Skip to main content

Дослідження Стенфорда: як штучний інтелект трансформує ринок праці

Масштабне дослідження Стенфордського університету вперше створило детальну карту того, як штучний інтелект трансформує ринок праці.

 |  Андрій Миколайчук  | 
Дослідження Стенфорда: як штучний інтелект трансформує ринок праці
Майбутнє професій в епоху ШІ. Авторська ілюстраційна генерація за допомогою Midjourney

Дослідники проаналізували 844 професійні завдання у 104 професіях, опитавши 1500 працівників та 52 експертів із ШІ.

Революційна методологія

Рис. 1. Ландшафт "бажання-можливості" автоматизації завдань. Карта розподіляє 844 професійні завдання на чотири зони залежно від бажання працівників автоматизувати (вісь Y) та технічних можливостей ШІ (вісь X). Дані по секторах показують різний розподіл завдань, а діаграми внизу демонструють середню кількість стартапів Y Combinator та наукових публікацій для кожної зони.
Рис. 1. Схема методології дослідження WORKBank. Показано процес відбору та аналізу даних: від фільтрації 2131 завдань з бази ONET до опитування 1500 працівників та 52 експертів із ШІ через аудіо-інтерфейс, із фінальним аналізом за чотирма ключовими напрямками.

Шкала людської участі (Human Agency Scale)

Дослідники розробили п’ятирівневу шкалу H1-H5, яка визначає необхідний рівень людської участі:

Дослідження Стенфорда: як штучний інтелект трансформує ринок праці
Рис. 2. П’ять рівнів Шкали людської участі (Human Agency Scale). Візуалізація показує спектр від повної автоматизації (H1) до виключно людської роботи (H5), з прикладами завдань для кожного рівня та розподілом ролей між людиною та ШІ.
  • H1: Повна автоматизація без людини
  • H2: Мінімальний людський контроль
  • H3: Рівноправне партнерство людини та ШІ
  • H4: ШІ як допоміжний інструмент
  • H5: Виключно людська робота

Карта «бажання-можливості»

Дослідження Стенфорда: як штучний інтелект трансформує ринок праці
Рис. 3. Ландшафт «бажання-можливості» автоматизації завдань. Карта розподіляє 844 професійні завдання на чотири зони залежно від бажання працівників автоматизувати (вісь Y) та технічних можливостей ШІ (вісь X). Дані по секторах показують різний розподіл завдань, а діаграми внизу демонструють середню кількість стартапів Y Combinator та наукових публікацій для кожної зони.

Завдання розподілені на 4 зони за двома параметрами — бажання працівників автоматизувати та технічні можливості ШІ:

🟢 «Зелена зона» — високе бажання + високі можливості 🔴 «Червона зона» — високі можливості, але низьке бажання
🟡 «Зона R&D» — високе бажання, але обмежені технології ⚪ «Низький пріоритет» — ні бажання, ні можливостей

Головні відкриття

Що працівники хочуть автоматизувати

46,1% завдань отримали позитивний рейтинг бажання автоматизації від працівників. Основна мотивація — звільнення часу для більш цінної роботи (69,38% відповідей).

Найбільше хочуть автоматизувати:

  • Рутинні та повторювані завдання
  • Стресові або ментально виснажливі задачі
  • Складні обчислення та обробку даних

Найменше хочуть автоматизувати:

  • Творчі професії (мистецтво, дизайн, медіа)
  • Завдання, що вимагають людської емпатії
  • Роботу з високою відповідальністю за рішення

Розрив між бажаннями та реальністю

Топ-10 професій з найвищим бажанням автоматизації становлять лише 1,26% від загального використання Claude.ai. Це свідчить про значний розрив між потребами працівників та поточним впровадженням ШІ.

Інвестиційні невідповідності

41% стартапів Y Combinator зосереджені в зонах «Низького пріоритету» та «Червоній зоні», тоді як перспективні завдання в «Зеленій зоні» та «Зоні R&D» залишаються недофінансованими.

Дослідження Стенфорда: як штучний інтелект трансформує ринок праці
Рис. 4. Трансформація цінності професійних навичок під впливом ШІ. Ліва частина показує поточний рейтинг навичок за середньою зарплатою (дані Бюро статистики праці США, травень 2024), права за необхідним рівнем людської участі, згідно з оцінками експертів. Зелені лінії позначають навички, що набувають важливості, червоні — що втрачають цінність.

Трансформація навичок

Втрачають цінність:

  • Аналіз інформації
  • Оновлення знань
  • Рутинна обробка даних

Набувають важливості:

  • Міжособистісна комунікація
  • Організаційні навички
  • Ухвалення рішень
  • Творче мислення
  • Навчання та наставництво

Професійні профілі

45,2% професій мають домінуючий рівень H3 (рівне партнерство), що підкреслює потенціал людино-машинної співпраці.

Професії з найвищим рівнем людської участі (H5):

  • Редактори
  • Математики
  • Аерокосмічні інженери

Професії, готові до автоматизації (H1-H2):

  • Програмісти
  • Коректори
  • Тревел-агенти

Практичні рекомендації

Для працівників:

  1. Розвивайте навички міжособистісної взаємодії
  2. Фокусуйтеся на творчих та координаційних завданнях
  3. Навчіться ефективно співпрацювати із ШІ-системами

Для роботодавців:

  1. Інвестуйте в завдання «Зеленої зони»
  2. Враховуйте побажання працівників при впровадженні ШІ
  3. Готуйте програми перекваліфікації для переходу на H3-H4 рівні

Для освітян:

  1. Переорієнтуйте навчальні програми на розвиток «людських» навичок
  2. Інтегруйте навчання роботі із ШІ в усі спеціальності
  3. Готуйте фахівців для гібридної людино-машинної роботи

Обмеження дослідження

  • Охоплено лише 104 з 287 професій, що використовують комп’ютери
  • Дані відображають стан на початок 2025 року
  • Не враховані нові завдання, що можуть з’явитися з розвитком ШІ
  • Працівники можуть недооцінювати реальні можливості ШІ

Висновок

Це дослідження пропонує першу систематичну карту трансформації ринку праці під впливом ШІ. Замість апокаліптичних прогнозів про «кінець роботи», воно показує складну мозаїку можливостей для людино-машинної співпраці. Ключ до успіху — правильне поєднання технологічних можливостей з людськими потребами та цінностями.

Чому це важливо знати

Для України, яка перебуває у стані війни й водночас активно інтегрується у цифрову економіку, ця методика має принципове значення:

  1. Професійне виживання: багато нинішніх вакансій на держслужбі, в освіті, медицині чи логістиці потрапляють у «червону зону».
  2. Навчання та рескілінг: карти «участі» і «хочу-можу» можна прямо інтегрувати у програми перекваліфікації ветеранів і переселенців.
  3. Ризики турбулентності: некерована автоматизація у «червоних зонах» (де люди не хочуть втрати контролю) — загроза соціальної стабільності.
  4. Нові професійні ніші: гібридна робота (H3–H4) — шанс для українських розробників, аналітиків і медіаторів на міжнародному ринку.

Україна повинна вже зараз запроваджувати власні версії таких «шкал участі» для ключових секторів: оборонпром, освіта, держуправління, медіа.