Искусственный интеллект не сокращает объем работы — он ее интенсифицирует
Перевод статьи Аруна Ранганатан и Синци Мэгги Е., опубликованной 9 февраля 2026 года в Harvard Business Review.
Прямо сейчас многие компании обеспокоены тем, как привлечь больше сотрудников к использованию искусственного интеллекта. В конце концов, идея о том, что искусственный интеллект снизит нагрузку на сотрудников, избавив их от рутинной работы — составления документов, обобщения информации и отладки кода, — и позволит им уделять больше времени более важным задачам, выглядит заманчиво.
Но готовы ли они к тому, что может произойти, если они добьются успеха? В то время как лидеры сосредоточены на обещанном повышении производительности, они могут быть удивлены сложной реальностью и не понимать, чего им стоят эти достижения, пока не станет слишком поздно.
В ходе нашего текущего исследования мы обнаружили, что инструменты искусственного интеллекта не сокращают объем работы, а последовательно интенсифицируют ее. В ходе восьмимесячного исследования того, как генеративный ИИ изменил рабочие привычки в американской технологической компании, насчитывающей около 200 сотрудников, мы обнаружили, что сотрудники работали в более быстром темпе, брали на себя более широкий круг задач и увеличивали количество часов в день, часто без того, чтобы их об этом просили. Важно отметить, что компания не требовала обязательного использования искусственного интеллекта (хотя и предлагала корпоративную подписку на коммерчески доступные инструменты искусственного интеллекта). По собственной инициативе работники делали больше, потому что искусственный интеллект позволял чувствовать, что “делать больше” возможно, доступно и во многих случаях приносит истинное вознаграждение.
Для руководителей это может показаться сбывшейся мечтой, но изменения, вызванные активным внедрением искусственного интеллекта, могут оказаться неустойчивыми и привести к проблемам в будущем. Как только ажиотаж от экспериментов спадает, работники могут обнаружить, что их рабочая нагрузка незаметно возросла, и почувствовать перегруженными из-за того, что им приходится справляться со всем сразу. Такое увеличение рабочей нагрузки, в свою очередь, может привести к когнитивной усталости, эмоциональному выгоранию и ослаблению способности принимать решения. Всплеск производительности, наблюдавшийся вначале, может привести к снижению качества работы, текучке кадров и другим проблемам.
Это ставит руководителей в затруднительное положение. Что им делать? Поручать сотрудникам самоконтроль — не лучшая стратегия. Вместо этого компаниям нужно разработать свод норм и стандартов использования ИИ — то, что мы называем «практикой использования ИИ». Вот что нужно знать руководителям и что они могут сделать, чтобы помочь своим сотрудникам добиться успеха.
Как генеративный ИИ интенсифицирует работу
С апреля по декабрь прошлого года мы изучали, как инструменты генеративного искусственного интеллекта меняют рабочие процессы в технологической компании. Мы проводили личное наблюдение два дня в неделю, отслеживали внутренние каналы коммуникации и провели более 40 подробных интервью с представителями отделов разработки, продуктовой разработки, дизайна, исследований и эксплуатации.
Мы выявили три основные формы интенсификации.
Расширение задач. Поскольку ИИ может заполнять пробелы в знаниях, работники все чаще берут на себя обязанности, которые ранее принадлежали другим. Менеджеры по продуктам и дизайнеры начали писать код; исследователи взялись за инженерные задачи; а отдельные сотрудники по всей организации взялись за работу, которую в прошлом они бы передали на аутсорсинг, отложили или вовсе избегали.
Генеративный ИИ сделал эти задачи по-новому доступными. Эти инструменты, по мнению многих, способствуют развитию когнитивных способностей: они уменьшают зависимость от других и предлагают немедленную обратную связь и исправление по ходу работы. Работники описали это как “просто пробование чего-то” с помощью искусственного интеллекта, но эти эксперименты привели к значительному расширению сферы деятельности. Фактически, работники все больше поглощались работой, которая раньше могла бы оправдать дополнительную помощь или увеличение численности персонала.
Расширение полномочий сотрудников приводило к побочным эффектам. Например, инженеры, в свою очередь, тратили больше времени на проверку, исправление и корректировку работы, выполненной коллегами с помощью ИИ или на основе ИИ. Эти задачи выходили за рамки формальной проверки кода. Инженеры все чаще оказывались в роли наставников для коллег, которые «виброкодировали» и дорабатывали частично готовые пул-реквесты. Эти недочеты часто выявлялись неформально — в обсуждениях в Slack или в ходе быстрых консультаций, — что увеличивало нагрузку на инженеров.
