Парадокс производительности: как ИИ увеличивает рабочую нагрузку вместо её снижения
Исследование Калифорнийского университета
Учёные из школы бизнеса Калифорнийского университета в Беркли Аруна Ранганатан и Синци Мэгги Е проанализировали работу технологической компании с 200 сотрудниками на протяжении восьми месяцев. Результаты, опубликованные в Harvard Business Review, показали, что использование ИИ не уменьшило объём задач, а сделало труд более интенсивным.
Сотрудники, рассчитывая на помощь технологий, брали на себя больше обязанностей, чем могли выполнить, и в итоге начинали работать дольше, в том числе вне рабочего времени. Один из участников исследования признался, что ожидал сокращения нагрузки, но в реальности стал работать столько же или даже больше.
При этом руководство компании не обязывало применять ИИ — инициатива исходила от самих работников. В результате часть задач, которые ранее передавались на аутсорсинг или требовали найма дополнительного персонала, сотрудники стали выполнять самостоятельно с помощью нейросетей.
Проблемы, связанные с использованием ИИ
- Стирание границы между работой и отдыхом: сотрудники использовали ИИ в обеденные перерывы и после окончания рабочего дня, что затрудняло восстановление.
- Рост ожиданий: ускорение выполнения отдельных операций повышало ожидания как со стороны руководства, так и со стороны самих работников, из-за чего общий объём задач продолжал расти.
Программист Сиддхант Кхаре в интервью Business Insider отметил: «ИИ снижает себестоимость отдельных операций, но увеличивает затраты человеческого труда на координацию, проверку и принятие решений». Он добавил, что написал за квартал больше кода, чем когда-либо прежде, однако чувствовал себя более опустошённым из-за постоянного переключения между задачами.
Данные других исследований
По данным Массачусетского технологического института, в 95% компаний внедрение генеративного ИИ не привело к заметному росту производительности или выручки. Одной из причин называют сложность адаптации моделей под конкретные бизнес-процессы.
Центр безопасности ИИ (CAIS) сообщил, что современные модели способны выполнить лишь незначительную часть задач удалённого сотрудника без существенной доработки человеком.
Ситуация в России
В России использование ИИ также расширяется. Как отмечала руководитель исследовательского центра Superjob Наталья Голованова, 10% офисных сотрудников применяют такие технологии постоянно, ещё около трети — периодически. Чаще всего нейросети используют для документооборота и анализа данных.
«Массовых увольнений из-за внедрения ИИ пока не происходит, но на наём он уже влияет: вакансий на простые офисные задачи и позиции для начинающих становится меньше», — пояснила эксперт.
Риски и перспективы
Специалисты указывают на следующие риски:
- снижение качества работы;
- зависимость от алгоритмов;
- уменьшение числа стажировок и программ для новичков.
По словам старшего партнёра, руководителя направления «HR-Консалтинг» компании «Экопси» Григория Финкельштейна, ИИ создаёт иллюзию упрощения задач, но без чётко выстроенных алгоритмов и контроля результат может ухудшаться.
Партнёр Kontakt InterSearch Анастасия Овчаренко добавляет, что проблемы возникают, когда сотрудники пытаются компенсировать нехватку компетенций с помощью нейросети.
По оценкам аналитиков, в ближайшие годы компании будут переходить от массового использования открытых инструментов к более узкоспециализированным решениям, встроенным в корпоративные системы. На рынке труда возрастёт спрос на специалистов, которые не только обладают профильной экспертизой, но и умеют грамотно работать с ИИ — формулировать задачи, проверять результаты и не перекладывать на технологию ответственность за итоговое качество.
Рост спроса на специалистов с навыками работы с ИИ
20 января сообщалось, что спрос на специалистов с опытом применения искусственного интеллекта (ИИ) в России увеличился почти вдвое — в 2025 году число вакансий с такими требованиями выросло на 90%. Согласно исследованию «Авито Работы», чаще всего навыки работы с ИИ были востребованы среди специалистов по продажам.