Тут увидела, что Harvard Business Review опубликовал результаты анализа внедрения ИИ в финансовом и технологическом секторах, подчеркнув противоречие между ожидаемой эффективностью и реальными угрозами.
Я заинтересовалась этой темой и изучила еще несколько материалов. Вот какие выводы сделали ученые и эксперты:
ИИ не снижает нагрузку, а усиливает ее.
На деле внедрение инструментов ИИ чаще приводит к ускорению темпа работы и повышению планки ожиданий. В итоге сотрудники берут на себя больше задач и работают дольше, жертвуя личным временем.
Выгорание приобретает системный характер.
Стирание границ рабочего дня, постоянная многозадачность и выполнение несвойственных функций повышают уровень стресса и ведут к профессиональному истощению.
Возникает «налог на ИИ-контент» (slop tax).
Значительная доля сгенерированного материала требует проверки и доработки из-за низкого качества, что снижает общую производительность.
Реальный прирост эффективности остается скромным.
В ряде профессий экономия времени исчисляется долями процента, что не приводит к заметному сокращению рабочего дня или увеличению прибыли. Это классический «парадокс продуктивности».
Ожидания бизнеса растут быстрее, чем результаты.
Ускорение циклов порождает замкнутый круг: чем быстрее сделано, тем более высоких результатов требуют в следующий раз. Нагрузка «расползается» невидимо для руководства, но оборачивается реальными скрытыми издержками.
Внедрение ИИ должно быть осознанным и регулируемым.
Чтобы избежать ловушки эффективности, эксперты советуют внедрять практики контроля качества, вводить «цифровые паузы», пересматривать метрики эффективности и системно повышать уровень цифровой грамотности сотрудников.
Для издательской отрасли эффекты, описанные в исследованиях, проявляются довольно заметно именно потому, что работа с рукописями связана с юридическими рисками, смысловой точностью и экспертной оценкой.
Редакторы вынуждены проверять за ИИ избыточные или ошибочные юридические предупреждения (ложные срабатывания) о нарушении законодательства. Например, неожиданно появляются «музыкальные» и «изобразительные» наркотики, а сарказм вообще не улавливается ИИ. В результате редакторы тратят больше времени на проверку замечаний системы, чем экономят на автоматизации. Это типичный slop tax: ИИ генерирует работу по исправлению собственных неточностей.
Даже если ИИ проводит первичную юридическую проверку, окончательная ответственность остается на людях. Поэтому редакторы вынуждены перепроверять каждое «подозрение» ИИ, дополнительно консультироваться с юристами, вести двойной контроль (машинный + ручной), что увеличивает нагрузку. Все это связано с консервативным «перестраховочным» эффектом моделей ИИ, которые специально настроены на гиперосторожность, чтобы минимизировать юридические риски поставщика системы. Поэтому они склонны считать потенциально рискованными даже допустимые формулировки, особенно в темах политики, истории, права, медицины или биографий.
Все это приводит к изменению работы редакторов, превращая их из первичных оценщиков текста в интерпретаторов выводов ИИ, арбитров между рекомендациями алгоритма и реальными нормами права. Особенно страдают редакторы, занимающиеся нонфиком, где требуется еще и проверка фактов.
К тому же если издательство начинает ориентироваться на рекомендации алгоритма, то впоследствии может возникнуть давление и на авторов — «писать так, чтобы ИИ не ругался». Все это может усилить самоцензуру.
ИИ стоит использовать только как ранний фильтр, а не как источник обязательных решений. Замечания должны сортироваться по уровню вероятности: редактор проверяет только «красную зону», игнорируя низкоприоритетные сигналы.
Я надеюсь, что когда-нибудь ИИ все-таки будет профессионально отличать юмор от нарушения закона.
Но как бы то ни было, ИИ остается мощным инструментом роста, но без продуманного управления он способен создавать новые операционные и психологические риски — от скрытых потерь продуктивности до системного выгорания персонала.
#ИИ #аналитика #редакторы
