hashtelegraph.com
Замена сотрудников на ИИ не принесла компаниям ощутимого роста доходов — к такому выводу пришли аналитики по итогам масштабного исследования корпоративных стратегий в сфере автоматизации.
Исследовательская и консалтинговая компания Gartner опросила 350 руководителей крупных международных компаний с годовым доходом свыше $1 млрд. Результаты оказались красноречивы: около 80% участников опроса признались, что действительно сокращали персонал, чтобы направить высвободившиеся средства на внедрение искусственного интеллекта и автоматизированных технологий. При этом многие из них честно признали, что действовали во многом интуитивно — без четкого понимания реальной отдачи от таких инвестиций, ориентируясь скорее на общий ажиотаж вокруг ИИ-решений.
Цифры не подтвердили ожиданий
Ключевой вывод исследования: компании, уволившие сотрудников ради ИИ, показали примерно такие же финансовые результаты, что и организации, сохранившие штат. Иными словами, массовая замена людей технологиями пока не обеспечила ощутимого преимущества ни в доходах, ни в операционной эффективности.
Эксперты обращают внимание на цену такого выбора: часть компаний фактически лишилась опытных специалистов, накопленной внутренней экспертизы и лояльности коллектива — и всё это в обмен на дорогостоящие технологии, не давшие значимого экономического эффекта.
Эксперимент вместо трансформации
Подобные выводы согласуются с более ранними исследованиями, которые также фиксировали: внедрение ИИ редко приводит к быстрому росту прибыли. Аналитик Gartner Хелен Пойтевин (Helen Poitevin) считает, что за частью громких решений о сокращении персонала стоит не столько стратегическая перестройка бизнеса, сколько попытка протестировать возможности новых технологий. По ее словам, большинство организаций пока не достигли полноценной окупаемости инвестиций в искусственный интеллект — они все еще находятся на стадии экспериментов, а не зрелой трансформации.
Где ИИ работает лучше всего
Исследование выявило и более результативную модель — не замену сотрудников, а использование ИИ как инструмента для повышения их эффективности. Компании, которые внедряли искусственный интеллект в качестве вспомогательного инструмента, чаще сообщали о положительном эффекте. В таком подходе ИИ помогает работникам быстрее анализировать данные и извлекать из них выводы, автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, улучшать внутреннюю коммуникацию, экономить время на процессах, не требующих творческого участия.
Сотрудники не торопятся доверять ИИ
Однако даже эта модель наталкивается на серьезный барьер — человеческий фактор. Ряд исследований показывает, что более половины сотрудников избегают регулярного использования корпоративных ИИ-инструментов. Среди основных причин они указывают недоверие к качеству получаемых результатов, опасения относительно безопасности данных, страх потерять рабочее место из-за автоматизации, отсутствие привычки взаимодействовать с новыми технологиями.
Данные Gartner указывают на то, что наиболее эффективными в перспективе окажутся компании, которые научатся сочетать человеческий опыт и креативность с аналитическими возможностями ИИ. Стратегия полного отказа от сотрудников в пользу автоматизации, судя по имеющимся данным, не дает преимущества — по крайней мере, на нынешнем этапе развития технологий.
Мнение ИИ
Исторический контекст здесь красноречив: нобелевский лауреат Роберт Солоу (Robert Solow) ещё в 1987 году сформулировал то, что теперь называют «парадоксом производительности» — компьютерный век виден везде, кроме статистики эффективности. Судя по всему, с ИИ история повторяется снова: глобальные корпоративные инвестиции в ИИ в 2025 году достигли $581,7 млрд с ростом на 130%, однако на макроуровне эти средства пока не конвертируются в измеримый рост эффективности за пределами крупнейших технологических компаний.
Есть и менее очевидный риск: картина «ИИ как помощник» выглядит привлекательно, но детальный анализ показывает — часть компаний сократила персонал формально «ради автоматизации», тогда как реальная цель состояла в перераспределении фонда оплаты труда на финансирование ИИ-инициатив. Возникает вопрос: не является ли «модель дополнения» в ряде случаев лишь более мягкой риторикой для той же самой стратегии замены?