Google опубликовала первый выпуск исследования AI & Economy ATLAS, посвящённого реальному использованию генеративного ИИ в работе и повседневной жизни. Полученные данные не подтверждают прогнозы о скором массовом вытеснении сотрудников алгоритмами, однако указывают на другой риск: преимущества новых инструментов пока чаще получают высокооплачиваемые и образованные специалисты, что способно усилить существующее неравенство.

ATLAS расшифровывается как Activity, Task, Landscape and Adoption Study. Для первой версии отчёта исследователи изучили почти 15 млн обезличенных взаимодействий с приложением Gemini, режимом AI Mode в поиске Google и интерфейсом Gemini API. Выборка охватила более 150 стран, около 140 языков, свыше 800 профессий, 4000 рабочих задач и 300 видов домашней активности.

ИИ уже проник в значительную часть экономики, но глубина его применения пока невелика. Следы использования Gemini обнаружились в 68% рассмотренных профессий, на которые приходится чуть более 88% занятости в США. При этом в типичной специальности технология затрагивает лишь 21% обязанностей, а более чем в трёх четвертях процессов её применяют только представители 3% профессий. В эту узкую группу вошли, например, тестировщики программного обеспечения, специалисты по кадрам и сотрудники, отвечающие за документооборот.

Авторы не нашли признаков того, что большинство пользователей пытается полностью передать свою работу машине. Нерутинные интеллектуальные задачи, включая создание концепций, проверку гипотез и проектирование, составляют около 35% профессиональной деятельности, но на них приходится почти 65% связанных с трудом обращений к Gemini. Обычно люди просят подготовить черновик, проверить готовый материал, предложить идею, найти сведения или помочь разобраться в новой теме.

Попытки автоматизировать весь процесс от начала до конца составили менее 10% диалогов, связанных со сложной умственной деятельностью. Даже при рутинной обработке информации, где передача операций алгоритму встречается заметно чаще, отчёт не позволяет приравнивать завершение отдельной задачи к исчезновению целой должности. Работа обычно включает координацию, общение, ответственность и другие обязанности, которые не отражаются в одном запросе к чат-боту.

Использование ИИ также не ограничивается офисными сотрудниками. Автомеханики, промышленные техники и представители других прикладных специальностей отправляют системе фотографии оборудования, результаты измерений и схемы проводки, чтобы найти неисправность или проверить состояние деталей. В подобных профессиях мультимодальные функции применяются более чем вдвое чаще среднего уровня среди рабочих запросов.

Несмотря на широкий охват, доступ к преимуществам распределяется неравномерно. В американской выборке рост медианного заработка по профессии на 1% сопровождался увеличением интенсивности использования ИИ более чем на 2,5%. Если рассчитывать типичную зарплату не по числу работников, а по количеству обращений к Gemini, она достигает примерно $83 тыс. в год — почти на $20 тыс. выше общенационального показателя, взвешенного по занятости.

Связь сохраняется даже с учётом уровня образования. Высокооплачиваемые специалисты не просто чаще получают доступ к новым инструментам, но и быстрее встраивают их в рабочий процесс. Если технология действительно повышает производительность, доходы этой группы могут расти быстрее, тогда как люди без необходимых навыков или доступа к сервисам рискуют отстать ещё сильнее. Авторы не утверждают, что подобный исход неизбежен, однако называют его одним из возможных направлений дальнейшего развития рынка труда.

Значительная часть экономического эффекта вообще остаётся за пределами официальной статистики. Более 86% диалогов с разговорными системами Google происходят вне формальной занятости. Пользователи составляют списки покупок, планируют бюджет и поездки, разбираются с бытовой техникой, ищут сведения о медицинских, юридических и финансовых вопросах, готовят документы для ведомств.

Особенно часто ИИ привлекают к делам, на которые человек тратит мало времени, но сталкивается с заметными организационными трудностями. Обращения по поводу государственных услуг и гражданских обязанностей встречались почти в 20 раз чаще, чем можно было бы ожидать исходя из доли этих занятий в распорядке дня. Около половины медицинских, правовых, финансовых и административных консультаций происходили вне обычного рабочего времени, когда получить помощь у специалиста сложнее.

Подобная экономия не увеличивает ВВП напрямую, поскольку домашний труд обычно не оплачивается и не попадает в национальные счета. Исследователи подсчитали несколько условных сценариев. Если американцы благодаря ИИ будут экономить в среднем лишь около пяти минут в неделю, совокупная стоимость высвобождённого времени может достичь $14,9 млрд в год. При сокращении домашних обязанностей на 2% показатель приблизится к $60 млрд, а верхняя оценка в 5% даёт почти $149 млрд.

Расчёты основаны не на измеренной производительности Gemini, а на предположениях о возможной экономии времени, поэтому авторы призывают воспринимать их как ориентир. Польза может выражаться не только в скорости: человек способен принять более обоснованное решение, лучше подготовить налоговые документы, найти подходящую медицинскую услугу или повысить качество обучения, не сократив продолжительность самой задачи.

Неравенство заметно и между странами. Увеличение ВВП на душу населения на 1% связано примерно с ростом использования ИИ на 0,9%. На государства из нижней пятой части рейтинга по уровню внедрения приходится лишь 2% всех изученных диалогов. В то же время некоторые страны Латинской Америки и Ближнего Востока применяют такие сервисы на уровне Западной Европы, поэтому один только доход не объясняет различия полностью.

Английский язык занял примерно треть мировой выборки. Пользователи продолжают обращаться к моделям на родных языках даже при решении сложных профессиональных вопросов. В развивающихся государствах заметную долю запросов составляет образование, а изображения и видео для рабочих целей там создают примерно вдвое чаще, чем в странах Организации экономического сотрудничества и развития.

Исследование отражает только работу с продуктами Google в течение ограниченного периода и не охватывает весь рынок. В выборку не вошли платные корпоративные обращения к Gemini API, инструменты Google Workspace, ответы AI Overviews и многие агентные системы. Кроме того, запрос пользователя показывает намерение, но не позволяет узнать, был ли результат принят, принёс ли он пользу и повлиял ли на численность сотрудников.