Цифровизация без монетизации. Почему новые технологии не ведут к росту бизнеса и зарплат работников

После поручения президента Казахстана Касым-Жомарта Токаева оценить вклад цифровой экономики в ВВП вновь возник вопрос, который в последние годы звучит всё чаще: почему страна активно вкладывается в цифровизацию, развивает искусственный интеллект, запускает новые платформы и сервисы, но производительность труда по-прежнему заметно отстаёт от развитых экономик.

Новый виток дискуссии спровоцировал пост председателя правления TechnoWomen Азизы Шужеевой. Комментируя рассуждения министра национальной экономики Серика Жумангарина о "ловушке среднего дохода", она предложила посмотреть не на количество цифровых проектов, а на их реальную отдачу с точки зрения экономики.

Вице-премьер объяснял ограничения для роста зарплат прежде всего невысокой производительностью и структурными особенностями экономики. Шужеева поставила другой вопрос: почему многолетние инвестиции в цифровизацию, развитие ИИ и цифровой инфраструктуры пока не находят заметного отражения в показателях производительности труда.

"Цифровизация государства не равняется цифровизации экономики. 93% госуслуг онлайн – это удобство для гражданина, который сдаёт справку через eGov. Это очень хорошо, это даёт людям экономию времени и повышает прозрачность госуправления. Но это не делает рабочего на заводе в Темиртау производительнее".

Шужеева обратила внимание на то, что рост производительности в стране по-прежнему во многом обеспечивают нефтегазовый сектор и другие капиталоёмкие отрасли, тогда как эффект от цифровой трансформации бизнеса остаётся неочевидным. По её оценке, цифровая повестка сегодня заметнее там, где её проще продемонстрировать, чем там, где создаётся основная добавленная стоимость. "Массированная цифровая повестка есть, а производительность в стране растёт за счёт нефти и принудительного сокращения занятых в строительстве. Не за счёт технологий".

Ещё один вопрос, который поднимает эксперт, касается стимулов для самого бизнеса. Если компания может зарабатывать благодаря сырьевому циклу, госзаказу или сложившейся рыночной позиции, потребность вкладываться в повышение эффективности оказывается не такой острой. При этом работники нередко не видят прямой связи между ростом производительности и собственными доходами.

"Когда работник видит, что его эффективность растёт, а реальные доходы падают, мотивация к дальнейшему росту производительности сжимается".

В том, почему цифровая повестка пока не стала заметным фактором роста производительности и что мешает бизнесу превращать технологии в более высокие доходы работников, разбиралась корреспондент Informburo.kz.

Нужны стимулы для модернизации

Позиция Нацпалаты "Атамекен" оказалась близка к логике Миннацэкономики. Без роста производительности устойчиво повышать зарплаты сложно. Но палата акцентировала, что от бизнеса нельзя ждать технологического рывка без доступного финансирования, обновления оборудования, кадров и налоговых стимулов.

Как отметил управляющий директор – директор Департамента развития человеческого капитала НПП РК "Атамекен" Азамат Бейсенбенов, проблема заключается не столько в отсутствии цифровых решений, сколько в невозможности быстро интегрировать их в устаревшую производственную базу. По его словам, эффект от искусственного интеллекта, промышленного интернета вещей и автоматизированных систем управления становится заметным только тогда, когда предприятия одновременно обновляют оборудование и модернизируют производственные процессы.

"Нельзя выжать максимальную эффективность из цифровых технологий, если станки, линии и производственные процессы физически устарели", – отметил он. 

Спикер обратил внимание и на различия между цифровизацией государственного сектора и реальной экономики. Если госуслуги и финтех изначально работают с данными и цифровыми процессами, то промышленность, сельское хозяйство и логистика связаны с физическими объектами, модернизация которых требует значительно больших вложений. "Вы не можете просто кликнуть мышкой и вспахать поле или построить завод".

