Татьяна ЛУБКОВА, заместитель руководителя испытательной лаборатории ООО «ЭЦ «Сфера труда», эксперт, к. ф.-м. н.

В последнее время Личный кабинет по охране труда (ЛКОТ) на портале Минтруда России стал для многих работодателей источником тревожных сигналов. Заходя в ЛКОТ, работодатели с удивлением обнаруживают там «признаки нарушений» по результатам специальной оценки условий труда (СОУТ), которая еще вчера считалась полностью завершенной и сданной. Это касается как ранее проведенных СОУТ, так и недавно загруженных отчетов. Отчет начинает «гореть» красным, и складывается впечатление, что произошло что‑то серьезное. Вопросы при этом закономерны: что это за нарушения, кто виноват, надо ли их устранять, грозят ли штрафы и как реагировать на уведомления системы? Первое, что приходит в голову работодателю – ошибка аттестующей организации и неверно проведенная СОУТ. Но так ли это? Разберемся подробно.

ЛКОТ И ФГИС СОУТ: УСТРОЙСТВО СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА «ПРИЗНАКОВ НАРУШЕНИЙ»

Напомним базовые вещи. Согласно части 1 статьи 18 Федерального закона от 28.12.2013 № 426‑ФЗ «О специальной оценке условий труда», все сведения о проведенной СОУТ организация, проводившая оценку, обязана передать в Федеральную государственную информационную систему учета результатов проведения СОУТ (ФГИС СОУТ). Это единая федеральная база, аккумулирующая данные обо всех отчетах по спецоценке на территории страны.

С 2023 года работает Личный кабинет работодателя по охране труда (ЛКОТ) на портале Минтруда. Этот инструмент позволяет в режиме онлайн отслеживать результаты СОУТ, данные об обучении и другие сведения по охране труда. Именно в ЛКОТ появляются уведомления о «признаках нарушений».

При загрузке отчетов система ФГИС СОУТ проверяет соответствие содержащихся в отчете данных на формат и наличие обязательных полей (коды статистики, состав комиссии и т. п.). Эта проверка не выявляет «признаки нарушений», появляющиеся позже только в ЛКОТ. Это значит, что аттестующая организация не может предотвратить появление признаков в ЛКОТ при загрузке отчета, а единственный доступ к информации о признаках имеет только работодатель через ЛКОТ.

Важно: ни ФГИС СОУТ, ни ЛКОТ не дают работодателю возможности самостоятельно править загруженный отчет.

Корректировки возможны либо после проведения внеплановой СОУТ (с новым отчетом), либо через сервис оформления протоколов решения комиссии непосредственно в системе.

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА: КАК ВЫЯВЛЯЮТ ПРИЗНАКИ

Система определяет признаки полностью автоматически. В ЛКОТ работают программные комплексы, сканирующие тексты отчетов на предмет формальных несоответствий нормативным требованиям. Если отчет не соответствует заложенным шаблонам, система ставит «метку» – признак возможного нарушения.

Алгоритмы ориентируются на маркерные слова и числовые несовпадения и не анализируют смысловой контекст. Например, при обнаружении слова «масло» система относит его к нефтепродуктам, имея ввиду минеральные масла, и «потребовать» измерений химического фактора, хотя в отчете речь идет о косметическом масле у массажиста или о сливочном масле у повара. Аналогично, слово «цинк». Листы оцинкованной стали становятся «ядохимикатом» с обязательными измерениями. Такие примеры – реальные случаи «ложных» признаков.

Если система фиксирует несовпадение в нумерации рабочих мест, она сигнализирует об ошибке, не пытаясь объяснить причины расхождения и рабочие места Заместитель по АХР и Заместитель по административно-хозяйственной работе станут разными.

 Разработчики и техподдержка Минтруда признают это ограничение: алгоритмы не всегда учитывают все нюансы конкретного рабочего места. В результате система часто реагирует на слова вне контекста и ошибочно идентифицирует «признаки» там, где реальных нарушений нет.

НАИБОЛЕЕ ЧАСТЫЕ ПРИЗНАКИ – ПОДРОБНЫЙ РАЗБОР

Анализ обращений экспертных организаций, работодателей и разъяснений Минтруда позволяет выделить шесть типичных ситуаций, когда ЛКОТ «зажигает красный флаг».

Признак № 1. Нарушение уникальности присвоения номера рабочему месту

Это самый массовый случай. Он возникает, когда при очередной (плановой или внеплановой) СОУТ комиссия присваивает рабочему месту номер, не совпадающий с номером из предыдущего отчета, загруженного во ФГИС СОУТ.

