1. Введение: актуальность исследования

Искусственный интеллект в середине 2020-х гг. перестал быть исключительно исследовательской и технологической сферой и стал одним из центральных факторов трансформации рынка труда. В отличие от предыдущих волн автоматизации, затрагивавших преимущественно физические или рутинные операции, современные системы машинного обучения и генеративного ИИ распространяются на широкий набор когнитивных задач: анализ информации, программирование, подготовку документов, клиентское взаимодействие, создание контента и часть управленческих функций. Поэтому сопоставление стран по показателям занятости, спроса на ИИ-компетенции и фактического использования ИИ становится важным не только для оценки технологической конкурентоспособности, но и для понимания будущей структуры человеческого капитала [1; 3; 4].

Актуальность международного сравнения обусловлена высокой неоднородностью национальных рынков. Страны отличаются долей квалифицированных работников, масштабом цифровой инфраструктуры, интенсивностью венчурных инвестиций, уровнем университетской подготовки, регулированием и способностью фирм внедрять новые технологии. Stanford AI Index фиксирует, что в 2025 г. США сохраняли первое место по частным инвестициям в ИИ и числу новых финансируемых ИИ-компаний, тогда как по относительной концентрации ИИ-талантов лидировали небольшие высокотехнологичные экономики — прежде всего Израиль, Сингапур и Люксембург [1; 2]. Одновременно статистика Eurostat и OECD показывает резкое ускорение внедрения ИИ предприятиями в Европе: доля предприятий ЕС с ИИ выросла с 13,5% в 2024 г. до 20,0% в 2025 г. [5; 6]. Такое сочетание — концентрация талантов, рост спроса на ИИ-навыки и массовое внедрение технологий — формирует новый сегмент мировой экономики, в котором страны конкурируют уже не только за инвестиции и инфраструктуру, но и за специалистов.

Цель статьи — выявить количественные различия между странами в степени формирования ИИ-ориентированного рынка труда и определить ключевые тенденции 2019–2025 гг. Для достижения этой цели решаются три задачи: во-первых, сопоставляются относительные доли вакансий, предполагающих наличие ИИ-навыков; во-вторых, рассматривается концентрация специалистов, обладающих ИИ-компетенциями; в-третьих, анализируется распространенность ИИ на уровне предприятий и потенциальная экспозиция занятости к генеративному ИИ. Принципиально важно не смешивать эти показатели: каждый отражает отдельный этап развития экосистемы ИИ — спрос на работников, предложение человеческого капитала и институционально-организационное внедрение технологии. Аналитическая часть материала подготовлена командой портала Geoaist: международные статистические и исследовательские данные сопоставлены в единой логике, чтобы отделить собственно ИИ-занятость от более широкого влияния технологии на рынок труда.

2. Теоретические основы оценки занятости в сфере ИИ

В экономической литературе рынок труда, связанный с ИИ, целесообразно рассматривать как многослойную систему. Первый слой — прямые ИИ-профессии и рабочие места, в которых создание, обучение, развертывание или управление системами ИИ является основной функцией работника. Второй слой — вакансии в других отраслях, где ИИ-навыки входят в набор требований, хотя сама профессия не является «профессией разработчика ИИ». Именно этот второй слой быстро расширяется в современной статистике вакансий. Stanford AI Index на основе базы Lightcast определяет долю вакансий, в которых требуются ИИ-навыки, как индикатор спроса на ИИ-труд; LinkedIn, напротив, измеряет концентрацию AI talent среди зарегистрированных участников платформы на основе явно указанных ИИ-навыков или опыта работы в ИИ [1; 8]. Эти показатели не равны доле фактически занятых в ИИ, но позволяют наблюдать развитие специализированного сегмента рынка труда и его динамику.

Третий уровень связан с трансформацией уже существующих рабочих мест. Исследования ILO и IMF показывают, что влияние ИИ нельзя измерять только количеством вакансий в ИИ-профессиях. ILO в обновленном глобальном индексе 2025 г. оценивает потенциальную экспозицию задач к генеративному ИИ и приходит к выводу, что около одного из четырех работников в мире занят в профессии с некоторой степенью такой экспозиции; для высокодоходных стран этот показатель достигает приблизительно 34%, тогда как для низкодоходных — около 11% [3]. IMF использует более широкий показатель воздействия ИИ и оценивает, что около 40% мировой занятости находится в зоне потенциального влияния ИИ; для развитых экономик показатель составляет примерно 60%, для стран с формирующимися рынками — 40%, для стран с низким уровнем дохода — 26% [4]. Теоретически это означает переход от модели «ИИ создает небольшой новый сектор» к модели «ИИ меняет задачи внутри большей части современной экономики», причем наиболее сильный эффект ожидается там, где высока концентрация когнитивного и квалифицированного труда.

