CC BY
27
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
001: 10.34022/2658-3712-2024-54-1-73-82 УДК 331.52 ЗЕ1 34; 321
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА РЫНКЕ ТРУДА В РЕСПУБЛИКЕ КАЗАХСТАН
Б.А. Жанкубаев, Д.А. Аргандыков, Д.Н. Шумеков
АО «Центр развития трудовых ресурсов», г. Нур-Султан, Республика Казахстан
АННОТАЦИЯ
Цель и задачи исследования - выявить и оценить влияние генеративного искусственного интеллекта на рынке труда в Казахстане. В целях оптимизации подходов, связанных с определением возможностей автоматизации производственных процессов, авторы разработали и применили методику, в рамках которой оценивалась возможность автоматизации не профессии в целом, а только основных выполняемых функций, характерных для той или иной профессии. В результате анализа профессиональной структуры занятости в Республике Казахстан был определен и получил соответствующую оценку потенциал замещения работников механизмами, автоматами, роботами и ГИИ в разрезе отраслей и регионов, выявлены наиболее и наименее уязвимые категории персонала. Сделан вывод: потенциал использования ГИИ оказался существенно шире, чем это можно было бы предполагать ранее. Автоматизация рабочих мест и замена работников механизмами и ГИИ (по прогнозам - от 33% до 36%) начнутся прежде всего в организациях и на предприятиях крупных городов, а также промышленно развитых регионов. Однако, по ряду объективных причин не стоит ожидать быстрого развития событий. По прогнозным данным, основанных на результатах исследования, этот процесс будет происходить довольно плавно, по мере того, как компании увидят в этом путь повышения прибыли.
Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект; технологии искусственного интеллекта; автоматизация; роботизация; рабочие места; рыноктруда; классификация занятий; занятость.
Для цитирования: Жанкубаев Б.А., Аргандыков Д.А., Шумеков Д.Н. Использование генеративного искусственного интеллекта на рынке труда в Республике Казахстан. Социально-трудовыеисследования. 2024;54(1):73-82. 001: 10.34022/2658-3712-2024-54-1-73-82.
ORIGINAL PAPER
THE USE OF GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE LABOR MARKET IN THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN
B.A. Zhankubaev, D.A. Argandykov, D.N. Shumekov
JSC "Center for Human Resources Development", Nur-Sultan,
Republic of Kazakhstan
ABSTRACT
The purpose and objectives of the study are to identify and evaluate the impact of Generative Artificial Intelligence (Generative Al) on the labor market of Kazakhstan. To optimize approaches related to determining the possibilities of automating production processes, the authors developed and applied a methodology that allows assessing the possibility of automation not of the profession as a whole, but only of the basic functions performed, characteristic of a particular profession. As a result of the analysis of the professional structure of employment in the Republic of Kazakhstan, the potential for replacing workers with mechanisms, automatic machines, robots, and Generative Al in the context of industries and regions was determined and assessed, and the most and least vulnerable categories of personnel were identified. The authors conclude that the potential for using Generative Al turned out to be significantly wider than could have been previously assumed. Automation of jobs and replacement of workers with mechanisms Generative Al (according to forecasts - from 33% to 36%) will begin primarily in organizations and enterprises of large cities, as well as industrialized regions. However, for several objective reasons, one should not expect rapid changes. According to forecasts based on the results of the study, this process will take over smoothly, as companies see this as a way to increase profits.
Keywords: Generative Artificial Intelligence; Artificial Intelligence technologies; automation; robotization; workplaces; labor market; classification ofoccupations; employment.
For citation: Zhankubaev B.A., ArgandykovD.A., Shumekov D.N. The use of generative artificial intelligence in the labor market in the Republic of Kazakhstan. Social and labor research. 2024:54(l):73-82. DOI: 10.34022/2658-3712-2024-54-1-73-82.
© Жанкубаев Б.А., Аргандыков Д.А., Шумеков Д.Н., 2024
ВВЕДЕНИЕ
До недавнего времени влияние технологического прогресса на рынок труда в основном рассматривалось в рамках двух концепций. Первая из них, SBTC (skill-biased technological change - «технологического прогресса, смещенного в пользу высококвалифицированной рабочей силы») предполагала, что вследствие прогресса происходит последовательное повышение спроса на квалифицированный труд и снижение - на неквалифицированный [1]. Альтернативная, RBTC (routine-biased technological change - «технологического прогресса, направленного на вытеснение рутинного труда») предполагала, что вытесняться будут в первую очередь рутинные процедуры, которые в основном характерны для работников среднего уровня квалификации [2]. В развитых странах ОЭСР, как правило, доминирует концепция RBTC. В частности, эксперты ОЭСР утверждали, что «одной из наиболее очевидных трансформаций является усиливающаяся поляризация занятости в направлении высококвалифицированных высокооплачиваемых рабочих мест, с одной стороны, и низкоквалифицированных низкооплачиваемых рабочих мест, с другой. Этот процесс развивается в связи с быстрой цифровизацией и автоматизацией, а также углубляющейся глобальной интеграцией производственных процессов»1. При этом результаты исследования рынка труда постсоветских стран, в частности, России, показывают, что на протяжении 2000-2019 гг. каких-либо признаков поляризации в российской экономике не наблюдалось [3].
Однако в 2022 г. появились первые признаки, что развитие технологий постепенно достигло такого уровня, при котором задачи, ранее относившиеся к творческим и исключительно компетенции человека, как оказалось, вполне приемлемо могут быть выполнены и практически без его участия. Речь идет не только о нашумевшем ChatGPT, но и ряде других примеров, таких, как Midjourney, Bard (Google), ChatSonic, Rytr, Neeva и иных.