Почему так происходит? На практике причин несколько. Изначально в Федеральном законе от 28.12.2013 № 426-ФЗ требования к нумерации рабочих мест не содержали необходимости повторения. Такое требование появилось в 2020 году. Следовательно, каждая СОУТ могла начинаться у работодателя с номера 1, в зависимости от аттестующей организации нумерация могла быть, как простой 1, 2, 3, 4, так и очень сложной, содержащей, например, номер договора. В итоге у одного работодателя нумерация в нескольких СОУТ могла совпадать у 3–4 рабочих мест или быть 3–4 номера у одного и того же рабочего места.

Также могла измениться структура организации, кадровые перестановки, переименования рабочих мест, или же просто новый специалист по охране труда решил «навести порядок» и перенумеровал всё по-своему. Однако для системы это выглядит так: «Рабочее место № 5 «Уборщик»» по старому отчету никуда не делось, но по новому отчету его нет, а появилось рабочее место № 5 «Уборщик служебных помещений»». Алгоритм делает вывод, что индивидуальный номер 5 присвоен рабочему месту, а значит, есть ошибка в нумерации.

Важно: составление перечня рабочих мест и присвоение им номеров – обязанность комиссии по СОУТ, создаваемой работодателем (часть 5 статьи 9 Закона № 426‑ФЗ). Ответственность за нумерацию лежит на работодателе, а не на аттестующей организации.

Признак № 2. Оценка тяжести трудового процесса

Этот признак возникает из-за физиологических особенностей мужчин и женщин, заложенных в нормативные документы. Согласно методике проведения СОУТ, оценка тяжести трудового процесса проводится отдельно для мужчин и женщин, поскольку у них разные нормы оценки. Например, масса груза, допустимая к поднятию у мужчин и женщин, конечно, разная. А значит, класс условий труда по тяжести при одних и тех же условиях у женщин и мужчин может отличаться.

Система ожидает, что в карте спецоценки будут приведены оценки для того пола, который указан в информации к рабочему месту. Например, в карте указано, что на рабочем месте заняты только женщины? Тяжесть должна быть только для них. Только мужчины? Значит, и тяжесть только для мужчин.

И если на рабочем месте только мужчины и для них нет оценки тяжести, а для женщин есть, то понятно, что что-то тут не так. Но система выявляет как признак нарушения случай оценки тяжести для обоих полов при фактическом отсутствии одного из них.

Поясню. Система не учитывает одного важного нюанса. На многих рабочих местах – почти офисных, управленческих, педагогических – класс условий труда по тяжести не зависит от пола. Рабочая поза, количество наклонов, перемещения – для мужчины и женщины нормы одинаковы. Разница возникает только при переноске тяжестей, но если грузы не перемещаются или их масса незначительна, класс условий труда для обоих полов будет одинаковым.

Рабочее место при этом не имеет половой принадлежности. Тот же «водитель автомобиля» в общем случае разницы в классе условий труда для женщины или мужчины будет одинаков, при этом не оценить тяжесть у водителей аттестующая организация не может.

Представим, что сегодня на рабочем месте водителя автомобиля работает женщина. Мы проводим для нее оценку по тяжести, ставим, например, 2 допустимый класс. Завтра на это рабочее место придет мужчина, должностные обязанности и технологический процесс у него не изменятся, факторы тяжести трудового процесса тоже. Класс условий труда не меняется при оценке иного пола. Но при этом в карте СОУТ стоит оценка тяжести для женщины, а для мужчины нет. То есть СОУТ на данном месте для мужчины фактически не проведена. Единственный путь – проводить новую внеплановую СОУТ, но в 426-ФЗ имеются четкие основания для внеплановой СОУТ. И оснований для проведения внеплановой СОУТ при смене пола там нет. То есть работодатель, по мнению системы, не может заранее провести оценку для обоих полов, и внеплановую законно потом тоже не может провести. На практике это приводит к тому, что женщины знакомятся с картами СОУТ, где оценка проведена только для мужчин, а мужчин – где только для женщин.

Это классическая правовая коллизия, которая возникает из-за формального подхода.

Признак № 3. Непроведение измерений химического фактора в кабинах автомобилей

Система реагирует на упоминания горюче‑смазочных материалов («масло», «топливо», «бензин», «дизель», «ГСМ») и автоматически считает, что необходимо проводить контроль воздуха рабочей зоны на содержание вредных веществ у водителей автомобилей.

Однако в реальности это далеко не всегда так. Например, горюче-смазочные материалы в автомобилях находятся в закрытой системе: бензин – в баке, масло – в двигателе. В воздух рабочей зоны отработанные газы могут попасть только в случае неисправности топливной или выхлопной системы, или от другого автомобиля, что является нештатной, аварийной ситуацией и не может рассматриваться как постоянный вредный фактор для большинства водителей современных автомобилей.

