В 1987 году лауреат Нобелевской премии по экономике Роберт Солоу отметил: «Вы можете видеть повсюду признаки технологической революции, но в статистике производительности – нет».
То же можно сказать и об искусственном интеллекте сегодня.
Согласно прогнозам аналитического агентства Gartner, мировой объем инвестиций в искусственный интеллект в 2026 году достигнет 2,59 триллиона долларов, что на 47% больше, чем в предыдущем году. По предварительным оценкам, США будут отвечать за не менее половины этой суммы.
Тем не менее, в США, показатель производительности, скорректированный на использование искусственного интеллекта, за последние четыре квартала (завершившихся в первом квартале 2026 года) вырос всего на 0,07%. Это практически стагнация, значительно ниже, чем примерно 0,5% годовой темп, наблюдавшийся до появления ChatGPT.
По оценкам, около 95% пилотных проектов в области генеративного искусственного интеллекта не принесли существенных финансовых результатов.
Новый отчет, опубликованный на этой неделе, показал, что даже Meta, один из самых активных сторонников искусственного интеллекта, не смог реализовать свой план по автоматизации рабочих мест с помощью ИИ.
Вопрос, который стоит перед нами: почему?
Разработчики обвиняют пользователей в проблемах с Copilot
В новом исследовании, опубликованном профессором Марком Ма и его коллегами из Университета Питтсбурга, выдвигается смелое предположение: снижение производительности связано с нежеланием сотрудников адаптироваться к внедрению искусственного интеллекта из-за опасений потерять работу.
В течение пяти лет команда исследователей проанализировала миллионы отзывов на платформе Glassdoor, тысячи финансовых отчетов, сотни объявлений об инвестициях в ИИ и увольнениях, а также около 10 000 записей с конференций для инвесторов.
Результаты исследования показали существенную разницу между руководителями, которые, как правило, видят огромный потенциал ИИ для повышения эффективности, и сотрудниками, которые опасаются, что автоматизация приведет к сокращению рабочих мест.
По мнению исследователей, компании оказались в порочном круге: они увольняют сотрудников, ссылаясь на повышение производительности, но страх перед увольнением заставляет работников сопротивляться новым технологиям, что, в свою очередь, подрывает те самые достижения, на которые компании рассчитывали. Руководители, наблюдая за недостаточной производительностью, делают вывод о необходимости дальнейших сокращений, надеясь, что это улучшит ситуацию в коллективе.
Представляется логичной картина. Однако, есть один нюанс: хотя некоторые аспекты исследования подтверждены проверяемыми данными, два ключевых момента не имеют достаточной поддержки. Отчет не подтверждает предположение о том, что страх увольнения заставляет сотрудников сопротивляться внедрению искусственного интеллекта, а также о том, что повышение производительности будет значительно выше, если работники будут активно использовать его.
Исследователи не устанавливают причинно-следственную связь в своих данных. Это лишь корреляция. (Тем не менее, другие издания уже сообщали о наличии такой связи, подразумевая причинно-следственную связь.)
(Кстати: Один из моих любимых подкастеров, экономист Тайлер Коуэн, на этой неделе отметил исследование, в котором проанализированы 194 631 работа по социальным наукам, и обнаружилось, что доля работ, использующих язык причинно-следственной связи в заголовках или аннотациях, возросла с стабильных 20% до более чем 60% к 2024 году. Неподтвержденные утверждения о причинно-следственной связи, похоже, стали временным трендом в социальных науках.)
Я не согласен с утверждением о том, что нежелание сотрудников внедрять новые технологии является причиной недостаточного повышения производительности. Это, на мой взгляд, нелогично.
Начнем с того, что распространенное мнение о том, что рядовые сотрудники в целом негативно относятся к внедрению искусственного интеллекта, не совсем соответствует действительности. Наоборот, многие активно используют новые технологии. Опрос, проведенный в Колумбийской бизнес-школе и опубликованный в Harvard Business Review, показал, что 31% сотрудников, занимающих различные должности, выразили положительное отношение к внедрению ИИ. И те, кто не разделяет этого мнения, вынуждены адаптироваться. Более того, по данным исследований, уже более половины работников в США используют ИИ в своей повседневной работе.
Если искусственный интеллект действительно является ключевым фактором повышения производительности, компании должны сейчас видеть ощутимые результаты, учитывая, что около половины американских работников сообщают об использовании ИИ в своей работе.
Еще один важный момент: сотрудники, которые опасаются, что ИИ может заменить их, имеют все причины не избегать использования новых технологий, а, наоборот, активно демонстрировать свою готовность к внедрению, показывая, что они поддерживают политику компании в этой области.
Я полагаю, более вероятным объяснением является другой фактор.
Перегрузка искусственным интеллектом: новая причина проблем в разработке
Создание деловых отчетов, предложений, планов, презентаций или бюджетов ранее требовало значительных временных и трудовых затрат, что ограничивало объем, сложность и частоту подготовки таких документов. Однако, благодаря искусственному интеллекту, сейчас люди могут создавать невероятно сложные деловые коммуникации, генерировать идеи и составлять предложения всего за несколько минут.
