Искусственный интеллект фундаментально меняет кадровые стратегии и структуры вознаграждения в финансовой отрасли США, согласно новому опросу PwC, проведенному среди более чем 1,000 специалистов уровня директоров и топ-менеджеров американских финансовых компаний. Результаты указывают на более широкую переоценку подходов: компании не только внедряют инструменты ИИ, но и пересматривают, какие навыки они вознаграждают, как организуют работу и откуда ожидают будущий рост производительности.

Результаты показывают явный отход от традиционных квалификаций в пользу владения ИИ. 86% респондентов заявили, что обучение навыкам ИИ для многих новых сотрудников ценнее, чем MBA, а 91% сообщили о повышении оплаты для сотрудников с компетенциями в ИИ. Кроме того, 58% планируют напрямую привязать оплату к производительности, обеспеченной ИИ. На практике это означает, что ИИ становится частью решений о найме, оплате и эффективности работы, а не остается отдельной технологической инициативой.

Чтобы нарастить такие возможности, компании используют несколько каналов: 62% намерены нанимать новых сотрудников со специальными навыками ИИ, 61% планируют повышать квалификацию существующего персонала, а 57% рассчитывают на сотрудничество с внешними поставщиками. Такой набор подходов указывает на то, что финансовые компании стремятся двигаться быстрее, чем это позволило бы только внутреннее обучение, при этом формируя внутренние компетенции вокруг ролей, от которых все чаще ожидают повседневной работы с ИИ.

Перестройка штата на горизонте

Растущее внимание к владению ИИ происходит на фоне значительной реструктуризации персонала. Почти восемь из десяти руководителей ожидают, что их организации сократятся как минимум на 20% в течение следующих пяти лет. Наиболее уязвимыми, как ожидается, будут должности начального уровня и среднего менеджмента, что подчеркивает: ИИ уже влияет не только на отдельные задачи, но и на планирование численности персонала и уровней организационной структуры.

Хотя 42% респондентов сообщили, что провели моделирование на уровне всей компании для оценки влияния ИИ на трудовые ресурсы, значительно меньшее число компаний продвинулось к перепроектированию рабочих процессов или созданию карьерных траекторий для формирования лидерского контура, свободно владеющего ИИ. Этот разрыв показывает, что многие компании все еще находятся на стадии оценки, даже несмотря на подготовку к меньшему и более технологически ориентированному штату.

Настроения сотрудников и сложности внедрения

Отношение сотрудников к ИИ создает для руководства параллельный вызов. 44% руководителей сообщают, что персонал обеспокоен сохранением рабочих мест. 43% отмечают, что сотрудники используют ИИ только по необходимости, а не по собственной инициативе, и 40% говорят, что работники чувствуют себя перегруженными темпом изменений, вызванных ИИ. Кроме того, 34% назвали усталость от изменений значимым препятствием для масштабирования инициатив в области ИИ по всему штату.

Эти ответы помогают объяснить, почему внедрение может идти неравномерно даже в компаниях, которые активно инвестируют в возможности ИИ. Создание технических инструментов — лишь часть перехода; добиться того, чтобы сотрудники доверяли им, использовали их и включали в повседневную работу, — отдельная задача.

Рост производительности, неопределенная окупаемость

Несмотря на стратегический приоритет ИИ, для большинства компаний измеримая финансовая отдача остается недостижимой. 77% руководителей заявили, что большинство инвестиций в ИИ пока не обеспечивают количественно измеримую окупаемость. Тем не менее компании сообщают о росте производительности в технологиях, управлении рисками и операционной деятельности. Почти половина направила свои кадровые инициативы в области ИИ на повышение производительности, сокращение рутинных задач и внедрение ИИ в ежедневные рабочие процессы.

Пока это заставляет многие компании балансировать между краткосрочным ростом эффективности и долгосрочной неопределенностью относительно того, как измерять успех. Опрос показывает, что в этом секторе ИИ рассматривается не только как технологический вопрос, но и как вопрос кадровой модели и операционной модели.

Проблемы управления и данных

Управление остается критически нерешенным вопросом. Почти 90% респондентов говорят, что в их компаниях есть четкое распределение ответственности за решения AI agent, однако нет консенсуса относительно того, где в конечном итоге лежит ответственность за существенные риски. Ответственность распределена между генеральными директорами, технологическими лидерами, директорами по рискам и руководителями бизнес-подразделений.

Использование shadow AI — несанкционированных инструментов вне систем с централизованным управлением — по сообщениям, умеренное более чем у половины компаний, и 90% признают, что такая практика создает регуляторные риски.

Фрагментированные или низкокачественные данные 41% респондентов назвали главным препятствием для масштабирования ИИ по всей рабочей силе, что подчеркивает операционные барьеры, с которыми сталкиваются компании, пытаясь превратить энтузиазм вокруг ИИ в устойчивые и управляемые результаты.