Смог ли искусственный интеллект заменить человека: почему бизнес вновь обращается к сотрудникам

Еще недавно искусственный интеллект представляли себе почти идеальным работником. Он не болеет, не уходит в отпуск, может работать круглосуточно, одновременно отвечать тысячам клиентов, анализировать документы, писать программный код и создавать контент. Компаниям обещали резкое сокращение расходов, рост производительности и возможность обходиться значительно меньшим количеством персонала.

На волне такого оптимизма часть работодателей начала приостанавливать набор персонала, сокращать сотрудников и передавать их задачи алгоритмам. Однако первые масштабные эксперименты показали, что между красивой демонстрацией ИИ и его полноценной работой внутри компании есть большая разница.

Для использования искусственного интеллекта бизнесу нужны качественные данные, дорогостоящие вычислительные мощности, интеграция с корпоративными системами, контроль безопасности и люди, которые будут проверять ответы. Если система ошибается, ответственность все равно несет компания, а исправлять последствия приходится сотрудникам.

Именно поэтому после первой волны сокращений бизнес постепенно переходит к другому подходу. ИИ оставляют для стандартных и повторяющихся операций, а людей возвращают туда, где требуются ответственность, опыт, эмпатия и умение действовать в нестандартной ситуации.

UA.News рассказывает, сколько рабочих мест уже связано с искусственным интеллектом, почему компании пересматривают планы массовых сокращений и действительно ли алгоритм обходится дешевле, чем работник.

ИИ уже стал причиной десятков тысяч объявленных сокращений

Точно определить, сколько людей в мире потеряли работу именно из-за искусственного интеллекта, практически невозможно. Компании не всегда прямо сообщают о замене сотрудников алгоритмами. Часто сокращения объясняют реструктуризацией, автоматизацией, технологическим обновлением или необходимостью сократить расходы.

Одну из самых подробных статистик ведет американская компания Challenger, Gray & Christmas, которая анализирует публичные объявления работодателей о сокращении персонала.

По её данным, в течение 2025 года американские компании указали искусственный интеллект в качестве одной из причин сокращения 54 836 рабочих мест. Это составило примерно 5% от всех объявленных в США сокращений за год.

В 2026 году количество таких заявлений начало быстро расти. Только в апреле работодатели связали с ИИ 21 490 запланированных увольнений. Это составило примерно 26% всех объявленных в США сокращений за месяц. За первые четыре месяца года искусственный интеллект упоминался в планах сокращения 49 135 рабочих мест, или примерно 16 % от общего количества сокращений за этот период.

В июне 2026 года ИИ вновь стал главной указанной причиной сокращений. За месяц с ним связали 14 029 рабочих мест, что составило 31 % всех объявленных сокращений. В целом с начала 2026 года компании упомянули ИИ в сообщениях о сокращении 101 743 должностей, или около 23% всех сокращений в США. С 2023 года, когда Challenger начала отдельно учитывать искусственный интеллект, он фигурировал в планах сокращения 173 568 рабочих мест.

Однако к этим данным следует относиться с осторожностью. Речь идет об объявленных работодателями планах, а не о подтверждении того, что каждого из 173 тысяч сотрудников непосредственно заменил чат-бот или другая система искусственного интеллекта. Искусственный интеллект нередко становится частью более широкой реструктуризации, в которую также входят экономия, перенос рабочих мест и закрытие подразделений.

Компании часто увольняют людей еще до того, как ИИ доказал свою эффективность

Одна из главных проблем заключается в том, что руководство может принять решение о сокращении раньше, чем новая система покажет стабильный результат.

Бизнес видит, что ИИ способен быстро создать текст, ответить на стандартный вопрос или проанализировать документ, и переносит этот результат на работу целого отдела. Однако отдельное успешное выполнение задачи еще не означает, что технология может самостоятельно вести полный рабочий процесс.

Особенно это заметно в клиентской поддержке. Чат-бот может сообщить статус платежа, найти пункт в инструкции или помочь сменить пароль. Но если у клиента сразу несколько связанных проблем, ошибочно заблокированный счет или нестандартная финансовая ситуация, система часто передает разговор человеку.

