Що історія говорить страховим компаніям про штучний інтелект

Шістнадцять провідних економістів, опитаних цього тижня, не можуть дійти згоди щодо того, чи призведе штучний інтелект до скорочення робочих місць. Історія, однак, не така неоднозначна

У 1812 році британський магістрат на ім'я Джозеф Редкліфф написав до Лондона попередження, що текстильні райони Йоркширу стали некерованими. Кваліфіковані ткачі вночі розбивали механізовані ткацькі верстати, підпалювали фабрики та погрожували власникам фабрик смертю. Британський уряд відповів, що поломка ткацького верстату карається смертю, і розгорнув у регіоні більше військ, ніж Веллінгтон відправив на Піренейський півострів.

Луддити програли. Ткацькі верстати перемогли. І протягом двох поколінь текстильна промисловість зайняла більше людей, ніж будь-коли раніше – хоча й не тих самих людей, не в тих самих місцях і не виконуючи ту саму роботу.

Це та сама закономірність. Вона повторилася з паровим двигуном, автомобілем, мейнфреймом та електронними таблицями. Щоразу робочі місця, що знищувалися, були видимими та концентрованими; робочі місця, що створювалися, були розсіяними, відкладеними та немислимими заздалегідь. Щоразу перехід був довшим і болючішим, ніж обіцяли прихильники. Щоразу кінцевий результат був позитивним – зрештою.

Штучний інтелект – це наступна ітерація. Для страхових фахівців питання не в тому, чи повториться ця схема. Питання в тому, на якому етапі циклу вони зараз знаходяться, і що це означає для рішень, які їм слід приймати зараз.

Вердикт економістів: продуктивність – так, робочі місця – запитайте пізніше

9 червня 2026 року газета The Wall Street Journal опублікувала опитування шістнадцяти провідних економістів щодо штучного інтелекту та ринку праці, зокрема Дарона Аджемоглу з Массачусетського технологічного інституту, лауреата Нобелівської премії з економічних наук 2024 року, а також колишніх радників Білого дому та старших викладачів Гарварду, Стенфорда та Єльського університетів (Те-Пінг Чен та Джастін Лахарт, The Wall Street Journal , 9 червня 2026 року). Результати свідчать про професію, яка впевнена в одному та не має жодних думок майже щодо всього іншого.

Усі п'ятнадцять економістів, які відповіли, погодилися, що штучний інтелект суттєво підвищить продуктивність праці – рідкісний консенсус у галузі, яка розглядає розбіжності як професійну чесноту. Однак щодо питання робочих місць, респонденти розділилися майже порівну: п'ятеро очікували чистої втрати робочих місць, вісім не очікували суттєвих змін, а двоє очікували чистого зростання. Щодо того, чи розширить чи зменшить нерівність штучний інтелект, семеро передбачили, що він збільшить розрив; п'ятеро вважали, що він зменшиться.

Ця розбіжність сама по собі є інформативною. Це не необізнані спостерігачі. Вона відображає справжню невизначеність, притаманну кожному історичному технологічному переходу: витіснення помітне задовго до того, як відновлення стає видимим.

Майкл Стрейн з Американського інституту підприємництва чітко висловив історичне калібрування: "Це правда, що в середньостроковій перспективі нові технології покращують (по суті) життя кожного в суспільстві. Але промислова революція призвела до стагнації середньої реальної заробітної плати та зниження якості неоплачуваних послуг протягом чотирьох десятиліть". Він не бачить підстав вважати, що штучний інтелект буде іншим.

Фраза "чотири десятиліття" заслуговує на те, щоб на мить замислитися з читачем. Страховий фахівець, який сьогодні вступає на ринок праці, буде в середині кар'єри, перш ніж перехідний період, якщо він відповідає історичному прецеденту, повністю завершиться.