Ввиду относительной новизны данной тематики крупных исследований по этой теме не проводилось. Тем не менее, поскольку тема является животрепещущей, имеются некоторые фрагментарные исследования.
Так, Али Зарифхонарвар [4] на базе анализа описания выполняемой работы, приведенного в Международной стандартной классификации профессий, установил, что 32,8% профессий мо-
1 OECD (2017). Employment Outlook 2017. Paris: OECD.
гут столкнуться с полным воздействием, 36,5%
- с частичным, а на 30,7% профессий появление и распространение СЬа1йРТ не окажет никакого влияния. Следует отметить, что это исследование не содержало оценок в количественном выражении. Таким образом, указанные 32,8% профессий, которые находятся под угрозой вытеснения генеративным искусственным интеллектом (далее
- ГИИ), представляют собой просто группы занятий, которые, по мнению автора, могут быть заменены СЬа1йРТ и его аналогами. Тем не менее, в разрезе групп профессий автор выявил, что в наибольшей степени влияние ГИИ ощутит на себе сегмент специалистов-профессионалов и специалистов-техников, в то время как среди элементарных профессий, а также профессий в сфере продаж и обслуживания его воздействие будет минимальным.
Боуэн Лу, Хуншен Сунь и Тяньшу Сунь [5, 6], оценивая уровень влияния ГИИ на рынок труда Китая и исходя из небольшой доли задач в профессиях, которые могут быть полноценно выполненными ГИИ, установили, что в целом он будет относительно небольшим. При этом они отмечают, что влияние ГИИ может охватывать широкий спектр профессий, отраслей и городов. Также они отмечают, что воздействие ГИИ на рынок труда является сложным и многогранным и различается для развитых и развивающихся экономик, поскольку чем выше уровень затрат на рабочую силу, тем выше потенциальная экономия средств от внедрения ГИИ [7, 8, 9]. Они считают, что трудоемкие задачи могут быть устойчивы к широкомасштабным автоматизированным технологиям и технологиям ИИ. В качестве примера приводится ссылка на более ранее исследование Хансона, в котором утверждается, что, например, автоматизированное производство одежды, текстильных изделий и сопутствующих товаров распространено гораздо меньше, чем ожидалось, отчасти из-за сложной геометрии гибкой ткани и других используемых материалов. Авторы предполагают, что для средней профессии около 4% задач могут быть непосредственно подвержены воздействию ГИИ, однако при определенных условиях эта доля может вырасти до 10% и даже до 15%. Что касается категории населения, которая в наибольшей степени ощутит на себе влияние ГИИ, то это люди в возрасте 20-35 лет, в разрезе же отраслей - ИКТ, финансовое посредничество, лизинговые и прочие бизнес-услуги, оптовая и розничная торговля, операции с недвижимостью.
Таблица 1/Table 1 Количество групп по уровням квалификации занятий / Number of groups by skill level
Основные группы / Major groups Подгруппа /Subgroup Малая группа / Small group Начальная группа /Start group
1. Руководители и государственные служащие 4 12 38
2. Специалисты-профессионалы 6 29 114
3. Специалисты-техники и иной вспомогательный профессиональный персонал 5 21 71
4. Служащие в области администрирования 5 9 21
5 .Работники сферы услуг и продаж 4 14 27
6. Фермеры и рабочие сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства 3 7 15
7. Рабочие промышленности, строительства, транспорта 5 21 68
8. Операторы производственного оборудования, сборщики и водители 3 17 60
9. Неквалифицированные рабочие 6 11 25
10. Работники, не входящие в другие группы 5
Итого 41 141 444
Источник/Sourse: Национальный классификатор занятий Республики Казахстан / National Classifier of Occupations ofthe Republic of Kazakhstan
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ, РОБОТИЗАЦИИ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА РЫНОК ТРУДА РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН
С целью оценки потенциала влияния ГИИ на рынок труда непосредственно в Казахстане был использован Национальный классификатор занятий Республики Казахстан (НКЗ), принятый в 2017 г. и гармонизированный с Международной стандартной классификацией занятий 2008 (МСКЗ-08) - International Standard Classification of Occupations 2008 (ISCO-O8). НКЗ классифицирует занятия по уровню и специализации применяемых навыков с отражением специфики казахстанской экономики. Этот классификатор был введен взамен устаревшего ГК РК 01-2005, который к тому же не обладал достаточной подробностью, которая требовалась для сбора информации о текущем состоянии рынка труда [10,11,12].
Введенный в действие НКЗ содержит уже гораздо большее количество занятий, а также за счет гармонизации обеспечивал возможность международных сопоставлений. Его структура по количеству групп, за исключением групп занятий, приведена в табл. 1. Основной причиной, по которой из последующего анализа более подробные группы занятий были исключены, является то, что в отношении них не имеется настолько подробного описания функций, как в отношении начальных групп.
