Технічна безробіття зустрічається з штучним інтелектом

Вступ: Вплив технологічних змін на зайнятість

У жовтні 2025 року Amazon оголосила про скорочення 14 тисяч корпоративних робочих місць, це рішення стало ознакою того, що технології штучного інтелекту починають істотно впливати на зайнятість білих комірців. У заяві компанії зазначено, що ця структурна реорганізація має на меті оптимізацію операційної ефективності та перерозподіл ресурсів у стратегічні сфери, такі як генеративний штучний інтелект. Цей випадок виявляє внутрішній зв'язок між технологічним прогресом і структурними змінами на ринку праці, що викликало нову хвилю обговорень щодо технологічного безробіття.

Концепцію технічної безробіття вперше запропонував Кейнс у 1930 році, визначивши її як зменшення попиту на працю внаслідок технологічних інновацій. Історичні дані показують, що це явище має очевидні циклічні характеристики. Згідно з бібліометричним аналізом, термін “технічне безробіття” виникає з частотою, що формує три значні піки в 1920-1930-х роках, у 1960-х роках та після 2010 року, які відповідають періодам технологічного поширення другої промислової революції, хвилі автоматизації та революції штучного інтелекту.

Наразі, незважаючи на те, що рівень безробіття в США залишається на відносно стабільному рівні 4,3%, структурні зміни в сфері біл collar викликали широку увагу. У цій статті буде проведено історичний порівняльний аналіз, щоб вивчити механізм впливу штучного інтелекту на ринок праці, оцінити потенційні ризики та запропонувати відповідні політичні рекомендації.

Історична порівняльна перспектива

Досвід періоду промислової революції показує, що вплив технологічного прогресу на зайнятість має очевидні структурні характеристики. На початку 20-го століття середньорічний темп зростання продуктивності manufacturing у США перевищував 5%, але цей ріст супроводжувався зменшенням аграрної зайнятості на 20%. У період з 1929 по 1933 рік рівень безробіття зріс з 3% до 25%, що демонструє, що технологічні зміни можуть посилювати тиск на зайнятість під час економічних спадів.

Хвиля автоматизації 1960-х років ще більше підтвердила цей структурний вплив. Тодішні дослідження показали, що автоматизаційні технології мають значний ефект заміщення в зайнятості у виробничому секторі, але через розширення зайнятості в сфері послуг та спеціальні потреби, викликані В'єтнамською війною, загальний ринок праці залишався відносно стабільним. У цей період уряд США створив спеціальну комісію для дослідження впливу автоматизації на зайнятість, що стало важливим орієнтиром для подальшої політики.

У довгостроковій перспективі ефект зайнятості від технологічного прогресу залежить від динамічної рівноваги між ефектом заміщення та компенсаційним ефектом. Ефект заміщення проявляється в заміщенні існуючих посад технологічним прогресом, тоді як компенсаційний ефект виявляється у створенні нових посад та зростанні попиту, пов’язаному зі зниженням виробничих витрат. Історичний досвід показує, що ця рівновага потребує відповідного політичного втручання та сприятливого ринкового середовища.

Економічний вплив штучного інтелекту

На макрорівні технології штучного інтелекту стають важливим двигуном економічного зростання. У період з 2023 по 2025 рік внесок інвестицій у штучний інтелект у зростання ВВП США становитиме близько 1 процентного пункту. Рентабельність підприємств зросла з 6,5% у 2003 році до 10,69% у другому кварталі 2025 року, що свідчить про підвищення ефективності виробництва завдяки технологіям штучного інтелекту.

Дані на рівні галузі показують, що вплив штучного інтелекту має помітну гетерогенність. У банківській сфері технології штучного інтелекту підвищили точність виявлення шахрайства до 95%; в страховій сфері помилка в компенсаціях зменшилася на 20%; енергетичний сектор зменшив час простою обладнання на 30% завдяки прогнозному обслуговуванню; роздрібна торгівля досягла зростання продажів на 15% завдяки персоналізованим рекомендаціям; у сфері охорони здоров'я ефективність медичних послуг підвищилася на 25% завдяки допоміжній діагностиці.

Ці підвищення ефективності супроводжуються глибокими змінами в структурі зайнятості. Приклад звільнень в Amazon показує, що управлінські, аналітичні та інші «білої комірцевої» роботи стикаються з безпосередніми ударами. Компанія планує підвищити ефективність середнього управлінського рівня на 30%-50% шляхом спрощення організаційної структури. Ця зміна свідчить про те, що традиційна модель знаннєвої роботи зазнає фундаментальних змін.

Характеристики трансформації ринку праці

Поточна трансформація ринку праці виявляє такі кілька помітних рис:

По-перше, змінюється структура навичок на постах, на які вплинули зміни. Традиційно, автоматизаційні технології в основному впливають на програмовані виробничі посади, тоді як технології штучного інтелекту можуть замінити частину непроцесних когнітивних завдань. Це призводить до того, що традиційні сфери високої кваліфікації, такі як освіта, фінанси, медицина, також починають стикатися з ризиками автоматизації.

По-друге, швидкість зміни посад зростає. Прогнози Deloitte вказують на те, що до 2026 року в світі буде замінено 92 мільйони посад штучним інтелектом, одночасно створивши 17 мільйонів нових посад. Ця швидка зміна ставить більші вимоги до оновлення навичок працівників.

