При этом компания одновременно перестраивает структуру занятости вокруг ИИ. Около 7 000 сотрудников были переведены на новые роли, связанные с разработкой AI‑продуктов, включая цифровых агентов и приложения на базе искусственного интеллекта.
Такой подход отражает более широкий тренд в технологической индустрии: команды становятся не просто меньше — меняется сам набор профессий. Традиционных ролей становится меньше, а специалистов по ИИ — больше.
В результате ИИ одновременно создаёт новые узкоспециализированные рабочие места и вытесняет другие.
Подобные изменения происходят не только в технологических компаниях. Финансовый сектор также активно внедряет автоматизацию для оптимизации операций.
Генеральный директор Standard Chartered Билл Уинтерс заявил, что банк будет сокращать некоторые функции по мере расширения использования ИИ. Он описал происходящее как «сокращение ролей в пользу машин». По плану банк намерен уменьшить более чем 15 % сотрудников вспомогательных подразделений к 2030 году.
Высказывания руководителя вызвали резонанс в Сингапуре после того, как он использовал формулировку «lower‑value human capital» — «менее ценный человеческий капитал». Бывший президент Сингапура Халима Якоб назвала такие слова «тревожными» и «уничижительными», подчеркнув, что работодатели должны относиться к увольняемым сотрудникам с уважением и человечностью.
Этот эпизод показал ещё одну проблему эпохи ИИ: важно не только то, сколько рабочих мест исчезает, но и то, как компании объясняют такие решения обществу.
Ответ Сингапура — одновременно ускорять внедрение ИИ и инвестировать в адаптацию рабочей силы.
Правительственная программа National AI Impact Programme (NAIIP) ставит цель помочь 10 000 предприятиям внедрить искусственный интеллект и обучить 100 000 работников практическому применению ИИ в течение ближайших трёх лет. Программа является частью более широкой Национальной стратегии ИИ и направлена на внедрение технологий во всех секторах экономики — от финансов и права до малого бизнеса.
Цель программы — не превратить каждого сотрудника в инженера машинного обучения. Скорее власти хотят сформировать так называемых «AI‑bilingual» специалистов — профессионалов, которые сочетают отраслевые знания с навыками использования ИИ для изменения рабочих процессов и повышения производительности.
Это продолжает традиционный экономический подход Сингапура: быстро внедрять новые технологии, одновременно помогая работникам переходить к более сложным и высокооплачиваемым ролям.
Власти страны также призывают компании использовать ИИ так, чтобы улучшать рабочие места, а не просто сокращать их.
Заместитель премьер‑министра Ган Ким Ён призвал банки и финансовые компании уделять больше внимания обучению сотрудников и переработке рабочих процессов, а не только снижению затрат. По его словам, технологии должны создавать новые возможности для работников.
Однако здесь возникает ключевая дилемма экономической политики: государство может финансировать обучение, но решение о том, превращается ли рост производительности в новые рабочие места или в сокращения, принимают сами компании.
По мнению экономистов, основной вызов заключается во времени. Искусственный интеллект способен быстро автоматизировать задачи, тогда как переобучение людей и перестройка рабочих процессов обычно занимают гораздо больше времени.
Даже масштабные программы обучения не гарантируют, что сотрудники, потерявшие работу, быстро найдут новые роли. Всё зависит от нескольких факторов:
Если же бизнес будет внедрять ИИ прежде всего для устранения рутинных уровней работы без создания новых ролей, программы переквалификации могут просто не успеть за темпами автоматизации.
Сингапур часто приводят как пример одной из самых активных стран в подготовке экономики к эпохе искусственного интеллекта. Комбинация государственной стратегии, стимулов для бизнеса и масштабных программ обучения считается одной из самых амбициозных в регионе.
Тем не менее недавние увольнения показывают глобальную реальность: стратегии международных корпораций могут менять локальные рынки труда быстрее, чем национальная политика успевает адаптироваться.
Скорее всего, будущее окажется смешанным. Рабочие места не исчезнут полностью — но структура занятости будет меняться: меньше ролей, связанных с рутинными задачами, и больше позиций, связанных с управлением, внедрением и развитием систем искусственного интеллекта.
Сможет ли система переквалификации поспевать за этими изменениями, будет зависеть не столько от масштабов обучения, сколько от того, насколько быстро компании начнут перестраивать сами рабочие процессы — а не только автоматизировать их.
Comments
0 comments