Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Новости linux

ИИ в работе: почему автоматизация не делает команды продуктивнее

Разработчик OpenAuth и OpenCode Дакс Раад поделился своим взглядом на внедрение искусственного интеллекта в рабочих процессах. По его мнению, ключевой источник конфликтов — не сами технологии, а человеческий фактор: многие сотрудники не стремятся к максимальной отдаче, а ограничиваются форматом «с 9 до 5». Раад подчеркивает, что основная проблема компаний кроется не в скорости разработки, а в нехватке качественных идей и ограничениях корпоративных систем. «Организации редко генерируют действительно хорошие идеи. Раньше их дорогое воплощение мотивировало команду, сейчас это исчезает», — написал инженер. Он добавляет, что использование ИИ-инструментов не делает коллектив автоматически эффективнее. Такие технологии чаще применяются для сокращения усилий, а не для прорывных результатов. В результате падает качество кода, а наиболее мотивированные сотрудники сталкиваются с выгоранием: «Два человека, которые реально старались, теперь тонут в посредственном коде, который производят остальные,
ИИ в работе: почему автоматизация не делает команды продуктивнее
ИИ в работе: почему автоматизация не делает команды продуктивнее

Разработчик OpenAuth и OpenCode Дакс Раад поделился своим взглядом на внедрение искусственного интеллекта в рабочих процессах. По его мнению, ключевой источник конфликтов — не сами технологии, а человеческий фактор: многие сотрудники не стремятся к максимальной отдаче, а ограничиваются форматом «с 9 до 5».

Раад подчеркивает, что основная проблема компаний кроется не в скорости разработки, а в нехватке качественных идей и ограничениях корпоративных систем. «Организации редко генерируют действительно хорошие идеи. Раньше их дорогое воплощение мотивировало команду, сейчас это исчезает», — написал инженер.

Он добавляет, что использование ИИ-инструментов не делает коллектив автоматически эффективнее. Такие технологии чаще применяются для сокращения усилий, а не для прорывных результатов. В результате падает качество кода, а наиболее мотивированные сотрудники сталкиваются с выгоранием: «Два человека, которые реально старались, теперь тонут в посредственном коде, который производят остальные, и вскоре покинут компанию».

Раад также отмечает рост расходов на внедрение ИИ: «CFO удивляется, почему каждый инженер теперь обходится на $2000 дороже из-за счетов за LLM», — пишет он с иронией.

При этом разработчик подчеркивает, что не выступает против ИИ как такового. «Моя критика не означает отказ от ИИ. Я просто устал от иллюзии, что технологии сразу упрощают работу. Моя профессия остаётся такой же сложной — и в этом её ценность», — пояснил он.

Научные исследования подтверждают его наблюдения. В совместном проекте Harvard Business Review, Калифорнийского университета в Беркли и Йельского университета восемь месяцев изучали влияние ИИ на продуктивность IT-команд в компаниях с более чем 200 сотрудниками. Результаты показали, что ИИ не повышает производительность, а со временем увеличивает нагрузку: сотрудники берутся за задачи вне своей компетенции, размываются границы ролей, и объём работы растёт.

Ранее анализ Университета Феникса также выявил «парадокс производительности»: компании ожидают, что новые технологии сами по себе повысят эффективность, но без обучения и реорганизации процессов результат оказывается обратным — сотрудники перегружены и испытывают стресс.

Мы постараемся держать вас в курсе всех важнейших новостей мира
Linux и свободного программного обеспечения. Оставайтесь с нами и
подписывайтесь на наши обновления!