125 тыс. маладых у працы: як AI вядзе іх у прамысловасць

125 000 маладых людзей у Беларусі ўжо паспелі папрацаваць у 2025 годзе ў вольны ад вучобы час. З іх 65 тыс. — у фармаце студэнцкіх атрадаў, яшчэ 60 тыс. — праз службу занятасці. І вось што мне падабаецца ў гэтай лічбе: гэта не проста «падпрацоўка на канікулы». Гэта пра кадры для AI-эканомікі, асабліва для вытворчасці і прамысловасці, дзе ў 2026 годзе будзе патрэбна больш людзей, якія ўмеюць працаваць з данымі, абсталяваннем і лічбавымі працэсамі.

Канец снежня — час, калі кампаніі падводзяць вынікі і рыхтуюць планы. Калі ваша прадпрыемства думае пра штучны інтэлект у вытворчасці (кантроль якасці, планаванне, прадказальнае абслугоўванне, робатызацыя), то пытанне «дзе ўзяць людзей?» раптам становіцца першым, а не апошнім. Моладзевая занятасць — адзін з самых практычных адказаў.

Ніжэй разбяром, як навіна пра 125 тысяч працаўладкаваных ператвараецца ў стратэгію: як з «часовай працы» зрабіць канвеер падрыхтоўкі спецыялістаў для AI-індустрыі Беларусі, і што канкрэтна могуць зрабіць заводы, фабрыкі і вытворчыя холдынгі ўжо ў першым квартале 2026 года.

Чаму 125 тыс. — гэта ўжо пра AI-трансфармацыю вытворчасці

Галоўны сэнс лічбы 125 тыс. у тым, што дзяржава і рынак ужо стварылі маштабны канал уваходу моладзі на рынак працы — і гэты канал можна «падключыць» да задач прамысловасці.

Па словах міністра працы і сацыяльнай абароны, у 2025 годзе колькасць месцаў для часовай занятасці моладзі вырасла ў 1,5 раза, а таксама адбыліся важныя зрухі ў нарматыўнай базе: знятыя абмежаванні больш чым па 160 прафесіях для непаўналетніх, і паралельна ідзе спрашчэнне кваліфікацыйных патрабаванняў.

Вытворчасці гэта выгадна па трох прычынах:

1. AI патрабуе шмат «рук і галоваў» вакол сістэм, а не толькі дата-сайентыстаў. Даныя трэба збіраць, маркіраваць, правяраць, падтрымліваць.
2. Лічбавізацыя робіць працу больш модульнай: частку задач можна аддаваць маладым на 2–8 тыдняў без шкоды для бяспекі і якасці.
3. Ранняя практыка зніжае дэфіцыт кадраў: студэнт, які ў 18–20 гадоў пабачыў MES/SCADA/ERP і вытворчыя KPI, у 22 хутчэй стане інжынерам, тэхнолагам або аналітыкам.

Сумленная праўда: большасць прадпрыемстваў шукае «гатовых спецыялістаў», але ў AI-эры гатовых будзе мала. Выігрываюць тыя, хто вырошчвае сваіх.

Якія ролі з’яўляюцца на заводзе дзякуючы AI — і чаму іх зручна закрываць моладдзю

Калі людзі чуюць «штучны інтэлект у прамысловасці», яны часта думаюць пра дарагіх распрацоўшчыкаў. На практыцы ж большасць вакансій каля AI — гэта аперацыйныя і інжынерныя ролі, якія можна нарошчваць паступова.

Ролі “побач з AI”, якія можна даваць студэнтам і маладым спецыялістам

• Тэхнік/аператар лічбавых працоўных інструкцый: абнаўленне інструкцый, фота і відэа-дапаўненні, праверка актуальнасці SOP.
• Асістэнт па даных (production data assistant): збор і валідацыя даных па браку, простая аналітыка, падрыхтоўка справаздач.
• Спецыяліст па маркіроўцы даных для камп’ютарнага зроку: разметка дэфектаў на фота/відэа (метал, тэкстыль, харчовая прадукцыя).
• Інжынер па датчыках/IoT-інвентарызацыі (junior): праверка кропак збору даных, журнал падзей, простыя тэсты.
• Памочнік майстра па TPM/lean + даных: фіксацыя прычын прастояў, падтрымка 5S, сувязь «цэх—аналітыка».