Почему вообще возникает такой вопрос? Ранее действовали санитарные правила № 4616-88, которые действительно требовали контроля химических веществ в кабинах всех автомобилей. Этот документ был отменен, нового нормативного акта, обязывающего проводить такие измерения, нет. Качество автомобилей, технологии сжигания топлива, системы очистки выхлопных газов за почти 40 лет кардинально изменились. Требовать замеров в кабинах современных автомобилей по лекалам 1988 года как минимум нелогично. Тем не менее система продолжает «цепляться» за ключевые слова и выдавать признак нарушения там, где его объективно нет.

При этом по мнению системы «сливочное масло» и «массажное масло» тоже является источником нефтепродуктов и требует измерений химии.

Признак № 4. Моющие и дезинфицирующие средства

Еще один «камень преткновения» для автоматической системы – это применение моющих и дезинфицирующих средств. Алгоритм, увидев в перечне применяемых веществ упоминание о чистке или дезинфекции, требует проведения измерений химического фактора.

Заглянем в СанПиН 1.2.3685-21, который является основным нормативным документом для оценки химических факторов при СОУТ. Из всех моющих средств в этом СанПиН содержатся буквально два: чистящее средство «Комет» и чистящее средство «Блик». Если ваши сотрудники используют средства на основе обычного мыла (ПАВ) и ароматизаторов, эти вещества в СанПиН не включены, а значит, их измерение и оценка в рамках СОУТ просто невозможны.

Что касается дезинфицирующих средств, то здесь ситуация еще интереснее. Дезинфицирующие средства содержат в себе различные химические вещества и часть из них, действительно, содержится в СанПиН 1.2.3685-21 (например, изопропиловый спирт). Но система, судя по всему, ориентируется на «исторический контекст» и старую практику. Дело в том, что исторически при аттестации рабочих мест, а впоследствии при специальной оценке условий труда в качестве химического фактора при применении моющих и дезинфицирующих средств проводят измерения хлора (Cl2). Но основой для таких средств является гипохлорит натрия (NaClO). При растворении в воде гипохлорит натрия распадается на ионы, и в растворе действительно образуется хлорноватистая кислота (HOCl), которая и дает едкий запах растворов. Хлор при этом в обычных условиях фактически не образуется. Для этого нужно либо раствор сильно нагреть, либо подкислить раствор, что не допускается при штатной деятельности и соблюдении инструкций.  Хлорноватистая кислота (HOCl) в СанПиН 1.2.3685-21 отсутствует, так же как большинство четвертичных аммониевых солей, на основе которых также выпускают дезинфицирующие средства. То есть далеко не все дезинфицирующие средства в рамках СОУТ возможно измерить и оценить.

Признак № 5. Рабочие места некоторых льготников

Этот признак стал появляться примерно с января 2026 года. Система начала отмечать рабочие места, которые по закону не подлежат идентификации вредных факторов (например, в связи с ранее установленными льготами и компенсациями). По процедуре СОУТ на таких местах идентификация и измерения не проводятся: комиссия фиксирует перечень факторов по представлению эксперта.

Имеется важное исключение, которое алгоритмы, очевидно, не учитывают: это медицинские и педагогические работники. Их льготы (право на досрочную пенсию, сокращенное рабочее время и др.) зачастую связаны не с конкретными вредными факторами, а с профессией в целом. Учитель истории или врач‑методист могут иметь льготы по профессии, хотя на их рабочем месте нет шумов, вибрации, химических факторов и т. п.

Ранее для ряда педагогических и иных должностей отмечали напряженность трудового процесса в связи с голосовой нагрузкой. Однако новая методика СОУТ (Приказ Минтруда № 817н) сузила перечень должностей, для которых голосовую нагрузку можно оценивать (диспетчеры, операторы технологического оборудования, водители), оставив многих педагогов без факторов для оценки. Таким образом возникают рабочие места, «льготные», но формально лишенные факторов для измерений – и система считает это несоответствием.

Признак № 6. Несоблюдение сроков

«Новинка» среди признаков. В случае если на ваших рабочих местах необходимо повторное проведение СОУТ (льготники, вредники), то система теперь отслеживает факт проведения на данных рабочих местах специальной оценки условий труда не реже, чем один раз в пять лет. То есть если вы проведете СОУТ в течение пяти лет и одного дня, то ваша СОУТ будет гореть красным с признаком нарушения сроков. Это единственный признак, для которого нет ответа на вопрос «Что делать?» и который напрямую указывает на нарушение федерального закона о специальной оценке условий труда.

Единственный вариант работы с ним – это делать СОУТ заранее. Начинать процесс хотя бы за один-два месяца, а в некоторых случаях за полгода-год.

