Опрос почти 10 тыс. сотрудников в Европе и Америке показал: большинство уверено, что ИИ улучшает их репутацию; 64% признались, что пользовались им для задач, с которыми не справились бы сами, поставив начальство в неловкое положение при выборе кандидатов на повышение.
У офисных сотрудников появилось незаметное новое преимущество, и их начальники не всегда его замечают.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Во вторник платформа Use.AI, которая объединяет несколько крупных языковых моделей в одну подписку, опубликовала исследование: в опросе приняли участие 9 684 работающих взрослых в США, Великобритании, Канаде, странах ЕС и Латинской Америки.
Как выяснилось, 52 % респондентов признались, что ИИ позволяет им выглядеть более опытными, чем они есть на самом деле, то есть результаты их работы опережают реальный уровень навыков.
Около 64 % сообщили, что использовали ИИ для выполнения задач, с которыми иначе не справились бы самостоятельно, а 43 % сказали, что технология помогла им взяться за обязанности, для которых они ещё не чувствовали себя достаточно квалифицированными.
Ещё 35 % признали, что им было бы трудно выполнять часть текущей работы без ИИ, а четверть опасается, что работодатель считает их более компетентными, чем они являются в действительности.
Менеджеры действительно не всегда в курсе: 39 % сотрудников признались, что сдавали работу, сделанную с помощью ИИ, не сообщая об этом, а 30 % принимали похвалу за задания, значительную часть которых выполнила технология.
Формально это не обязательно нарушает какие‑либо правила, поскольку в большинстве компаний нет обязанности раскрывать использование ИИ, однако на практике получается, что эффективность сотрудников оценивают, не зная, какая доля работы была по сути передана машине.
Последствия затрагивают и карьерный рост: 19 % респондентов заявили, что работа с помощью ИИ способствовала их повышению.
Нужно ли говорить об этом начальнику?
Очевидным решением кажется обязать сотрудников сообщать каждый раз, когда они прибегают к помощи ИИ, однако компания, стоящая за исследованием, не поддерживает такую меру в полном объёме.
«Я не считаю, что компании должны требовать от сотрудников раскрывать каждое взаимодействие с ИИ», – заявил Euronews сооснователь и генеральный директор Use.AI Игорь Герасимов.
«По мере того как такие инструменты будут встраиваться в повседневное программное обеспечение и рутинные процессы, это очень быстро станет непрактичным», – пояснил Герасимов и предложил более узкий подход.
«Куда полезнее проводить границу там, где ИИ существенно влияет на содержание работы. Если система сгенерировала значительную часть анализа, рекомендации, презентации, кода или другого значимого результата, сотрудники должны указывать на такую помощь».
По его словам, цель политики должна быть иной, а не контроль над персоналом.
«Её назначение – не наблюдение. Она должна дать менеджерам достаточно контекста, чтобы оценивать и результат, и вклад человека», – сказал Герасимов, добавив, что жизнеспособная политика «должна сосредоточиться на существенной помощи со стороны ИИ, проверке и ответственности, при этом ясно закрепляя, что человек, сдающий работу, остаётся ответственным за понимание и защиту её содержания».
Как на самом деле оценивать эффективность сотрудников
Всё сказанное не означает, что эти сотрудники неквалифицированы: умение грамотно использовать ИИ само по себе становится важным профессиональным навыком.
Проблема в том, что по готовому результату больше нельзя судить о человеке так же, как раньше, особенно когда компания решает, кому можно поручить больше ответственности.
«Окончательный результат по‑прежнему важен, но он становится менее полным показателем компетентности», – сказал Герасимов в интервью Euronews.
«Работодателям также важно понимать, может ли человек объяснить логику своей работы, обнаружить изъяны в ответе, сгенерированном ИИ, принимать решения при неполной информации и реагировать, когда технология выдаёт что‑то неверное или неожиданное», – пояснил он.
Для этого, отметил глава Use.AI, особенно важен один навык.
«Правильная постановка задачи имеет ключевое значение. Может ли человек сформулировать верный вопрос, оспорить исходное допущение и объяснить, почему один вариант действий лучше другого? Это гораздо сложнее понять, глядя только на отполированный конечный продукт», – подчеркнул Герасимов.
Пока что немногие работодатели нашли ответ на вопрос, как оценивать результаты труда в эпоху ИИ.
«Единой, устоявшейся модели оценки пока нет. Организации всё ещё разбираются, как использование ИИ должно влиять на решения об эффективности работы и повышениях», – сказал он, добавив, что «во всех этих решениях гораздо важнее станет различие между тем, что человек может произвести с помощью ИИ, и тем, что он действительно понимает».
Инструмент или костыль?
Отвечая на вопрос, беспокоит ли компанию, продающую доступ к ИИ, тот факт, что 35 % работников не справились бы без него, Герасимов не стал отмахиваться от этой проблемы.
«Да, я думаю, к этому результату нужно отнестись серьёзно», – признал он.
«Опасения начинаются тогда, когда человек может выдать ответ с помощью ИИ, но не в состоянии надёжно распознать, что этот ответ неверен, объяснить, почему он подходит, или принять взвешенное решение, если у системы нет надёжного ответа. В этот момент отношения с технологией становятся меньше похожи на усиление возможностей и больше – на зависимость», – сказал он в беседе с Euronews.
Он предложил воспринимать ситуацию как дилемму, а не как вынесенный приговор.
«ИИ может ускорять работу людей и расширять перечень задач, которые они способны выполнять. Но если эти преимущества сопровождаются ослаблением самостоятельного суждения, это компромисс, который работодатели и технологические компании должны признать и попытаться устранить».
Тем временем технологии продолжают развиваться, пока работодатели ищут ответы.
По данным Ventureburn, ссылающегося на исследование американской некоммерческой организации METR, которая оценивает влияние систем искусственного интеллекта на общество, время, за которое автономность ИИ удваивается, сократилось с восьми месяцев до 4,7 месяца.
В том же обзоре зафиксировано 1 400‑процентное годовое увеличение автономных возможностей ИИ в период с начала 2025 года до начала 2026‑го, при этом доступ к таким системам расширяется столь же стремительно.
Количество загрузок инструментов на базе ИИ выросло с 15 000 до 11,8 миллиона, то есть увеличилось в 780 раз, а число общедоступных инструментов MCP – примерно до 177 000, что в 35 раз больше, чем годом ранее.
MCP, или Model Context Protocol, – это стандарт, который позволяет ассистентам на базе ИИ напрямую подключаться к другим приложениям и источникам данных, чтобы выполнять задачи, а не только описывать, как их решать. По сути, он обеспечивает то, что обычно называют «agentic AI».
Такая динамика лишь обостряет обозначенную в опросе проблему: чем больше работы выполняется без участия человека на каждом этапе, тем меньше готовый продукт говорит о том, кто поставил под ним свою подпись.