Основными трендами российской экономики через десять лет – в 2036 году – будут технологические изменения, искусственный интеллект и платформенная экономика, заявила глава ЦБ Эльвира Набиуллина на «Альфа-Саммите».
Люди сейчас находятся в эпохе тектонических технологических изменений, считает спикер.
«Технологический прогресс идет всегда. Но такие тектонические изменения бывают, на мой взгляд, не так часто. И мы находимся в этом периоде, и эти изменения технологические будут определять условия нашего бизнеса, работы в финансовой сфере и нашей жизни», – считает Набиуллина.
«Через десять лет искусственный интеллект, роботизация, платформы и работа с данными станут обычной инфраструктурой бизнеса. Как сегодня никто не обсуждает, нужны ли компании интернет, онлайн-банк или CRM, так и к 2036 году ИИ станет базовым рабочим контуром для большинства отраслей», – считает Роман Копосов, заместитель директора компании стратегического консалтинга «АРБ Про».
Эксперты говорят, что через десять лет ИИ будет сильно внедрен в экономику страны, причем не только в офисную работу для подготовки документов, отчетов и писем, но и для инфраструктурных проектов, внедрен в промышленность, госуправление, социальные сервисы и т. д.
«ИИ будет помогать компаниям быстрее обрабатывать данные, видеть риски, прогнозировать спрос, управлять запасами, снижать ошибки и освобождать людей от рутинной работы»,
– говорит Копосов.
Новый уровень распространения получат роботы, добавляет эксперт, причем не только промышленные, но и сервисные роботы, складские решения, доставка с БПЛА, агророботы, роботы для медицины, строительства, ЖКХ и логистики. «Для России это особенно важно, потому что дефицит труда уже становится системным ограничением. Экономика не сможет бесконечно расти только за счет найма новых людей. Придется повышать производительность, автоматизировать рутину и переводить человека в более сложные роли: инженерия, управление, контроль, настройка систем, развитие продуктов», – говорит Копосов.
Он предлагает использовать опыт Китая, который развивает ИИ не отдельно от экономики, а вместе с производством, платформами, железом и т. д. «России тоже придется двигаться в сторону собственной технологической базы: свои языковые модели, свои защищенные корпоративные контуры, свои отраслевые ИИ-сервисы, свои решения для промышленности, логистики, финансов и госуправления», – говорит собеседник. В конце концов ИИ станет частью стратегического управления, который будет анализировать конкурентов, считать сценарии, видеть падение маржи, прогнозировать спрос и заранее показывать, где бизнес-модель начинает ломаться, добавляет он.
«Например, крупная производственная компания в 2036 году работает не как традиционный завод, где планирование зависит от совещаний и Excel-файлов. Она работает как технологическая система. ИИ прогнозирует спрос, видит риски поставок, рассчитывает оптимальный уровень запасов, отслеживает состояние оборудования, выявляет брак через компьютерное зрение, считает себестоимость заказов, показывает, какие клиенты и продукты дают реальную маржу, а какие только занимают мощности», – говорит Копосов. При этом человек в такой системе не исчезает, а переходит в более сложную роль: инженер, архитектор процесса, управленец, технолог, предприниматель внутри компании, добавляет эксперт.
«Эффективность труда будет увеличена в разы, но и требования к квалификации трудовых ресурсов заметно возрастут. Например, потребность в менеджерах в банках будет снижена, так как благодаря ИИ все ключевые услуги будут предоставляться без помощи человеческих ресурсов. Это создаст определенный порядок в экономике, снизит нарушения, а с другой стороны, может привести к исчезновению человеческого подхода
в особых случаях, так как ИИ не может анализировать различного рода исключения и отклонения от заданной нормы, во всяком случае пока», – рассуждает Екатерина Новикова, доцент кафедры экономической теории РЭУ им. Плеханова.
Внедрение ИИ в российскую экономику уже перешло из стадии экспериментов в индустриализацию – компании используют его как полноценный производственный инструмент для создания новых источников дохода, говорит Сергей Худяков, совладелец страхового брокера Mains. По прогнозам, уже в 2026 году до 40% рабочих задач в развитых экономиках будут автоматизированы.
