Совместное исследование hh.ru и Level Group показало, енщины применяют искусственный интеллект в повседневной работе чаще мужчин: 65% против 59%. Разрыв в 6 процентных пунктов сам по себе невелик, но за ним стоит более интересная картина — сценарии использования ИИ у двух групп заметно расходятся.
Самый выраженный разрыв связан с подготовкой деловых текстов. Улучшать с помощью нейросетей формулировки писем и презентаций предпочитают 30% женщин и 21% мужчин. Ещё один текстовый сценарий — ведение деловой переписки: составлять корреспонденцию или ответ клиенту через ИИ предпочитают 15% женщин и 10% мужчин. В обоих случаях женщины опережают мужчин примерно в полтора раза.
| Сценарий использования ИИ | Женщины | Мужчины |
|---|---|---|
| Применяют ИИ в повседневной работе | 65% | 59% |
| Подготовка деловых текстов | 30% | 21% |
| Ведение деловой переписки | 15% | 10% |
| Сначала уточняют вопрос у ИИ | 53% | 46% |
| Анализ данных и подготовка материала | 20% | 23% |
| Написание кода или формул | 5% | 8% |
Отличается и подход к поиску информации. 53% женщин рассказали, что сначала уточняют интересующий рабочий момент у ИИ, чтобы разобраться в теме и точнее сформулировать последующий вопрос человеку. Среди мужчин такой сценарий используют 46%. Это не столько про экономию времени, сколько про изменение привычки: нейросеть становится промежуточным звеном перед обращением к коллеге или эксперту.
У мужчин чуть выше интерес к аналитическим возможностям нейросетей. Обработку данных и подготовку материала на их основе поручают ИИ 23% мужчин против 20% женщин. Разница здесь не такая яркая, как в текстовых задачах, но направление устойчивое: мужчины чаще воспринимают ИИ как инструмент для работы с числами и массивами данных, женщины — как инструмент для работы со смыслами и коммуникацией.
Программирование пока нельзя назвать массовым сценарием ни у одной из категорий. Для написания кода или формул к нейросетям обращаются только 5% женщин и 8% мужчин. Мужчины делают это почти вдвое чаще, но абсолютная доля таких пользователей остаётся небольшой — даже с учётом того, что генерация кода стала одной из самых обсуждаемых функций больших языковых моделей.
Контекст исследования важен для понимания рынка. ИИ-ассистенты вроде ChatGPT, Claude и GigaChat за последние два года встроились в корпоративные процессы: их используют для черновиков, суммаризации, ответов на типовые запросы. Но то, какие именно задачи люди готовы им делегировать, зависит не только от технической доступности инструмента, но и от характера работы. Текстовые и коммуникационные задачи чаще встречаются в профессиях, где исторически выше доля женщин, — отсюда и разрыв в сценариях.
Данные hh.ru и Level Group показывают, что массового «выравнивания» по полу не произошло: различия сохраняются в том, какие функции ИИ востребованы. Для работодателей это практический сигнал — при внедрении ИИ-инструментов стоит учитывать, что сотрудники будут использовать их по-разному, и обучение под текстовые и аналитические сценарии может требовать разных подходов.
