ИИ обещает продуктивность, но пока для менеджеров это в основном головная боль

Компании предоставляют сотрудникам инструменты ИИ, чтобы повысить их продуктивность, но, похоже, эти инструменты создают новые проблемы для руководителей.

Более половины руководителей высшего звена заявляют, что после внедрения ИИ им стало сложнее оценивать работу сотрудников, согласно опросу Nielsen среди 1700 директоров и руководителей высшего звена в семи странах, заказанному компанией Monday.com, занимающейся управлением рабочими процессами. Причина в том, что теперь значительная часть результатов работы сотрудников поступает в почтовый ящик руководителя уже в отшлифованном виде, из-за чего трудно понять, какая доля работы выполнена сотрудником, а какая — ИИ. В результате почти половина руководителей говорит, что тратит на проверку и направление работы своих команд больше времени, чем раньше.

Это не значит, что руководители недовольны ИИ. На самом деле всё наоборот: 94% опрошенных руководителей заявили, что воодушевлены возможностью улучшить работу с помощью ИИ, а многие уверены, что знают, где его применение принесёт наибольшую пользу. Михаль Миллер Леви, руководитель отдела исследований рынка и изучения клиентских предпочтений в Monday.com, сравнила этот энтузиазм с ранними годами развития интернета в 2000-х, отметив, что люди видят в ИИ своего рода «магию».

Однако проблема, сказала она TechCrunch, заключается в том, что ИИ развивается быстрее, чем компании успевают адаптироваться. «ИИ очень хорошо работает для [руководителей] на индивидуальном уровне, но у них также есть другая роль — роль руководителей. Им необходимо также двигать организацию вперёд […] Их трудности [связаны с тем], что ИИ просто развивается быстрее, чем организационные процессы», — сказала Леви.

Руководители также пересматривают то, как оценивают свои команды: 78% респондентов заявили, что после внедрения ИИ изменили подход к оценке сотрудников, придавая большее значение тому, насколько хорошо сотрудники умеют составлять запросы, решать, какие задачи делегировать ИИ, и экспериментировать с новыми способами работы.

Но насколько справедливо можно оценивать сотрудников, если руководители не могут легко определить, какая часть их работы была выполнена с помощью ИИ? И что, если сами руководители всё чаще полагаются на ИИ при вынесении таких оценок? Опрос показал, что 46% руководителей используют ИИ для принятия решений, а 39% руководителей применяют ИИ для подготовки отзывов о результатах работы сотрудников.

Такая практика чревата появлением в процессе оценки ещё большей предвзятости, чем обычно, поскольку большие языковые модели по своей сути являются машинами прогнозирования и склонны воспроизводить человеческие модели поведения, обнаруженные в данных, на которых они обучались. Исследование Люксембургского института социально-экономических исследований, опубликованное ранее в этом году, показало, что «при отсутствии чётких объективных стандартов и в случаях, когда люди оцениваются независимо друг от друга» большие языковые модели склонны оценивать результаты работы так же, как люди. А в исследовательской статье, опубликованной в начале 2025 года, говорится, что модели ИИ могут быть предвзяты против чернокожих кандидатов-мужчин и «демонстрируют значительную предвзятость, различающуюся по направлению и степени выраженности в разных социальных группах».

Когда я спросил Леви, может ли использование ИИ для оценки результатов работы людей привнести в процесс внешнюю предвзятость, она ответила, что компании пока не выработали подход к решению подобных вопросов.

ИИ также меняет то, как выглядит рабочий день руководителя. Кто-то должен решать, какие задачи передать ИИ-агентам, проверять результаты их работы и вмешиваться, когда что-то идёт не так. В отчёте говорится, что такой контроль может стать новым уровнем «невидимого труда».

Само программное обеспечение становится всё сложнее управляемым. Пятьдесят семь процентов руководителей заявляют, что теперь в их организациях используется больше инструментов, чем раньше, а около 51% говорят, что после внедрения ИИ их инструменты стали более взаимозависимыми и объединёнными в кластеры. Лишь 29% охарактеризовали свою инфраструктуру ИИ как полностью оптимизированную и централизованную.

Леви сказала, что компании ожидали, что ИИ поможет сократить используемый ими набор программ. Вместо этого они столкнулись с большим количеством приложений, интеграций и несанкционированным использованием ИИ, поскольку сотрудники внедряют инструменты, не входящие в одобренные их компаниями системы.

«Руководители завершили 2025 год с ощущением, что на самом деле они будут объединять инструменты, то есть сократят количество программного обеспечения. Но произошло обратное: число используемых ими инструментов выросло», — сказала Леви. «Более 50% заявляют, что теперь используют больше инструментов, чем в прошлом году, и этот процесс не останавливается […]»

Потребность в контроле, похоже, становится всё более насущной по мере того, как компании внедряют ИИ-агентов, способных действовать самостоятельно. Опрос показал, что 58% руководителей ожидают, что в течение следующего года им придётся контролировать больше ИИ-агентов, чем сотрудников-людей, а 46% опасаются потерять контроль над действиями этих агентов.

Также существует немалый страх быть привлечёнными к ответственности за решения, принятые ИИ (так ответили 35% респондентов), поскольку большие языковые модели всё ещё в значительной степени непредсказуемы. «Они не хотят, чтобы их агенты были полностью автономными», — сказала Леви, объяснив, что руководители хотят, чтобы люди участвовали в принятии решений и чтобы ИИ консультировался с ними, когда речь идёт о важных задачах и решениях.

В конечном счёте выводы отчёта показывают, что внедрение ИИ всё больше становится не только возможностью повысить продуктивность, но и проблемой управления. Без надлежащих процессов и инфраструктуры для работы с ним руководители, похоже, изо всех сил стараются поддерживать бесперебойную работу.