Исследование McKinsey показало: в США к 2025 году технологии могли бы автоматизировать до 57% всех рабочих часов, если компании решатся на глубокую перестройку процессов. Эксперты подчеркивают — дело не в мощи самих технологий, а в том, как бизнес переосмысливает рабочие роли и инвестирует в развитие сотрудников. Масштабная автоматизация не означает исчезновение профессий, а формирует связку «человек — ИИ-агент — робот», которая приносит организациям принципиально иной уровень эффективности. Компании-лидеры уже фиксируют возврат инвестиций в три раза выше, потому что перераспределяют обязанности на уровне всей роли, а не отдельных задач.
Тотальная автоматизация
McKinsey опубликовала доклад в ноябре 2025 года, в котором проанализировала более 900 видов профессиональной деятельности. Наибольший риск автоматизации эксперты видят там, где преобладает формализуемая работа с информацией: подготовка документов, обработка данных, административные процессы.
Администраторы данных имеют до 88% задач, поддающихся автоматизации. У руководителей — около 15%. У врачей — 42%. Это означает, что каждая профессия будет трансформироваться по-своему, и массовое исчезновение ролей маловероятно: часть задач требует человеческого понимания, эмпатии, творчества и умения работать в неоднозначных условиях.
Если бизнес перейдёт к активной перестройке процессов, под риском окажется около 40% рабочих мест. Однако примерно треть профессий остаётся труднозаменимой из-за необходимости физического присутствия, тактильных навыков, гибкого мышления и работы в сложной среде. Главные барьеры — политика внутри компаний, бюджеты и готовность перестраивать организационные процессы.
Модели взаимодействия человека и технологий
McKinsey выделяет три формата взаимодействия между специалистами и ИИ-системами, и лишь один приносит максимальный эффект:
Вспомогательная автоматизация
ИИ исполняет рутину, а человек принимает решения. Прирост эффективности — 10–15%.
Пример: ИИ предлагает улучшения по детали, инженер проводит финальный чек.
Частичная автоматизация
ИИ действует самостоятельно в стандартных сценариях, человек подключается в сложных случаях.
Компания перераспределяет работу между сотрудниками, роботами и ИИ-агентами с нуля.
Прирост — 50–70%, нередко с повышением качества.
Пример: финансист тратит один час на настройку ИИ-процесса вместо шести часов ручной сборки отчёта.
Подходы второго и третьего уровня требуют серьёзного пересмотра организационной структуры, обучения сотрудников и изменения метрик эффективности. Это сложные и рискованные проекты. Но если американский бизнес действительно возьмёт этот курс, к 2030 году прирост стоимости для экономики может достигнуть $3 трлн ежегодно за счёт ускорения разработки продуктов и повышения производительности.
Профессии под наибольшим давлением
Под самый высокий риск попадают:
юристы начального уровня,
административный персонал,
офисные работники,
часть программистов.
На фоне внедрения ИИ-инструментов McKinsey уже фиксирует замедление найма в этих сферах.
Вторая зона риска — складская и логистическая работа, а также операции с оборудованием: повторяемые задачи в стабильной среде проще всего делегировать робототехнике. Российские компании активно тестируют такие решения уже в 2025 году, о чём сообщал CNews.
Профессии, которые сохраняют устойчивость
Более защищёнными выглядят:
медсёстры,
сиделки,
специалисты по уходу,
учителя,
сервисные и ремонтные специалисты.
Здесь высокая доля задач требует развитой моторики, эмпатии, наблюдательности и способности действовать в меняющихся условиях — это то, что современные роботы не воспроизводят на сопоставимом уровне.