По-третє, можлива зміна в розподілі доходів. Використання технологій штучного інтелекту може ще більше розширити розрив між доходами від капіталу та доходами від праці, особливо впливаючи на працівників середньої кваліфікації. Ця тенденція може загострити існуючу проблему нерівності в доходах.

Сигнали попередження регіональної економіки

Економічні дані Техасу надають важливі сигнали тривоги. У жовтні 2025 року індекс доходів у сфері послуг цього штату знизився до -6.4, що є найнижчим рівнем з липня 2020 року. Індекс зайнятості становив -5.8, а індекс ділової активності -9.4, що обидва демонструють очевидну тенденцію до скорочення.

Виступи роздрібного сектора стали більш суворими, індекс продажів впав до -23,5, індекс зайнятості знизився до -5,3. Ці дані відповідають загальній економічній тенденції США, у серпні обсяги роздрібних продажів у країні зросли на 0,6% в порівнянні з попереднім місяцем, але темпи зростання основних продажів склали лише 1,5%, що відображає недостатню споживчу активність.

Індикатори ринку праці також демонструють ознаки тиску. Індекс споживчої довіри знизився до 94,6, а індекс розриву робочої сили зріс до 9,4%. Ці зміни корелюють з впровадженням технологій штучного інтелекту, що свідчить про те, що технологічні зміни можуть впливати на ринок праці через кілька каналів.

Оцінка ризиків

З точки зору макроекономіки, ризики зайнятості, які виникають внаслідок штучного інтелекту, в основному проявляються в наступних аспектах:

На ринку капіталу медіана співвідношення ціни до прибутку для 10 найбільших компаній у сфері штучного інтелекту в індексі S&P 500 досягла 32 разів, що значно перевищує середній рівень на ринку. Ця різниця в оцінці може містити в собі надмірно оптимістичні очікування ринку щодо прибутків від штучного інтелекту, і якщо фактичні прибутки не відповідатимуть очікуванням, це може спричинити корекцію на ринку.

Варто також звернути увагу на взаємозв'язок між продуктивністю та зайнятістю. У другому кварталі 2025 року продуктивність праці в США зросла на 3,3%, але одиничні витрати праці збільшилися лише на 1,0%. Якщо ця різниця буде продовжувати розширюватися, це може означати, що переваги підвищення продуктивності не були повністю перетворені в доходи працівників, що, у свою чергу, вплине на загальний попит.

З історичної точки зору, поточна ситуація має певну схожість з 1930-ми роками. Тоді технологічний прогрес також призвів до суттєвого підвищення продуктивності, але через недостатній попит та проблеми з розподілом доходів врешті-решт посилив тиск на зайнятість. Цей історичний досвід нагадує нам про необхідність всебічно оцінювати вплив штучного інтелекту на зайнятість.

Політика реагування

На основі історичного досвіду та аналізу сучасної ситуації, ефективні політичні відповіді повинні включати такі елементи:

Реформа освітньої системи є довгостроковою основою. Необхідно зосередитися на посиленні навчання в галузі даних, аналітичних здібностей та інноваційного мислення, а також створити навчальні програми та професійні тренінги, що відповідають епосі штучного інтелекту. Особливо важливо звернути увагу на створення системи безперервного навчання, що допоможе працівникам справлятися з частими вимогами до оновлення навичок.

Удосконалення системи соціального забезпечення є вкрай важливим. Це включає в себе розширення покриття страхування на випадок безробіття, створення програм допомоги при професійній переорієнтації, а також вивчення соціальних систем забезпечення, які відповідають новим формам зайнятості. У період технологічної трансформації вдосконалена соціальна мережа безпеки може ефективно знизити витрати на трансформацію.

Промислова політика повинна відігравати роль керівництва. Слід заохочувати глибоку інтеграцію штучного інтелекту з традиційними галузями, підтримувати розвиток нових галузей, створюючи нові робочі місця для компенсації втрат робочих місць, спричинених технологічною заміною. Також потрібно звертати увагу на регіональний збалансований розвиток, щоб уникнути надмірної концентрації впливу на зайнятість у певних регіонах.

Висновок та перспективи

Технології штучного інтелекту викликають новий етап коригування структури зайнятості. Історичний досвід показує, що технологічна безробіття має циклічні та структурні характеристики, а глибина і тривалість її впливу залежать від швидкості технологічного прогресу, гнучкості ринку праці та ефективності політичних втручань.

Рішення про скорочення в Amazon відображає адаптаційні зміни бізнесу до технологічних трансформацій. З макроекономічної точки зору, ця адаптація є необхідним процесом підвищення ефективності розподілу ресурсів, але водночас вона також призводить до тертя на ринку праці. Успішна трансформація потребує спільних зусиль уряду, бізнесу та освітніх установ, щоб шляхом інституційних інновацій зменшити витрати на трансформацію та забезпечити соціальне розділення технологічних вигод.

Майбутні дослідження повинні зосередитися на гетерогенності впливу штучного інтелекту на різні групи навичок, а також на адаптаційній здатності регіональних ринків праці. Одночасно необхідно створити більш досконалу систему моніторингу даних для своєчасної оцінки впливу технологічних змін на зайнятість, щоб надати наукові основи для формування політики.

Врешті-решт, питання зайнятості в епоху штучного інтелекту стосується не лише економічного розвитку, а й стабільності суспільства та добробуту народу. Лише через системний дизайн політики та спільні зусилля всього суспільства можна досягти узгодженого розвитку технологічного прогресу та стабільності зайнятості, що сприятиме розвитку суспільства в більш інклюзивному та сталому напрямку.