Сейчас многие компании озабочены вопросом: как заставить сотрудников активнее использовать искусственный интеллект? В конце концов, перспектива заманчива – ИИ обещает снять часть рутинной работы, будь то подготовка типовых документов, обобщение информации или отладка кода, и освободить время для более важных задач.
Но готовы ли компании к последствиям, если им это удастся? Пока руководители зациклены на обещанных приростах производительности, они могут не заметить сложную реальность и не увидеть, во что им это обходится, пока не станет слишком поздно.
Работать больше, а не меньше
В ходе восьмимесячного исследования того, как генеративный ИИ изменил рабочие привычки в американской технологической компании со штатом около 200 человек, выяснилось: инструменты ИИ не сокращали объём работы, а систематически её увеличивали. Работники трудились в более высоком темпе, брали на себя более широкий спектр задач и растягивали рабочий день на большее количество часов — часто даже без всякой просьбы со стороны начальства.
Важная деталь: компания не требовала использовать ИИ, хотя предлагала корпоративные подписки на коммерчески доступные инструменты. По собственной инициативе сотрудники делали больше, потому что ИИ создавал ощущение, что «делать больше» возможно, доступно, а во многих случаях — ещё и внутренне приятно.
Хотя для руководителей это может звучать как мечта, изменения, вызванные энтузиазмом в использовании ИИ, оказываются неустойчивыми и создают проблемы в перспективе. Когда азарт экспериментов утихает, работники обнаруживают, что их нагрузка незаметно выросла, и чувствуют себя вымотанными от жонглирования всем, что внезапно свалилось на их плечи. Незаметное разрастание рабочей нагрузки в свою очередь ведёт к когнитивной усталости, выгоранию и ослаблению способности принимать решения.
Три формы интенсификации
С апреля по декабрь прошлого года исследователи изучали, как генеративный ИИ менял рабочие привычки в компании. Использовались очные наблюдения два дня в неделю, отслеживание внутренних каналов связи и более 40 углублённых интервью с представителями инженерных, продуктовых, дизайнерских, исследовательских и операционных отделов.
Расширение задач
Поскольку ИИ может заполнить пробелы в знаниях, работники всё чаще брались за обязанности, которые раньше принадлежали другим. Продакт-менеджеры и дизайнеры начали писать код; исследователи взялись за инженерные задачи; а люди по всей организации принимались за работу, которую раньше передавали другим, откладывали или вовсе избегали.
Генеративный ИИ создавал ощущение, что эти задачи стали внезапно доступны. Инструменты давали то, что многие воспринимали как воодушевляющий когнитивный подъём: снижалась зависимость от других, получалась немедленная обратная связь и корректировки по ходу дела. Работники описывали это как «просто пробую что-то с ИИ», но эти эксперименты накапливались и выливались в ощутимое расширение рабочей зоны ответственности. По сути, сотрудники поглощали работу, которая раньше могла бы потребовать дополнительной помощи или увеличения штата.
Были и побочные эффекты от того, что люди расширяли свои полномочия. Например, инженеры стали проводить больше времени за проверкой, исправлением и направлением работы, созданной или выполненной коллегами с помощью ИИ. Эти обязанности выходили за рамки формального ревью кода. Инженеры всё чаще оказывались в роли наставников для коллег, которые «писали код по наитию», и доделывали частично готовые задачи. Такой контроль часто всплывал неформально — в переписках в Slack или быстрых консультациях за рабочим столом — и добавлял инженерам нагрузку.
Размытие границ между работой и свободным временем
Поскольку ИИ упростил начало выполнения задачи — снизил барьер перед пустой страницей или отправной точкой — работники стали вклинивать небольшие порции работы в моменты, которые раньше были перерывами. Многие отправляли запросы ИИ во время обеда, на собраниях или в ожидании загрузки файла. Некоторые описывали, как отправляли «быстрый последний запрос» прямо перед тем, как отойти от стола, чтобы ИИ работал, пока они отсутствуют.