3. Методология и ограничения международного сравнения

В статье используются три основные группы показателей. Первый индикатор — AI job postings share, то есть доля всех вакансий, требующих ИИ-навыки. Он отражает текущий спрос работодателей и потому наиболее близок к «потоку» занятости. Второй — AI talent concentration, доля пользователей LinkedIn, классифицированных как обладатели ИИ-таланта; этот показатель отражает относительную обеспеченность страны специалистами, но зависит от охвата LinkedIn и не является переписью всей рабочей силы. Третий — доля предприятий, использующих технологии ИИ; он отражает реальное проникновение технологии в организационную практику. Дополнительно используются показатели ILO и IMF по экспозиции существующей занятости к генеративному ИИ и более широкому воздействию ИИ. Поэтому далее термин «доля ИИ-занятости» используется в операционном смысле — как совокупность относительных индикаторов ИИ-ориентированного рынка труда, а не как единая официальная статистическая категория.

Таблица 1. Операционализация показателей международного рынка труда ИИ

Важным следствием выбранного подхода является невозможность напрямую суммировать эти проценты: 2,56% вакансий с ИИ-навыками в США и 2,10% концентрации ИИ-талантов в Израиле — показатели разных статистических пространств. Их корректно использовать для сопоставления интенсивности спроса и предложения, но не для расчета единой «доли рынка».

4. Фактические данные: страны-лидеры по спросу на ИИ-труд

По данным Stanford AI Index 2026, основанным на Lightcast, в 2025 г. наибольшая доля вакансий, в которых требовались ИИ-навыки, наблюдалась в Сингапуре — 4,69% всех вакансий. Далее следовали Гонконг — 3,48%, Люксембург — 3,43% и Испания — 3,31%. Канада достигла 3,00%, Польша — 2,92%, Объединенные Арабские Эмираты — 2,87%, Швеция — 2,77%, США — 2,56%, Чили — 2,41% и Великобритания — 1,93% [1]. Таким образом, национальные различия по относительному спросу на ИИ-труд весьма существенны: лидер превосходит Великобританию примерно в 2,4 раза.

Особенно важно, что лидерство Сингапура не означает крупнейший абсолютный объем найма. Относительная доля показывает интенсивность технологической специализации рынка труда. Небольшая экономика с высокой концентрацией цифровых и финансовых услуг может иметь значительно большую долю ИИ-вакансий, чем крупная экономика, даже при меньшем абсолютном числе вакансий. Поэтому для межстранового анализа относительный показатель оказывается аналитически более корректным, чем просто количество объявлений [1].

5. Концентрация ИИ-талантов как показатель предложения труда

Сторона предложения выглядит иначе. По данным LinkedIn, приведенным в Stanford AI Index 2026, в 2025 г. максимальная концентрация AI talent наблюдалась в Израиле — 2,10% участников LinkedIn, в Сингапуре — 1,82%, Люксембурге — 1,60%, Ирландии — 1,31%, Швейцарии — 1,25% и Финляндии — 1,23%. Германия и Эстония имели по 1,15%, Литва — 1,10%, Нидерланды и Южная Корея — по 1,05%, Индия и Канада — по 1,01%, Польша — 1,00%, Кипр — 0,95% [1].

Для оценки тенденций особенно показательно ускорение ИИ-талантов в странах, которые еще недавно не относились к абсолютным лидерам. По данным Stanford, в 2019–2025 гг. концентрация AI talent выросла более чем вдвое в Объединенных Арабских Эмиратах (+121%), Индии (+120%), Саудовской Аравии (+113%), на Кипре (+112%), в Португалии (+111%), Индонезии (+108%) и Бразилии (+107%) [1]. При этом во всех странах выборки концентрация ИИ-талантов в рассматриваемом периоде увеличилась минимум на 75%. Это указывает на глобальное расширение предложения соответствующих специалистов, но одновременно — на ускоренное формирование новых центров компетенций за пределами традиционной группы США–Западная Европа–Израиль.

Таблица 2. Концентрация AI talent в странах-лидерах, 2025 г.

6. Распространение ИИ среди предприятий: Европа как пример ускорения

Если показатели вакансий и талантов характеризуют рынок труда, то данные Eurostat позволяют проверить, превращается ли кадровый потенциал в реальное организационное внедрение технологий. В 2025 г. 20,0% предприятий ЕС с численностью не менее 10 работников использовали ИИ в своей деятельности — против 13,5% в 2024 г. и 8,1% в 2023 г. Таким образом, за два года показатель вырос почти в 2,5 раза. Среди стран ЕС лидировали Дания (42,0%), Финляндия (37,8%) и Швеция (35,0%), далее шли Бельгия (около 34,5%), Люксембург (около 33,5%) и Нидерланды (около 33,0%). На противоположном конце находились Румыния (5,2%), Польша (8,4%) и Болгария (8,5%) [6].

