Работы стало только больше: почему мы неправильно используем ИИ
Искусственный интеллект должен был освободить людей от рутины и дать время на действительно важные вещи – творчество, обучение, отдых. Но чем активнее мы внедряем ИИ в рабочие процессы, тем отчетливее начинаем сомневаться в его миссии. Уже сегодня пользователи жалуются на выгорание, переработки и атрофию навыков. Разбираемся, почему ИИ не облегчает, а усложняет жизнь.
Иллюзия продуктивности
Появление искусственного интеллекта и его стремительное развитие перевернуло жизнь людей за считанные годы. Алгоритмы, построенные на базе языковых моделей, всегда подскажут, где выпить кофе, во что инвестировать деньги и как лучше составить сопроводительное письмо. А еще возьмут на себя часть рабочих обязанностей, на которые не хочется тратить время и силы.
С релизами Chat GPT, Claude, Deepseek и других нейросетей в головы сотрудников по всему миру начали закрадываться опасения: «ИИ скоро заменит человеческий труд». Но исследование, опубликованное в Harvard Business Review, говорит об обратном: ИИ не уменьшает объем работы, а только увеличивает.
Аналитики восемь месяцев наблюдали за штатом американской IT-компании, где работает около 200 человек. Им предоставили подписки на ИИ-сервисы, но не навязывали работу с ними. В итоге сотрудники по собственной инициативе стали брать на себя чужие полномочия и обязанности, потому что нейросети позволили им это сделать. К примеру, дизайнеры продуктов начали писать код с помощью ИИ, чтобы ускорить реализацию, а менеджеры – выполнять инженерные задачи. Специалисты принялись делать работу, которую раньше делегировали или отдавали на аутсорс.
Звучит как мечта руководителя: сотрудники выполняют обязанности за троих, значит, можно сократить штат и оптимизировать бюджет. Но не все так однозначно. ИИ подарил большие возможности: снизил зависимость от коллег, дал автономию и предложил обратную связь на любом этапе. Однако в то же время он усложнил командную работу.
Простой пример: разработчики вместо выполнения своих обязанностей стали тратить время на проверку и исправление чужих кодов, написанных с помощью ИИ (который, к сожалению, не всегда блестяще справляется с задачами). Все это переросло в десятки мелких созвонов, быстрых консультаций и просьб. А ведь в перерывах между код-ревью нужно заниматься еще и своими делами.
Аналитики компании Slack, занимающейся корпоративными коммуникациями, опросили пять тысяч человек по всему миру и выяснили: те, кто пользуется ИИ каждый день, действительно чувствуют себя продуктивнее. 64% респондентов отметили, что нейросети значительно повысили эффективность их работы. Но есть нюанс: меньше работать никто не стал, потому что 96% опрошенных используют ИИ для выполнения задач, которые они никогда до этого не брали.
В итоге получается парадокс: ИИ экономит время на конкретном деле, но самих дел при этом становится больше. Сотрудники лезут в чужую зону ответственности, чаще просят помощи коллег и постоянно переключаются между задачами. Делаешь больше, работаешь продуктивнее, а свободного времени не прибавляется. К тому же, за дополнительные обязанности руководство не доплачивает – формально, работники сами взваливают на себя лишнюю работу.
ИИ делает нас глупее?
В рассуждениях о внедрении нейросетей в рабочие процессы принято апеллировать к показателям производительности. Больше кода, быстрее отчеты, выше KPI. Но не стоит забывать о человеческом факторе.
В начале февраля инженер и разработчик инфраструктуры для ИИ-агентов Сиддхант Кхаре выпустил статью «Усталость от ИИ — это реальная проблема, и никто о ней не говорит». В ней он обратил внимание на важное противоречие: искусственный интеллект резко снижает стоимость производства, но одновременно повышает стоимость координации, проверки и принятия решений. Эти издержки ложатся на человека, и они не фиксируются в метриках продуктивности.
«В прошлом квартале я выпустил больше кода, чем за любой другой квартал в моей карьере. А ещё я чувствовал себя более истощенным, чем когда-либо», — пишет Кхаре.
Современный разработчик не создает код с нуля. Он вынужден управлять сразу несколькими параллельными процессами и координировать работу языковых моделей. Отправил запрос в нейросеть, затем переключился на проверку кода, сгенерированного для коллеги, после вернулся к своему промту и отправил на доработку. Согласно данным Университета Конкордия, полученным после анализа 25 тысяч пул-реквестов на GitHub, ИИ действительно ускоряет отдельные операции. Но чем больше таких операций, тем выше частота переключений между задачами. А каждое переключение контекста, как показывают когнитивные исследования, стоит мозгу в среднем 23 минуты на повторное погружение. Постоянное лавирование между задачами утомляет еще быстрее, чем вдумчивое и последовательное выполнение одного дела.
Но есть и более глубокая проблема – когнитивная разгрузка. Когда человек делегирует мыслительные операции нейросетям, соответствующие нейронные связи перестают укрепляться. Этот феномен иногда называют «эффектом GPS». Раньше люди ориентировались по бумажным картам, запоминали маршруты, строили в голове схемы города. Сейчас без навигатора некоторые водители даже не могут выехать за пределы домашнего района.
В 2025 году исследователь из Швейцарской школы бизнеса Михаэль Герлих выявил корреляцию между интенсивностью использования ИИ и снижением способности к критическому мышлению. Коэффициент составил 0,75 – обратная зависимость очень серьезная. Чем чаще люди полагаются на нейросети, тем слабее их собственная способность анализировать, подвергать сомнению и делать самостоятельные выводы. Специалисты, активно использующие ИИ, начинают терять профессиональные навыки.
«Я уже заметил, что постепенно начинаю терять способность писать код вручную», — написал в своем блоге Андрей Карпати, один из основателей OpenAI.
Как не сойти с ума в эпоху алгоритмов
При анализе методов работы с ИИ кажется, что люди зашли в тупик. Пользоваться нейросетями необходимо, потому что это повышает эффективность работы и позволяет оставаться конкурентноспособным. Но в то же время постоянное общение с языковыми моделями выматывает и «разжижает» мозг.
В Harvard Business Review предлагают создать правила, которые будут регулировать использование нейросетей. Первое – намеренные паузы. Вместо того, чтобы выполнять все задачи подряд (а зачастую параллельно), исследователи предлагают делать перерывы и обдумывать решения, сгенерированные нейросетью. Это как минимум убережет от потери собственных навыков.
Второе правило – последовательное, а не одновременное выполнение задач. Проще составить график и распределить нагрузку: полчаса отвечать только на письма, час заниматься только написанием кода или 20 минут только улучшать промт для ИИ-агента.
Третье, и, пожалуй, самое важное правило – не забывать о человеческом общении. Чем больше люди обращаются к нейросетям, тем сильнее нуждаются в живом контакте. Исследователи рекомендуют почаще встречаться с коллегами без конкретной цели, обсуждать мнения и искать совместные решения. ИИ, как правило, дает одно усредненное и математически просчитанное решение, но что-то по-настоящему новое рождается из столкновения разных точек зрения.