Среди ключевых препятствий для повышения производительности в палате называют дорогие кредиты, длинные сроки окупаемости проектов и недостаток стимулов для долгосрочных инвестиций. При этом, по словам Бейсенбенова, бизнесу необходимы не только требования повышать эффективность, но и понятные встречные меры поддержки со стороны государства.

По словам эксперта, текущий уровень налогов, социальных платежей и отчислений является существенным сдерживающим фактором для работодателей. В "Атамекене" считают, что предприятия, которые инвестируют в модернизацию, повышение производительности и переобучение сотрудников, должны получать долгосрочные налоговые стимулы.

"Предприятия, которые активно инвестируют в модернизацию, повышение производительности и переобучение персонала, должны получать ощутимые налоговые преференции. Это позволит высвободить ресурсы компаний для опережающего роста заработной платы сотрудников", – предложил он. 

Отдельной проблемой в палате назвали кадровый дефицит. Даже современное оборудование не даёт ожидаемого эффекта, если предприятия не могут найти специалистов, способных с ним работать. По данным внутренних опросов НПП, нехватку инженерных и профессионально-технических кадров сегодня отмечают более 60% крупных и средних предприятий обрабатывающей промышленности.

Кроме того, как считают в палате, для малого и среднего бизнеса содержать лишние штатные единицы экономически невозможно, но для крупных предприятий, особенно в моногородах, сохранение рабочих мест остаётся частью ответственности перед регионом. Поэтому модернизация часто идёт постепенно, чтобы её темпы совпадали с возможностями переобучения и перераспределения людей.

ИИ не заменит управленческие решения

Если в Нацпалате предпринимателей делают акцент на модернизацию производства и инвестиционные стимулы, то эксперт по внедрению искусственного интеллекта в бизнес, участник Astana Hub и основатель Steppe Tech Lab Жанар Сабазова обратила внимание на ещё одну проблему. По её мнению, в Казахстане часто смешивают развитие цифровой инфраструктуры и реальный рост производительности труда, хотя между ними нет прямой зависимости.

Эксперт считает, что государство действительно создало серьёзную основу для цифровой трансформации: приняты профильные законы, развивается инфраструктура и появляются новые AI-инструменты. Однако производительность возникает не из-за самого факта внедрения технологий, а благодаря изменению внутренних процессов компаний. Пока же многие организации ограничиваются использованием нейросетей отдельными сотрудниками, не меняя систему управления и подходы к работе.

"Производительность появляется там, где компания меняет сам способ работы, пересобирает процессы, убирает ручные операции, меняет KPI, учит людей, настраивает данные и начинает измерять эффект до и после внедрения", – пояснила спикер. 

По словам Сабазовой, одна из самых распространённых ошибок бизнеса заключается в том, что искусственный интеллект воспринимается как дополнительный инструмент для сотрудников, а не как элемент новой операционной модели. "Главная ошибка бизнеса – внедрять ИИ как инструмент для отдельных сотрудников, а не как часть операционной модели".

Она также считает, что главным ограничением сегодня становится не отсутствие технологий, а управленческая готовность компаний к изменениям. Многие руководители рассчитывают получить эффект от ИИ без пересмотра процессов, ответственности и системы оценки результатов.

"Главная проблема не в отсутствии ИИ. Главная проблема – в отсутствии управленческой среды, где производительность является ежедневной метрикой".

При этом эксперт предупредила: скорость сама по себе не равна эффективности. Без проверки данных, обучения сотрудников и контроля качества ИИ может не только ускорять работу, но и быстрее размножать ошибки.

Ещё один важный риск, по её словам, связан с восприятием технологий работниками. Если компании будут использовать ИИ только для сокращения расходов, а сотрудники не увидят роста доходов, новых навыков и более качественных рабочих мест, цифровизация начнёт восприниматься как давление, а не как развитие. По мнению эксперта, успех цифровой трансформации в ближайшие годы следует оценивать не количеством внедрённых AI-проектов, а тем, насколько технологии помогают сокращать простои, повышать качество продукции, создавать высокопроизводительные рабочие места и обеспечивать рост доходов работников.