Территориальная структура внедрения показывает тесную связь между цифровой инфраструктурой, наличием квалифицированных кадров и способностью фирм интегрировать ИИ в бизнес-процессы. В 2025 г. OECD оценивал средний уровень использования ИИ фирмами в доступной выборке стран примерно в 20,2%, против 14,2% в 2024 г. и 8,7% в 2023 г. При этом ИИ применяли 52,0% крупных фирм против 17,4% малых. В секторе информационно-коммуникационных технологий уровень достигал 57,3%, а в профессиональных и научно-технических услугах — 36,8% [5]. Следовательно, технологическая диффузия неравномерна сразу по двум осям: между странами и между размерами/секторами компаний.

Таблица 3. Основные международные показатели развития ИИ и занятости

7. Глобальные тенденции и интерпретация данных

Первая тенденция — ускорение спроса на ИИ-компетенции. В 2024 г. доля вакансий с ИИ-навыками в США составляла около 1,79%, а в 2025 г. достигла 2,56% [1; 8]. При этом рост наблюдается не только в крупнейших технологических центрах. В 2025 г. Польша имела 2,92%, Чили — 2,41%, ОАЭ — 2,87%, Испания — 3,31%, что показывает постепенное географическое распространение ИИ-ориентированного спроса. Расширение происходит одновременно «вширь» — через новые страны, — и «вглубь» — через включение ИИ-навыков в профессии, которые ранее не считались собственно ИИ-профессиями [1].

Вторая тенденция — смещение конкуренции от чистого числа специалистов к относительной концентрации и качеству человеческого капитала. Небольшие государства способны занимать первые позиции по интенсивности ИИ-спроса и концентрации талантов, поскольку их экономики специализированы в сферах с высокой долей цифровых задач. Параллельно крупнейшие развивающиеся рынки, прежде всего Индия, ОАЭ, Саудовская Аравия и Бразилия, демонстрируют двузначное и более ускорение концентрации ИИ-талантов в 2019–2025 гг. [1]. Это свидетельствует о частичном перераспределении мирового AI talent pool и усилении конкуренции между странами за работников с редкими технологическими навыками.

Третья тенденция — переход от технологического предложения к корпоративной диффузии. OECD сообщает, что доля фирм, использующих ИИ, в 2023–2025 гг. более чем удвоилась, а Eurostat фиксирует особенно резкий рост в ЕС [5; 6]. Однако размеры компаний имеют принципиальное значение: крупные предприятия почти в три раза чаще используют ИИ, чем малые. Это создает риск концентрации производительных эффектов ИИ в капиталоемких и крупных компаниях, тогда как малый бизнес может столкнуться с ограничениями по инвестициям, данным, компетенциям и безопасности.

Четвертая тенденция — гораздо более широкий масштаб потенциального воздействия ИИ по сравнению с масштабом собственно ИИ-занятости. ILO оценивает, что около четверти мировой занятости имеет некоторую степень экспозиции к генеративному ИИ, причем около 3,3% мировой занятости попадает в наиболее высокую категорию экспозиции. Разрыв по уровню дохода велик: примерно 34% занятости в высокодоходных странах против 11% в низкодоходных [3]. IMF получает еще более широкую оценку для ИИ в целом: около 60% занятости развитых экономик, 40% стран с формирующимися рынками и 26% стран с низким доходом могут быть затронуты технологией [4]. Эти оценки не означают эквивалентного сокращения рабочих мест: речь идет о потенциальной перестройке задач, автоматизации части операций и росте производительности. Более комплексный анализ механизмов этой трансформации — в частности, влияния ИИ на фриланс, перераспределение задач и доходов в малом и среднем бизнесе — развивается в отдельном научном исследовании, подготовленном командой портала Geoaist на основе научных публикаций и эмпирических экспертных данных.

Пятая тенденция — изменение структуры навыков. World Economic Forum на основе опроса более 1 000 работодателей из 55 экономик прогнозирует, что 86% работодателей считают ИИ и технологии обработки информации фактором трансформации бизнеса до 2030 г. AI and big data названы среди наиболее быстро растущих навыков, а профессии специалистов по ИИ и машинному обучению — среди самых быстро растущих по темпам занятости [7]. При этом работодатели ожидают и сокращения: технологии ИИ и обработки информации, по оценке WEF, могут одновременно создать около 11 млн рабочих мест и вытеснить около 9 млн к 2030 г. [7]. Следовательно, чистый эффект на занятость может быть положительным, но распределение выигрышей и потерь между профессиями, странами и группами работников будет крайне неоднородным.