ПОЧЕМУ «ПРИЗНАК» – ЭТО ЕЩЕ НЕ НАРУШЕНИЕ

Важно понимать правовой статус таких сигналов. Обнаруженный системой «признак несоответствия» не является:

1) фактом административного правонарушения по статьям 5.27.1 (ч. 2) или 14.54 (ч. 1) КоАП РФ – прямых штрафов за обнаруженные признаки не предусмотрено;

2) результатом государственной экспертизы качества проведения СОУТ – экспертизу может проводить только специально уполномоченный эксперт в рамках отдельной процедуры;

3) достаточным основанием для обязательного проведения внеплановой СОУТ или для немедленного начала контрольных мероприятий со стороны Государственной инспекции труда.

Техподдержка Минтруда в официальных ответах прямо указывает: если эксперт и работодатель считают, что нарушений нет, они вправе не реагировать на выявленные признаки. Информация в ЛКОТ носит справочный, информационный характер – это инструмент для самоаудита, а не сигнал к карательным мерам.

КАК УСТРАНИТЬ: СМЕНА НУМЕРАЦИИ И НАИМЕНОВАНИЯ

Несмотря на то что многие признаки можно игнорировать или оспорить, некоторые из них – исправимы и требуют действий. В первую очередь это нарушение уникальности нумерации рабочих мест.

В ЛКОТ предусмотрен сервис «Протоколы решения комиссии СОУТ». Через него можно оформить протокол заседания комиссии о переприсвоении номеров рабочим местам. Алгоритм действий:

1. Комиссия по проведению СОУТ (созданная работодателем) принимает решение о присвоении нового (корректного) номера рабочему месту.

2. Решение оформляется в ЛКОТ через сервис «Протоколы решения комиссии СОУТ» (не на бумаге, а в системе).

3. В протоколе указываются номера отчетов СОУТ, старые номера рабочих мест и новые номера, соответствующие первоначальной нумерации.

4. После подписания протокола в системе данные о нумерации обновляются.

Аналогичным образом решается вопрос переименования рабочего места: если изменилось только наименование должности, а суть функции, технологический процесс и оборудование остались прежними, результаты СОУТ остаются действительными и достаточно подтвердить это протоколом в ЛКОТ.

РЕКОМЕНДАЦИИ И СТРАТЕГИЯ ДЕЙСТВИЙ ПРИ ОБНАРУЖЕНИИ ПРИЗНАКОВ В ЛКОТ

Подытожим простую и понятную стратегию поведения при появлении «признаков нарушений» в ЛКОТ.

• Не паниковать. «Красный флажок» – это не штраф, не предписание и не обязательство немедленно переделывать всю СОУТ.

• Оценить обоснованность сигнала совместно с аттестующей организацией. Если нарушений нет, можно игнорировать уведомление или обратиться в техподдержку ФГИС СОУТ с запросом о разъяснении.

• При технических несоответствиях в нумерации оформлять протокол переприсвоения номеров через сервис ЛКОТ – это дешевый и быстрый путь, не требующий повторных замеров.

• В планировании СОУТ учитывать сроки и начинать процедуру заранее, особенно для льготных категорий и рабочих мест с требованием регулярных замеров.

И главное: автоматическая система не имеет права окончательной оценки качества проведения СОУТ – это прерогатива экспертов государственной экспертизы. Спокойствие и профессиональный подход – лучшие помощники работодателя при работе с «автоматическими алгоритмами».

Алина ЕРОФЕЕВА, начальник отдела сервисного обслуживания по охране труда группы компаний «Сфера труда 24»

1. Министерство здравоохранения Российской Федерации впервые за 20 лет обновило формы медицинских заключений, которые оформляются при расследовании несчастных случаев на производстве.

С 01.09.2025 при расследовании несчастных случаев используются новые учетные формы медицинских заключений, утв. приказом Минздрава России от 11.04.2025 № 196н – учетная форма № 315-1/у «Медицинское заключение о характере полученных повреждений здоровья в результате несчастного случая на производстве и степени их тяжести» и учетная форма № 316-1/у «Медицинское заключение об установлении заключительного диагноза пострадавшего в результате несчастного случая на производстве».

Новые учетные формы № 315-1/у и № 316-1/у теперь предполагают выдачу заключения и работодателям – физическим лицам, подписывать новые формы вправе только руководитель медицинской организации или уполномоченное им лицо, а подпись может быть и электронной, как и само заключение.

В учетной форме указание последствий несчастного случая на производстве (выздоровление; рекомендован перевод на другую работу; установлена инвалидность III, II, I групп; летальный исход) заменили на указание заключительного диагноза (кода по МКБ) с указанием характера и локализации повреждений здоровья.

