Какую роль вы играете на работе в эпоху искусственного интеллекта? Как показало масштабное исследование от консалтинговой компании PwC, ИИ делит сотрудников на четыре отдельные категории — «лидеры», «работники машинного отделения», «бунтари» и «незаменимые».

В глобальном опросе «о надеждах и опасениях в отношении рабочей силы», который компания провела в мае–июне 2026 года, приняли участие почти 50 тысяч работников из 48 стран и 29 отраслей.

Опрос показал, что использование ИИ растет. 64% респондентов заявили, что применяли технологию в своей работе в течение последних 12 месяцев. Это на 10 процентных пунктов больше, чем годом ранее. Доля тех, кто использует генеративный ИИ ежедневно, выросла с 14% до 22%.

Как сообщает Business Insider, исследование выявило растущий разрыв в том, как работники получают инструменты и возможности для использования преимуществ искусственного интеллекта.

«Лидеры» составили 14% от числа опрошенных. Они обладают востребованными навыками и сообщают о значительной пользе от использования ИИ в своей работе. Чуть более половины группы ежедневно используют генеративный ИИ, а почти 80% заявили, что имеют доступ к ресурсам для обучения и профессионального развития.

Самая большая категория (56%) — это «работники машинного отделения». PwC характеризует их как ядро ​​повседневной работы организаций. Лишь немногие из них ежедневно используют генеративный ИИ, и менее 40% получают доступ к ресурсам для обучения и развития.

«У них нет возможности внедрять инновации. Они не могут использовать ИИ конструктивно», — уточнил руководитель глобального подразделения по управлению персоналом в PwC Питер Браун.

К третьей категории «бунтарей в области ИИ» относится около пятой части персонала. Их компетенции менее востребованы, чем навыки лидеров отрасли, но они амбициозны в том, как используют ИИ.

«Незаменимые специалисты» обладают редкими навыками, которые высоко ценятся работодателями.

Результаты этого разрыва проявились в данных по стабильности занятости, уверенности работников в возможности просить о повышении, доверии к руководителям и развитии навыков — все эти показатели были ниже у группы «машинного отделения».

Разрыв между группами приводит к формированию «двухскоростной» рабочей силы, отметил Браун.

Опрос не выявляет причины, лежащие в основе опыта работников, а категории работников, выделенные PwC, частично основаны на отзывах респондентов об опыте работы с ИИ и на том, насколько востребованными, по их мнению, являются их навыки.

Тем не менее, результаты указывают на практическую проблему для работодателей, которые вкладывают значительные средства в эту технологию и стремятся к окупаемости инвестиций: покупка инструментов — это не то же самое, что преобразование рабочих процессов во всей организации.

По словам Брауна, игнорирование различий между сотрудниками чревато снижением производительности, дохода на одного сотрудника, гарантий занятости и удовлетворенности работой: «Опасность заключается в том, что вы можете сделать значительную часть своей рабочей силы практически неактуальной в мире труда».

Браун добавил, что компании должны быть прозрачными в отношении того, почему они используют ИИ и каких результатов надеются достичь.

«Я думаю, что работники не ожидают от руководителей приукрашивания всего происходящего. Они просто хотят понимать, что происходит. Лидеры, обладающие подобными и другими качествами, как правило, умеют вести за собой весь персонал», — сказал он.

По словам Брауна, для работодателей расширение доступа к ИИ — это не выбор между поддержкой лидеров и инвестированием во всех остальных. Результаты показывают, что в этой сфере «скрыт огромный потенциал, который можно использовать», если руководители смогут привлечь к участию больше сотрудников.