В сентябре 2025 года Gartner прогнозировала, что к 2028 году ни одна компания из списка Fortune 500 не сможет полностью отказаться от человеческой клиентской поддержки. Аналитики также ожидали, что половина организаций, рассчитывавших существенно сократить количество операторов благодаря ИИ, откажется от этих планов к 2027 году.

Это означает, что реальный сценарий отличается от идеи «подключить бота и уволить весь отдел». В большинстве случаев компаниям приходится оставлять людей для работы со сложными обращениями, контроля качества и исправления ошибок автоматизированной системы.

Klarna: ИИ выполнял работу 700 операторов, но людей пришлось вернуть

Самым известным примером неудачной попытки максимально сократить участие людей стала шведская финтех-компания Klarna.

В феврале 2024 года компания заявила, что её AI-ассистент только за первый месяц провёл 2,3 миллиона разговоров с клиентами и взял на себя примерно две трети всех обращений в службу поддержки.

По оценке самой Klarna, бот выполнял объем работы, эквивалентный работе 700 штатных операторов. Он работал на 23 рынках, общался более чем на 35 языках, а среднее время решения проблемы сократилось с 11 минут до менее чем двух. Количество повторных обращений, по утверждению компании, уменьшилось на 25%.

Компания также прогнозировала, что AI-ассистент позволит увеличить её прибыль в 2024 году примерно на 40 миллионов долларов.

На первый взгляд, эксперимент выглядел как доказательство того, что искусственный интеллект уже может заменить сотни сотрудников. Klarna приостановила набор персонала, сократила зависимость от внешних контакт-центров и активно продвигала идею небольшой компании, в которой большую часть рутинной работы выполняют алгоритмы.

Однако впоследствии руководство признало, что чрезмерное увлечение сокращением расходов негативно повлияло на качество обслуживания. Генеральный директор Klarna Себастьян Семятковский заявил, что когда главной целью становится экономия, компания в конечном итоге получает более низкое качество.

В 2025 году Klarna вновь начала нанимать сотрудников. В сентябре того же года на сайте компании было открыто более двух десятков вакансий. Руководство сместило акцент с замены сотрудников на использование ИИ для улучшения продуктов и помощи операторам.

В 2026 году компания продолжала использовать ИИ для простых задач, однако признавала, что сложные обращения быстро переходят к людям. По новой оценке Klarna, система могла выполнять объем работы примерно 850 операторов, но клиенты все равно нуждались в возможности поговорить с живым сотрудником.

Таким образом, Klarna не отказалась от технологии, но отказалась от фактически безлюдной модели. ИИ остался первым уровнем поддержки, а сотрудники — теми, кто решает сложные случаи и отвечает за качество обслуживания.

Половина компаний может вновь нанять уволенных операторов

В начале 2026 года Gartner обнародовала ещё более показательный прогноз. По оценке аналитической компании, к 2027 году 50% организаций, сокративших сотрудников службы поддержки клиентов из-за ИИ, вновь будут нанимать людей для выполнения аналогичной работы, хотя названия должностей могут измениться.

Основанием для такого прогноза стали реальные результаты внедрения технологии. В опросе Gartner среди 321 руководителя служб поддержки лишь 20% сообщили, что уже сократили количество операторов из-за ИИ. Примерно половина респондентов отметила, что численность персонала осталась примерно на прежнем уровне.

То есть в большинстве компаний искусственный интеллект не лишил работы целый отдел. Он помог сотрудникам обрабатывать больше обращений, быстрее находить информацию и готовить ответы.

В то же время 91% руководителей служб поддержки клиентов в 2026 году испытывали давление с требованием внедрять ИИ. Из-за этого компании могли запускать автоматизацию не только потому, что она была экономически выгодной, но и из-за страха отстать от конкурентов.

К 2028 году более половины служб поддержки клиентов могут удвоить расходы на технологии, но без соответствующего сокращения расходов на персонал. Иными словами, компании будут платить и за системы искусственного интеллекта, и за людей, которые их контролируют и работают со сложными обращениями.

