Самое многообещающее обещание, которое окружает ИИ на работе сегодня, заключается не в том, что он заменит нас, а в том, что он может освободить нас от части бремени, которое мы несем каждый день. В последние годы большая часть технического дискурса была сосредоточена на этой идее, чему способствовало и появление в компаниях помощников, таких как ChatGPT, Gemini или различных штурманов, встроенных в повседневное программное обеспечение: меньше рутинных задач, больше времени для спокойных размышлений, творчества или принятия решений. Однако по мере того, как эти инструменты начинают по-настоящему использоваться в реальных условиях, возникает вопрос, который больше нельзя игнорировать: что происходит, когда это обещание облегчения сталкивается с повседневной трудовой практикой.
Система выгорания. Повествование об облегчении начинает давать сбои, когда академические исследования смотрят на то, что происходит внутри компаний. Исследование, опубликованное Harvard Business Review, описывает, что в наблюдаемом случае ИИ не уменьшал объем работы, а, скорее, усиливал ее, даже без явных приказов производить больше. Эти результаты можно интерпретировать как сигнал к возникновению новой проблемы, когда увеличение мощностей может подтолкнуть определенные организации к динамике, близкой к структурному истощению, больше связанной с постоянным ускорением, чем с обещанной эффективностью.
Откуда берутся данные. Упомянутая работа проводилась в течение восьми месяцев в американской технологической компании, в которой работало около 200 сотрудников, и сочетала в себе очное наблюдение два дня в неделю, отслеживание внутренних каналов связи и более 40 углубленных интервью по инженерным, продуктовым, дизайнерским, исследовательским и операционным профилям. Компания не заставляла использовать ИИ и не ставила новых целей в отношении производительности, хотя она предлагала корпоративную подписку на бизнес-инструменты, что позволяло анализировать, что происходит, когда внедрение происходит по собственной инициативе работников.
Закономерность, стоящая за обещанием. Описанная исследователями интенсификация, не являющаяся внезапным изменением, принимает форму узнаваемого процесса. Журнал обобщает свои выводы по трем механизмам, которые в совокупности преобразуют повседневную работу: постепенное расширение обязанностей, все менее четкие границы между активностью и отдыхом и одновременное управление несколькими задачами при поддержке ИИ.
Во многих случаях наибольшая активность начиналась с чего-то, что на первый взгляд казалось положительным: ощущения возможности делать больше самостоятельно. Не секрет, что ИИ позволяет решать задачи, которые раньше требовали внешней поддержки или специальных знаний, постепенно расширяя периметр своей роли. Однако этот рост не заменил предыдущие обязанности, а дополнил их и вызвал новые требования к надзору и корректировке внутри команд.
Когда пауза перестает быть паузой. Исследование также показывает, что эта динамика возникает не только из-за того, что мы делаем больше вещей, но и из-за того, что мы делаем их в разное время. Сокращая первоначальные усилия, необходимые для начала выполнения задачи, ИИ упростил переход работы в места, традиционно отведенные для отдыха, такие как прием пищи, короткие перерывы или конец дня. Со временем эта едва заметная преемственность превратила опыт работы в нечто более постоянное и менее ограниченное, снижая устойчивость даже без формального увеличения рабочего графика.
Фрагментация внимания. Harvard Business Review отмечает, что возможность выполнять несколько действий одновременно, опираясь на системы, работающие в фоновом режиме, подтолкнула многих профессионалов к одновременному выполнению все большего числа открытых задач. Это увеличение числа направлений создавало ощущение импульса и поддержки, но также требовало частого пересмотра результатов, полученных с помощью ИИ, и постоянного изменения контекста. По мере того, как такое поведение становилось привычным, в организации росли ожидания в отношении скорости.
Один из возможных выходов. Исследование показывает, что проблема заключается не в самой технологии, а в отсутствии рамок, регулирующих ее повседневное использование. По этой причине он предлагает разработать “практику ИИ”, основанную на преднамеренных паузах, позволяющих пересмотреть решения, последовательности работы, уменьшающей фрагментацию, и моментах человеческой связи, противодействующих изоляции. В этом сценарии задача для компаний заключается не в том, чтобы внедрять больше ИИ, а в том, чтобы интегрировать его возможности, не нарушая баланса повседневной работы.