Чи зміг штучний інтелект замінити людину: чому бізнес знову повертається до працівників

Ще недавно штучний інтелект уявляли майже ідеальним працівником. Він не хворіє, не йде у відпустку, може працювати цілодобово, одночасно відповідати тисячам клієнтів, аналізувати документи, писати програмний код і створювати контент. Компаніям обіцяли різке скорочення витрат, зростання продуктивності та можливість обходитися значно меншою кількістю персоналу.

На хвилі такого оптимізму частина роботодавців почала зупиняти найм, скорочувати працівників і передавати їхні завдання алгоритмам. Однак перші масштабні експерименти показали, що між красивою демонстрацією AI та його повноцінною роботою всередині компанії є велика різниця.

Для використання штучного інтелекту бізнесу потрібні якісні дані, дорогі обчислювальні потужності, інтеграція з корпоративними системами, контроль безпеки та люди, які перевірятимуть відповіді. Якщо система помиляється, відповідальність усе одно несе компанія, а виправляти наслідки доводиться працівникам.

Саме тому після першої хвилі скорочень бізнес поступово переходить до іншого підходу. AI залишають для стандартних і повторюваних операцій, а людей повертають туди, де потрібні відповідальність, досвід, емпатія та вміння діяти у нестандартній ситуації.

UA.News розповідає, скільки робочих місць уже пов’язали зі штучним інтелектом, чому компанії переглядають плани масових скорочень і чи справді алгоритм обходиться дешевше за працівника.

AI уже став причиною десятків тисяч оголошених скорочень

Точно визначити, скільки людей у світі втратили роботу саме через штучний інтелект, практично неможливо. Компанії не завжди прямо повідомляють про заміну працівників алгоритмами. Часто скорочення пояснюють реструктуризацією, автоматизацією, технологічним оновленням або необхідністю зменшити витрати.

Одну з найдетальніших статистик веде американська компанія Challenger, Gray & Christmas, яка аналізує публічні оголошення роботодавців про скорочення персоналу.

За її даними, протягом 2025 року американські компанії згадали штучний інтелект як одну з причин скорочення 54 836 робочих місць. Це становило приблизно 5% від усіх оголошених у США скорочень за рік.

У 2026 році кількість таких заяв почала швидко зростати. Лише у квітні роботодавці пов’язали з AI 21 490 запланованих звільнень. Це було приблизно 26% усіх оголошених у США скорочень за місяць. За перші чотири місяці року штучний інтелект згадувався у планах скоротити 49 135 робочих місць, або приблизно 16% від загальної кількості скорочень за цей період.

У червні 2026 року AI знову став головною названою причиною скорочень. За місяць з ним пов’язали 14 029 робочих місць, що становило 31% усіх оголошених скорочень. Загалом від початку 2026 року компанії згадали AI у повідомленнях про ліквідацію 101 743 посад, або близько 23% усіх скорочень у США. Від 2023 року, коли Challenger почала окремо враховувати штучний інтелект, він фігурував у планах скоротити 173 568 робочих місць.

Однак ці дані потрібно трактувати обережно. Йдеться про оголошені роботодавцями плани, а не про підтвердження того, що кожного зі 173 тисяч працівників безпосередньо замінив чатбот або інша AI-система. Штучний інтелект нерідко стає частиною ширшої реструктуризації, до якої також входять економія, перенесення робочих місць і закриття підрозділів.

Компанії часто звільняють людей ще до того, як AI довів ефективність

Одна з головних проблем полягає в тому, що керівництво може ухвалити рішення про скорочення раніше, ніж нова система покаже стабільний результат.

Бізнес бачить, що AI здатний швидко створити текст, відповісти на стандартне запитання або проаналізувати документ, і переносить цей результат на роботу цілого відділу. Проте окреме успішне завдання ще не означає, що технологія може самостійно вести повний робочий процес.

Особливо це помітно у клієнтській підтримці. Чатбот може повідомити статус платежу, знайти пункт інструкції або допомогти змінити пароль. Але якщо клієнт має одразу кілька пов’язаних проблем, помилково заблокований рахунок або нестандартну фінансову ситуацію, система часто передає розмову людині.

У вересні 2025 року Gartner прогнозувала, що до 2028 року жодна компанія зі списку Fortune 500 не зможе повністю ліквідувати людську клієнтську підтримку. Аналітики також очікували, що половина організацій, які розраховували суттєво зменшити кількість операторів завдяки AI, відмовиться від цих планів до 2027 року.

Це означає, що реальний сценарій відрізняється від ідеї «підключити бота і звільнити весь відділ». У більшості випадків компаніям доводиться залишати людей для складних звернень, контролю якості та виправлення помилок автоматизованої системи.

Klarna: AI виконував роботу 700 операторів, але людей довелося повертати

Найвідомішим прикладом невдалої спроби максимально скоротити людську участь стала шведська фінтех-компанія Klarna.

У лютому 2024 року компанія заявила, що її AI-асистент лише за перший місяць провів 2,3 мільйона розмов із клієнтами та взяв на себе приблизно дві третини всіх звернень до служби підтримки.