Почему искусственный интеллект не всегда дешевле сотрудника

Главный аргумент в пользу автоматизации — экономия. Компании сравнивают зарплату сотрудника со стоимостью доступа к ИИ-модели и приходят к выводу, что программное обеспечение должно быть дешевле.

Однако это неполное сравнение.

Чтобы использовать ИИ в реальном бизнесе, сначала нужно подготовить корпоративные данные. Часто информация хранится в разных системах, имеет устаревший формат, дублируется или содержит ошибки. Прежде чем обучать на ней алгоритм, компания должна всё проверить и структурировать.

Далее требуется интеграция с CRM, платежными системами, базами данных и внутренними сервисами. Отдельно бизнес оплачивает облачные вычисления, кибербезопасность, техническую поддержку, аудит, лицензии, мониторинг и обновление моделей.

Кроме того, ИИ нельзя просто оставить без присмотра. Люди должны проверять ответы, отслеживать ошибки и предотвращать утечку конфиденциальных данных.

Именно из-за роста затрат, непонятной пользы и недостаточного контроля Gartner прогнозирует, что более 40% проектов по созданию автономных ИИ-агентов будут закрыты к концу 2027 года.

Ранее Gartner также прогнозировала, что не менее 30% генеративных ИИ-проектов будут остановлены после этапа тестирования до конца 2025 года. Среди основных причин называли низкое качество данных, недостаточный контроль рисков, рост затрат и отсутствие понятной ценности для бизнеса.

К 2030 году стоимость полностью автоматизированного обслуживания одного клиентского обращения с помощью генеративного ИИ, по прогнозу Gartner, может превысить стоимость работы оператора контакт-центра. Причиной станут затраты на вычисления, интеграцию и контроль качества.

Поэтому утверждение, что ИИ всегда дешевле человека, справедливо лишь в простых сценариях и при условии большого количества однотипных операций.

Большинство компаний использует ИИ, но не получает значительной прибыли

Искусственный интеллект уже проник почти во все отрасли. Согласно глобальному исследованию McKinsey за 2025 год, 88% опрошенных организаций регулярно использовали ИИ как минимум в одном направлении работы.

Однако лишь 39% компаний сообщили о каком-либо заметном влиянии ИИ на прибыль до уплаты процентов и налогов на уровне всей организации. К группе компаний, получавших от ИИ значительную финансовую выгоду, исследователи отнесли лишь около 6% респондентов.

Опрос охватил почти две тысячи респондентов из 105 стран. Его результаты показали, что разница между тестированием технологии и получением реальной прибыли остается очень большой.

Компании, достигшие наилучших результатов, не просто предоставили сотрудникам доступ к чат-боту. Они перестроили рабочие процессы, определили, в каких случаях ответ ИИ должен проходить проверку человеком, изменили структуру команд и назначили лиц, ответственных за управление технологией.

Другие исследования, приведенные Reuters, показывали еще более скромную картину: лишь примерно 5–15 % руководителей сообщали о заметном росте прибыльности или значительной бизнес-ценности от генеративного ИИ.

Таким образом, массовое внедрение ИИ ещё не означает массового финансового успеха.

ИИ может создавать больше работы, чем убирает

Автоматизация не всегда снижает нагрузку. Иногда она просто переносит работу с одного сотрудника на другого.

Например, ИИ может написать черновик юридического документа за несколько секунд, но юристу все равно нужно проверить факты, судебную практику и ссылки на законодательство. Алгоритм может создать программный код, но разработчик должен его протестировать, найти уязвимости и убедиться, что он не нарушает работу других систем.

В клиентской поддержке бот берет на себя простые вопросы, но сложные обращения после неудачного автоматизированного разговора поступают оператору. Человек получает уже раздраженного клиента, неполную историю проблемы и необходимость исправлять неправильные ответы системы.

Показателен опыт американского телекоммуникационного оператора Verizon. Компания использует ИИ для первичного анализа звонков, поиска информации о клиенте и перенаправления обращений. Однако её представители признавали, что около 40 % потребителей по-прежнему хотят разговаривать с человеком и раздражаются, когда не могут быстро дозвониться до оператора.

