Запатрабаваныя прафесіі 2026: дзе ўключыць AI

У канцы 2025-га міністр працы і сацыяльнай абароны Наталля Паўлючэнка агучыла простую рэч: у бліжэйшыя 2–3 гады Беларусі патрэбныя не «новыя модныя назвы пасад», а людзі, якія ўмеюць кіраваць складанымі сістэмамі — станкамі, робатамі, інфраструктурай, лічбавымі платформамі, а таксама працаваць у сферы догляду і медыцыны.

Для вытворчых кампаній гэта гучыць як план работ на 2026 год: дзе не хапае кадраў, там трэба або мяняць навучанне, або мяняць працэсы. І тут штучны інтэлект у прамысловасці Беларусі працуе не як «пра IT», а як практычны інструмент: ён дапамагае хутчэй навучаць, стандартызаваць навыкі, зніжаць залежнасць ад вузкіх спецыялістаў і рабіць працу бяспечней.

Гэты тэкст — частка серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі». Я разглядаю прагноз запатрабаваных прафесій як сігнал: AI трэба ўбудоўваць не толькі ў станкі і датчыкі, але і ў сістэму падрыхтоўкі кадраў.

Якія прафесіі будуць запатрабаваныя: галоўны пасыл

Адказ просты: больш за ўсё будуць патрэбныя спецыялісты, якія спалучаюць тэхнічную базу і “лічбавыя рукі”. Паводле пазіцыі міністра, у фокусе на 2–3 гады:

• Наладчыкі, электрамеханікі, станочнікі — ужо не «100% фізічная праца», а кіраванне інтэлектуальнымі сістэмамі і робатамі.
• Будаўнічыя і інфраструктурныя прафесіі: электрамантажнікі, зваршчыкі.
• Інжынерныя спецыяльнасці — попыт ад наймальнікаў расце.
• IT: не толькі праграмаванне, аналітыка, кібербяспека, але і IT ва ўсіх галінах праз лічбавізацыю (у тым ліку ў прамысловасці і ахове здароўя).
• Медыцына, сацыяльныя паслугі, герыятрычная дапамога — фактар дэмаграфіі робіць догляд адной з ключавых сфер.

Важная дэталь, якая часта губляецца: міністр фактычна кажа пра звязку “прагноз кадраў → адукацыйныя праграмы”. Гэта і ёсць месца, дзе AI дае найбольшы эфект — калі яго выкарыстоўваць сістэмна.

Чаму «сінія каўнерыкі» становяцца лічбавымі

Сённяшні наладчык або электрамеханік — гэта аператар складанай экосістэмы: станок + робат + датчыкі + MES/SCADA + інструкцыі + бяспека. Калі раней галоўнай каштоўнасцю быў вопыт «на слых і на дотык», то цяпер патрэбны навыкі працы з дадзенымі і дыягностыкай.

Дзе AI дапамагае ў станочнай і рамонтнай працы

AI ў вытворчасці найболей прыкметны ў трох сцэнарыях:

1. Прагназаванне няспраўнасцяў (predictive maintenance)

   • Алгарытм аналізуе вібрацыю, тэмпературу, токі, час цыклаў і паказвае, што вузел «плыве» да паломкі.
   • Вынік: менш аварыйных прастояў і менш «героікі» рамонту ў начную змену.

2. Падказкі наладчыку ў момант працы (AI-асістэнт на ўчастку)

   • Гэта могуць быць лічбавыя інструкцыі, падобныя да чек-ліста, але з улікам рэальнай сітуацыі: мадэль бачыць параметр, які выйшаў за межы, і прапануе праверкі ў правільным парадку.

3. Візуальны кантроль і дыягностыка

   • Камера + мадэль камп’ютарнага зроку можа заўважаць зрушэнне, знос, дэфекты, няправільную ўстаноўку дэталі.

Мой погляд: праблема не ў тым, што “няма людзей”, а ў тым, што “няма інструментаў, якія робяць людзей хуткімі і стабільнымі”. AI якраз пра гэта.

Інжынеры і IT: попыт расце, але «чыста код» не выратуе

Адказ на кадравы голад у інжынерных спецыяльнасцях — гэта інжынеры, якія разумеюць лічбавую вытворчасць. Вытворчы IT больш пра інтэграцыі, надзейнасць, бяспеку і адказнасць, чым пра прыгожыя прэзентацыі.

Якія ролі на скрыжаванні AI і прамысловасці найболей практычныя

Для беларускіх заводаў і вытворчых груп у 2026 годзе асабліва «прыземленыя» ролі выглядаюць так:

• Інжынер па дадзеных для вытворчасці (industrial data engineer): збірае данныя з абсталявання, нармалізуе, будуе вітрыны, забяспечвае якасць.
• Спецыяліст па камп’ютарным зроку для кантролю якасці: мадэлі дэфектаў, асвятленне, каліброўка, праверкі.
• Інжынер па аўтаматызацыі з навыкамі аналітыкі: PLC/SCADA + разуменне, што і навошта лічыць.
• Кібербяспека АСУ ТП: сегментацыя, доступы, журналяванне, рэагаванне.