Таблица 2/ Table 2 Количество функций по основным группам занятий / Number of functions by major occupation groups
Основные группы /Major groups Кол-во функций/ Number of functions в том числе уникальных в группе/ Including unique ones In the group
1. Руководители и государственные служащие 282 221
2. Специалисты-профессионалы 1 036 699
3. Специалисты-техники и иной вспомогательный профессиональный персонал 482 482
4. Служащие в области администрирования 128 128
5. Работники сферы услуг и продаж 195 195
6. Фермеры и рабочие сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства 148 123
7. Рабочие промышленности, строительства, транспорта и другие родственныезанятия 515 497
8. Операторы производственного оборудования, сборщики и водители 437 417
9. Неквалифицированные рабочие 173 169
Итого 3 396 2 931
Источник/Sourse: Национальный классификаторзанятий Республики Казахстан / National Classifier of Occupations ofthe Republic of Kazakhstan
Из приведенных в табл. 1 444 групп были проанализированы только 423 начальных группы профессий (на уровне 4 знаков НКЗ), поскольку по разным причинам из процесса исследования были исключены 6 начальных групп, относящихся к подгруппе «1. Руководители высшего звена, высшие должностные лица, законодатели и государственные служащие», а также 5 начальных групп основной группы «10. Работники, не входящие в другие группы». Кроме того, в связи с отсутствием детального описания функционала в настоящем исследовании не рассмотрены начальные группы 1339,1439,2519, 3159,3349,3439,5239,8139,8169 и 9119, которые относятся к категории работников, не включенных в другие группировки этой же малой группы.
В результате были рассмотрены и получили соответствующую оценку 3 396 основных выполняемых функций, включая 2 931 уникальную на уровне отдельных начальных групп и 2 927 полностью уникальных (табл. 2).
Все вышеуказанные функции оценивались экспертами в двух вариантах (табл. 3). Первый предполагал оценку возможности того, что эта функция будет выполняться автоматами, роботами или искусственным интеллектом по шкале «крайне маловероятно», «вероятно» и «очень вероятно» (общая автоматизация). Второй вариант сосредоточивался исключительно на возможностях искусственного интеллекта по выполнению тех или иныхфункций (ОРТ-зация) [9,10, 11].
Таблица 3/Table 3
Пример оценки вероятности автоматизации группы «2165 Геодезисты, картографы и специалисты-профессионалы родственных занятий» / Example of estimating the probability of automation of the group "2165 Surveyors, cartographers and related professionals"
Функции /Functions Вероятность автоматизации / Probability of automation Вероятность GPT-зации / Probability ofthe GPT use
Обзор, измерение и описание земных поверхностей, шахт, подземных поверхностей, морей, рек и озерных пластов вероятно вероятно
Точное позиционирование различных объектов и регистрация данных исследований в цифровом формате очень вероятно очень вероятно
Составление диаграмм и карт для использования при определении судоходности вод и проливов, а также в планировании строительства морскихсооружений очень вероятно вероятно
Планирование и проведение аэрофотосъемки крайне маловероятно крайне маловероятно
Проектирование, составление и пересмотр карт и диаграмм при помощи данных аэросъемок и других фотографий, спутниковых изображений, геодезических документов и данных, имеющихся карт, записей, отчетов и статистики очень вероятно очень вероятно
Исследование и разработка систем геодезических и фотограмметрических измерений, кадастровых систем и топографических информационных систем очень вероятно крайне маловероятно
Изучение и консультирование по техническим, эстетическим и экономическим аспектам производства карт вероятно крайне маловероятно
Поддержание производственных связей и консультирование сдругими нужными специалистами крайне маловероятно крайне маловероятно
Источник/Source: расчитано авторами / calculated bythe authors.
Сводные результаты оценки возможности автоматизации и ОРТ-зации функций приведены в табл. 4 и 5. Примечательно, что наибольшее количество как функций в целом, так и получивших оценку «вероятно» и «очень вероятно», относятся к группе специалистов-профессионалов, т.е. работников с высоким уровнем квалификации.
Таким образом, наибольшая часть функций, которая может быть выполнена за счет автоматизации процессов (с оценкой «вероятно» и «очень вероятно»), свойственна группе руководителей и государственных служащих, где она достигает 59%, а также служащих в области администрирования (48%), специалистов-профессионалов (46%) и специалистов-техников (29%), как это показано в табл. 6. При этом, с точки зрения влияния непосредственно ГИИ, наибольшая часть функций, которая может быть выполнена с его помощью, характерна для служащих в области администрирования (44%), специалистов-техников (32%) и специалистов-профессионалов (15%).
В результате анализа выяснилось, что 29% функций, выполняемых людьми, с высокой или умеренной долей вероятности могут быть автоматизированы, и при этом 13% функций могут быть выполнены ГИИ.
В реальной жизни у каждого работника присутствует такое многообразное сочетание выполняемых им функций, что даже автоматизация или ОРТ-зация некоторых из них, вряд ли приведут к его увольнению. Вместе с тем, представляется возможным трансформировать каждую отдельную функцию, выполняемую работником, в конкретную штатную единицу и занять ее место роботом, автоматом или ГИИ, аналогичным СЬа10РТ [12,13].
Таблица 4/Table 4
Распределение оценки автоматизации функций по группам профессий / Distribution of assessment of automation of functions by occupation groups
Основные группы/ Major groups Оценка возможности автоматизации / Estimation of the probability of automation Итого / Tota
•крайне маловероятно» / "extremely unlikely" •вероятно» /"likely •очень вероятно» / "very likely"
1. Руководители и государственные служащие 116 119 47 282
2. Специалисты-профессионалы 552 292 192 1 036
3. Специалисты-техники и иной вспомогательный профессиональный персонал 342 117 23 482
4. Служащие в области администрирования 67 50 11 128
5. Работники сферы услуг и продаж 161 34 195
6. Фермеры и рабочие сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства 129 10 9 148
7. Рабочие промышленности, строительства, транспорта и другие родственные занятия 508 7 515
8. Операторы производственного оборудования, сборщики и водители 394 37 6 437
9. Неквалифицированные рабочие 153 19 1 173
Итого 2 422 685 289 3 396
Источник/Source: расчитано авторами / calculated bythe authors.