Кожна хвиля мала певний візерунок

Час кожного наступного технологічного шоку стиснувся, але структура залишилася незмінною:

Автомобіль (1910–1940-ті роки): Кінний транспорт, виготовлення екіпажів та ковалі були значною мірою ліквідовані протягом одного покоління. Сполучені Штати одночасно створили мільйони робочих місць у виробництві, будівництві доріг, нафтовій промисловості, придорожньому готельному бізнесі та автострахуванні – абсолютно новому напрямку бізнесу, якого не існувало у 1900 році.

Промислова автоматизація та комп'ютери (1950-ті–1970-ті роки): Занепокоєння щодо масового безробіття було настільки серйозним, що президент Ліндон Джонсон створив Національну комісію з технологій, автоматизації та економічного прогресу. Її висновок, який зараз відомий, полягав у тому, що "технології знищують робочі місця, але не роботу". Комісія мала рацію. Зайнятість у виробництві скоротилася, але обсяг інтелектуальної роботи "білих комірців" різко розширився – значна частина її була в страхуванні та фінансових послугах.

Девід Демінг, декан Гарвардського коледжу, використав історію операторів телефонних комутаторів, щоб донести ту саму думку до WSJ: цих працівників фактично за одну ніч витіснила технологія механічної комутації, але жінки, які могли б увійти в цю професію, стали стенографістками, адміністративними асистентами та обіймали інші посади. Його висновок варто згадати: "Люди – це найсучасніша технологія загального призначення".

Автоматизація офісу та інтернет (1980-ті–2000-ті): лише у Великій Британії було ліквідовано приблизно 700 000 робочих місць у виробництві та 600 000 посад секретарів. Професії туристичних агентів, банківських касирів та телефонних операторів були скорочені або реструктуризовані. Страхова галузь втратила свої набори тексту, мальовані від руки актуарні таблиці та армії обробників страхових випадків, замінивши їх андеррайтерами, аналітиками даних та менеджерами зі зв'язків з клієнтами.

У кожному випадку витіснення було помітним, концентрованим і швидким. Створення було дифузним, поступовим і його важко було пояснити якоюсь окремою причиною. Ця асиметрія створює стійку ілюзію: робочі місця, що втрачаються, знаходяться на першій шпальті; робочі місця, що створюються, ще незрозумілі.

Інтонаційний перегин: коли метою є когнітивна робота

Попередні технології автоматизували переважно фізичні або канцелярські завдання: ткацтво тканини, складання автомобілів, друкування листів, маршрутизацію телефонних дзвінків. Штучний інтелект орієнтований на когнітивні та аналітичні завдання, які раніше вважалися непіддатливими автоматизації – читання та узагальнення документів, оцінка ризиків, виявлення схем шахрайства, складання кореспонденції, аналіз медичних зображень, створення юридичних резюме.

Джастін Волферс з Мічиганського університету прямо висловився: "Я вважаю, що штучний інтелект виконує когнітивну роботу, тому ця революція спрямована безпосередньо на робітників. Тепер я знаю, як почувалися робітники 1970-х років".

Масштаби прогнозованого зсуву відображають це. У Звіті Всесвітнього економічного форуму про майбутнє робочих місць за 2025 рік, який базується на опитуваннях понад 1000 роботодавців, що представляють 14 мільйонів працівників, прогнозується, що до 2030 року у світі буде скорочено 92 мільйони робочих місць, тоді як буде створено 170 мільйонів нових робочих місць – чистий приріст на 78 мільйонів посад. У звіті також зазначається, що 86% роботодавців очікують, що штучний інтелект трансформує їхній бізнес протягом п'яти років, і що 40% основних навичок зміняться протягом цього періоду (Всесвітній економічний форум, Звіт про майбутнє робочих місць за 2025 рік, січень 2025 року).

