Исследователи Института исследований рынка труда и профессий Германии (IAB) сравнили динамику полной занятости в профессиях с разной потенциальной экспозицией искусственного интеллекта. В группе 20–29 лет показатели различались, но авторы подчёркивают: сравнение само по себе не доказывает, что разницу вызвал ИИ.
- Потенциальная экспозиция показывает, какие задачи в профессии можно было бы выполнять быстрее с помощью языковых моделей и связанного программного обеспечения; она не измеряет фактическое внедрение ИИ или замещение работников.
- В 2022–2025 годах полная занятость 20–29-летних снизилась на 3,8% в профессиях с высокой экспозицией и на 2,6% — с более низкой. Разрыв в 1,2 процентного пункта не устанавливает причину.
- После учёта других факторов отрицательная связь с экспозицией ИИ для этой возрастной группы статистически незначима; сильнее проявилась связь с конъюнктурной уязвимостью.
Что означает потенциальная экспозиция ИИ
Показатель, использованный IAB, оценивает долю задач профессии, которые большие языковые модели (LLM) или основанные на них программы могли бы выполнять значительно быстрее. Это оценка технического потенциала на уровне профессии. Она не показывает, используют ли такие инструменты конкретные работодатели и были ли из-за них сокращены рабочие места.
Сравнение занятости молодых работников
По данным исследования, в 2022–2025 годах число работников с полной занятостью в возрасте 20–29 лет в профессиях с высокой экспозицией снизилось на 3,8%, а в профессиях с более низкой экспозицией — на 2,6%. Разница составляет 1,2 процентного пункта. Это описательное сравнение двух групп профессий: оно не отделяет влияние ИИ от всех прочих различий между ними и потому не доказывает причинность.
В модели, которая одновременно учитывает потенциальную экспозицию ИИ, возможность работы из дома (Homeoffice) и уязвимость профессии к экономическому спаду, отрицательная связь ИИ-экспозиции с занятостью 20–29-летних остаётся статистически незначимой. Проще говоря, модель не позволяет уверенно отличить наблюдаемую связь от её отсутствия. При этом результат не доказывает, что влияния ИИ вообще нет.
Данные и ограничения исследования
Анализ основан на ежемесячных данных Федерального агентства по труду за январь 2021 — декабрь 2025 года. В среднем учитывалось около 22,3 млн работников в возрасте 20–64 лет, занятых полный рабочий день и подлежащих обязательному социальному страхованию. В данные не вошли, среди прочих, государственные служащие, самозанятые, занятые только на minijob, участники профессионального обучения (Ausbildung), работники военных профессий и люди без работы. Возраст 20–29 лет авторы используют как приближение раннего этапа карьеры, а не как прямую отметку первого трудоустройства.
Модель также учитывает различия профессий и отраслей, временные и сезонные изменения. Связь пригодности к Homeoffice с занятостью была слегка положительной, но статистически незначимой. Более выраженная отрицательная связь наблюдалась для конъюнктурной уязвимости: занятость молодых в профессиях, связанных с экономически слабыми отраслями, снизилась на 4,2% за 2022–2025 годы.
Авторы отдельно отмечают статистически значимую отрицательную связь более высокой ИИ-экспозиции с динамикой занятости в производстве и неакадемических профессиях. В сфере услуг и академических профессиях такой связи в анализе не обнаружено. Это результаты отдельных профессиональных срезов, а не общий вывод о занятости всех молодых работников. Авторы называют исследование описательным и указывают, что для проверки причинного влияния нужно связать административные данные о занятости с наблюдаемым использованием ИИ на предприятиях.