Эти действия редко ощущались как дополнительная работа, но со временем создавали рабочий день с меньшим количеством естественных пауз и более непрерывной вовлечённостью в рабочий процесс. Разговорный стиль запросов ещё больше смягчал восприятие: набрать строчку для ИИ-системы казалось больше похожим на переписку, чем на выполнение формальной задачи, и было легко позволить работе проникнуть в вечера или раннее утро без осознанного намерения.
Некоторые работники описывали, как осознавали, часто задним числом, что по мере того как отправка запросов во время перерывов становилась привычкой, свободное время переставало давать прежнее ощущение восстановления. В результате работа ощущалась менее ограниченной и более фоновой — чем-то, что всегда можно было немного продвинуть. Граница между работой и не-работой не исчезла, но её стало легче пересекать.
Больше многозадачности
ИИ ввёл новый ритм, в котором работники управляли несколькими активными задачами одновременно: вручную писали код, пока ИИ генерировал альтернативную версию, запускали несколько агентов параллельно или возвращались к давно отложенным задачам, потому что ИИ мог «справиться с ними» в фоновом режиме. Они делали это отчасти потому, что чувствовали, что у них есть «партнёр», который может помочь продвинуться в задаче.
Хотя это ощущение наличия «партнёра» создавало чувство импульса, реальность заключалась в постоянном переключении внимания, частой проверке результатов ИИ и растущем количестве открытых задач. Это создавало когнитивную нагрузку и ощущение постоянного жонглирования задачами, даже если работа казалась продуктивной.
Со временем этот ритм поднимал планку ожиданий в отношении скорости — не обязательно через явные требования, а через то, что становилось видимым и нормализованным в повседневной работе. Многие работники отмечали, что делали больше одновременно и чувствовали больше давления, чем до использования ИИ, хотя экономия времени от автоматизации якобы должна была снизить такое давление.
Замкнутый круг
Всё это породило самоподдерживающийся цикл. ИИ ускорял определённые задачи, что повышало ожидания в отношении скорости; более высокая скорость делала работников более зависимыми от ИИ. Возросшая зависимость расширяла спектр того, за что брались работники, а более широкий спектр ещё больше увеличивал объём и плотность работы. Несколько участников отметили, что, хотя они чувствовали себя более продуктивными, они не чувствовали себя менее занятыми, а в некоторых случаях — более занятыми, чем раньше. Как подытожил один инженер:
«Ты думал, что, может быть, раз ты можешь быть более продуктивным с ИИ, то сэкономишь время и сможешь работать меньше. Но на самом деле ты не работаешь меньше. Ты работаешь столько же или даже больше».
Организации могут увидеть в этом добровольном расширении работы явную победу. В конце концов, если работники делают это по собственной инициативе, что в этом плохого? Разве это не тот взрыв производительности, который нам обещали ?
Но исследование показывает риски бесконтрольного неформального расширения и ускорения работы: то, что выглядит как более высокая производительность в краткосрочной перспективе, может маскировать незаметное разрастание нагрузки и растущее когнитивное напряжение, поскольку сотрудники жонглируют множеством рабочих процессов с поддержкой ИИ. Поскольку дополнительные усилия добровольны и часто воспринимаются как приятные эксперименты, руководителям легко упустить из виду, какую дополнительную нагрузку несут работники. Со временем переработка может ухудшить способность суждения, увеличить вероятность ошибок и усложнить для организаций задачу различения подлинных приростов производительности от неустойчивой интенсивности. Для работников совокупный эффект — это усталость, выгорание и растущее ощущение, что от работы труднее отойти, особенно по мере роста организационных ожиданий в отношении скорости и отзывчивости.
Вопрос контроля
Обещание генеративного ИИ заключается не только в том, что он может сделать для работы, но и в том, насколько продуманно он интегрирован в повседневный ритм.
Результаты исследования показывают, что без намерения ИИ упрощает делать больше, но усложняет остановку. Практика ИИ предлагает противовес: способ сохранить моменты для восстановления и рефлексии даже по мере того, как работа ускоряется. Вопрос, стоящий перед организациями, заключается не в том, изменит ли ИИ работу, а в том, будут ли они активно формировать эти изменения – или позволят им незаметно формировать себя.