Ролі, дзе патрэбны настаўнік і ясныя межы адказнасці

Тут я б быў строгі: не давайце моладзі небяспечныя ўчасткі і крытычныя аперацыі без суправаджэння. Але можна ўбудоўваць у працэсы бяспечныя задачы:

• Візуальны кантроль на выхадзе з лініі (у пары з інспектарам)
• Падрыхтоўка «залатых узораў» для навучання мадэляў
• Тэставанне інтэрфейсаў (HMI/MES) і збор фідбэку

Гэта і ёсць практычная «прыступка» да больш складаных роляў у AI-аўтаматызацыі вытворчасці.

Як зрабіць часовую занятасць сапраўднай кадравай праграмай (а не разавым наймам)

Каб праграма працавала, трэба спланаваць яе як прадукт: з уваходам, навучаннем, задачамі, метрыкамі і выхадам. Інакш атрымаецца «прыйшлі — дапамаглі — пайшлі», без эфекту для лічбавай трансфармацыі.

Крок 1. Пакет “праца + навыкі” замест “праца + інструктаж”

Самая моцная матывацыя для студэнта — не гадзіны, а радок у рэзюмэ. Прадпрыемства можа прапанаваць:

• 10–12 гадзін уводнага навучання: бяспека, культура якасці, асновы даных
• доступ да ўнутраных «пясочніц»: дэма-дашборды, прыклады даных
• маленькі сертыфікат унутранага ўзору: “Junior production analytics assistant”

Гэта танна, але рэзка павышае прыцягальнасць вакансій — якраз тое, пра што казала міністр: прапанова павінна быць цікавай моладзі.

Крок 2. Задачы на 2–6 тыдняў з вынікам, які можна паказаць

Добры фармат для часовай занятасці:

1. Проблема: напрыклад, «брак на ўчастку ўпакоўкі»
2. Даныя: формы, фота, журналы прастояў
3. Вынік: дашборд, спіс прычын, прапанова па змяненні інструкцыі

Такі праект — ідэальны мост паміж моладдзю і AI, бо AI-мадэль без структураванай працы з данымі не ўзлятае.

Крок 3. Мінімум адміністрацыйных бар’ераў унутры кампаніі

Дзяржава рухаецца да зніжэння бар’ераў. Але на прадпрыемствах часта застаюцца «ўнутраныя санітарныя кордоны»: тыдні ўзгадненняў, пропускі, доступы, бясконцыя подпісы.

Мая пазіцыя простая: калі вы хочаце маладога чалавека на 1–2 месяцы, вы не можаце афармляць яго як кіраўніка цэха.

Што працуе:

• адзін адказны каардынатар па моладзевай занятасці
• загадзя падрыхтаваныя шаблоны доступаў (па ролях)
• “buddy system”: кожнаму студэнту — адзін настаўнік на змену

Дзе AI ў прамысловасці Беларусі дае найбольш «моладзевыя» задачы

Каб гэта не гучала абстрактна, вось 4 напрамкі, дзе штучны інтэлект у вытворчасці хутка стварае шмат дробных, але важных задач — і іх можна смела ўключаць у праграмы часовай занятасці.

1) Кантроль якасці з камп’ютарным зрокам

AI-інспекцыя патрабуе вялікай падрыхтоўкі: фотазборкі, класіфікацыі дэфектаў, разметкі. Гэта якраз тое, што:

• вучыць дакладнасці
• развівае «вока якасці»
• дае вымяральны вынік (напрыклад, набор разметкі на 20 000 кадраў)

2) Прадказальнае абслугоўванне (predictive maintenance)

Тут моладзь можа дапамагаць у:

• інвентарызацыі абсталявання і датчыкаў
• нармалізацыі журналаў аварый
• падрыхтоўцы “failure codes” і простай статыстыкі

AI-мадэль паломак пачынаецца не з нейрасеткі, а з добрага даведніка падзей.