Goldman Sachs підрахував, що генеративний штучний інтелект може автоматизувати завдання, еквівалентні приблизно 300 мільйонам робочих місць на повний робочий день у всьому світі, причому дві третини поточних посад зазнають певних змін – самі автори сформулювали це як ризик, а не як певну заміну (Goldman Sachs Global Investment Research, оновлено до 2025 року). Фінансові послуги та страхування є одними з найбільш ризикованих секторів в обох аналізах.

Страхування: де кліщі вже закриваються

Страхування стикається з викликом, який є одночасно і старим, і новим. Основні функції галузі – оцінка ризиків, ціноутворення на покриття, обробка страхових випадків, управління відносинами – завжди передбачали високе співвідношення обробки інформації та щирого судження. Саме з обробкою інформації найкраще справляється штучний інтелект.

Девід Аутор з Массачусетського технологічного інституту був прямолінійним: працівники, які виконують "рутинні інформаційно-обробні роботи – врегулювання страхових виплат, переклад документів, написання стандартних рекламних текстів – стикаються з реальним ризиком втрати працездатності". Він називає врегулювання страхових виплат не як ілюстрацію, а як основний приклад.

Структурний тиск вже можна виміряти. Як повідомляв цього тижня Insurance Business , Бюро статистики праці США прогнозує, що до 2026 року на пенсію підуть приблизно 400 000 працівників страхової галузі. Водночас штучний інтелект автоматизує посади початкового рівня, які історично слугували каналом рекрутингу в галузі. Звіт про навички за 2026 рік від The ​​Institutes Knowledge Group, що базується на даних про понад 170 000 завершених курсів та понад 10 000 отриманих кваліфікацій у 2025 році, показав, що 91% роботодавців у страхових та пенсійних фондах зараз планують наймати персонал, навчений працювати зі штучним інтелектом, що значно перевищує середній показник по роботодавцям у світі, який становить 62%.

Результатом є рух кліщів: канал талантів звужується знизу, тоді як верхівка організації стикається з масовим відтоком. Навички, з якими автоматизація справляється найгірше – стратегічне мислення, взаємовідносини з клієнтами, регуляторні рішення, вирішення складних претензій – це саме ті навички, які галузь зараз поспішає розвивати.

Директор з технологій компанії Crawford & Company Джоел Редеке визначив глибший парадокс : ШІ приносить найбільшу цінність, коли ним керують досвідчені фахівці, а не недосвідчені співробітники. Виключаючи посади початкового рівня, де накопичується досвід, галузь ризикує ліквідувати навчальний майданчик, який генерує експертні судження, які ШІ не може відтворити. Це не аргумент проти впровадження. Це аргумент на користь цілеспрямованої стратегії розвитку робочої сили разом із нею.

Аджай Агравал зі Школи менеджменту Ротмана Університету Торонто запропонував найгостріше стратегічне спостереження для страховиків. Він розповів WSJ, що ціннісна пропозиція галузі може фундаментально змінитися – від "ремонту та заміни" до "прогнозування та запобігання". Це не просто інновація продукту. Це переосмислення того, за що платять страховим фахівцям.

Ефект відновлення: що буде далі

Якщо історія є якимось орієнтиром, то галузь не просто втратить ролі – вона отримає ролі, які ще не мають усталених назв. Аналіз економістів WSJ підказує, де шукати.

Ролі, які будуть найбільш захищені – і найщедріше винагороджені – мають спільну характеристику: вони вимагають такого судження, яке не можна звести до історичних даних. Нагляд за претензіями та процесами андеррайтингу, керованими штучним інтелектом, де відповідальність не може бути делегована моделі. Складна та нова оцінка ризиків, де андеррайтер, який може оцінити кліматичні ризики, ризики автономних транспортних засобів або ризики відповідальності, пов'язані зі штучним інтелектом, не стикається з алгоритмічною конкуренцією. Управління взаємовідносинами з клієнтами в моменти справжньої кризи, коли поліс тестується, а не продається. А також нова дисципліна управління штучним інтелектом у страхових компаніях – поєднання актуарних знань, модельного ризику та дотримання нормативних вимог таким чином, як це зараз не роблять ні актуарії, ні фахівці з обробки даних самостійно.

