Какая доля рабочего времени в российских занятиях потенциально замещается ИИ, а какая дополняется им?
Фазовая карта профессий
Замещение × Дополнение
производительность
переобучение
двойной эффект
без выраженного канала
Единица измерения: доля рабочего времени
ОКЗ → профстандарт → трудовое действие
AI-оценки: ожидают LLM-пилот
Цвет — относительный тип эффекта в preview-срезе
Доказательный слой
Микроскоп трудовых действий
| Трудовое действие | ОКЗ | Профстандарт | Замещение | Дополнение | Надёжность |
|---|
Исследовательский прибор
Как строится индекс
Продукт показывает не «прогноз замены людей», а воспроизводимую цепочку: профстандарт → трудовое действие → две оценки ИИ → доля рабочего времени.
Статус научного слоя
baseline данных · preview оценок
Оценка строится на трудовых действиях профстандартов, а не на переводном O*NET или общем уровне профессии.
Не балл риска, а доля рабочего времени: отдельно для замещения и дополнения.
Национальная таксономия
— актуальных профстандартов дают российскую задачную базу.
Трудовые действия
— действий становятся минимальной единицей оценки.
Две независимые оценки
Для каждого действия отдельно задаются вопросы о замещении и дополнении.
Агрегация в ОКЗ
— групп показаны в MVP; полный индекс расширяется до области определения исследования.
Sokz = Σ wa · sa
Доля времени, где ИИ может выполнить действие вместо человека. В MVP веса действий являются proxy.
Aokz = Σ wa · aa
Доля времени, где ИИ ускоряет, улучшает или снижает трудоёмкость действия при сохранении роли человека.
Что защищается
Источник данных и конструкция индекса работают как единый инструмент
Детализация до трудовых действий нужна именно потому, что замещение и дополнение могут сосуществовать внутри одной профессии. Поэтому главный продукт исследования — не рейтинг профессий, а методика направленной и взвешенной оценки структуры времени.
Доказательство надёжности
Протокол пилота и валидации
Эта вкладка фиксирует, что должно быть доказано до превращения preview-оценок в защищаемый научный результат.
Главный риск защиты
доверие к LLM-оценкам
Стратификация по областям профдеятельности, группам ОКЗ и зонам слабого покрытия.
Несколько LLM оценивают одни и те же действия по единой рубрике; порог согласия задаётся заранее.
Живые эксперты проверяют подвыборку, особенно действия с расхождением между моделями.
Проверяется, насколько выводы устойчивы к равным, экспертным и консервативным весам.
Рубрика
Фиксируются шкалы замещения и дополнения, примеры граничных случаев и запрет на смешивание двух эффектов.
Пилот
Проверяются согласие моделей, отклонения от экспертов и систематическое завышение возможностей ИИ.
Полный прогон
После принятия рубрики оценивается весь массив трудовых действий с журналом версий и случайными перепроверками.
Внешняя проверка
Индекс сопоставляется с AIOE/Eloundou, дневниками времени, РМЭЗ и слоем внедрения ИИ ИСИЭЗ.
До завершения пилота все значения замещения и дополнения в интерфейсе надо читать как эвристическое превью, а не как финальные выводы диссертации.
Лаборатория чувствительности
Что меняется при иных допущениях
Это не прогноз внедрения ИИ, а проверка устойчивости выводов к весам, темпу диффузии и консервативным штрафам.
Высокий потенциал × низкое внедрение
-
Высокое замещение × высокое внедрение
-
Живая диссертация
Версии данных и обновления
baseline_2026_06_12
Фиксированный срез для диссертации.
live_latest
Новые источники пока не подключены. РМЭЗ и ИСИЭЗ отмечены как ожидаемые слои.
pilot_llm_validation
Межмодельное согласие, экспертная проверка 200–300 действий, журнал рубрик и промптов.