2. Минтруда России приказом от 29.04.2025 № 287н продлил срок действия Правил по охране труда.

Плановость вместо аврала – специалисты по охране труда могут выдохнуть, ведь в ближайшее время не придется снова пересматривать инструкции по охране труда и другие локальные нормативные акты, организовывать проведение внеплановых инструктажей и обучения работников по охране труда.

В таблице приведены сроки продления Правил.

Наименование Правил	Новый срок действия
Правила по охране труда в морских и речных портах, утв. приказом Минтруда России от 29.04.2025 № 287н	до 1 сентября 2027 года.
Правила по охране труда в лесозаготовительном, деревообрабатывающем производствах и при выполнении лесохозяйственных работ, утв. приказом Минтруда России от 23 сентября 2020 г. № 644н
Правила по охране труда при эксплуатации объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта, утв. приказом Минтруда России от 25 сентября 2020 г. № 652н
Правила по охране труда в сельском хозяйстве, утв. приказом Минтруда России от 27 октября 2020 г. № 746н
Правила по охране труда при погрузочно-разгрузочных работах и размещении грузов, утв. приказом Минтруда России от 28 октября 2020 г. № 753н
Правила по охране труда при нанесении металлопокрытий, утв. приказом Минтруда России от 12 ноября 2020 г. № 776н
Правил по охране труда при осуществлении охраны (защиты) объектов и (или) имущества, утв. приказом Минтруда России от 19 ноября 2020 г. № 815н
Правил по охране труда при проведении полиграфических работ, утв. приказом Минтруда России от 27 ноября 2020 г. № 832н
Правил по охране труда при работе с инструментом и приспособлениями, утв. приказом Минтруда России от 27 ноября 2020 г. № 835н
Правил по охране труда при осуществлении грузопассажирских перевозок на железнодорожном транспорте, утв. приказом Минтруда России от 27 ноября 2020 г. № 836н
Правил по охране труда при выполнении работ на объектах связи, утв. приказом Минтруда России от 7 декабря 2020 г. № 867н
Правил по охране труда на автомобильном транспорте, утв. приказом Минтруда России от 9 декабря 2020 г. № 871н
Правил по охране труда на городском электрическом транспорте, утв. приказом Минтруда России от 9 декабря 2020 г. № 875н
Правил по охране труда в подразделениях пожарной охраны, утв. приказом Минтруда России от 11 декабря 2020 г. № 881н
Правил по охране труда на морских судах и судах внутреннего водного транспорта, утв. приказом Минтруда России от 11 декабря 2020 г. № 886н
Правил по охране труда при обработке металлов, утв. приказом Минтруда России от 11 декабря 2020 г. № 887н
Правил по охране труда при выполнении работ в театрах, концертных залах, цирках, зоотеатрах, зоопарках и океанариумах, утв. приказом Минтруда России от 16 декабря 2020 г. № 914н
Правил по охране труда при хранении, транспортировании и реализации нефтепродуктов, утв. приказом Минтруда России от 16 декабря 2020 г. № 915н
Правил по охране труда при проведении водолазных работ, утв. приказом Минтруда России от 17 декабря 2020 г. № 922н
Правила по охране труда в жилищно-коммунальном хозяйстве, утв. приказом Минтруда России от 29 октября 2020 г. № 758н	до 1 сентября 2031 года.
Правила по охране труда при проведении работ в легкой промышленности, утв. приказом Минтруда России от 16 ноября 2020 г. № 780н
Правила по охране труда при производстве цемента, утв. приказом Минтруда России от 16 ноября 2020 г. № 781н
Правила по охране труда при работе на высоте, утв. приказом Минтруда России от 16 ноября 2020 г. № 782н
Правила по охране труда при эксплуатации промышленного транспорта, утв. приказом Минтруда России от 18 ноября 2020 г. № 814н
Правил по охране труда при размещении, монтаже, техническом обслуживании и ремонте технологического оборудования, утв. приказом Минтруда России от 27 ноября 2020 г. № 833н
Правил по охране труда при использовании отдельных видов химических веществ и материалов, при химической чистке, стирке, обеззараживании и дезактивации, утв. приказом Минтруда России от 27 ноября 2020 г. № 834н
Правил по охране труда при выполнении окрасочных работ, утв. приказом Минтруда России от 2 декабря 2020 г. № 849н
Правил по охране труда при добыче (вылове), переработке водных биоресурсов и производстве отдельных видов продукции из водных биоресурсов, утв. приказом Минтруда России от 4 декабря 2020 г. № 858н
Правил по охране труда в целлюлозно-бумажной и лесохимической промышленности, утв. приказом Минтруда России от 4 декабря 2020 г. № 859н
Правил по охране труда при производстве отдельных видов пищевой продукции, утв. приказом Минтруда России от 7 декабря 2020 г. № 866н
Правил по охране труда при строительстве, реконструкции, ремонте и содержании мостов, утв. приказом Минтруда России от 9 декабря 2020 г. № 872н
Правил по охране труда при производстве дорожных строительных и ремонтно-строительных работ, утв. приказом Минтруда России от 11 декабря 2020 г. № 882н
Правил по охране труда при строительстве, реконструкции и ремонте, утв. приказом Минтруда России от 11 декабря 2020 г. № 883н
Правил по охране труда при выполнении электросварочных и газосварочных работ, утв. приказом Минтруда России от 11 декабря 2020 г. № 884н
Правил по охране труда при производстве строительных материалов, утв. приказом Минтруда России от 15 декабря 2020 г. № 901н
Правил по охране труда при работе в ограниченных и замкнутых пространствах, утв. приказом Минтруда России от 15 декабря 2020 г. № 902н
Правил по охране труда при эксплуатации электроустановок, утв. приказом Минтруда России от 15 декабря 2020 г. № 903н
Правил по охране труда при эксплуатации объектов теплоснабжения и теплопотребляющих установок, утв. приказом Минтруда России от 17 декабря 2020 г. № 924н
Правил по охране труда в медицинских организациях, утв. приказом Минтруда России от 18 декабря 2020 г. № 928н
Правила по охране труда при проведении работ в метрополитене, утв. приказом Минтруда России от 13 октября 2020 г. № 721н	до 1 сентября 2032 года.