В рамках исследовании (с помощью прямого переноса пропорции выполняемых функций на численность работников в каждой начальной группе) мы попытались определить количество рабочих мест и персонала, которое может остаться в результате автоматизации или ОРТ-зации.
Таблица 5/Table 5
Распределение оценки GPT-зации функций по группам профессий / Distribution of the GPT use assessment of functions by occupation groups
Основные группы / Major groups Оценка возможности автоматизации / Estimation of the probability of automation Итого / Total
•крайне маловероятно» / "extremely unlikely" ■вероятно» / "likely" ■очень вероятно» / "very likely"
1. Руководители и государственные служащие 253 27 2 282
2. Специалисты-профессионалы 874 159 3 1 036
3. Специалисты-техники и иной вспомогательный профессиональный персонал 323 156 3 482
4 .Служащие в области администрирования 71 57 128
5. Работники сферы услуг и продаж 175 20 195
6. Фермеры и рабочие сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства 145 3 148
7. Рабочие промышленности, строительства, транспорта и другие родственныезанятия 506 9 515
8. Операторы производственного оборудования, сборщики и водители 430 7 437
9. Неквалифицированные рабочие 173 173
Итого 2 950 438 8 3 396
Источник/Source: расчитано авторами / calculated bythe authors.
Таблица 6/Table 6
Доля функций, возможных к выполнению за счет автоматизации или ГИИ, % / Share of functions that can be performed by automation or Gil, %
Группа / Group Доля функций, возможныхк/ Share offunctions posslblefor
автоматизации / automation замене ГИИ / Generative AI replacement
1. Руководители и государственные служащие 58,9 10,3
2. Специалисты-профессионалы 46,7 15,6
3. Специалисты-техники и иной вспомогательный профессиональный персонал 29 33
4. Служащие в области администрирования 47,7 44,5
5. Работники сферы услуг и продаж 17,4 10,3
6. Фермеры и рабочие сельского и лесного хозяйства, рыбоводства и рыболовства 12,8 2
7. Рабочие промышленности, строительства, транспорта и другие родственные занятия 1,4 1,7
8. Операторы производственного оборудования, сборщики и водители 9,8 1,6
9. Неквалифицированные рабочие 11,6
Итого 28,7 13,1
Исючник/Source: расчитано авторами / calculated by the authors.
Например, если в группе «2120 Математики, актуарии и статистики» общая численность занятых, по данным БНС АСПР, в 2022 г. составила 4 931 человек, а из выполняемых ими 10 функций 2 получили оценку «крайне маловероятно», 6 - «вероят-
но» и 2 - «очень вероятно», то общая численность работников, возможность автоматизации работы которых оценивается как крайне маловероятная, составит 986 человек (20%), как вероятная - 2 958 человек (60%), как очень вероятная - 986 человек (20%).
На основании приведенного выше алгоритма указанные оценки осуществлены для всех 423 начальных групп профессий, сведения о численности занятых в которых (8 млн 668 тыс. работников)2 были ранее представлены БНС АСПР РК для целей разработки прогнозов потребности в кадрах. В результате полученных оценочных данных численность работников, вероятность автоматизации труда которых крайне мала, составляет 6 млн 509,5 тыс. человек (75,1%); с умеренной вероятностью -
1 млн 473,3 тыс. человек (17%); с высокой степенью вероятности - 686,3 тыс. человек (7,9%). Что касается ОРТ-зации, то выполнение ГИИ функций работника крайне маловероятно у 7,654 млн человек (88,3%), вероятно - у 1,009 млн ( 11,6%), очень вероятно - всего у 5,2 тыс. человек (0,1%).
Таким образом, общая занятость в группах с умеренной и высокой возможностью выполнения функций автоматами и роботами составила в 2022 г. 2 млн 159,6 тыс. человек (24,9%), ГИИ -1,014 млн человек (11,7%).
Следует отметить, что ранее в первом национальном докладе «Рынок труда Казахстана: развитие в условиях новой реальности» звучала оценка, что 52% рабочих мест подвержены высокому или значительному риску автоматизации в сравнении с полученными в ходе исследования 24,9%. Основной причиной этого, конечно же, являются разница в примененных подходах. Если в рамках подготовки национального доклада возможность автоматизации оценивалась в целом по группе профессий в соответствии с переходными ключами между НКЗ и 15СО-08, то в настоящем исследовании анализ осуществлялся уже непосредственно по выполняемому работниками функционалу. Кроме того, к анализу функционала привлекался и непосредственно СЬа10РТ, в процессе работы с которым изучались ответы ГИИ о возможности выполнения им той или иной функции.
Базируясь на распределении вероятности автоматизации и ОРТ-зации по начальным группам профессий, в ходе применения описанного подхода получены значения, которые говорят о том, что наибольшее количество мест, подверженных
2 Это значение меньше официальной статистики в 8 млн 971 тыс. человек по причине отсутствия описания функций для всех начальных групп, в связи с чем оценить ситуацию по ним не представляется возможным.
Рис. 1/ Fig. 1. Доля занятости, возможная к выполнению за счет автоматизации по регионам, % / Share of occupations that can be performed due to the automation by region, %
Истчник/Source: расчитано авторами / calculated by the authors.