3) Планаванне вытворчасці і складскія аперацыі

Нават без «цяжкага» AI тут шмат задач для маладога аналітыка:

• праверка якасці даных па запасах
• аналіз частаты пераналадкі
• пошук «вузкіх месцаў» па маршрутах

4) Энергаменеджмент і эканомія рэсурсаў

Зімой (а цяпер у нас якраз канец снежня) энергаспажыванне заўсёды ў фокусе. AI-аналітыка па электраэнергіі, пары, паветры, вадзе патрабуе:

• збору даных з лічыльнікаў
• праверкі аномалій
• падрыхтоўкі справаздач для энергетычнай службы

Гэта бяспечны ўваход у прамысловасць і вельмі карысны для прадпрыемства.

Пытанні, якія кіраўнікі задаюць часцей за ўсё (і кароткія адказы)

“Ці не будзе гэта проста таннай працай без эфекту?”

Будзе, калі вы не вызначыце вынік. Калі ў кожнага студэнта ёсць маленькі праект з метрыкай (напрыклад, «знізіць колькасць ручных памылак у журнале прастояў на 30%»), эфект з’явіцца.

“AI і студэнты — гэта не рызыка для бяспекі і камерцыйнай таямніцы?”

Рызыка кіруемая, калі:

• ролі абмежаваныя (read-only доступ, ананімізаваныя даныя)
• ёсць настаўнік
• ёсць правілы працы з фота/відэа і вытворчымі данымі

“Што рабіць у 2026 годзе, каб працягнуць рост месцаў?”

Стаўка павінна быць на «прапановы, якія цікавыя моладзі», і на працяг зніжэння бар’ераў. Для прадпрыемстваў гэта азначае: вучыце на месцы і паказвайце кар’ерны шлях у AI-вытворчасці.

Што можна зрабіць у студзені–лютым 2026: план на 30 дзён

Калі вы кіруеце вытворчымі падраздзяленнямі, HR або лічбавай трансфармацыяй, вось рэалістычны старт:

1. Выберыце 2 працэсы, дзе ёсць даныя і боль: брак, прастой, склад.
2. Апішце 5–7 задач на 2–4 тыдні кожная з вынікам.
3. Падрыхтуйце “набор маладога спецыяліста”: інструктаж, доступы, шаблон справаздачы.
4. Назначце настаўнікаў і выдзеліце ім 30–45 хвілін у дзень (інакш усё разваліцца).
5. Зрабіце паказ вынікаў у канцы месяца — хай студэнты прэзентуюць, што зрабілі.

Гэта простая схема, але яна ператварае часовую занятасць у кадравае плячо AI-стратэгіі.

Куды вядзе гэтая гісторыя: моладзь як аснова AI-прамысловасці Беларусі

Лічба 125 тыс. працаўладкаваных маладых у 2025 годзе — гэта сігнал, што ў Беларусі ўжо ёсць маштаб, каб будаваць сістэмныя праграмы ўваходу ў прафесію. Цяпер пытанне ў тым, ці ўмеюць вытворчыя кампаніі забіраць гэты паток і ператвараць яго ў людзей, якія падтрымліваюць AI-аўтаматызацыю вытворчасці, кантроль якасці і лічбавыя аперацыі.

У серыі «Як штучны інтэлект трансфармуе вытворчасць і прамысловасць у Беларусі» я бачу гэта як адзін з галоўных рычагоў на 2026 год: не купляць трансфармацыю, а выхоўваць яе ўнутры — праз практыку, простыя ролі і рост навыкаў.

Калі вы плануеце AI-праекты на заводзе і хочаце, каб яны не засталіся пілотамі, пачніце з людзей. Якую першую «моладзевую» ролю ваша вытворчасць можа адкрыць у студзені 2026 — і які вынік вы хочаце ўбачыць праз 30 дзён?