Ставка на полную автоматизацию оказалась не такой эффективной, как ожидалось. Компании, которые сокращали персонал в надежде заменить его ИИ-инструментами, все чаще возвращают сотрудников обратно. Эксперты уже называют это явление «эффектом ИИ-бумеранга», передает Tech-news.
Еще недавно бизнес активно экспериментировал с сокращением штата, рассчитывая снизить расходы за счет нейросетей. Однако практика показала, что внедрение ИИ не всегда приводит к ожидаемой экономии и росту производительности.
По данным нескольких исследований, от трети до половины компаний, попытавшихся заменить людей алгоритмами, впоследствии были вынуждены вновь открывать те же вакансии или признали, что поспешили с решениями.
Автоматизация оказалась дороже ожиданий
Аналитики отмечают, что реальная стоимость внедрения ИИ зачастую превышает первоначальные оценки. Помимо самих моделей, компаниям приходится тратить дополнительные ресурсы на контроль качества, настройку процессов и исправление ошибок.
Согласно прогнозу Gartner, к 2027 году половина компаний, сокративших сотрудников служб поддержки клиентов после внедрения ИИ, снова начнет нанимать специалистов на аналогичные позиции.
При этом только около 20% руководителей действительно пошли на сокращения после появления генеративных моделей. В большинстве случаев нейросети выступали не заменой, а инструментом повышения производительности.
Кого возвращают чаще всего
Исследование Robert Half показало, что примерно 30% работодателей уже вернули сотрудников на должности, которые ранее были упразднены.
Наиболее заметно этот тренд проявился в:
- финансовом секторе;
- HR-подразделениях;
- IT-сфере;
- маркетинге;
- юридических услугах;
- здравоохранении;
- административной работе;
- клиентской поддержке.
Главная проблема — качество
Несмотря на способность нейросетей быстро выполнять многие задачи, работодатели столкнулись с другой проблемой — результат работы ИИ требует значительно большего контроля, чем предполагалось изначально.
В итоге многие компании пришли к модели, при которой искусственный интеллект дополняет специалистов, а не заменяет их полностью.
Тренд последних лет показывает, что массовая замена людей нейросетями пока остается скорее теоретическим сценарием, тогда как наиболее эффективной стратегией оказывается сотрудничество человека и ИИ.
