ИИ и выгорание: почему автоматизация не решила проблему перегрузки

Современный миф о работе с искусственным интеллектом звучит примерно так: ИИ освободит тебя от рутинной работы, сократит нагрузку, улучшит баланс между работой и жизнью. Компании твердят об этом последние несколько лет, а сотрудники сами охотно принимают инструмент, который, как обещают, должен облегчить жизнь. Но новое исследование показывает: всё может обернуться по-другому.

Почему те, кто активно использует ИИ, начинают выгорать

Учёные из Калифорнийского университета в Беркли провели восемь месяцев внутри крупной технологической компании, где сотрудники по-настоящему и добровольно внедрили инструменты ИИ в рабочий процесс. Они опросили более 40 человек и выяснили неожиданную вещь: руководство не давило на сотрудников, не обещало новых целей и бонусов, никто не требовал сверхрезультатов. ИИ действительно помогал людям справляться с задачами.

Но вместо того чтобы работать меньше, люди стали делать больше. Освободившееся время быстро заполнялось новыми задачами. Перерывы на обед исчезали, рабочий день становился длиннее, а список дел бесконечным.

Как один из инженеров описал это:

"Ты думаешь, что если ИИ помогает и работаешь быстрее, то освободишь время для отдыха. Но на деле ты всё равно работаешь столько же, а иногда ещё больше".

На популярных профессиональных форумах в отрасли те же настроения подтверждают и сами работники: после массового перехода на ИИ требования в командах выросли, стресс усилился, а заметный прирост продуктивности составил всего около 10 %.

В чём тут парадокс

ИИ создаёт ощущение, что работу можно выполнить быстрее и легче. Однако на практике автоматизация превращается в самоподдерживающийся цикл:

  • ИИ делает задачу технически доступной;

  • люди берутся за всё больше задач;

  • нагрузка растёт, а свободное время исчезает;

  • стресс накапливается, а чувство успеха ослабевает.

Таким образом, вместо облегчения появляется цикл переработок, который ведёт к усталости и выгоранию.

Почему продуктивность не спасает от усталости

Исследователи отмечают, что даже когда инструмент действительно помогает выполнять работу, это не означает уменьшение общей нагрузки. Другие исследования показывают схожие результаты: опытные разработчики с ИИ-инструментами могут тратить на задачи больше времени, чем считают, а общие показатели эффективности часто оказываются близки к тому, что было до внедрения ИИ.

Аналитики предупреждают: отсутствие чётких правил и норм использования ИИ в рабочих процессах позволяет нагрузке расти сама по себе. Без таких рамок автоматизация может не сокращать рабочее время, а наоборот усиливать требования и давление на сотрудников.


Что это значит для бизнеса и работников

Это исследование важный предупреждающий сигнал для компаний и специалистов, стремящихся во что бы то ни стало внедрить ИИ повсюду. Если не адаптировать корпоративные процессы и не пересмотреть ожидания от автоматизации, то результат может быть обратным: не рост эффективности, а рост усталости, стресса и эмоционального выгорания.

Источник: TechCrunch

Похожие статьи

Рекомендательные технологии Подробнее
AI • 10 месяцев назад

Google Translate научился переводить речь в реальном времени

Google обновил приложение Translate, добавив функцию, которая позволяет слышать перевод речи в реальном времени прямо в наушниках. Технология работает на базе Gemini и поддерживает более 70 языков. Режим Live Translate доступен в бете на Android и превращает обычные наушники в персональный переводчик.

AI • 10 месяцев назад

Инженер Google: ИИ справился за час с задачей, над которой команда работала год

ИИ Claude Code справился за час с задачей, над которой команда инженеров Google работала почти год. Обсуждаются возможности и ограничения современных ИИ-ассистентов в программировании.

AI • 10 месяцев назад

Бурный рост дата-центров для ИИ может навредить другим инфраструктурным проектам

Бум строительства дата-центров для искусственного интеллекта в США ускоряет развитие ИИ-инфраструктуры, но одновременно создаёт проблемы для других проектов. Дороги, мосты и транспорт всё чаще сталкиваются с нехваткой рабочих, материалов и финансирования, поскольку ресурсы перетекают в ИИ-дата-центры.

AI • 9 месяцев назад

AIнашёл почти 1 400 необычных объектов в архиве Хаббла

Искусственный интеллект AnomalyMatch впервые полностью просканировал архив данных космического телескопа Хаббл, найдя почти 1 400 аномальных космических объектов. Более 800 из них ранее не были описаны учёными, что подчёркивает потенциал ИИ для открытия новых явлений во Вселенной.