г. Алматы
17,8
Атырауская 15,3
г. Астана 13,2
Магнистауская 13
З.-Казахстанская 12,6
Г. Шымкент 12,5
В.-Казахстанская 12,4
Казахстан 11,7
С.-Казахстанская 11,5
Актюбинская 11,4
Абай 11,2
Павлодарская 11
Улытау 10,8
Карагандинская 10,5 Рис. 2/Fig. 2. Доля занятости, воз-
Алматинская 10,1 можных к выполнению за счет ГИИ
Жетысу 10 по регионам, % / Share of occupations
Кызылординская 9,9 that can be performed due to
Костанайская 9,8 Generative Al by region, %
Жамбылская 9,4 Истчник/Source: расчитано авторами /
Акмолинская 9,1 calculated by the authors.
Туркестанская 8
автоматизации с умеренной или высокой вероятностью, находятся преимущественно в крупных городах (рис. 1). Так, если в целом по Казахстану эта доля составляет 24,9%, то в городах Шымкент, Астана и Алматы - от 33,5% до 35,7%. Кроме того, высокий уровень автоматизации возможен в про-мышленно развитых Атырауской (28,2%) и Восточно-Казахстанской (26,4%) областях. Наименьшая возможность для автоматизации рабочих мест складывается в преимущественно сельскохозяйственных регионах, для которых также характерен высокий уровень самостоятельной занятости населения. Так, в Туркестанской области уровень автоматизации оценивается в 17,9%, области Же-тысу - в 18,7%, Алматинской области - в 19,9%, Жамбылской области - в 20,3%.
Аналогичная ситуация и в оценке возможности замены человеческого труда ГИИ, причем в Алматы этот показатель (17,8%) существенно больше чем в среднем по стране - 11,7% (рис. 2).
С учетом распределения начальных групп профессий по отраслям экономики, наибольшая воз-
можность автоматизации присутствует в секторе информации и связи, где могут быть автоматизированы 53,3% рабочих мест (рис. 3). Кроме того, высокий уровень отмечается в секторе финансовой и страховой деятельности (52,1%), профессиональной, научной и технической деятельности (46%), а также операций с недвижимым имуществом (37,9%). Наименьший уровень сложился в сельском хозяйстве (14,7%), секторе услуг по проживанию и питанию (16,8%) и прочих индивидуальных услуг (18,9%).
Наибольший потенциал замещения работников ГИИ в отраслевом разрезе - в профильной профессиональной, научной и технической сферах деятельности, а также в области здравоохранения, что, по всей видимости, связано с наличием ряда функций по (пере)обработке значительных объемов информации. Наименьшая возможность быть замещенными - у работников сельского хозяйства, транспорта, сферы ЖКХ (табл. 7).
Что касается тендерных параметров занятости (табл. 8), то в отношении автоматизации и заме-
Информация и связь
53,3
Финансы и страхование 52,1
Проф. и научная деятельность 46
Операции с недвижимостью 37,9
Гос. управление и соц. обеспечение 32,9
Адм. и вспом. обслуживание 32,8
Искусство и развлечения 31,3
Электро- и энергоснабжение 29,3
Водоснабжение и удаление отходов 29,2
Здравоохранение 28,1
Транспорт и складирование 27,9
Экономика 24,9
Горнодобывающая промышленность 24,8 Рис. З/Fig. 3. Доля занятости, возможных
Обрабатывающая промышленность 23,4
Строительство 22,9 к выполнению за счет автоматизации по отраслям, % / Share of occupations that can be performed due to the automation by industry, %
Торговля 21,4
Образование 20,8
Прочие индивидуальные услуги 1 8,9
Услуги по проживанию и питанию 16, 8 Истчник/Source: рассчитано авторами /
Сельское хозяйство 14,7 calculated bytheauthors.
Таблица Т/ТаЫе 7
Доля занятости, возможной к выполнению за счет ГИИ по отраслям, % / Share of occupations that can be performed due to Generative Al by industry, %
Отрасль / Industry Доля занятости, возможной к замене ГИИ / Share of occupations possible to Generative Al replacement
Сельское хозяйство 3,6
Горнодобывающая промышленность 8,8
Обрабатывающая промышленность 10,0
Электро- и энергоснабжение 16,5
Водоснабжение и удаление отходов 9,2
Строительство 7,1
Торговля 13,3
Транспорти складирование 6,6
Услуги по проживанию и питанию 19,2
Информация и связь 18,9
Финансы и страхование 19,5
Операции с недвижимостью 12,8
Проф. и научная деятельность 23,2
Адм. и вспом. обслуживание 14,9
Гос. управление и соц. обеспечение 13,8
Образование 11,4
Здравоохранение 21,9
Искусство и развлечения 17,4
Прочие индивидуальные услуги 10,1
Экономика 11,7
Источник/Sourœ: рассчитано авторами / calculated bythe authors.
ны работников роботами и механизмами у женщин в целом (25,9%) одинаковы шансы с мужчинами (24%), но первая категория является более чувствительной к непосредственно ГИИ-элементу (13,9% у женщин против 9,6% у мужчин). По всей видимости, это связано с преобладанием в сфере здравоохранения именно женского контингента (407 тыс. человек) в сравнении с мужским (155 тыс. человек).
Возможный уровень автоматизации в городах (29%) практически в полтора раза выше аналогичного уровня в селах (18,5%). Тем не менее, и тот и другой находятся на более высоком уровне, чем можно было бы ожидать, исходя из функционала
работ городского и сельского населения. То же самое касается и возможного замещения работника ГИИ (13,4% в городах против 9,1% в селах). Вероятно, это связано с наличием большого количества работников образования и здравоохранения как в городской, так и сельской местности.