Использование ИИ значительно повышает эффективность работы создателей таких документов. В то же время, это создает дополнительную нагрузку на всех остальных, которым приходится анализировать эти документы, выявлять неточности, проблемы и нерелевантную информацию, а также пытаться понять идеи, которые даже создатель не успел тщательно изучить.
Такая высокая производительность одного человека может привести к информационной перегрузке для всей команды, что, в свою очередь, снижает общую эффективность работы компании.
"ИИ может сделать организацию чрезвычайно занятой, не обязательно повышая ее производительность", – заявил Джастин Грейс, генеральный директор консалтинговой фирмы Acceligence, в отчете о Meta, который я упоминал ранее.
Эта тенденция наблюдается во всех сферах:
Кандидаты всё чаще прибегают к искусственному интеллекту для подачи заявок на различные вакансии, что значительно увеличивает нагрузку на рекрутеров и замедляет процесс подбора персонала. Согласно данным LinkedIn, количество заявок на одну вакансию в США выросло примерно вдвое с весны 2022 года. Изначально призванный упростить поиск работы, искусственный интеллект, по сути, усложняет этот процесс.
Искусственный интеллект всё активнее помогает людям самостоятельно отстаивать свои права в суде, одновременно повышая эффективность работы юристов. Исследование, проведенное в 2026 году учеными из MIT и USC, основывалось на анализе данных из 4,5 миллионов федеральных гражданских дел, поступивших в суд с 2005 по 2026 год. В рамках исследования, на случайную выборку из 1600 жалоб было применено программное обеспечение для анализа текста на основе искусственного интеллекта. Результаты показали, что доля жалоб, содержащих текст, сгенерированный ИИ, выросла с 1% в 2023 году до 18% к началу 2026 года. Это, в свою очередь, создает дополнительную нагрузку на судей, которые теперь вынуждены тщательно проверять длинные и сложные документы на предмет неточностей, ссылок на несуществующие дела и других "галлюцинаций", что, в конечном итоге, замедляет процесс рассмотрения дел. Изначально задуманное как средство для ускорения работы, искусственный интеллект фактически приводит к задержкам в судебных разбирательствах.
Студенты всё чаще обращаются к искусственному интеллекту для написания более сложных эссе, а преподаватели всё чаще используют ИИ-инструменты для оценки работ. Это приводит к тому, что как процесс написания, так и процесс проверки становятся частично автоматизированными.
Пользователи чат-ботов на основе искусственного интеллекта, которые считают, что эта технология решает все их проблемы, оценивают возможности ИИ с узкой, личной точки зрения. Аналогично, аналитики и компании, занимающиеся разработкой ИИ, фокусируются на повышении производительности одного сотрудника, экстраполируя эти результаты на всю компанию и ошибочно полагая, что эти улучшения масштабируются, не учитывая влияние на производительность других сотрудников.
Google, OpenAI и Copilot: как решать сложные задачи в больших масштабах
Идея о том, что искусственный интеллект, призванный повысить производительность, может, наоборот, её снизить, кажется парадоксальной. Давайте рассмотрим упрощенный мысленный эксперимент. Представьте, что ИИ позволяет вам писать в три раза больше писем, чем раньше (например, 30 в день вместо 10). В результате ваша производительность в написании писем увеличилась, что делает вас более ценным сотрудником.
Однако, проблема заключается в том, что каждое дополнительное письмо, которое вы отправляете, попадает в почтовый ящик другого человека. Ваши коллеги, которые раньше получали 10 писем от вас ежедневно, теперь получают 30. Умножьте это на всю компанию: если 10 человек утроят объем отправляемых писем, вся команда получит 300 писем в день вместо 100. Если 100 человек сделают то же самое, эта цифра вырастет до 3000, что в три раза превышает объем чтения для всех остальных. Таким образом, ИИ, который упрощает написание писем, усложняет чтение писем для всех остальных.
Конечно, эта динамика не применима ко всем областям применения ИИ, всем отраслям и всем сотрудникам.
Но на макроуровне, это явно происходит. Я уверен, вы видели это в своей компании. И это помогает объяснить то, что Deloitte назвала "парадоксом растущих инвестиций и неуловимых результатов".
ИИ не "плохой". Но недальновидное и нереалистичное мышление о нем – да.
Искусственный интеллект, подобно многим другим мощным технологиям, появившимся с эпохи промышленной революции, создает ситуации, когда отдельные люди получают выгоду за счет общего ресурса (в данном случае – времени и внимания пользователей).
Необходима полная перестройка систем искусственного интеллекта в рабочих процессах. Требуются инструменты, ориентированные не на индивидуальную "производительность", а на повышение эффективности работы всей организации, усиливая возможности каждого сотрудника, а не перекладывая рутинные задачи на всех остальных.
Важное замечание: данная статья полностью написана человеком – автором, Майком Элганом. Некоторые исследования, мозговой штурм и проверка фактов и грамматики проводились с использованием инструментов искусственного интеллекта.