Размытые границы между работой и неработой. Из-за того, что искусственный интеллект упростил начало работы над задачей — избавил от необходимости сталкиваться с пустой страницей или неизвестной отправной точкой, — сотрудники стали выполнять небольшие объемы работы в те моменты, которые раньше считались перерывами. Многие обращались к ИИ во время обеда, совещаний или в ожидании загрузки файла. Некоторые рассказывали, что отправляли «последнюю быструю команду» прямо перед тем, как встать из-за стола, чтобы ИИ мог поработать, пока их нет.
Эти действия редко воспринимались как дополнительная работа, но со временем они привели к тому, что в течение рабочего дня стало меньше естественных пауз, а вовлеченность в работу стала более постоянной. Разговорный стиль подсказок еще больше упростил процесс: ввод текста для системы искусственного интеллекта больше походил на общение, чем на выполнение формальной задачи, поэтому работа легко перетекала на вечер или раннее утро без всякого умысла.
Некоторые сотрудники признавались, что, оглядываясь назад, они понимали, что по мере того, как промптинг во время перерывов становился привычным, время, потраченное на отдых, перестало приносить такое же чувство восстановления сил. В результате работа перестала восприниматься как нечто ограниченное и стала восприниматься как нечто, что всегда можно немного продвинуть вперед. Граница между работой и отдыхом не исчезла, но ее стало легче пересекать.
Больше многозадачности. Искусственный интеллект задал новый ритм работы, при котором сотрудники одновременно управляли несколькими активными потоками: вручную писали код, пока ИИ генерировал альтернативную версию, запускали несколько агентов параллельно или возвращали к жизни давно отложенные задачи, потому что ИИ мог «обрабатывать» их в фоновом режиме. Отчасти они делали это потому, что чувствовали, что у них есть «помощник», который может облегчить их работу.
Несмотря на то, что ощущение наличия «партнера» придает работе импульс, в реальности приходится постоянно переключать внимание, часто проверять результаты работы ИИ и решать все больше задач. Это создает когнитивную нагрузку и ощущение, что приходится постоянно жонглировать задачами, даже если работа кажется продуктивной.
Со временем этот ритм повысил требования к скорости — не столько из-за прямых распоряжений, сколько из-за того, что стало привычным и нормативным в повседневной работе. Многие сотрудники отмечали, что стали делать больше за раз и испытывали большее давление, чем до внедрения ИИ, хотя экономия времени за счет автоматизации должна была снизить это давление.
Что это значит для организаций и как “Практика искусственного интеллекта” может помочь
Все это привело к возникновению самоподдерживающегося цикла (self-reinforcing cycle). ИИ ускорил выполнение определенных задач, что повысило ожидания от скорости; более высокая скорость сделала работников более зависимыми от ИИ. Возросшая зависимость расширила масштабы того, что предпринимали работники, а более широкие масштабы еще больше увеличили количество и плотность работы. Несколько участников отметили, что, хотя они чувствовали себя более продуктивными, они не чувствовали себя менее занятыми, а в некоторых случаях чувствовали себя более занятыми, чем раньше. Как подытожил один инженер: «Вы думали, что, возможно, благодаря искусственному интеллекту вы станете продуктивнее и сэкономите время, сможете работать меньше. Но на самом деле вы работаете не меньше. Вы работаете столько же или даже больше».
Организации могут рассматривать такое добровольное расширение рабочего времени как несомненную победу. В конце концов, если сотрудники делают это по собственной инициативе, почему это плохо? Разве это не тот самый взрыв производительности, который нам обещали?
Однако наши исследования выявляют риски неформального расширения и ускорения работы: то, что в краткосрочной перспективе выглядит как повышение производительности, может скрывать постепенное увеличение рабочей нагрузки и растущее когнитивное напряжение, когда сотрудники совмещают несколько рабочих процессов с использованием ИИ. Поскольку дополнительные усилия являются добровольными и часто воспринимаются как приятная экспериментальная деятельность, руководителям легко упустить из виду, насколько большую дополнительную нагрузку несут работники. Со временем переутомление может ухудшить способность принимать решения, повысить вероятность ошибок и затруднить для организаций различение подлинного повышения производительности и неустойчивой интенсивности. Для работников совокупный эффект выражается в усталости, выгорании и растущем ощущении, что от работы становится всё сложнее отвлечься, особенно по мере роста организационных ожиданий в отношении скорости и оперативности.
