McKinsey меняет штат: ИИ сокращает неклиентские позиции

Изменения в структуре персонала McKinsey под влиянием ИИ

По данным Business Insider, крупные изменения в составе персонала McKinsey происходят под влиянием искусственного интеллекта. В ходе прямой трансляции подкаста «All-In» в рамках Consumer Electronics Show в Лас-Вегасе глава глобальной дирекции McKinsey Боб Стернфельс объяснил, как ИИ меняет модель работы компании.

Стернфельс описал новый подход, который он назвал «25 квадрат». В рамках этой модели компания увеличивает штат сотрудников, непосредственно взаимодействующих с клиентами, на 25%. При этом не клиентские позиции сокращаются на аналогичный процент, при этом объем их работы растет на 10%.

Такой сдвиг указывает на фундаментальное изменение в подходе к управлению персоналом. Ранее рост компании был привязан к общему увеличению численности сотрудников. Сегодня, по словам Стернфельса, рост возможен за счёт перераспределения, а не масштабирования.

ИИ как инструмент повышения эффективности

Рост продуктивности в не клиентских направлениях обусловлен внедрением ИИ. Это позволяет сократить число позиций, требующих ручной обработки, и перенаправить усилия на более стратегические задачи. В свою очередь, клиентская часть бизнеса расширяется, что открывает возможности для увеличения взаимодействия с заказчиками и расширения спектра услуг.

Пока что компания не раскрывает детали, как именно ИИ используется в её операциях. Однако эксперты отмечают, что подобные тенденции уже наблюдаются в других консалтинговых компаниях, где ИИ применяется для автоматизации аналитики, подготовки отчётов и моделирования сценариев.

Для российского бизнеса, где внедрение ИИ находится на начальных этапах, такие примеры демонстрируют, как технологии могут повлиять на структуру персонала и логику распределения функций. Особенно это касается компаний, где значительная часть работы связана с обработкой данных и аналитикой.

Интересно: Какие позиции в бизнесе окажутся наиболее уязвимыми к автоматизации, а какие — станут более востребованными в условиях роста внедрения ИИ?

Когда ИИ меняет правила игры: внутренняя трансформация McKinsey

Консалтинговая индустрия традиционно строилась на том, что количество сотрудников было прямым индикатором масштаба бизнеса. Чем больше аналитиков, юристов, стратегов — тем больше проектов и доходов. Но теперь, с ростом возможностей искусственного интеллекта, эта логика начинает меняться. Пример — McKinsey, которая объявляет о перераспределении ролей внутри компании под влиянием ИИ. Такие изменения не ограничиваются одной организацией: аналогичные процессы уже наблюдаются в других консалтинговых компаниях, где ИИ используется для автоматизации аналитики, подготовки отчётов и моделирования сценариев.

От масштаба к эффективности

Ключевой инсайт модели «25 квадрат» — это не просто сокращение численности не клиентских сотрудников. Это смена приоритетов: вместо роста за счёт количества, компания стремится к росту за счёт эффективности. Внутри компании ускоряется автоматизация рутинных задач, таких как сбор данных, подготовка отчётов, анализ статистики. Взамен сотрудники переходят к более стратегическим функциям: консультированию, созданию сценариев, интерпретации результатов.

Важный момент: Такой подход снижает издержки, но при этом не уменьшает количество клиентского взаимодействия. Наоборот — оно усиливается. Это означает, что ИИ работает как «интеллектуальный ассистент» для сотрудников, позволяя им сосредоточиться на добавлении ценности, а не на выполнении рутинных действий.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Кто выигрывает, а кто теряет

Очевидно, что ИИ выгоден компаниям, которые хотят ускорить процессы и снизить операционные расходы. Но не все роли одинаково уязвимы. Позиции, требующие аналитического мышления, креативного подхода и эмоционального интеллекта, становятся более востребованными. В то же время, позиции, основанные на повторяемых задачах, подвергаются автоматизации.