Например, ретейлеры уже применяют нейросети для повышения точности прогнозов спроса и оптимизации поставок, банки используют AI-ассистенты для клиентского сервиса и анализа данных. «Мы используем ИИ в страховании для оценки ущерба после ДТП, а также в поиске завышений и мошенничества в счетах между страховыми компаниями и лечебно-профилактическими учреждениями. Более того, эти российские решения на базе ИИ мы успешно продаем на трех континентах. Также мы сейчас создаем первого в России и уникального в мировом масштабе ИИ-страхового брокера», – рассказывает Худяков.
Второй тренд 2036 года – это платформенная экономика. «Платформенная экономика – это не просто сайт или приложение. Это инфраструктура доступа к спросу. Сегодня мы уже видим это на примере Ozon, Wildberries, «Яндекса», «Сбера», VK, Т-Банка, МТС и других экосистем. Для клиента это удобно, компания может быстро вырасти, но при этом потерять прямой контакт с клиентом», – говорит Роман Копосов.
«Через десть лет платформы распространятся на другие сектора экономики, поскольку сейчас их бОльшая часть находится в потребительском секторе. Например, нормой станет подписочная (платформенная) экономика в промышленности, когда товары и услуги предлагаются по подписочной системе. Можно предположить, что через 10 лет платформы станут международными, произойдет интеграция платформ на рынках ЕАЭС, БРИКС», – рассуждает Анна Федюнина, заместитель директора центра исследований структурной политики НИУ ВШЭ, доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук НИУ ВШЭ.
«Через 10 лет, к 2035 году, я вижу экономику как высокоинтегрированную среду, где ИИ будет управлять большинством рутинных транзакций, а платформы станут основой для гибкой занятости и персонализированных услуг. Главное изменение по сравнению с сегодняшним днем – переход от простого агрегирования информации к активному управлению ресурсами и предиктивному обслуживанию пользователей на основе больших данных.
Через десять лет платформы станут глубже. Они будут управлять не только покупкой товара или услуги, но и финансированием, страхованием, логистикой, подписками, рекомендациями, персональными предложениями, сервисным обслуживанием. Будут развиваться также отраслевые B2B-платформы во всех сферах», – прогнозирует Копосов.
Эксперты в один голос заявляют, что если российская экономика внедрит ИИ повсеместно во все свои сферы, то через 10 лет она станет более гибкой и производительной. «Сейчас, несмотря на рост вложений и интерес к ИИ, мы видим противоречивую картину: экономический эффект от внедрения ИИ в 2026 году оценивается в 550 млрд рублей, но при этом рост ВВП страны составляет лишь около 1%. В успешном сценарии за счет автоматизации и оптимизации мы сможем компенсировать структурные ограничения, связанные с дефицитом кадров и повысить конкурентоспособность ключевых отраслей – от финансов до промышленности», – считает Сергей Худяков.
Повышение производительности труда – это важный эффект для нашей экономики.
«В России проблема не только в технологиях, но и в том, что многие процессы до сих пор держатся на ручном управлении, большом количестве согласований, низком качестве данных и избыточной рутине. ИИ и роботизация могут убрать часть этой нагрузки.
Один сотрудник сможет делать больше, быстрее и качественнее. Но только если компания реально перестраивает процесс, а не просто покупает ИИ-сервис ради отчета», – говорит Роман Копосов.
Еще один эффект касается кадрового голода. «В тех отраслях, где не хватает рабочих рук, инженеров, операторов, водителей, складских работников, сервисных специалистов, часть задач будет уходить в автоматизацию. Это не отменит потребность в людях, они будут заниматься более сложными процессами», – говорит Копосов.
Наконец, Россия может начать экспортировать собственные новые технологии. Будет создана, по сути, новая ниша для получения доходов государством. «Если Россия сможет развивать собственные языковые модели, промышленное ПО, беспилотные системы, робототехнику, защищенные корпоративные ИИ-контуры, отраслевые платформы и прикладные решения для промышленности, логистики, медицины, строительства и образования, то это может стать и экспортным продуктом», – замечает Копосов.
Однако все это не произойдет автоматически, нужно, чтобы регулятор проявлял гибкость между стимулированием новых решений и защитой данных, а бизнес вернулся к устойчивой инвестиционной активности, нарастил расходы на НИОКР и инновационную деятельность, заключает Анна Федюнина.