ШІ та офіс майбутнього: робота зміниться, однак її обсяги лише зростуть

«ШІ забере нашу роботу» — ця фраза звучить дедалі частіше. Дуже подібно лунало і в 90-х, коли в офіси та державні установи масово зайшли персональні комп’ютери. Тоді прогнозували кінець «паперової» рутини та скорочення штатів. Реальність виявилася іншою: документообіг зріс у кілька разів, з’явилися нові ролі, а вимоги до кваліфікації тільки підвищилися. Сьогодні ми входимо в другу хвилю — хвилю ШІ. І вона, як і тоді, не знищує професії, а змінює їхню структуру та інструменти.

Щоб відділити міфи від фактів, команда Microsoft Research проаналізувала понад 200 000 анонімізованих розмов користувачів з Bing Copilot і співвіднесла реальні запити з робочими активностями різних професій. Результат — карта «вразливості» задач до ШІ та чіткі закономірності того, де саме штучний інтелект підсилює людей найбільше.

Чому паралель із 90-ми важлива

Комп’ютери не забрали роботу — вони змінили її. В офісах і держустановах з’явилися адміністратори баз даних, спеціалісти з ЕДО, аналітики. Схожий ефект уже видно і з ШІ: інструменти типу Copilot «з’їдають» ментально обтяжливу рутину, але створюють попит на вміння формулювати завдання, оцінювати якість відповіді, інтегрувати результат у процес і приймати відповідальні рішення. Це не «мінус робота», а «переозброєння роботою».

28 ключових висновків дослідження

1. Жодна професія не автоматизується повністю — максимум 68% завдань може виконати ШІ.
2. Більший вплив на офісних працівників — «білі комірці» у 10 разів частіше передають завдання AI, ніж технічні професії.
3. Найчастіші запити до Copilot: збір інформації, написання текстів, консультації.
4. Висока зарплата не гарантує захисту — вплив ШІ майже не залежить від доходу.
5. Освіта не рятує — вразливість є і в професіях з дипломом, і без нього.
6. AI іноді змінює суть запиту — помилки можливі.
7. AI змінює зміст роботи, а не ліквідує її — це «підсилювач» (augmentor), а не «автоматизатор».
8. ШІ — співтворець — у 25% випадків пропонує нові ідеї чи структури.
9. Структуровані завдання виконуються краще, ніж творчі.
10. Максимальний ефект — у рутинних завданнях (звіти, FAQ, структурування даних).
11. Часто AI дає кращий результат, ніж було сформульовано в запиті.
12. Розмиття меж професій — виконання завдань іншої спеціалізації.
13. Важливість правильного формулювання запиту — новий soft skill.
14. Нова базова навичка — prompt literacy.
15. Автоматизуються задачі, а не професії — вразливість різна навіть у межах однієї спеціальності.
16. Чіткі рамки завдання = вищий результат.
17. Найбільше виграють спеціалісти середньої ланки — делегують рутину.
18. Люди часто переоцінюють можливості AI — 17% запитів невиконувані.
19. Гуманітарні професії більш вразливі, ніж технічні.
20. Медицина — низька вразливість — клінічна робота лишається за людиною.
21. Модульні професії легше автоматизувати.
22. AI сильніший у вузьких завданнях, ніж у комплексних рішеннях.
23. Мовні професії у зоні більшого впливу.
24. Колективні рішення AI замінює гірше — стратегічні наради, дебати.
25. AI імітує експертність — критичне мислення вирішальне.
26. Лідерство не замінюється — емоції та довіра за людиною.
27. AI змінює розподіл часу — менше механіки, більше аналітики.
28. AI формує нову логіку роботи — стандартизовані структури мислення.

Практична площина для офісів і держсектору

• Документообіг. Автоматичні чернетки, резюме, витяги; перевірки повноти полів; підказки щодо наступних кроків. Людина зосереджується на винятках і змісті, а не на форматі. 
• Аналітика. Швидке зведення статистики та підготовка різних версій звітів (для керівництва, аудиту, зовнішніх органів), тоді як рішення приймає людина. 
• Комунікація. Типові відповіді, FAQ, службові листи — делегуються; чутливі кейси та публічні дебати — лишаються в людській площині. 
• Навички. Ключовими стають prompt‑грамотність, фактчек, робота з ризиками та політикою даних — «суперсила» середньої ланки. 

Як підготувати команду: короткий чек‑лист

• Визначити задачі з чіткими рамками (інструкції, типові листи, шаблонні звіти) — і почати делегувати їх ШІ.
• Запровадити «подвійний контроль»: AI готує, людина ухвалює й відповідає.
• Навчити співробітників prompt literacy і базового фактчекінгу.
• Створити внутрішні стандарти якості для текстів і звітів, вироблених за допомогою ШІ.
• Оновити політики безпеки даних і журналювання рішень.

Як Айкюжн ІТ готується до технологічних змін

Айкюжн ІТ займається інноваційними системами електронного документообігу і впроваджує ШІ як практичний інструмент підвищення продуктивності без компромісів щодо якості та безпеки:

• Інтелектуальні чернетки та резюме: автоматичне структурування документів, витяги, нормалізація стилю.
• Контроль повноти та відповідності: перевірка обов’язкових полів, узгодженості дат, посилань на нормативку.
• Пошук і аналітика: питання‑відповідь по сховищах, швидкі зведення для керівництва, підготовка багатоверсійних звітів.
• Людський контроль на кожному кроці: ролі відповідальних, чек‑листи перевірки, трасування змін.
• Безпека даних: робота в межах інфраструктури замовника, політики доступу, аудит активності, відповідність вимогам державних органів.

Досвід минулого століття доводить: технології не забирають роботу, а роблять її іншою. Дослідження Microsoft підтверджує: автоматизуються не професії, а конкретні задачі; ШІ виступає підсилювачем, а не замінником. Ті організації, які вже сьогодні делегують рутину штучному інтелекту й підсилюють людей критичним мисленням, процесним контролем і безпекою, виграють у продуктивності та якості рішень. І саме так ми будуємо впровадження в Айкюжн ІТ.

Джерела

1. Microsoft Research: Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI (липень 2025).
2. arXiv: Measuring the Occupational Implications of Generative AI — препринт дослідження (липень 2025).
3. GeekWire: Огляд методології та висновків дослідження Microsoft Research (серпень 2025).
4. Investopedia: Професії з високою «AI applicability» (серпень 2025).
5. Microsoft Research: The Impact of Generative AI on Critical Thinking (квітень 2025).