Аджемоглу підсумувала напрямок розвитку: міжособистісні та соціальні навички ставатимуть важливішими, оскільки ШІ візьме на себе більш кодифіковану роботу зі знаннями. Рафаелла Садун з Гарвардської школи бізнесу додала вимір, характерний для організацій у перехідному періоді: здатність створювати коаліції, керувати опором і допомагати людям адаптуватися матиме цінність саме тому, що ШІ створює внутрішніх переможців і переможених так само вірогідно, як і зовнішніх.

Чесна оцінка

Інтелектуальна чесність вимагає визнання того, що постійно показує досвід: адаптація реальна, нерівномірна та тривала. Працівники, які виконують рутинні ролі, та ті, хто має обмежену адаптивність, стикаються зі значно більшими труднощами з повторним працевлаштуванням, ніж їхні більш гнучкі колеги – цей висновок підтверджено дослідженнями впливу автоматизації на закриття заводів в Австралії та Бельгії, а також аналізом масових звільнень у Німеччині та Швеції (Beer et al., 2019; Goos et al., 2021; Blien et al., 2021, цитовано в Industrial and Corporate Change , Oxford Academic, листопад 2025).

Аджемоглу був одним із найбільш песимістично налаштованих економістів WSJ: як впровадження роботів, так і торговельні шоки мали "досить негативні наслідки витіснення, які були тривалими, оскільки вони були раптовими, а робочі місця, на які вони вплинули, були зосереджені на певних місцевих ринках праці". За його словами, "багато доказів свідчать про те, що ці працівники програють, а нерівність зросте".

Автор був стриманим, але чітким: чи будуть широко розподілені переваги штучного інтелекту, "не залежить від технології. Вони залежать від суспільних інституцій та політики, яку ми створюємо, щоб розподілити переваги та компенсувати витрати". Він зазначив, що Сполучені Штати наразі не готові, а переважні сигнали з Вашингтона та Кремнієвої долини зводяться до того, щоб "нехай розривається і проклинати наслідки".

Страхова галузь має конкретну причину ставитися до цього виміру серйозно. Цей сектор є основним механізмом, через який поглинаються та розподіляються економічні втрати. Галузь, яка автоматизує власну робочу силу без належної підтримки переходу, створює етичні та репутаційні ризики – саме той вид ризику, який страховики повинні розуміти краще за будь-кого.

Довгостроковий погляд

Ребекка Хендерсон з Гарвардської школи бізнесу запропонувала, мабуть, найвідвертішу оцінку в опитуванні WSJ: вона очікує, що ці збої будуть настільки значними, що постраждалі працівники зрештою "дуже, дуже розлютяться та змінять політику". Вона чесно висловила свою думку щодо обмежень історичної аналогії: "Я не думаю, що ми коли-небудь бачили щось, що рухається з таким масштабом і швидкістю. Це буде шалена подорож".

Саме це поєднання – добре зрозуміла історична закономірність, що діє з безпрецедентними масштабами та швидкістю – робить цей момент одночасно зрозумілим і небезпечним. Луддити, які розбивали ткацькі верстати в Йоркширі, не помилялися щодо того, що втрачалося; вони просто не мали можливості побачити, що будується. Страхові фахівці сьогодні мають перевагу, якої не мали ткачі: два століття доказів того, як відбуваються ці переходи, чітке уявлення про те, які навички їх переживають, і достатньо часу для дій.

Алгоритм не є ворогом страхового фахівця. Але галузь, яка чекає на певність, перш ніж готуватися, виявить, як і кожне попереднє покоління, що певність приходить занадто пізно. Розсудлива реакція – це те, чого завжди вимагає гарне управління ризиками : чіткий погляд, ранні дії та чесний облік того, що поставлено на карту.