Согласно исследованию McKinsey, ключ к успеху лежит не в технологиях самих по себе, 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 приведет к тотальной безработице. Наибольшего роста эффективности добьются те организации, которые внедрят модель совместной работы «человек — агент — робот». Лидирующие компании получают отдачу от вложений втрое выше средней именно потому, что переходят от автоматизации разрозненных операций к преобразованию целых профессиональных функций.
Как отмечается в докладе McKinsey, опубликованном в ноябре 2025 года, ИИ-агенты способны взять на себя 57% трудовых функций в США, однако реальный результат определяется глубиной преобразования процессов и вложениями в человеческий капитал. Наиболее уязвимыми, по мнению аналитиков, являются позиции, связанные с обработкой структурированной информации: составление документов, работа с данными, административные задачи.
Проанализировав более 900 видов профессиональной деятельности, эксперты McKinsey пришли к выводу, что от 30% до 60% задач в большинстве должностей поддаются частичной или полной автоматизации. Однако оставшиеся 40–70% работы требуют uniquely человеческих качеств: здравого смысла, креативности, эмоционального интеллекта и стратегического видения. Специалисты подчеркивают: автоматизация не равнозначна полному замещению людей.
Например, для специалистов по данным автоматизируемо до 88% задач, для руководителей — лишь 15%, а для врачей — около 42%. Это свидетельствует о том, что эволюция каждой профессии пойдет своим путем, и полное исчезновение целых специальностей маловероятно.
Уже к ноябрю 2025 года ИИ-агенты и роботы могли бы выполнять до 57% всех рабочих часов в США при условии радикальной перестройки бизнес-процессов. По оценкам аналитиков, в таком сценарии под угрозой оказывается около 40% рабочих мест. При этом примерно треть современных профессий в США эксперты McKinsey относят к категории труднозаменяемых: они требуют физического присутствия, эмпатии, адаптивного мышления и действий в нестандартных условиях. Главным препятствием для широкой автоматизации становятся не технические ограничения, а организационные факторы: корпоративная политика, объем инвестиций и готовность бизнеса к полному редизайну рабочих процессов.
Аналитики McKinsey выделяют три модели взаимодействия человека и технологий искусственного интеллекта, и лишь одна из них ведет к значительному повышению эффективности.
Вспомогательная автоматизация — ИИ-агент выполняет рутинные операции, а человек контролирует результат и принимает окончательное решение. Это наиболее безопасный подход, но он дает умеренный эффект: рост производительности составляет порядка 10–15%. Пример: система ИИ предлагает варианты доработки детали, а инженер проверяет их и согласовывает с клиентом или руководством.
Частичное внедрение ИИ — система самостоятельно обрабатывает типовые ситуации, а сотрудник подключается только в нестандартных случаях. Результат: рост эффективности на 25-40%. Например, чат-бот в банке решает до 80% обращений клиентов, 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 ручной подготовки отчета финансист тратит час на настройку ИИ-инструмента, который автоматически собирает данные, проверяет их и оформляет документ. Высвободившиеся пять часов специалист посвящает аналитике и консультациям.
Если вспомогательная автоматизация почти не требует вложений и изменений, то частичное внедрение ИИ или перестройка процессов предполагают глубокую реорганизацию работы, коррекцию структуры компании, обучение персонала и пересмотр метрик эффективности — 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 — не только благодаря экономии, но и за счет ускорения вывода товаров на рынок и роста производительности труда.
Согласно исследованию McKinsey, наибольшему риску подвержены начинающие юристы, административный персонал и часть программистов — именно в этих областях уже отмечается спад в найме на фоне активного внедрения ИИ-решений.
Другая значительная зона риска — это ручной труд на складах, в логистике и при эксплуатации техники. Любые повторяющиеся операции в заданных условиях относительно легко передаются роботам. Как сообщал CNews в ноябре 2025 года, подобные проекты уже реализуются в России.
В то же время такие профессии, как медсестры, сиделки, воспитатели, учителя, а также технические специалисты по обслуживанию и ремонту, выглядят гораздо стабильнее. Здесь значительная часть задач требует ловкости рук, физического присутствия, эмоционального интеллекта, внимательности и ситуативного мышления — того, что роботы на 2025 год воспроизводят крайне слабо.
