Георгиева считает ИИ технологией с двойным эффектом: она эффективно решает определенные задачи и перестраивает целые отрасли быстрее, чем люди и компании успевают к этому подготовиться. Логика МВФ опирается на структуру занятости: чем выше доля офисных, аналитических и рутинно-цифровых операций, тем больше профессий попадает в зону риска — и именно поэтому богатые экономики, где таких задач больше, оказываются уязвимее. В ранней оценке МВФ речь шла о том, что примерно половина рабочих мест, на которые влияет ИИ, может выиграть за счет роста производительности, а другая половина — столкнуться с сокращением задач, снижением зарплат, замедлением найма и частичной автоматизацией. Новые оценки МВФ более пессимистичные

Отдельной линией в предупреждениях Георгиевой проходит тема «входных» позиций — стажировок и младших ролей, на которых традиционно строится карьера. На Всемирном экономическом форуме в Давосе она отмечала, что именно молодые работники могут ощутить удар сильнее остальных: часть стартовых функций, прежде всего в административной, клиентской и контентной работе, легче всего переложить на алгоритмы.

Этот эффект опасен не только ростом краткосрочной безработицы, но и «сломом лифта» — когда людям становится сложнее накопить опыт и перейти к более сложным задачам.

Параллельно МВФ пытается зафиксировать и позитивную сторону сценария. Георгиева связывает возможный прирост мирового роста на 0,8 п. п. с ускорением производительности и распространением цифровых инструментов в бизнесе и государстве. Но именно на этом этапе, подчеркивает она, возникает развилка: если продуктивность растет, а зарплаты — нет, давление на средний класс усиливается, а разрыв между «капиталом» и «трудом» расширяется. В публичных дискуссиях вокруг ее выступлений эта мысль звучит как требование честно признать масштабы перестройки и одновременно инвестировать в переобучение, адаптацию компаний и обновление системы социальной защиты, чтобы «выигрыш» от ИИ не оказался приватизированным очень небольшой группой.

Индия в этой картине выглядит как тестовый полигон для смешанного эффекта. В интервью индийским медиа Георгиева ссылается на оценки, согласно которым доля рабочих мест, на которые ИИ может повлиять, для Индии заметно ниже, чем для развитых стран, — порядка 26%. Это объясняют более высокой долей неформальной занятости и меньшей «офисной» структурой экономики, но одновременно — огромным масштабом рабочей силы и риском социального эффекта даже при меньших процентах проникновения ИИ в экономику.

В МВФ при этом избегают простого «технологического фатализма». Главный тезис Георгиевой — политика способна смягчить удар: от обновления образования и программ обучения на протяжении всей жизни до правил, которые повышают прозрачность применения алгоритмов на рабочем месте и защищают работников при переходе между профессиями. Речь идет и о конкурентной среде: чем сильнее концентрация данных, вычислений и талантов у немногих игроков, тем выше риск, что ИИ усилит монопольную ренту и неравенство — и тем важнее для государств выстраивать регуляторные «ограждения» до того, как рынок закрепит новую асимметрию.