Verizon сохранила около двух тысяч сотрудников первой линии поддержки, а ИИ использовала преимущественно в качестве помощника, а не в качестве их полной замены.

По данным платформы Zendesk, её клиенты могут автоматизировать от 50% до 80% обращений, но в основном речь идёт о стандартных и предсказуемых вопросах. Сложные случаи, где требуются эмпатия, переговоры или ответственность, остаются за людьми.

IBM автоматизировала часть HR, но начала нанимать сотрудников в других направлениях

Еще одним показательным примером стала IBM.

Компания автоматизировала часть кадровых операций с помощью системы AskHR. ИИ взял на себя стандартные запросы сотрудников, оформление документов и часть административных задач. По словам генерального директора IBM Арвинда Кришны, система позволила заменить работу нескольких сотен сотрудников кадрового направления.

Однако общая численность персонала IBM не сократилась пропорционально. Компания начала нанимать больше программистов, специалистов по продажам, маркетингу и других специалистов, работа которых требует критического мышления и общения с клиентами.

Этот пример не означает, что IBM вернула на прежние должности всех уволенных HR-сотрудников. Он демонстрирует другое: автоматизация одного вида работы может создавать спрос на людей в других подразделениях компании.

Доходы IBM от контрактов, связанных с генеративным ИИ, достигли примерно 6 миллиардов долларов, но для выполнения этих контрактов компании нужны разработчики, консультанты, продавцы и специалисты по интеграции. Технология сократила часть административной работы, но одновременно создала новые задачи для людей.

Искусственный интеллект заменяет отдельные задачи, а не человека целиком

Наиболее реалистичный вывод заключается в том, что ИИ заменяет не профессии целиком, а отдельные операции внутри них.

Он хорошо справляется с задачами, которые имеют четкие правила, повторяются много раз и легко проверяются. К ним относятся сортировка заявок, создание черновиков, поиск информации, перевод стандартных текстов и ответы на типовые вопросы.

Однако работа большинства людей состоит не только из таких операций. Сотрудник также взаимодействует с коллегами, берет на себя ответственность за решения, оценивает риски, реагирует на непредвиденные обстоятельства и учитывает контекст, которого может не быть в базе данных.

Именно при решении таких задач современный ИИ чаще всего нуждается в человеческом контроле.

Даже в компаниях, которые активно сокращают персонал, люди остаются ответственными за конечный результат. Алгоритм может предложить решение, но не будет нести ответственность перед клиентом, судом, регулирующим органом или руководством, если оно окажется неправильным.

Так смог ли ИИ заменить человека?

Искусственный интеллект уже повлиял на рынок труда и действительно стал одной из причин сокращений. Только в США с 2023 года компании упомянули ИИ в планах по ликвидации более 173 тысяч рабочих мест.

Однако эти цифры пока не доказывают, что алгоритмы способны полностью заменить работников.

Опыт Klarna показал, что компания может автоматизировать миллионы стандартных обращений, но затем всё равно вынуждена возвращаться к людям из-за падения качества. Прогнозы Gartner свидетельствуют, что половина компаний, сокративших операторов из-за ИИ, может вновь нанять сотрудников для выполнения подобных задач.

Кроме того, более 40% автономных ИИ-проектов рискуют быть закрытыми из-за высокой стоимости, недостаточного контроля и отсутствия понятной пользы. Более половины служб поддержки могут удвоить технологические расходы, не получив равнозначного сокращения затрат на персонал.

Поэтому главное изменение заключается не в исчезновении человека, а в перераспределении работы между сотрудником и машиной.

ИИ берет на себя скорость, масштаб и повторяющиеся операции. Человеку остаются ответственность, контроль, сложные решения, творчество, переговоры и работа с нестандартными ситуациями.

В результате наиболее эффективной оказывается не модель «искусственный интеллект вместо человека», а модель «человек с искусственным интеллектом». Компании, которые пытались полностью исключить сотрудников из процесса, постепенно возвращаются именно к такому балансу.

Читай нас в Telegram и Sends