Необходимо отметить, что чем выше достигнутый уровень образования - тем большее количество работников может быть замещено как непосредственно в процессе автоматизации, так и за счет ГИИ. Если для работников со школьным образованием в общей массе могут быть заменены всего 8,4% работников (1,7% - за счет ГИИ), то для лиц с техническим или профессиональным образованием эта доля достигает уже 19,9% (10,3%), а для работников с высшим образованием - практически треть (14,8% за счет ГИИ).
В разрезе возрастных групп угроза автоматизации в целом распределена равномерно, однако налицо плавное убывание вероятной доли с возрастом работника.
Наконец, по признаку формальности занятости следует сказать, что потенциал автоматизации и ОРТ-зации в отношении формально занятых практически в два раза выше, чем у занятых неформально. Дело в том, что половина всех неформально занятых осуществляет трудовую деятельности в сельском хозяйстве, в котором возможности автоматизации и ОРТ-зации существенно ниже в сравнении с другими отраслями.
Переходя к абсолютным показателям необходимо отметить, что в региональном разрезе 697 тыс. рабочих мест - треть рабочих мест, подверженных автоматизации, сосредоточена в городах Алматы, Шымкент и Астана (табл. 9). В отраслевом разрезе наибольшая доля приходится на оптовую и розничную торговлю (15%), промышленность в
■
Таблица 8/ Table 8
Доля занятости, возможных к выполнению за счет автоматизации или ГИИ по регионам, % / Share of occupations that can be performed due to the automation or Generative Ai by region, %
Таблица 9/ Table 9
Численность занятых по категориям с оценкой «вероятно» и «очень вероятно», тыс. человек/ Number of employed by categories with assessment "likely" and "very likely", thousand people
Отрасль/ Industry Доля занятости, возможной к/Share of occupations possible to
автоматизации / automation замене ГИИ/ Generative Al replacement
По полу
женщины 25,9 13,9
мужчины 24,0 9,6
По типу местности
город 29,0 13,4
село 18,5 9,1
По уровню образования
школьное 8,4 1,7
ТиПО 19,9 10,3
высшее 33,1 14,8
По возрастной группе
15-19 11,1 10,1
20-24 24,2 12,7
25-29 26,2 12,8
30-34 26,6 12,5
35-39 26,9 11,9
40-44 25,5 11,8
45-50 23,4 11,1
55-60 23,1 10,5
60-64 23,4 10,8
65-70 22,0 9,2
старше 70 12,7 5,4
По признаку формальности
неформально занятые 13,4 6,3
формально занятые 26,7 12,5
Казахстан в целом 24,9 11,7
Источник/Source: расчитано авторами / calculated bythe authors.
целом (13%), образовательную деятельность (11%). При этом 71% потенциально замещаемых рабочих мест находится в городской местности.
По уровню образования среди всех потенциально заменяемых работников 59% обладают высшим образованием, 39% - техническим и профессиональным, что в целом отличается от текущей структуры занятости, в которой доля лиц с высшим образованием составляет 45%, с техническим и профессиональным - 49%.
В разрезе возрастных групп 47% потенциально замещаемых работников относятся к возрасту 3044 лет, еще 23% находятся в возрасте от 20 до 29 лет. Таким образом, на группу от 20 до 44 лет приходится 70% от общей массы потенциально заменяемых работников.
В отношении формальности занятости основная часть заменяемых работников, как можно ожидать, будет находится в формальном секторе, на который будет приходится 93% от потенциального высвобождения. Таким образом, возможное высвобождение и замещение работников с учетом их масштаба могут серьезно изменить структуру рынка труда Казахстана.
Отрасль/ Industry Количество занятых к замещению за счет: / Number of employed to be replaced due to:
автоматизации / automation использования ГИИ / Generative Al
По регионам
областьАбай 57,0 29,8
Акмолинская область 89,2 36,8
Актюбинская область 100,7 47,2
Алматинская область 132,2 67,2
Атырауская область 90,3 49,0
Западно-Казахстанская область 74,3 40,3
Жамбылская область 106,0 49,0
областьЖетысу 54,8 29,3
Карагандинская область 112,8 54,0
Костанайская область 96,6 43,5
Кызылординская область 65,0 31,8
Мангистауская область 77,8 42,4
Павлодарская область 87,9 41,3
Северо-Казахстанская область 63,2 31,1
Туркестанская область 139,2 62,4
областьУлытау 21,9 10,6
Восточно-Казахстанская область 94,0 43,9
Г. Астана 210,9 79,0
Г. Алматы 347,3 173,1
Г. Шымкент 138,5 51,8
По отраслям
сельское хозяйство 162,7 39,9
промышленность в целом 277,0 116,8
горнодобывающая промышленность 67,8 24,1
обрабатывающая промышленность 142,0 60,9
электро- и энергоснабжение 42,8 24,1
водоснабжение и удаление отходов 24,4 7,7
строительство 149,8 46,2
торговля 316,2 197,5
транспорти складирование 176,0 41,5
услуги по проживанию и питанию 31,1 35,4
информация и связь 85,2 30,1
финансы и страхование 94,4 35,4
операции снедвижимостью 61,8 20,9
проф. и научная деятельность 114,6 57,8
адм. и вспом. обслуживание 90,4 41,1
гос. управление и соц. обеспечение 104,5 43,8
образование 237,0 130,1
здравоохранение 154,2 120,3
искусство и развлечения 41,5 23,0
прочие индивидуальные услуги 63,2 33,7
По полу
женщины 1 079,2 580,1
мужчины 1 080,4 433,4
По типу местности
город 1 534,7 707,7
село 624,9 305,8
По уровню образования
школьное 48,8 10,2
ТиПО 847,4 437,6
высшее 1 263,5 565,8
По возрастной группе
15-19 3,6 3,3
20-24 208,2 109,4
25-29 279,6 136,5
30-34 388,1 182,5
35-39 343,8 151,9
40-44 280,5 129,4
45-50 218,0 103,5
55-60 198,4 90,0
60-64 163,5 75,3
65-70 66,7 28,0
старше 70 7,9 3,3
По признаку формальности занятости
неформально занятые 155,2 72,2
формально занятые 2 004,4 941,3
Казахстан в целом 2 159,6 1 013,5
Источник/Source: расчитано авторами / calculated by the authors.