Важный момент: Создается новую структура рынка труда. В консалтинге, как и в других сферах, начинается «отсев» ролей, которые легко заменить алгоритмами. Но вместе с этим рождаются новые ниши, где человек работает в тандеме с ИИ, дополняя его, а не заменяя. По данным McKinsey, 46% руководителей крупных компаний по всему миру называют дефицит квалифицированных кадров главной причиной медленного внедрения искусственного интеллекта [!]. Эта тенденция наблюдается и в России, где 67% респондентов назвали нехватку ИИ-специалистов ключевым барьером для цифровых инициатив.

Российский контекст и уроки для бизнеса

В России внедрение ИИ в бизнес-процессы находится на начальной стадии. Многие компании всё ещё рассматривают ИИ как «дополнительный инструмент», а не как ключевой фактор трансформации. Однако пример McKinsey показывает, что игнорировать этот тренд — значит рисковать конкурентоспособностью.

Для российских компаний особенно важен переход от «человеческой аналитики» к «человеко-машинной». Это не требует полной замены персонала, но подразумевает переподготовку и перераспределение функций. Особенно это касается секторов, где значительная часть работы связана с обработкой данных, прогнозами и сценарным моделированием.

Важный нюанс: Внедрение ИИ в управлении персоналом — это не просто оптимизация. Это сдвиг в природе работы. Технология не заменяет человека, а меняет его роль. Тот, кто научится работать с ИИ, останется востребованным. Тот, кто будет противостоять этим изменениям, уступит место.

Новые вызовы и возможности

Однако внедрение ИИ не ограничивается автоматизацией. Исследования показывают, что искусственный интеллект не снижает, а увеличивает нагрузку на работников, поскольку автоматизация рутинных задач смещает фокус на управление ИИ-системами, их контроль и коррекцию [!]. Работники становятся менеджерами ИИ, что требует новых компетенций в области проблемного решения и эмоциональной устойчивости. При этом рост ответственности часто сопровождается снижением оплаты, что повышает риск стресса и выгорания.

Важный момент: Это особенно критично, когда ИИ-системы становятся автономными, и их ошибки трудно выявить. Поэтому важно не только внедрять ИИ, но и сопровождать его внедрение системами обучения, поддержки и адаптации.

ИИ как новый уровень абстракции

В области разработки программного обеспечения ИИ рассматривается не как замена программистов, а как новый, более высокий уровень языка программирования [!]. Эксперты отмечают, что ИИ автоматизирует часть задач, но не устраняет потребность в квалифицированных специалистах. Вместо этого он требует от инженеров освоения системного проектирования и работы на более абстрактном уровне. Это изменение стимулирует рост сложности и масштаба разрабатываемых приложений, а также увеличивает спрос на понимание архитектуры систем.

Важный момент: Внедрение ИИ в разработку ПО уже доказало свою эффективность. Например, в ИТ-холдинге «Т1» внедрение ИИ-ассистента повысило производительность разработчиков на 20% и сократило время на написание кода почти на треть [!]. Инструмент ускорил подготовку тестовых сценариев на 80%, а процесс документирования — до одной минуты.

Дефицит квалификации: глобальная проблема

Рост дефицита квалифицированных специалистов с AI-навыками становится одной из ключевых проблем [!]. Консалтинговая компания McKinsey прогнозирует, что спрос на специалистов с навыками работы с искусственным интеллектом может превысить предложение в четыре раза, и этот разрыв сохранится как минимум до 2027 года. Это связано с растущим влиянием генеративного AI на рынок труда, который меняет структуру профессий и повышает требования к квалификации.

Важный момент: Для преодоления этого барьера необходимы инвестиции в обучение и переподготовку персонала, а также сотрудничество между бизнесом и образовательными институтами. Только так можно обеспечить устойчивое развитие и конкурентоспособность в условиях цифровой трансформации.

Заключение

Пример McKinsey показывает, что ИИ уже не просто инструмент, а ключевой фактор, меняющий структуру бизнеса и рынка труда. Внедрение ИИ требует не только технологической готовности, но и стратегического подхода к управлению персоналом, обучению и адаптации. Для российского бизнеса особенно важно не упустить этот тренд, а использовать его в качестве драйвера роста и трансформации.