ИИ на рабочем месте: три исследования, о которых должен знать каждый руководитель

Три новых исследования показывают: искусственный интеллект действительно освобождает сотрудникам часы работы, но компании пока не научились превращать этот выигрыш в реальную пользу — а в некоторых случаях ИИ создаёт больше проблем, чем решает.

Бесполезная экономия времени

BCG опросила более 11 000 сотрудников по всему миру и выяснила, что 42% тех, кто регулярно использует ИИ, экономят как минимум целый рабочий день в неделю. При этом 66% опрошенных признались, что почти не получают указаний, куда направить освободившееся время.

Руководство компаний часто рассчитывает, что сотрудники автоматически переключатся на более стратегические задачи, когда рутина уйдёт на ИИ. На деле больше половины участников опроса так и не направили сэкономленные часы на стратегические инициативы. Это указывает на пробел в лидерстве: мало внедрить инструменты — нужно ещё и последовательно объяснять сотрудникам, зачем это делается и что считать приоритетом.

Компании думают, что сотрудники в восторге от ИИ. Это не так

Австралийская компания Employment Hero в своём отчёте «The AI Paradox», объединившем ответы 8 800 человек из Австралии, Новой Зеландии, Великобритании и Канады, обнаружила расхождение во взглядах руководства и персонала. 60% работодателей считают, что их сотрудники относятся к ИИ положительно, но 42% сотрудников, использующих ИИ, признались, что, прибегая к ИИ в работе, чувствуют себя нечестными по отношению к коллегам и руководству — будто выдают чужой труд за свой. Ещё 63% заявили, что ИИ добавил им работы — теперь приходится тщательнее проверять результаты.

Такой разрыв в восприятии особенно заметен на фоне того, что 31% компаний называют «навыки работы с ИИ» главным критерием при найме на начальные позиции. Возникает логичный вопрос: если действующие сотрудники сами не уверены в инструменте, кто тогда должен обучать новичков?

Работа «ботонянькой» съедает 6,4 часа в неделю

Институт Work AI Institute при компании Glean ввёл термин «ботонянька» (botsitting) — работа, которая заключается в том, чтобы кормить ИИ контекстом, следить за его результатами, исправлять ошибки и доводить до ума то, что ИИ выдал на выходе. Опросив 3 000 штатных сотрудников из США, Великобритании и Австралии, институт подсчитал, что на это уходит 6,4 часа в неделю.

Последствия ощутимы: среди сотрудников, которые применяют ИИ более чем в половине своих задач, 82% признались, что сдавали работу, сгенерированную ИИ, не до конца её понимая, не проверив или не будучи готовыми за неё поручиться. Получается, что инструмент, призванный ускорить процессы, местами превращается в источник дополнительной неопределённой нагрузки — и оценить, где именно ИИ помогает, а где мешает, могут только сами руководители.

Формат «включил и работает» для внедрения ИИ не подходит. Компаниям нужно системное понимание того, как выглядит успешное и неуспешное использование таких инструментов — с обучением персонала, регулярными проверками и учётом ограничений технологии.

Три исследования сходятся в одном выводе: экономия времени сама по себе не создаёт ценности для бизнеса. Без чёткой стратегии, обучения и обратной связи с сотрудниками компании рискуют получить формальное присутствие ИИ в процессах вместо реального роста эффективности.

Мнение ИИ

С точки зрения макроэкономического анализа нынешняя картина напоминает историю сорокалетней давности. Экономист Роберт Солоу в 1987 году заметил, что компьютеры видны повсюду, кроме статистики производительности — и парадокс разрешился лишь спустя десятилетие массового внедрения персональных компьютеров. Похожий сценарий уже разворачивается и вокруг ИИ: на макроуровне сэкономленные часы пока не конвертируются в измеримый рост эффективности за пределами крупнейших технологических компаний, зато капитальные расходы на инфраструктуру ИИ уже заметно двигают ВВП.

Три исследования из статьи фиксируют микроуровень этого явления — усталость сотрудников, «ботоняньку», разрыв доверия между руководством и персоналом. Макроданные показывают зеркальную картину: рост происходит не за счёт того, что люди работают эффективнее, а за счёт строительства дата-центров. Вопрос для размышления: сколько лет потребуется бизнесу, чтобы превратить локальную экономию времени в измеримую отраслевую производительность — и повторит ли ИИ траекторию компьютерной революции?

▼
Самые интересные и важные новости на нашем канале в Telegram