Согласно исследованию McKinsey, ключ к успеху лежит не в технологиях, а в кардинальном изменении рабочих процедур и повышении квалификации персонала. Хотя 57% рабочего времени в США потенциально можно автоматизировать с помощью ИИ-агентов и роботов, это не приведёт к тотальной безработице. Наибольшего роста эффективности добьются те организации, которые внедрят модель сотрудничества «человек — агент — робот». Лидирующие компании получают отдачу от инвестиций в три раза выше среднего, поскольку переходят от автоматизации разрозненных операций к преобразованию целых профессиональных функций.
Искусственный интеллект способен взять на себя 57% трудовых задач в США, однако реальный результат определяется глубиной преобразования процессов и вложениями в человеческий капитал, как отмечается в отчёте McKinsey, опубликованном в ноябре 2025 года. Наиболее уязвимыми, по мнению аналитиков, являются должности, связанные с обработкой структурированной информации: составление документов, работа с данными, административные функции.
Изучив более 900 видов профессиональной деятельности, эксперты McKinsey пришли к выводу, что от 30% до 60% задач в большинстве ролей поддаются частичной или полной автоматизации. Однако оставшиеся 40–70% требуют uniquely человеческих качеств: здравого смысла, креативности, эмоционального интеллекта и стратегического видения. Специалисты подчёркивают: автоматизация не равнозначна полному замещению людей.
Специалисты по данным — автоматизируемо до 88% задач. Руководители — 15%. Врачи — 42%. Это свидетельствует о том, что путь трансформации будет уникальным для каждой профессии, а вероятность полного исчезновения каких-либо должностей остаётся невысокой.
Уже к ноябрю 2025 года ИИ-агенты и роботы могли бы выполнять до 57% всех рабочих часов в США при условии радикального пересмотра компаниями своих процессов. По оценкам аналитиков, в таком сценарии под воздействием окажется около 40% рабочих мест. При этом примерно треть современных профессий в США исследователи McKinsey относят к категории труднозаменяемых: в них критически важны личное присутствие, эмпатия, адаптивное мышление и деятельность в условиях неопределённости. Основным препятствием для широкой автоматизации становятся не технические ограничения, а организационные факторы: корпоративная политика, объём инвестиций и готовность бизнеса к полному переформатированию рабочих потоков.
Аналитики McKinsey выделяют три модели взаимодействия человека и технологий ИИ, и лишь одна из них ведёт к значительному преимуществу.
Вспомогательная автоматизация — ИИ-агент выполняет рутинные операции, после чего человек проверяет результат и принимает окончательное решение. Это наиболее безопасный подход, но его эффект ограничен: рост производительности составляет порядка 10–15%. Пример: ИИ-ассистент предлагает варианты доработки детали, а инженер проводит финальную проверку и направляет предложение клиенту или руководителю.
Частичное внедрение ИИ — система самостоятельно обрабатывает типовые ситуации, а сотрудник подключается только в нестандартных случаях. Результат: рост эффективности на 25–40%. Например, виртуальный помощник решает до 80% обращений клиентов банка, а особо сложные вопросы перенаправляются живому оператору.
Трансформация бизнес-процессов — организация кардинально меняет подход, оптимально распределяя задачи между сотрудниками, искусственным интеллектом и автоматизированными системами. Эффект: повышение производительности на 50–70%, часто с параллельным улучшением качества работы. Пример: вместо шестичасовой рутинной подготовки отчета финансист тратит час на настройку ИИ-инструмента, который автоматически собирает данные, проверяет их и оформляет документ. Высвободившиеся пять часов специалист посвящает углубленному анализу и консультациям.
Если вспомогательная автоматизация почти не затрагивает основные процессы, то частичное внедрение ИИ или полная реорганизация работы требуют глубоких изменений: пересмотра обязанностей, обучения персонала, корректировки системы оценки — это сложный, длительный и рискованный путь. Однако если американские компании действительно интегрируют людей, ИИ и роботов в единые рабочие цепочки, к 2030 году это может ежегодно добавлять экономике США около $3 трлн. Источником станет не только экономия, но и ускорение вывода товаров на рынок, а также общий рост эффективности.
Согласно исследованию McKinsey, наибольшему риску подвержены начинающие юристы, административные работники и часть программистов — именно в этих сферах уже отмечается спад в найме на фоне активного внедрения инструментов искусственного интеллекта.
Другая значительная зона риска — это ручной труд на складах, в логистических цепочках и при обслуживании техники. Любые повторяющиеся операции в заданных условиях относительно легко передать автоматике. Как сообщал CNews в ноябре 2025 года, подобными проектами уже активно занимаются и в России.
В то же время такие профессии, как медсестры, сиделки, воспитатели, учителя, а также мастера по ремонту и обслуживанию, выглядят гораздо стабильнее. Здесь значительная часть задач требует ловкости рук, эмоционального участия, внимательности и способности учитывать контекст — то, что роботы на текущем этапе (2025 год) воспроизводят с большим трудом.