Таблица 4. Сводная интерпретация позиций стран

8. Выводы

Проведенный анализ позволяет сделать вывод, что международный рынок труда ИИ в 2025 г. характеризуется неравномерной, но ускоряющейся глобализацией. Лидирующие позиции занимают не всегда крупнейшие экономики. По относительной доле вакансий с ИИ-навыками впереди Сингапур (4,69%), по концентрации ИИ-талантов — Израиль (2,10%), а по распространенности ИИ среди предприятий ЕС — Дания (42,0%) [1; 6]. Это означает, что «лидерство в ИИ» многомерно: страна может специализироваться на привлечении и концентрации кадров, на создании высокого спроса со стороны бизнеса или на массовой диффузии технологии.

Вторая группа выводов относится к динамике. В 2019–2025 гг. заметен быстрый рост AI talent concentration в новых центрах — особенно в ОАЭ, Индии, Саудовской Аравии, на Кипре, в Португалии, Индонезии и Бразилии [1]. Одновременно в ЕС наблюдается резкий прирост внедрения ИИ: с 8,1% предприятий в 2023 г. до 20,0% в 2025 г. [6]. Таким образом, карта ИИ-экономики становится более многополярной, хотя США продолжают доминировать по абсолютному масштабу частных инвестиций и предпринимательской активности [1; 2].

Третий вывод имеет принципиальное значение для государственной политики. Нельзя оценивать последствия ИИ только по числу новых «AI jobs». Даже если специализированные ИИ-профессии занимают несколько процентов вакансий, доля занятости, в задачах которой ИИ может изменить способ производства, на порядок выше. ILO и IMF показывают широкую экспозицию существующих рабочих мест к ИИ [3; 4]. Поэтому ключевыми факторами конкурентоспособности стран становятся не только инвестиции в вычислительные мощности, но и способность быстро обновлять навыки работников, обеспечивать цифровую инфраструктуру, стимулировать внедрение ИИ в малом и среднем бизнесе и уменьшать разрыв между группами населения.

Наконец, эмпирические данные пока не подтверждают простой сценарий массового исчезновения рабочих мест. ILO подчеркивает, что для большинства затронутых профессий более вероятна трансформация, чем полная автоматизация [3], а WEF прогнозирует положительный глобальный чистый баланс рабочих мест к 2030 г. (+78 млн), одновременно ожидая значительных структурных перемещений между профессиями [7]. Следовательно, главным объектом анализа становится не только «сколько рабочих мест занимает ИИ», но и «какую долю задач, навыков и добавленной стоимости ИИ переносит на себя или усиливает». В этом смысле наиболее устойчивой стратегией для стран является развитие человеческого капитала и институциональной способности адаптировать труд к технологическому сдвигу.

Список литературы и источников

[1] Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI). AI Index Report 2026. Chapter 4: Economy, section 4.4 Jobs. Stanford University, 2026. Данные Lightcast и LinkedIn по AI job postings и AI talent concentration. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/economy

[2] Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The 2026 AI Index Report. Stanford University, 2026. International comparison of AI investment, talent, adoption and labor-market indicators. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

[3] Gmyrek, P., Berg, J., Kamiński, K., Konopczyński, F., Ładna, A., Nafradi, B., Rosłaniec, K., Troszyński, M. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. International Labour Organization, 20 May 2025. https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure

[4] Cazzaniga, M. et al. Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work. IMF Staff Discussion Note 2024/001. International Monetary Fund, 2024. https://www.imf.org/en/Publications/Staff-Discussion-Notes/Issues/2024/01/14/Gen-AI-Artificial-Intelligence-and-the-Future-of-Work-542379

[5] OECD. AI use by individuals surges across the OECD as adoption by firms continues to expand. OECD, January 2026. International comparative indicators of firm-level AI adoption. https://www.oecd.org/en/about/news/announcements/2026/01/ai-use-by-individuals-surges-across-the-oecd-as-adoption-by-firms-continues-to-expand.html

[6] Eurostat. 20% of EU enterprises use AI technologies. European Commission / Eurostat, 11 December 2025. Source dataset: isoc_eb_ai. https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2

[7] World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2025. World Economic Forum, 7 January 2025. https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/digest/

[8] Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. Artificial Intelligence Index Report 2025. Stanford University, 2025. Lightcast indicators for AI job postings and LinkedIn indicators for AI talent. https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/economy