3. Роструд обновил формы некоторых проверочных листов для проведения плановых проверок (Приказ Роструда от 22.07.2025 № 198).

В частности, обновили проверочные листы:

– по проверке соблюдения требований по регулированию труда несовершеннолетних;

– по регулированию труда лиц, занятых на подземных работах, в том числе в организациях угольной промышленности, и предоставлению гарантий и компенсаций указанной категории работников;

– по регулированию труда лиц, занятых на работах с вредными и (или) опасными условиями труда;

– по проверке соблюдения требований при проведении специальной оценки условий труда организациями, проводящими специальную оценку условий труда;

– по проверке соблюдения требований порядка оформления материальной ответственности.

Учтите эту информацию при подготовке к проверкам Государственной инспекции труда.

Искусственный интеллект в повседневной деятельности:

революция эффективности и новые вызовы

Татьяна ЛУБКОВА, заместитель руководителя испытательной лаборатории ООО «ЭЦ «Сфера труда», эксперт, к.ф.-м.н.

Искусственный интеллект окончательно перешел из области футуристических прогнозов в сферу практических инструментов. Если еще несколько лет назад ИИ ассоциировался с суперкомпьютерами и голливудскими сюжетами, то сегодня он становится неотъемлемой частью операционной деятельности компаний и повседневных задач специалистов. От анализа данных в реальном времени до автоматизации рутинных операций – ИИ перекраивает ландшафт профессий, создавая беспрецедентные возможности и ставя перед обществом новые сложные вопросы.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИИ: ОТ ЭФФЕКТИВНОСТИ К ПРОАКТИВНОСТИ

Внедрение интеллектуальных систем приносит осязаемые выгоды в различные сферы деятельности.

1. Глобальная автоматизация и рост производительности

ИИ способен брать на себя монотонные, объемные и повторяющиеся задачи, высвобождая человеческие ресурсы для решения более творческих и стратегических вопросов.

Примеры: Автоматизация обработки счетов и документооборота с помощью компьютерного зрения; круглосуточные чат-боты для первичной поддержки клиентов; роботизация процессов (RPA) для переноса данных между системами.

2. Глубокий анализ данных и предиктивная аналитика

Это ключевое преимущество ИИ. Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать огромные массивы структурированных и неструктурированных данных, выявляя скрытые закономерности и строя прогнозы.

Примеры: Прогнозирование спроса на продукцию в логистике и ритейле; оценка кредитных рисков в банковской сфере; предиктивное техническое обслуживание оборудования на производстве, когда ИИ предсказывает поломку до ее возникновения.

3. Персонализация продуктов и сервисов

ИИ позволяет перейти от массового подхода к индивидуальному, анализируя поведение и предпочтения каждого конкретного пользователя.

Примеры: Персонализированные рекомендации в стриминговых сервисах и интернет-магазинах; адаптивные образовательные траектории; таргетированная реклама с высокой конверсией.

4. Принятие решений на основе данных

ИИ минимизирует роль человеческой интуиции и когнитивных искажений, предоставляя для принятия решений обоснованные, подкрепленные данными варианты.