Вместе с тем, необходимо отметить, что бизнес при внедрении автоматических процессов организации труда прежде всего ориентируется на увеличение прибыльности. А с учетом экспортной стоимости одного промышленного робота, произведенного в США3 (в 2022 г. - 23,6 тыс. долларов или 10,9 млн тенге) и очень низкой стоимости труда (среднегодовая заработная плата в Казахстане - 3,7 млн тенге, а в США - 61,9 тыс. долларов4, или 28,6 млн тенге) автоматизация и роботизация, не говоря уже о GPT-зации вряд ли в ближайшие годы может взорвать рынок труда в Казахстане.
ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ
В рамках исследования по потенциалу замещения рабочих мест за счет автоматизации, роботизации или использовании ГИИ были проанализирован функционал работников в разрезе 423 начальных групп профессий НКЗ. В ходе исследования было установлено, что в целом могут быть автоматизированы 29% функций работников, а выполнены с привлечением ГИИ - 13%. Применительно к рабочим местам установлено, что 25% рабочих мест относится к рабочим местам с умеренным и высоким риском автоматизации, а порядка 12% рабочих мест имеют умеренную и высокую
3 https://www.trademap.org/
4 U. S. Bureau of Labor Statistics. May 2022 National Occupational Employment and Wage Estimates (Occupational Employment and Wages Summary) https://www.bls.gov/news.release/ocwage.nrO.htm
вероятность выполнения функций за счет использования ГИИ. Таким образом, при определенном стечении обстоятельств порядка 2,2 млн рабочих мест могут быть автоматизированы, из которых чуть более одного миллиона - за счет повсеместного внедрения ГИИ.
Вероятность автоматизации рынка труда характерна для крупных городов (прежде всего в Алматы как центральном хабе по финансам и ИКТ), где могут быть автоматизированы от 33% до 36% рабочих мест, а также промышленно развитых регионов. Наибольший потенциал замещения работников ГИИ в отраслевом разрезе просматривается в профильной профессиональной, научной и технической среде, а также в сфере здравоохранения.
Тем не менее, существенную роль при влиянии на рынок труда имеет потенциальная экономия за счет оптимизируемой рабочей силы. Поскольку в Казахстане средняя заработная плата существенно ниже чем в развитых странах, стоит ожидать, что процессы автоматизации и замены работников механизмами и ГИИ будут происходит весьма плавно по мере того, как компании увидят в этом путь повышения прибылей.
Использование ГИИ в материальных и социальных отраслях - это неизбежный процесс, который несет за собой промышленный и социальный прогресс. И к этому надо готовиться уже сейчас.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Katz L., Murphy К. Changes in Relative Wages, 1963-1987: Supply and Demand Factors. Quarterly Journal of Economics, Vol. 107, 1992, No. 1, P. 35-78.
2. Autor D., Dorn D. The Growth of Low Skill Service Jobs and the Polarization of the U.S. Labor Market. American Economic Review, 2013, Vol. 103, No. 5, P. 1553-1597.
3. Гимпельсон B.E., Капелюшников Р.И. Эволюция структуры рабочих мест в России: поляризация, улучшение, застой? Вопро-сыэкономики. 2023;(1):59-85.
4. Zarifhonarvar Ali, Economics of ChatGPT: A Labor Market View on the Occupational Impact of Artificial Intelligence (February 7, 2023), Available at SSRN: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4350925
5. Lou, Bowen and Sun, Hongshen and Sun, Tianshu, GPTs and Labor Markets in the Developing Economy: Evidence from China (April 23, 2023), Available at SSRN: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4426461
6. Hanson, Gordon, Who Will Fill China's Shoes? The Global Evolution of Labor-intensive Manufacturing (May 25,2021). HKS Working Paper No. RWP21-014, Available at SSRN: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3853993
7. Филипова И.А. Правовое регулирование труда-2020: смена парадигмы как следствие цифровизации экономики //Юрист, 2018;(11):31-35.
8. Соменко С.А. Искусственный интеллект: от объекта к субъекту? Вестник Университета имени О.Е. Кустафина. 2019;2(54):75-85.
9. Басаев З.В. Цифровизация экономики: Россия в контексте глобальной трансформации // Мир новой экономики. 2018;(12(4)):33-38.
10. Макаров М.Ю. Влияние искусственного интеллекта на производительность труда // Экономика и управление. 2020;(5):479-486.
11. Арзамасов Ю.Г. Комплексный подход к определению искусственного интеллекта //ВестникВоронежского государственного университета. Серия: Право. 2022;(3):242-258.
12. Сидорина Т., Глебов О., Сидельников И. Автоматизация и искусственный интеллект в трудовых практиках. Журнал исследований социальной политики. 2022; 3(20):433-444.
