Прочитала прекрасное исследование от авторов Президентской академии «Кадровый код: Будущее рынка труда с генеративным ИИ».

В исследовании есть все: аналитика, цифры, прогнозы, сценарии, кейсы и отечественных, и международных компаний, программы обучения ИИ сотрудников разного уровня, механики промптинга.

Раздел про промптинг написан суперполезно, если вы вдруг еще не освоили технику написания промптинга, скорее открывайте и изучайте этот раздел, после этого вам не надо будет тратить ни деньги, ни время ни на какие курсы и вебинары.

Есть QR коды на чат-бот арены. Я вот, честно говоря, даже не знала, что такие существуют. Это «система, которая позволяет тестировать и сравнивать различные языковые модели нейросетей, оценивать их производительность, а также настраивать параметры тестирования в соответствии с требованиями проекта и выбирать наиболее эффективный вариант». Бери и пользуйся!

Из интересного🔻

👉 Прогноз роста ВВП за счет ИИ к 2030 г.: +2,5% (≈ 4,5 трлн рублей) 👉 Потенциал компенсации кадрового дефицита: до 80% в среднем в целом на рынке труда. В отдельных отраслях — до 100% (финансы, услуги), 60–65% (промышленность), 20–30% (добывающие отрасли) 👉 Рост производительности труда: на 15-20%, автоматизация рутинных задач экономит до 30% рабочего времени

Где внедрять ГИИ в первую очередь🔻

👉Высокий приоритет (совокупно ~27% ВВП) - обрабатывающие производства, энергетика, торговля, потому что это отрасли, где сочетаются высокая чувствительность к дефициту рабочей силы и большой потенциал автоматизации. 👉Госсектор (~7,4% ВВП) - преимущественно для обработки документации

Области профессиональных задач, где ГИИ имеет ограничения🔻

👉Высокая ответственность и требования к точности: медицина, юриспруденция, финансовые решения, где ошибки могут привести к серьезным последствиям. 👉Социальные и эмоциональные взаимодействия: психологическое консультирование, социальная работа, ведение переговоров, требующие эмпатии и глубокого понимания. 👉Физические и мануальные задачи: деятельность, требующая присутствия и физических навыков, таких как уход за пациентами, ремонт и строительство. 👉Уникальные и непредсказуемые ситуации: кризисное управление и проекты с новаторским подходом, где нет четких данных для обучения моделей. 👉Этические и моральные решения: задачи, требующие ответственности, социального контекста и моральных суждений

✔️Профессии с минимальным влиянием ГИИ – рабочий, хирург, строитель, дворник, пожарный.

Примеры кейсов внедрения🔻

👉Авито: генерация описаний товаров, прирост заказов с доставкой 1,7%. 👉Ozon: автоматизация клиентского сервиса, сокращение среднего времени решения тикетов на 20%. 👉X5 Group: внедрение Jay Copilot для анализа данных магазинов, эффект - 5 млрд рублей (1,5% EBITDA) за год.

Впечатляюще!

Ссылку, где лежит исследование, дам в первом комментарии