Бизнес-среда столкнулась с неожиданным трендом, получившим название «ИИ-бумеранг». Компании, которые ранее проводили массовые сокращения ради автоматизации и внедрения искусственного интеллекта, вынуждены снова открывать вакансии на те же самые позиции.
Ранее о сокращениях заявляли многие ИТ-гиганты. Например, Meta уволила около 10% сотрудников ради инвестиций в ИИ, а компании Cloudflare, Coinbase и PayPal объявили о переходе на автоматизированную модель работы. Однако на практике экономический эффект не оправдал ожиданий.
Сразу несколько аналитических агентств фиксируют массовое разочарование работодателей результатами автоматизации:
- Forrester Research сообщает, что около 55% руководителей пожалели о сокращениях, связанных с внедрением ИИ.
- Gartner утверждает, что до 50% компаний, заменивших людей нейросетями в клиентской поддержке и операционных задачах, будут вынуждены восстановить эти позиции (возможно, под новыми названиями) в течение года.
- Консалтинговая компания Robert Half подтвердила тренд после опроса 2000 менеджеров по найму в США. 32% респондентов сообщили, что их организации сначала уволили сотрудников из-за ИИ, а затем заново наняли людей на те же функции.
Менеджеры выделили ключевые причины, по которым алгоритмы проигрывают человеку:
- Нехватка контекста и опыта (40% опрошенных): для качественной работы требуются скрытые человеческие знания, которые невозможно оцифровать.
- Необходимость контроля (38% опрошенных): системы ИИ требуют гораздо большего надзора со стороны человека, чем предполагалось.
- Низкая производительность (35% опрошенных): реальный рост эффективности оказался ниже прогнозных показателей.
Чаще всего «бумеранг» затрагивает сферы финансов, ИТ, HR, маркетинга, юриспруденции, здравоохранения и клиентской поддержки. Выяснилось, что автоматизация зачастую не отменяет работу, а перераспределяет нагрузку, повышая спрос на экспертов с глубокими контекстными знаниями.
Кроме того, компании обнаружили финансовый просчет: вернуть штатных сотрудников оказалось банально дешевле и эффективнее, чем пытаться компенсировать их отсутствие за счет закупки множества ИИ-инструментов и настройки дополнительного контроля за алгоритмами. Полноценной линейной замены человека роботом не произошло (по крайней мере, пока).