Ключавы нюанс: AI ў прамысловасці Беларусі рэдка пачынаецца з “вялікай мадэлі”. Ён пачынаецца з даных і працэсу. Калі даных няма або яны «брудныя», ніводная магія не дапаможа.

Будаўніцтва і інфраструктура: AI як адказ на дэфіцыт рук і кантроль якасці

Калі інфраструктура развіваецца, попыт на зваршчыкаў і электрамантажнікаў будзе стабільна высокім. Але і тут AI не «пра офіс». Ён пра тое, каб менш памылак даходзіла да дарагога этапу пераробкі.

Два прыкладныя кейсы, якія даюць хуткі эфект

• Візуальны кантроль швоў/злучэнняў і камплектацыі

  • Камера на пасту + мадэль: правярае, ці ўсё ўсталявана, ці правільная паслядоўнасць, ці няма відавочных адхіленняў.

• Планаванне і дыспетчарызацыя работ

  • AI-аптымізацыя графікаў (матэрыялы, людзі, допускі, тэхніка) зніжае «пустыя акны» і канфлікты рэсурсаў.

Я б стаў на другі пункт асабліва ў канцы года, калі ўсе «даганяюць планы»: разумнае планаванне дае эканомію хутчэй, чым любая дарагая аўтаматызацыя.

Догляд, медыцына і дэмаграфія: чаму гэта таксама пра прамысловасць

Рост патрэбы ў герыятрычнай дапамозе і сацыяльных паслугах — гэта не асобная гісторыя, а рэальны выклік для рынку працы. Калі больш людзей занята ў доглядзе, менш людзей даступна для класічных вытворчых прафесій. Таму прамысловасць будзе вымушана:

• павышаць прадукцыйнасць (у тым ліку праз AI і робатызацыю),
• зніжаць цяжкасць і траўманебяспеку работ,
• хутчэй навучаць новых супрацоўнікаў.

Дзе AI дапамагае сферы догляду (і здымае нагрузку з сістэмы)

• аўтаматычнае вядзенне часткі дакументацыі (шаблоны, падказкі, праверкі);
• маршрутызацыя выклікаў і нагрузкі брыгад;
• ранняе выяўленне рызык (падзенні, пагаршэнне паказчыкаў) у стацыянарах.

Прамысловасці гэта важна не «з гуманітарных меркаванняў», а як эканамічная рэальнасць: дэмаграфія заўсёды ўплывае на кадры.

Як перабудаваць падрыхтоўку кадраў пад AI: практычны план на 90 дзён

Каб прафесіі, якія назвала міністр, сапраўды “закрыліся” людзьмі, трэба перанесці навучанне бліжэй да працэсу — і зрабіць яго вымяральным. Вось план, які я бачыў працоўным у прамысловых камандах.

Крок 1. Выберыце 3 прыярытэтныя аперацыі і замерце «час да самастойнасці»

• Напрыклад: наладка станка, замена вузла, кантроль якасці на пасту.
• Метрыка: колькі дзён/змен трэба, каб новы супрацоўнік працаваў без пастаяннага нагляду.

Крок 2. Збярыце «залатыя інструкцыі» і ператварыце іх у AI-асістэнта

• Зрабіце базу ведаў: алгарытмы праверак, частыя няспраўнасці, допускі, фота/відэа прыклады.
• AI-асістэнт павінен адказваць у фармаце: “зрабі раз-два-тры, вось рызыкі, вось што праверыць далей”.

Крок 3. Увядзіце навучанне праз сцэнарыі (симуляцыі) і microlearning

• Кароткія модулі па 5–10 хвілін на канкрэтны выпадак.
• Тэсты не «на тэорыю», а на прыняцце рашэнняў: што зробіш, калі параметр X выйшаў за межы.

Крок 4. Прывяжыце AI-праекты да KPI, якія разумее цэх

Прыклад KPI, якія не патрабуюць доўгай «продажы ідэі»:

• прастой абсталявання (гадзіны/месяц),
• доля браку (%, ppm),
• час рамонту (MTTR),
• час паміж адмовамі (MTBF),
• час да самастойнасці новага супрацоўніка.

Сістэмнае правіла: калі AI не паляпшае 1–2 такія метрыкі за 8–12 тыдняў, праект трэба перафарматаваць.

Што гэта значыць для кіраўнікоў вытворчасці ў 2026 годзе

Прагноз запатрабаваных прафесій — гэта не пра выбар «каго наймаць», а пра выбар «як арганізаваць працу, каб найм быў рэалістычны». Калі вам патрэбны наладчыкі, электрамеханікі і інжынеры, то без AI-інструментаў падтрымкі, стандартызацыі і навучання вы проста будзеце плаціць больш за той самы дэфіцыт.

Калі вы вядзеце вытворчасць у Беларусі і плануеце 2026 год, я б паставіў на тры прыярытэты:

1. AI для надзейнасці абсталявання (менш прастояў і аварый).
2. AI для кантролю якасці (менш браку і пераробак).
3. AI для паскарэння падрыхтоўкі кадраў (менш залежнасці ад «незаменнага майстра»).

Наперадзе год, калі попыт на “разумныя рукі” толькі ўзрасце. Дык якое пытанне варта задаць сваёй камандзе ўжо ў студзені: у якіх трох працэсах AI дасць вынік за квартал, а не “калі-небудзь потым”?