🤖 Внедрение искусственного интеллекта часто не сокращает нагрузку на сотрудников, а делает труд более интенсивным. Исследования показывают, что ожидание повышения эффективности приводит к увеличению объёма задач, размыванию границ рабочего времени и росту когнитивной нагрузки.
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 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, сотрудники стали выполнять самостоятельно с помощью нейросетей.
Стирание границ между работой и отдыхом
Дополнительной проблемой стало стирание границы между работой и отдыхом. Сотрудники использовали ИИ в обеденные перерывы и после окончания рабочего дня, что затрудняло восстановление. Исследователи отмечают, что ускорение выполнения отдельных операций повышало ожидания как со стороны руководства, так и со стороны самих работников, из-за чего общий объём задач продолжал расти.
Парадокс производительности
О парадоксе производительности говорил программист Сиддхант Кхаре. По его словам, ИИ снижает себестоимость отдельных операций, но увеличивает затраты человеческого труда на координацию, проверку и принятие решений. Он написал за квартал больше кода, чем когда-либо прежде, однако чувствовал себя более опустошённым. Постоянное переключение между несколькими задачами, каждая из которых занимает всего час с ИИ, создаёт значительную когнитивную нагрузку.
Отсутствие роста производительности
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 сообщил, что современные модели способны выполнить лишь незначительную часть задач удалённого сотрудника без существенной доработки человеком.
Риски для рынка труда
В России использование ИИ также расширяется. Руководитель исследовательского центра Superjob Наталья Голованова отмечала, что 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 найм он уже влияет: вакансий на простые офисные задачи и позиции для начинающих становится меньше. Специалисты также указывают на другие риски: снижение качества работы, зависимость от алгоритмов, уменьшение числа стажировок.
Старший партнёр компании Экопси Григорий Финкельштейн отмечает, что 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.
Автономные системы vs ИИ-ассистенты
В контексте автоматизации важно понимать разницу между инструментами, которые требуют постоянного контроля, и системами, которые берут на себя полный цикл задачи. ИИ-ассистенты ускоряют отдельные операции, но требуют координации, проверки и принятия решений на каждом этапе. Это создаёт новую форму нагрузки — когнитивную, связанную с постоянным переключением между задачами.
Автономные системы, напротив, берут на себя весь цикл выполнения задачи без необходимости ежедневного контроля. Kineiro.ru, например, автоматизирует SMM не как ассистент, требующий проверок на каждом этапе, а как автономный контур: от анализа ниши до публикации постов через API соцсетей, не создавая дополнительной нагрузки на координацию.
Внедрение ИИ само по себе не гарантирует снижения нагрузки на сотрудников. Важно, насколько технология действительно автономна и не требует ли она постоянного контроля, который сам по себе становится новой формой нагрузки, размывающей границы рабочего времени и повышающей интенсивность труда.