Чому СЕО масово скорочують персонал через ШІ, попри низьку ефективність технології

Керівники провідних технологічних компаній активно впроваджують штучний інтелект і скорочують штати, сподіваючись на швидкий прорив в ефективності. Проте, попри високі очікування топ-менеджерів щодо можливостей ШІ, результати на практиці часто не відповідають оптимістичним прогнозам.

Ілюзії щодо можливостей штучного інтелекту

Генеральний директор Box Аарон Леві називає це явище «ШІ-психозом», коли керівники, спостерігаючи лише зовнішню привабливість нової технології, переоцінюють її реальні можливості. Вони бачать роботу чат-ботів, швидке створення прототипів чи текстів і вважають, що автоматизація здатна повністю замінити тисячі працівників. Однак більшість СЕО залишаються далекими від буденної роботи, не займаючись виправленням помилок у коді чи перевіркою деталей документів, залишаючи ці завдання співробітникам.

“CEOs are uniquely prone to AI psychosis because they’re sufficiently distant from the last mile of work that still has to happen to generate most value with AI. So when they play with AI, they see the happy path results, often not considering the next 10 or 20 things that have…”

У результаті керівники часто сприймають штучний інтелект як універсальний інструмент, здатний вирішити будь-яке завдання, хоча насправді ШІ поки залишається лише помічником, що вимагає постійного контролю з боку людини.

Масові скорочення та реальні наслідки автоматизації

За перші місяці 2026 року понад 115 тисяч співробітників у 152 технологічних компаніях втратили роботу через автоматизацію. Це майже стільки ж, скільки за весь 2025 рік. Чимало компаній прямо заявляють, що причина звільнень — впровадження штучного інтелекту. Яскравим прикладом став сервіс ClickUp, генеральний директор якого Зеб Еванс оголосив про скорочення 22% штату після запуску кількох тисяч ШІ-агентів. Він стверджує, що майбутнє — за компаніями, в яких люди лише керують алгоритмами.

Однак наукові дослідження не підтверджують настільки швидкого зростання продуктивності. Метааналіз, опублікований у California Management Review, не виявив значного зв’язку між впровадженням ШІ та підвищенням загальної ефективності. Дослідження Національного бюро економічних досліджень США показало, що відчуття керівників про підвищення швидкості роботи значно перевищує реальні показники.

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту протестували тисячі ШІ-агентів і дійшли висновку, що наразі моделі не здатні стабільно виконувати завдання на рівні людини. Їхні прогнози свідчать, що лише до 2029 року мовні моделі зможуть якісно працювати з текстами, а досягнення переваги над людською працею потребуватиме ще кількох років.

Окрім цього, масове впровадження алгоритмів створює нові виклики. Harvard Business Review відзначає: якщо ШІ генерує у десятки разів більше документів і рішень, керівникам доводиться витрачати більше часу на перевірку та затвердження, що призводить до управлінських труднощів і зниження ефективності. Таким чином, компанії часто замінюють фахівців потоком посереднього контенту, який усе одно потребує людської перевірки.

На тлі цього деякі компанії намагаються навчити штучний інтелект людським емоціям. Наприклад, робот Atlas від Boston Dynamics намагається імітувати емоції та навіть святкувати голи на футбольному полі, що робить його більш реалістичним, ніж багато прогнозів про «всемогутній» ШІ.

Источник: kurazh.org