Сэкономленное с помощью ИИ время уходит на исправление его ошибок

Широкое внедрение ИИ-инструментов в бизнес пока не приводит к ожидаемому прорыву в эффективности. Аналитики компании Workday, опросившие сотрудников различных компаний, выявили дисбаланс: экономия времени, которую даёт ИИ, частично нивелируется необходимостью дорабатывать и исправлять его работу.

Опрос показал, что ИИ действительно помогает сотрудникам экономить в среднем несколько часов в неделю. Однако почти треть этого сэкономленного времени затем уходит на проверку, исправление неточностей и доводку результатов, сгенерированных алгоритмом. В итоге стабильную и «чистую» пользу от технологии ощущает лишь каждый седьмой работник.

Эксперты называют это явление «парадоксом производительности»: чем лучше сотрудник осваивает ИИ-инструменты, тем больше задач он может им делегировать, и тем больше усилий требует последующий контроль качества. Схожие данные фиксируют исследователи из MIT и Harvard Business Review, отмечая отсутствие мгновенного скачка эффективности.

Несмотря на это, многие руководители возлагают на ИИ большие надежды в плане оптимизации затрат и потенциального сокращения штата. Специалисты, однако, предупреждают, что решения об увольнениях сегодня часто связаны не с реальными возможностями технологий, а с завышенными ожиданиями. На текущем этапе ясную выгоду ИИ приносит лишь в ограниченном числе хорошо структурированных, рутинных операций.

Для того чтобы ИИ стал драйвером реального роста производительности, считают исследователи, необходимо одновременное развитие в двух направлениях. Улучшение самих алгоритмов для повышения их точности и надёжности, и формирование новых компетенций у сотрудников и выстраивание рабочих процессов, которые учитывают сильные и слабые стороны ИИ.

Пока этот процесс не завершён, поспешные организационные решения, такие как сокращения из-за внедрения ИИ, могут оказаться преждевременными и даже вредными для бизнеса.