Примеры: Оптимизация логистических маршрутов; поддержка врачей в диагностике на основе анализа медицинских изображений; выявление мошеннических операций в реальном времени.

ИИ ДЛЯ НЕТЕХНИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛИСТОВ

Многие современные ИИ-инструменты имеют дружелюбный интерфейс и не требуют навыков программирования. В сфере охраны труда уже сейчас можно применять современные технологии для снижения травматизма.

Можно использовать ИИ для автоматического анализа видеозаписей с камер наблюдения, когда ИИ в режиме реального времени может идентифицировать нарушения в сфере безопасности (отсутствие каски, защитных очков), несанкционированное нахождение в опасной зоне.

Анализ для предупреждения травматизма можно также отдать ИИ. Система может анализировать данные о происшествиях, условиях труда и, например, метеорологической обстановке, чтобы прогнозировать повышенные риски на определенных участках и предупредить специалистов.

Умная проверка документов. ИИ может автоматически проверять сотни инструкций по ОТ и журналов инструктажей на соответствие актуальным законодательным нормам, выделяя устаревшие или проблемные разделы.

Обычный пользователь может автоматизировать с помощью ИИ оформление отчетов и писем. Достаточно набросать тезисы или черновик, а нейросеть сама предложит варианты грамотного и структурированного текста. Обработка изображений перестает быть сложной. Автоматическое улучшение качества фотографий, удаление фона, ретушь – все это делается в один клик в облачных сервисах. ИИ может проанализировать стенограмму совещания и автоматически выделить ключевые решения и задачи, или создать краткий конспект длинного документа.

С помощью ИИ автоматизация рутинных задач перестает быть сложной и неподъемной задачей, даже для сотрудников, не имеющих знаний в области программирования.

 

ПРОБЛЕМЫ И ВЫЗОВЫ: ОБРАТНАЯ СТОРОНА ТЕХНОЛОГИИ

Широкое внедрение ИИ сопровождается комплексом проблем, требующих скоординированных усилий бизнеса, регуляторов и общества.

1. Этические дилеммы и предвзятость алгоритмов

Самая острая проблема – «унаследованная предвзятость». ИИ обучается на исторических данных, которые могут содержать скрытые социальные, гендерные или расовые стереотипы. В результате алгоритм может воспроизводить и даже усиливать эту дискриминацию.

Пример: Система AI для отбора резюме, обученная на данных компании, где исторически доминировали мужчины, может необъективно оценивать кандидаток-женщин.

2. «Черный ящик» и отсутствие прозрачности

Многие сложные модели машинного обучения (особенно глубокие нейронные сети) работают как «черный ящик»: мы видим входные данные и результат, но не можем понять логику, по которой решение было принято. Это неприемлемо в критически важных областях, таких как медицина или юриспруденция, где требуется обоснование и ответственность. Кроме того, ИИ способен сам сгенерировать и выдумать тот или иной нормативный документ, пример, информацию. К полученной от ИИ информации необходимо относиться критически.

3. Качество данных и «мусор на входе – мусор на выходе»

Эффективность ИИ напрямую зависит от качества, объема и репрезентативности данных, используемых для его обучения. Неполные, неточные или смещенные данные приводят к некорректным и ненадежным выводам.

4. Кибербезопасность и уязвимости

ИИ-системы сами становятся мишенью для атак. Злоумышленники могут использовать методы «враждебного машинного обучения» для обмана алгоритмов. Например: Наклеив на дорожный знак специальные стикеры, можно заставить систему беспилотного автомобиля воспринять знак «стоп» как знак «ограничение скорости 80 км/ч».

5. Кадровые трансформации и необходимость переобучения

Массовая автоматизация ведет к исчезновению одних профессий и созданию других. Возникает острая необходимость в программах переквалификации, чтобы подготовить сотрудников к работе в тандеме с ИИ. Растет спрос на специалистов по этике ИИ, тренеров данных и инженеров машинного обучения.

КАКИМ БЫВАЕТ ИИ? СРАВНИТЕЛЬНАЯ ТАБЛИЦА ИНСТРУМЕНТОВ

Не весь ИИ одинаков. Условно инструменты можно разделить на несколько категорий, понятных для конечного пользователя.

