Что реально дали чат-боты работникам (спойлер: не золотые горы)
Каждый день мы слышим о том, как искусственный интеллект вот-вот изменит мир, как чат-боты заменят половину офисных сотрудников, а продуктивность взлетит до невиданных высот. Компании наперебой рапортуют о внедрении AI, инвесторы вливают миллиарды, а некоторые CEO даже заявляют, что людей будут нанимать только в крайнем случае. Но что происходит на самом деле, за пределами громких заголовков и восторженных пресс-релизов?
Свежее исследование от Национального бюро экономических исследований США (NBER), основанное на данных из Дании по более чем 7000 рабочим местам и 25000 работникам, предлагает несколько отрезвляющий взгляд на реальное влияние AI-чат-ботов на труд "белых воротничков".
"Незначительное влияние": сухие факты из исследования
Экономисты Андерс Хумлум (Чикагский университет) и Эмили Вестергаард (Копенгагенский университет) сосредоточились на профессиях, которые считаются наиболее подверженными влиянию AI: бухгалтеры, специалисты поддержки, финансовые консультанты, HR, IT-специалисты, журналисты, юристы, маркетологи, офисные клерки, разработчики ПО и учителя. И вот к каким выводам они пришли:
- Влияние на зарплаты и рабочие часы: Прямая цитата – "незначительное". Никакого существенного роста зарплат или сокращения рабочих часов в среднем по всем изученным профессиям зафиксировано не было.
- Экономия времени для сотрудников: В среднем пользователи AI на работе сэкономили всего около 3% своего времени. Да, именно три процента. Не тридцать, не триста.
- Конвертация продуктивности в деньги: Лишь жалкие 3-7% от этой экономии времени (читай: прироста продуктивности) вернулись работникам в виде повышения зарплаты. Куда делись остальные 93-97% "сэкономленного"? Вопрос риторический, но, скорее всего, они либо растворились в "повышении эффективности компании", либо осели в карманах тех, кто эту эффективность измеряет 🌚.
- Массовых увольнений нет, но и супер-работников тоже: Исследование не выявило массового замещения людей машинами. Но и обещанного появления армии "супер-работников", вооруженных AI и получающих за это огромные деньги, тоже не наблюдается.
Почему так происходит?
Казалось бы, технология, принятая быстрее, чем в свое время ПК, должна была произвести фурор. Но реальность, как обычно, сложнее.
- Куда уходит сэкономленное время?
Те самые 3% времени, которые AI помогает сэкономить, не превращаются в дополнительный кофе-брейк. Более 80% этого времени работники тратят на другие рабочие задачи. Включая новые задачи, порожденные самим AI: редактирование сгенерированных текстов (потому что AI, как мы знаем, любит приврать или написать откровенный бред), адаптация рабочих процессов, или, как в случае одного из авторов исследования, переделка экзаменов, чтобы студенты не могли списать с помощью нейросетей. - Работодатели не спешат поощрять (и платить):
Во многих компаниях использование AI происходит "партизанскими" методами – сотрудники пользуются инструментами без явного одобрения или даже вопреки политике начальства. В такой ситуации сложно прийти к боссу и сказать: "Я тут стал на 3% продуктивнее благодаря ChatGPT, давайте мне больше работы... и зарплаты". - Классика жанра: "Награда за эффективность – больше работы":
Даже если AI действительно помогает работать быстрее, не все сотрудники горят желанием афишировать это. Ведь слишком часто повышенная эффективность оборачивается просто увеличением нагрузки без соответствующего вознаграждения. - Корпоративное FOMO (Fear Of Missing Out):
Похоже, главный двигатель внедрения AI – это страх "отстать от конкурентов". Опрос IBM среди CEO показал, что лишь 25% AI-проектов действительно приносят обещанный возврат инвестиций. Многие внедряют технологии, не до конца понимая их реальную ценность, просто чтобы "быть в тренде".
Мнение экспертов
Нобелевский лауреат Дарон Аджемоглу, известный своими исследованиями в области автоматизации и труда, также призывает умерить пыл. Он оценивает прирост производительности от AI примерно в 1.1-1.6% ВВП в течение следующего десятилетия. Это значительно для развитой экономики, но далеко от тех фантастических цифр (вроде удвоения ВВП), которыми нас кормят некоторые технологические евангелисты. Аджемоглу предупреждает, что "хайп, скорее всего, продлится еще некоторое время и нанесет в процессе гораздо больше ущерба, чем ожидают эксперты".
"Получение прироста производительности от любой технологии требует организационной перестройки, целого ряда сопутствующих инвестиций и повышения квалификации работников через обучение и практику на рабочем месте".
Исследование Хумлума и Вестергаард подтверждает это: там, где работодатели активно поощряли использование AI и обучали сотрудников, прирост производительности был выше.
Возможно, мы просто находимся в самом начале пути. Промышленная революция тоже не произошла за одну ночь. Потребовались десятилетия, чтобы паровой двигатель трансформировал производство, и еще десятилетия, чтобы электричество позволило перейти к конвейерным линиям. Может, и с AI мы увидим настоящие изменения лишь тогда, когда научимся не просто "втыкать" его в существующие процессы, а фундаментально перестраивать работу вокруг новых возможностей.