Вместо того чтобы пассивно реагировать на то, как инструменты на основе искусственного интеллекта меняют рабочие процессы, как отдельным сотрудникам, так и компаниям следует внедрить «практику использования ИИ» — набор осознанных норм и процедур, которые определяют, как используется ИИ, когда его использование уместно прекратить, а также как следует и не следует расширять рабочие процессы в ответ на новые возможности. Без таких практик работа с использованием ИИ будет не сокращаться, а, наоборот, интенсифицироваться, что приведет к выгоранию, снижению качества принимаемых решений и долгосрочной устойчивости.
По мере того как организации будут внедрять искусственный интеллект, им следует обратить внимание на следующие аспекты:
Преднамеренные паузы. По мере того как темп выполнения задач ускоряется, а границы размываются, сотрудникам могут быть полезны короткие структурированные перерывы, которые позволяют регулировать темп работы: защищенные интервалы для оценки согласованности действий, пересмотра предположений или усвоения информации перед тем, как двигаться дальше.
Такие паузы не замедлят работу в целом, а просто предотвратят незаметное накопление перегрузок, которое возникает, когда ускорение не контролируется. Например, перед принятием важного решения можно потребовать привести один контраргумент и указать на одну явную связь с целями организации — это расширит поле внимания ровно настолько, чтобы предотвратить отклонение от курса. Включение таких пауз в повседневный рабочий процесс - один из способов, с помощью которого организации могут принимать более эффективные решения, устанавливать более четкие границы и обеспечивать более устойчивые формы производительности в среде, дополненной искусственным интеллектом.
Последовательность действий. Поскольку ИИ обеспечивает постоянную активность в фоновом режиме, организации могут извлечь выгоду из норм, которые целенаправленно определяют, когда работа будет продвигаться вперед, а не только то, насколько быстро она будет выполняться. Это включает пакетную отправку несрочных уведомлений, приостановление обновлений до наступления естественных перерывов в работе и создание «окон сосредоточенности», в которые сотрудников не будут отвлекать.
Вместо того чтобы реагировать на каждый результат работы ИИ по мере его появления, можно выстроить последовательность действий, при которой работа будет выполняться поэтапно. При таком подходе к координации сотрудники меньше отвлекаются и реже переключаются между задачами, что снижает нагрузку на мозг, а команды сохраняют общую продуктивность. Регулируя порядок и сроки выполнения работы, а не требуя постоянной готовности к реагированию, можно помочь организациям сохранять концентрацию, снизить когнитивную нагрузку и способствовать более взвешенному принятию решений в условиях внедрения ИИ.
Человеческий фактор. По мере того как ИИ позволяет сотрудникам работать в одиночку, организации могут извлечь выгоду из того, чтобы выделять время и пространство для общения и взаимодействия с людьми. Короткие возможности для общения с другими — будь то краткие проверки, совместные размышления или структурированный диалог — прерывают непрерывную работу с инструментами на основе искусственного интеллекта и помогают сохранять объективность.
Социальный обмен не только расширяет кругозор, но и способствует развитию творческих способностей. Искусственный интеллект предлагает единую синтезированную точку зрения, но креативность зависит от знакомства с различными человеческими взглядами. Выделяя время и пространство для общения и диалога, организации возвращают работу в социальный контекст и помогают противостоять истощающему, индивидуалистическому влиянию быстрой работы с использованием искусственного интеллекта.
Перспективы генеративного ИИ связаны не только с тем, как он может помочь в работе, но и с тем, насколько продуманно он интегрируется в повседневную жизнь. Наши исследования показывают, что без осознанного контроля ИИ позволяет делать больше, но при этом сложнее остановиться. Практика использования ИИ предлагает противовес: возможность выделять время на восстановление сил и размышления, даже когда работа ускоряется. Вопрос, который стоит перед организациями, заключается не в том, изменит ли ИИ работу, а в том, будут ли они активно влиять на эти изменения или позволят им незаметно влиять на себя.