Категория ИИ	Примеры	Для чего используется?	Уровень сложности для пользователя
Генеративные нейросети (обработка текста, изображений, звука)	ChatGPT, Gemini, Midjourney, DALL-E	Создание и редактирование текстов, перевод, генерация изображений и видео, написание кода.	Низкий: общение в естественном языке, простые запросы.
Встроенный ИИ в офисные пакеты	Microsoft Copilot (в Word, Excel), Google Duet AI	Автоматизация форматирования, создание формул в Excel (анализ тенденций), генерация презентаций по черновику.	Низкий: работает как умный помощник внутри знакомых программ.
Сервисы компьютерного зрения	Google Lens, Clarifai API	Распознавание объектов на фото, анализ видео в реальном времени, автоматическое описание изображений.	Средний: требует понимания, как загрузить данные и интерпретировать результат.
Предиктивная аналитика	Инструменты в Power BI, Tableau, специализированные SaaS-платформы	Прогнозирование продаж, анализ оттока клиентов, оценка рисков.	Средний/Высокий: требует базового понимания метрик и умения ставить задачу аналитику.
Голосовые помощники и ассистенты	Алиса, Siri, Alexa	Управление умным домом, планирование расписания, быстрый поиск информации.	Очень низкий: простое голосовое общение.

СИМБИОЗ ВМЕСТО ЗАМЕНЫ

Искусственный интеллект – это не история о том, как машины заменят людей. Это история о том, как технологии могут усилить человеческие способности. Наибольшего успеха добьются те организации и специалисты, которые научатся не конкурировать с ИИ, а сотрудничать с ним. Будущее работы – за гибридным интеллектом, где стратегическое мышление, креативность, эмоциональный интеллект и эмпатия человека объединяются с нечеловеческой вычислительной мощью, скоростью и безотказной памятью машины. Преодоление сопутствующих проблем – это плата за вход в новую эру, где фокус сместится с рутинного исполнения на интеллектуальное творчество. Современные инструменты делают ИИ доступным для каждого, и ключевым навыком становится не знание языков программирования, а умение грамотно ставить задачу «умному помощнику».

Алина ЕРОФЕЕВА, начальник отдела сервисного обслуживания по охране труда группы компаний «Сфера труда 24»

Обзор изменений и требований, связанных с новым документом «Порядок, виды, сроки обучения лиц, осуществляющих трудовую или служебную деятельность, по программам противопожарного инструктажа», утвержденным приказом МЧС России от 16 декабря 2024 года № 1120, вступающим в силу с 01.09.2025.

В связи с вступлением 1 ноября 2020 года в силу Федерального закона от 31.07.2020 № 247-ФЗ «Об обязательных требованиях в РФ» огромное количество нормативных документов в РФ были отменены и (или) заменены. Коснулось это и сферы производственного контроля, что породило бессчетное количество сомнений и разночтений, ведь давно устоявшийся порядок был отменен, а новый не дает четких ответов и рекомендаций.

Подробнее

Марат БАЙГЕРЕЕВ, АНОО ДПО «Институт труда»

Анастасия ВОЙТЕНКО, ведущий инженер отдела охраны труда Службы охраны труда и промышленной безопасности Красноярской железной дороги — филиала ОАО «РЖД»

Правительство РФ обязывает работодателя страховать работников от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний.

В целях управления профессиональными рисками Фонд социального страхования наряду со страхователями участвует в софинансировании мероприятий, направленных на сокращение производственного травматизма и профессиональной заболеваемости, по двум направлениям:

1. Установление Фондом социального страхования скидок или надбавок к страховому тарифу на обязательное социальное страхование от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний.
2. Финансовое обеспечение предупредительных мер по сокращению производственного травматизма и профессиональных заболеваний работников и санаторно-курортного лечения работников, занятых на работах с вредными и (или) опасными производственными факторами.

Большинство ошибок работодатели совершают на этапе внедрения результатов специальной оценки условий труда (СОУТ) у себя на предприятии. после сдачи вам готовой работы большинство организаций, проводящих СОУТ, уходят в сторону и появляются на горизонте только спустя пять лет, чтобы предложить проведение очередной оценки. на самом же деле после подписания отчета работа по СОУТ далеко не завершена. Более того, круг привлекаемых служб вашего предприятия для внедрения результатов специальной оценки условий труда гораздо шире отдела охраны труда или работника, на которого возложены функции специалиста по охране труда. Как же грамотно внедрить результаты специальной оценки условий труда на вашем предприятии? Ответ мы постараемся дать ниже.

Пять лет назад процедура аттестации рабочих мест была заменена на обязательную для всех работодателей специальную оценку условий труда (СОУТ). За этот период нами был накоплен весомый опыт ее проведения. К сожалению, мы до сих пор сталкиваемся с некорректно проведенной СОУТ либо ее полным отсутствием. «Корнем зла» при этом является непонимание процесса ее проведения в совокупности с неразберихой в нормативных документах. Причем это происходит как со стороны заказчиков-работодателей, так и организаций, проводящих СОУТ, а зачастую и контрольно-надзорных органов.

В этой статье мы постараемся выделить в хронологической последовательности наиболее проблемные этапы проведения СОУТ, а также поговорить о наиболее часто встречающихся ошибках в каждом из них.