Теория и практика науки и образования №8 (8) октябрь 2026 г.

Промышленность Татарстана испытывает дефицит молодых кадров, и одновременно на ее предприятиях внедряется искусственный интеллект. На КАМАЗе нейросети анализируют эффективность работы цехов и помогают проектировать детали [1], на «Нижнекамскнефтехиме», вертолетном и авиационном заводах машинное зрение контролирует соблюдение требований охраны труда [2]. Возникает вопрос: привлекает ли ИИ молодых людей на заводы или отталкивает их?

Под вовлеченностью понимается и включенность молодежи в промышленную занятость – от профориентации до закрепления на предприятии, – и ее субъективная приверженность труду, которая определяется как включение работником в трудовую роль своих физических, когнитивных и эмоциональных ресурсов. Для анализа роли ИИ полезны теория Ф. Херцберга, согласно которой привязанность к работе создают прежде всего «мотиваторы» – содержание труда, признание, рост [3], и теория общества риска У. Бека, согласно которой технологические новации порождают и новые социальные риски [4]. С этих позиций выделим три роли ИИ.

Первая роль – ИИ как новое содержание промышленного труда. По данным ВЦИОМ, молодежь 18–35 лет чаще старших связывает непрестижность промышленной работы с ее монотонностью (34 %) и физическим характером (42 %) [5], а эталоном сравнения для нее служит ИТ-сектор. ИИ способен изменить этот образ: по оценке Минтруда РТ, цифровизация создает «симбиоз между ИТ-сектором и производством», и инженер с ИТ-компетенциями в перспективе может зарабатывать больше ИТ-специалиста [6].

Вторая роль – ИИ как инструмент вовлечения. В профориентации начинается тестирование ИИ-навигатора проекта «Билет в будущее», соотносящего интересы школьника с перспективными для региона направлениями подготовки [7]. Так же, важен контекст использования нейросетей в образовании в целом, отношение студентов к нейросетям. Стремительная демократизация генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в 2022–2026 гг. привела к тому, что большие языковые модели (LLM) – ChatGPT, DeepSeek и т.д. – превратились в повседневный инструмент образовательной деятельности студентов. Согласно данным НИУ ВШЭ (2024), 49% студентов уже используют генеративные технологии в учебном процессе, а по данным Ассоциации «Я – профессионал» (2025), 85% студентов применяют нейросети в той или иной форме, причём 43% делегируют ИИ написание курсовых и дипломных работ [8; 9]. На основе этих данных, хочется отметить, что нейросети стали играть важную роль для молодежи на каждом этапе становления: профориентация, получение образования и дальнейшее трудоустройство.

Третья роль – ИИ как источник рисков. Это, во-первых, риск технологической безработицы: первыми под удар попадают работники рутинного физического труда, а на производстве компьютерное зрение уже частично замещает контролеров качества. Во-вторых, это риск алгоритмического контроля: системы, фиксирующие нарушения работника [2], повышают безопасность, но ограничивают автономию – условие внутренней мотивации в теории самодетерминации. Воспринимаемый как «надзиратель», ИИ снижает вовлеченность.

Таким образом, ИИ не является нейтральным фактором вовлеченности молодежи. Чтобы он работал на вовлечение, необходимы три условия: обучение работе с ИИ в колледжах, вузах и на предприятиях, позволяющее молодому работнику перейти от рутинных операций к сложным задачам; прозрачность алгоритмов найма и контроля; коммуникация, представляющая промышленный труд как высокотехнологичный, а не как «заводскую рутину». Тогда ИИ станет аргументом промышленности в конкуренции с ИТ-сектором за молодые кадры.