За оцінкою самої Klarna, бот виконував обсяг роботи, еквівалентний роботі 700 штатних операторів. Він працював на 23 ринках, спілкувався більш ніж 35 мовами, а середній час розв’язання проблеми скоротився з 11 хвилин до менш ніж двох. Кількість повторних звернень, за твердженням компанії, зменшилася на 25%.

Компанія також прогнозувала, що AI-асистент дозволить збільшити її прибуток у 2024 році приблизно на 40 мільйонів доларів.

На перший погляд, експеримент виглядав як доказ того, що штучний інтелект уже може замінити сотні працівників. Klarna заморозила найм, скоротила залежність від зовнішніх контакт-центрів і активно просувала ідею невеликої компанії, в якій більшу частину стандартної роботи виконують алгоритми.

Проте згодом керівництво визнало, що надмірне захоплення скороченням витрат негативно вплинуло на якість обслуговування. Генеральний директор Klarna Себастьян Семятковський заявив, що коли головною метою стає економія, компанія зрештою отримує нижчу якість.

У 2025 році Klarna знову почала наймати людей. У вересні того ж року на сайті компанії було відкрито понад два десятки вакансій. Керівництво змістило акцент із заміни працівників на використання AI для покращення продуктів і допомоги операторам.

У 2026 році компанія продовжувала використовувати AI для простих завдань, однак визнавала, що складні звернення швидко переходять до людей. За новою оцінкою Klarna, система могла виконувати обсяг роботи приблизно 850 операторів, але клієнти все одно потребували можливості поговорити з живим працівником.

Отже, Klarna не відмовилася від технології, але відмовилася від фактично безлюдної моделі. AI залишився першим рівнем підтримки, а працівники — тими, хто вирішує складні випадки та відповідає за якість обслуговування.

Половина компаній може знову найняти скорочених операторів

На початку 2026 року Gartner оприлюднила ще показовіший прогноз. За оцінкою аналітичної компанії, до 2027 року 50% організацій, які скоротили працівників клієнтської підтримки через AI, знову найматимуть людей для виконання аналогічної роботи, хоча назви посад можуть змінитися.

Підставою для такого прогнозу стали реальні результати впровадження технології. В опитуванні Gartner серед 321 керівника служб підтримки лише 20% повідомили, що вже скоротили кількість операторів через AI. Приблизно половина респондентів зазначила, що чисельність персоналу залишилася приблизно на попередньому рівні.

Тобто в більшості компаній штучний інтелект не забрав роботу цілого відділу. Він допоміг працівникам обслуговувати більше звернень, швидше знаходити інформацію та готувати відповіді.

Водночас 91% керівників клієнтських служб у 2026 році відчували тиск із вимогою впроваджувати AI. Через це компанії могли запускати автоматизацію не лише тому, що вона була економічно вигідною, а й через страх відстати від конкурентів.

До 2028 року понад половина клієнтських служб може подвоїти витрати на технології, але без відповідного скорочення витрат на персонал. Інакше кажучи, компанії платитимуть і за AI-системи, і за людей, які їх контролюють та працюють зі складними зверненнями.

Чому штучний інтелект не завжди дешевший за працівника

Головний аргумент на користь автоматизації — економія. Компанії порівнюють зарплату працівника з вартістю доступу до AI-моделі й роблять висновок, що програмне забезпечення має бути дешевшим.

Однак це неповне порівняння.

Щоб використовувати AI у реальному бізнесі, потрібно спочатку підготувати корпоративні дані. Часто інформація зберігається у різних системах, має застарілий формат, дублюється або містить помилки. Перш ніж навчати на ній алгоритм, компанія повинна все перевірити та структурувати.

Далі потрібні інтеграція з CRM, платіжними системами, базами даних та внутрішніми сервісами. Окремо бізнес платить за хмарні обчислення, кібербезпеку, технічну підтримку, аудит, ліцензії, моніторинг та оновлення моделей.

Крім того, AI не можна просто залишити без нагляду. Люди мають перевіряти відповіді, відстежувати помилки та запобігати витоку конфіденційних даних.

Саме через зростання витрат, незрозумілу користь і недостатній контроль Gartner прогнозує, що понад 40% проєктів зі створення автономних AI-агентів буде закрито до кінця 2027 року.

Раніше Gartner також прогнозувала, що щонайменше 30% генеративних AI-проєктів буде зупинено після стадії тестування до кінця 2025 року. Серед головних причин називали низьку якість даних, недостатній контроль ризиків, зростання витрат та відсутність зрозумілої цінності для бізнесу.

До 2030 року вартість повністю автоматизованого обслуговування одного клієнтського звернення за допомогою генеративного AI, за прогнозом Gartner, може стати вищою за вартість роботи оператора контакт-центру. Причиною будуть витрати на обчислення, інтеграцію та контроль якості.

Тому твердження, що AI завжди дешевший, ніж людина, працює лише у простих сценаріях і за умови великої кількості однотипних операцій.

Більшість компаній використовує AI, але не отримує значного прибутку

Штучний інтелект уже проник майже в усі галузі. За глобальним дослідженням McKinsey за 2025 рік, 88% опитаних організацій регулярно використовували AI щонайменше в одному напрямі роботи.