13. Жанкубаев Б.А., Шегенова У.К. Развитие инновационных рабочих мест в Казахстане. Научно-практический журнал «Копирайт», 2023;(1):96-113. Российская государственная академия интеллектуальной собственности. Москва 2023.
REFERENCES
1. Katz L., Murphy К. Changes in Relative Wages, 1963-1987: Supply and Demand Factors. Quarterly Journal of Economics. 1992;l(107):35-78.
2. Autor D., Dorn D. The Growth of Low Skill Service lobs and the Polarization of the U.S. Labor Market. American Economic Review. 2013;5(103):1553-1597.
■
3. Gimpelson V.E., Kapelyushnikov R.I. Evolution of the Structure of Jobs in Russia: Polarization, Improvement, Stagnation? Voprosy ekonomiki. 2023;(l):59-85. (InRuss.).
4. Zarifhonarvar Ali, Economics of ChatGPT: A Labor Market View on the Occupational Impact of Artificial Intelligence. 2023. URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4350925.
5. Lou, Bowen and Sun, Hongshen and Sun, Tianshu, GPTs and Labor Markets in the DevelopingEconomy: Evidence from China. 2023. URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4426461.
6. Hanson, Gordon, Who Will Fill China's Shoes? The Global Evolution of Labor-intensive Manufacturing. 2021. HKS Working Paper No. RWP21-014, URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3853993.
7. Filipova I.A. Legal regulation of labor-2020: paradigm shift as a consequence of digitalization of the economy. Jurist = Lawer. 2018;(ll):31-35.(In Russ.).
8. Somenko S.A. Artificial intelligence: from object to subject? Bulletin ofO.E. Kustafin University. 2019;2(54):75-85. (In Russ.).
9. Basaev Z.V. Digitalization of the economy: Russia in the context of global transformation. Mir novaya ekonomika = The World of New Economy. 2018;(12(4)):33- 38. (InRuss.).
10. Makarov M.Yu. Influence of artificial intelligence on labor productivity. Economics and Management. 2020;(5):479-486. (In Russ.).
11. Arzamasov Y.G. Complex approach to the definition of artificial intelligence. Bulletin of Voronezh State University. Series: Law. 2022;(3):242-258. (In Russ.).
12. Sidorina T., Glebov O., Sidelnikov I. Automation and artificial intelligence in labor practices. Journal ofSocialPolicyResearch. 2022; 3(20):433-444.
13. Zhankubaev B.A., Shegenova U.K. Development of innovative workplaces in Kazakhstan. Scientific and practical journal "Copywriting". 2023;(1):96-113. Russian State Academy of Intellectual Property. Moscow 2023.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUTTHE AUTHORS
Бахытбек Аубакирович Жанкубаев - кадидат экономических наук, научный руководитель госбюджетной темы «Сегментированный рынок труда: циклическая эластичность спроса на квалификацию», АО «Центр развития трудовых ресурсов», г. Нур-Султан, Республика Казахстан
Bakhytbek A. Zhankubaev - Cand. Sci (Econ.)., Scientific Supervisor of the State Budget Topic "Segmented Labor
Market: Cyclical Elasticity of Demand for Qualifications", JSC "Center for Human Resources Development",
Nur-Sultan, Republic ofKazakhstan
http://orcid.org/0000-0003-2295-5417
Даулет Рашидович Аргандыков - Президент AO «Центр развития трудовых ресурсов», г. Нур-Султан, Республика Казахстан
Daulet R. Argandykov - President ofJSC "Center for Human Resources Development", Nur-Sultan, Republic of Kazakhstan
http://orcid.org/0009-0006-2742-1923 [email protected]
Дмитрий Николаевич Шумеков - директор департамента прогнозирования АО «Центр развития трудовых ресурсов», г. Нур-Султан, Республика Казахстан
Dmitrii N. Shumekov - Director of the Department of JSC "Center for Human Resources Development",
Nur-Sultan, Republic ofKazakhstan
http://orcid.org/0000-0003-3658-9964
ЗАЯВЛЕННЫЙ ВКЛАД АВТОРОВ Жанкубаев Б.А. - научное руководство исследованием, определение цели исследования, анализ полученных результатов, формирование выводов исследования.
Аргандыков Д.Р. - подготовка общей концепции исследования, конкретизация методов анализа, содержательный анализ полученных результатов, анализ материалов, анализ научной литературы, интерпретация полученных результатов, обоснование теоретико-методологических положений, разработка концепции и методологии статьи.
Шумеков Д.Н. - применение логического подхода к объекту исследования, рассмотрение исследуемого понятия как системы, анализ результатов, формулирование выводов исследования.
AUTHORS' DECLARED CONTRIBUTIONS Zhankubaev B.A. - supervised the research, defined the purpose of the study, analyzed the results, and wrote the research conclusions. Argandykov D.R. - developed the conceptual framework of the study, identified the analysis methods, performed a substantive analysis of the results, analyzed the materials, scientific literature analysis, interpreted the results, substantiated the theoretical and methodological provisions, developed the concept and methodology of the article.
Shumekov D.N. - applied a logical approach to the object of research, considered the concept under study as a system, results analysis, and wrote the research conclusions.
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflicts oflnterest Statement: The authors have no conflicts of interest to declare.
Статья поступила в редакцию 15.12.2023; после рецензирования 28.12.2023, принята к публикации 12.01.2024. Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
The article was submitted on 15.12.2023; revised on 28.12.2023 and acceptedfor publication on 12.01.2024. The authors read and approved the final version ofthe manuscript.
