Думали, нейросеть за вас поработает, а вы отдохнете? Оказалось, всё ровно наоборот

Если вам кажется, что генеративный ИИ должен разгружать сотрудников, то исследование Harvard Business Review описывает более прозаичный сценарий: освободившееся время чаще превращается не в отдых, а в дополнительные задачи.

Авторы работы, исследователи бизнес-школы Haas при Университете Калифорнии в Беркли Аруна Ранганатан и Синци Мэгги Е, наблюдали за 40 сотрудниками технологической компании на 200 человек с апреля по декабрь 2025 года. Они смотрели, как меняются привычки в инженерии, продукте, дизайне, исследованиях и операциях после появления генеративных инструментов в повседневной работе.

Вывод получился двусмысленным. По словам исследователей, люди действительно начали работать быстрее, охватывать более широкий набор задач и растягивать работу на большее число часов в течение дня, часто без прямого запроса со стороны менеджмента. При этом компания не заставляла пользоваться ИИ, хотя и выдавала корпоративные подписки на коммерческие решения. Дополнительная нагрузка возникала по инициативе самих сотрудников: ИИ делал идею «сделать больше» психологически доступной и во многих случаях субъективно приятной.

Проблема в том, что такое «ползучее» расширение объема задач довольно быстро начинает съедать личное время. Исследователи связывают это с накоплением когнитивной усталости: на старте кажется, что производительность резко выросла, но затем нарастают выгорание, ухудшение качества решений и риск ошибок. В пределе это может закончиться текучкой и тем, что команда формально «успевает больше», но делает хуже и платит за это собственными ресурсами.

Во время интервью сотрудники объясняли, что генеративный ИИ снижает барьер входа в задачу: вместо «чистого листа» появляется черновик, от которого проще отталкиваться. Еще один эффект - люди охотнее берутся за ответственность, которая раньше относилась к другим ролям, потому что ИИ дает ощущение когнитивного «подстрахования».

Но в инженерных командах проявилась и обратная сторона. Часть сотрудников стала тратить время на проверку кода новичков, «коучинг» вайб-кодеров и доведение до конца проектов, которые другие начали с ИИ, но не смогли качественно завершить. А поскольку стартовать стало проще, работа незаметно расползается по паузам: задачи открывают во время перерывов, поздно вечером и ранним утром, и в дне становится меньше естественных остановок.

Авторы отдельно отмечают управленческий риск: когда дополнительное усилие добровольное и подается как «интересный эксперимент», руководителям легко не заметить, какой реальный груз носят сотрудники. В коротком горизонте это выглядит как ускорение и рост инициативности, а в длинном может подтачивать качество, внимательность и устойчивость процессов.

Тревоги вокруг рабочих мест тоже никуда не делись: в прогнозе Forrester The Forrester AI Job Impact Forecast (US, 2025–2030) говорится, что к 2030 году технологии могут затронуть около 6% рабочих мест, то есть примерно 10,4 млн, за счет роботизации процессов, автоматизации бизнеса, физической робототехники и генеративных моделей.

При этом вопрос, всегда ли ИИ приносит «чистую» производительность, остается спорным. Вице-президент и главный аналитик Forrester Дж. П. Гаундер отдельно подчеркивал, что не уверен, будто ИИ действительно перевернет продуктивность так, как это часто обещают.

Что делать компаниям, если «больше и быстрее» начинает ломать людей? Исследователи из Беркли предлагают вводить стандарты, которые защищают от выгорания и размывания границ. Среди идей - «намеренные паузы» в ключевых точках, чтобы регулировать темп и не давать задачам уходить от целей. Например, перед крупным решением можно формально требовать хотя бы один контраргумент и явную привязку к целям организации, чтобы чуть расширить поле внимания и снизить риск «дрейфа».

Еще один принцип - работать фазами и двигаться вперед осознанно, а не на максимальной скорости, которую позволяет ИИ. Логика простая: команда должна вести инструмент, а не инструмент вести команду. Дополнительно авторы советуют защищать время для живого общения, потому что ИИ поощряет более «одиночную» работу: короткие синки, совместные моменты рефлексии и структурированные обсуждения помогают прерывать непрерывное взаимодействие с ИИ и возвращать перспективу.