« <…> Так или иначе, игнорирование чисто человеческих возможностей может обернуться самосбывающимся пророчеством, поскольку решения, принимаемые автоматикой, будут постепенно сужать «окно» социального взаимодействия и человеческого обучения.
Возьмем как пример обслуживание клиентов. Хорошо обученный сотрудник может очень эффективно решать проблемы главным образом потому, что устанавливает эмоциональную связь с клиентом, нуждающимся в помощи (например, сочувствует человеку, с которым произошел несчастный случай и который теперь хочет подать иск).
Сотрудник-человек быстро разбирается в сути проблемы – отчасти потому, что коммуницирует с клиентом, на основе этой коммуникации понимает, что тому нужно, и, исходя из этого, подыскивает решения. Это взаимодействие с клиентами дает сотруднику опыт и помогает со временем выполнять работу все лучше и лучше.
Теперь представим себе, что эту работу раздробили на отдельные задачи, расписали их алгоритмы и поручили искусственному интеллекту. Столкнувшись со сложной проблемой, он с большой вероятностью не сможет ни полностью ее понять, ни решить. Что происходит дальше? Клиента долго гоняют по кругу, задавая ему одни и те же вопросы и предлагая выбрать из нескольких неподходящих вариантов. Наконец появляется сотрудник-человек – в этой схеме он играет роль спасателя.
Но к этому моменту клиент, как правило, уже устал и раздосадован, возможность образовать с ним эмоциональную связь утрачена, он не дает такой полной и подробной информации, какую мог бы дать сразу, – и возможности сотрудника чему-то научиться из этой коммуникации и приспособиться к определенным обстоятельствам оказываются ограничены.
В результате сотрудники-люди становятся менее эффективны – и это, возможно, побуждает менеджеров и технологов задуматься о том, как бы еще сильнее сократить их задачи.»
Из книги Дарона Аджемоглу и Саймона Джонсона (оба- профессоры Массачусетского технологического университета) «Власть и прогресс»
