязательно исчезают из профессии. Но они теряют прежний вес. Работодатель начинает считать их менее дорогими. Иногда справедливо. Иногда слишком грубо. Иногда вообще не понимая, что за черновиком всегда стоит проверка, контекст и ответственность.

Вот почему книга говорит не о массовой безработице, а о новой цене труда. Российская специфика в том, что людей может не хватать, а переговорная позиция части работников всё равно ослабляется.

Парадокс нехватки и удешевления

Представим маленькую региональную компанию. Производство работает с перебоями, потому что трудно найти людей на смены. Водители уходят туда, где платят больше. Хорошего механика берегут почти как родственника. Но в офисе директор видит другое: бухгалтерия перегружена, кадровик тонет в документах, менеджеры пишут клиентам слишком долго, юрист не успевает проверить договоры, маркетолог просит ещё человека на тексты.

Раньше решение было простым: нанять. Сейчас нанять трудно или дорого. И тут появляется ИИ. Он обещает не заменить всех, а закрыть дырки. Дайте бухгалтеру инструмент для подготовки писем. Кадровику - генератор вакансий и первичных ответов кандидатам. Менеджерам - шаблоны коммерческих предложений. Юристу - помощника для черновиков. Маркетологу - тексты для карточек, объявлений и рассылок.

На первом шаге это выглядит разумно. И часто действительно помогает. Проблема начинается на втором шаге, когда помощь превращается в основание пересчитать норму.

Если кадровику стало проще готовить вакансии, значит, можно вести больше вакансий. Если бухгалтер быстрее отвечает на запросы, значит, можно не брать помощника. Если маркетолог получил пачку черновиков, значит, текст теперь «почти бесплатный». Если юрист использует ИИ, значит, его время на договор можно сократить. Если оператору бот снял половину простых вопросов, значит, один оператор справится с тем, что осталось.

Но то, что осталось, часто тяжелее того, что ушло.

Кадровику остаются трудные разговоры, отказ, конфликт с руководителем, живой кандидат, которого нельзя отсортировать как строку. Бухгалтеру остаются риск, проверка, налоговые последствия, ответственность перед людьми. Юристу остаётся понимание, где машинный договор опасен. Оператору остаются злые клиенты, которым бот уже не помог. Маркетологу остаётся борьба за смысл среди одинаковых машинных фраз.

Так нехватка людей и удешевление труда существуют одновременно. В одних местах человек становится дороже, потому что без него физически нельзя. В других - часть его работы начинает казаться дешевле, потому что её можно быстро приблизить машиной.

Почему российский рынок особенно неровный

В России автоматизация почти никогда не приходит в идеальные условия. Она приходит в неровный рынок.

В крупной компании есть отделы информационной безопасности, юристы, внутренние системы, обучение, бюджеты, регламенты, свои базы данных и возможность внедрять ИИ сверху. Там автоматизация может быть организована аккуратнее, но и давление на норму может быть сильнее. Если процесс пересчитан, человек быстро почувствует это в показателях, сроках и отчётах.

В бюджетном учреждении чаще нет роскоши долгого внедрения. Есть нехватка людей, отчётность, сроки, распоряжения, показатели, электронные системы, новые формы, старые привычки и постоянное ощущение, что любую помощь сверху быстро превращают в ещё один обязательный слой.

В малом бизнесе ИИ может стать реальным спасением. Предприниматель сам пишет тексты, отвечает клиентам, делает карточки товаров, инструкции, объявления, письма поставщикам. Нейросеть помогает ему не платить за каждую мелкую задачу. Но малый бизнес почти всегда пользуется чужой инфраструктурой. Сервис может изменить тариф. Модель может начать отвечать хуже. Аккаунт могут ограничить. Данные могут оказаться не там, где хотелось бы. Вроде появился рычаг, но ручка этого рычага не полностью в твоей руке.