Проте лише 39% компаній повідомили про будь-який помітний вплив AI на прибуток до сплати відсотків і податків на рівні всієї організації. До групи компаній, які отримували від AI значну фінансову користь, дослідники віднесли лише близько 6% респондентів.

Опитування охопило майже дві тисячі респондентів зі 105 країн. Його результати показали, що різниця між тестуванням технології та отриманням реального прибутку залишається дуже великою.

Компанії, які досягли найбільших результатів, не просто роздали працівникам доступ до чатбота. Вони перебудували робочі процеси, визначили, коли відповідь AI повинна проходити людську перевірку, змінили структуру команд і призначили відповідальних за управління технологією.

Інші дослідження, наведені Reuters, показували ще скромнішу картину: лише приблизно 5–15% керівників повідомляли про помітне зростання прибутковості або значну бізнес-цінність від генеративного AI.

Отже, масове впровадження AI ще не означає масового фінансового успіху.

AI може створювати більше роботи, ніж забирає

Автоматизація не завжди зменшує навантаження. Іноді вона просто переносить роботу з одного працівника на іншого.

Наприклад, AI може написати чернетку юридичного документа за кілька секунд, але юристу все одно потрібно перевірити факти, судову практику та посилання на законодавство. Алгоритм може створити програмний код, але розробник має протестувати його, знайти вразливості та переконатися, що він не порушує роботу інших систем.

У клієнтській підтримці бот бере на себе прості питання, але складні звернення після невдалої автоматизованої розмови надходять оператору. Людина отримує вже роздратованого клієнта, неповну історію проблеми та необхідність виправляти неправильні відповіді системи.

Показовим є досвід американського телекомунікаційного оператора Verizon. Компанія використовує AI для первинного аналізу дзвінків, пошуку інформації про клієнта та перенаправлення звернень. Однак її представники визнавали, що близько 40% споживачів усе ще хочуть говорити з людиною і дратуються, коли не можуть швидко дістатися оператора.

Verizon зберігала близько двох тисяч працівників першої лінії підтримки, а AI використовувала переважно як помічника, а не як їхню повну заміну.

За даними платформи Zendesk, її клієнти можуть автоматизувати від 50% до 80% звернень, але переважно йдеться про стандартні та передбачувані питання. Складні випадки, де потрібні емпатія, переговори або відповідальність, залишаються за людьми.

IBM автоматизувала частину HR, але почала наймати в інших напрямах

Ще одним показовим прикладом стала IBM.

Компанія автоматизувала частину кадрових операцій за допомогою системи AskHR. AI взяв на себе стандартні запити працівників, оформлення документів і частину адміністративних завдань. За словами генерального директора IBM Арвінда Крішни, система дозволила замінити роботу кількох сотень працівників кадрового напряму.

Однак загальна чисельність персоналу IBM не скоротилася пропорційно. Компанія почала наймати більше програмістів, фахівців із продажів, маркетингу та інших спеціалістів, робота яких потребує критичного мислення та спілкування з клієнтами.

Цей приклад не означає, що IBM повернула на попередні посади всіх звільнених HR-працівників. Він демонструє інше: автоматизація одного виду роботи може створювати попит на людей в інших частинах компанії.

Доходи IBM від контрактів, пов’язаних із генеративним AI, сягнули приблизно 6 мільярдів доларів, але для виконання цих контрактів компанії потрібні розробники, консультанти, продавці та фахівці з інтеграції. Технологія скоротила частину адміністративної роботи, але одночасно створила нові завдання для людей.

Штучний інтелект замінює окремі завдання, а не людину повністю

Найбільш реалістичний висновок полягає в тому, що AI замінює не професії цілком, а окремі операції всередині них.

Він добре справляється із завданнями, які мають чіткі правила, повторюються багато разів і легко перевіряються. До них належать сортування заявок, створення чернеток, пошук інформації, переклад стандартних текстів і відповіді на типові запитання.

Проте робота більшості людей складається не лише з таких операцій. Працівник також взаємодіє з колегами, бере відповідальність за рішення, оцінює ризики, реагує на неочікувані обставини та враховує контекст, якого може не бути у базі даних.

Саме на таких завданнях сучасний AI найчастіше потребує людського контролю.

Навіть у компаніях, які активно скорочують персонал, люди залишаються відповідальними за остаточний результат. Алгоритм може запропонувати рішення, але не відповідатиме перед клієнтом, судом, регулятором або керівництвом, якщо воно виявиться неправильним.

То чи зміг AI замінити людину

Штучний інтелект уже вплинув на ринок праці й справді став однією з причин скорочень. Лише у США від 2023 року компанії згадали AI у планах ліквідувати понад 173 тисячі робочих місць.

Однак ці цифри поки що не доводять, що алгоритми здатні повністю замінити працівників.

Досвід Klarna показав, що компанія може автоматизувати мільйони стандартних звернень, але потім усе одно змушена повертати людей через падіння якості. Прогнози Gartner свідчать, що половина компаній, які скоротили операторів через AI, може знову найняти працівників для подібних завдань.

Крім того, понад 40% автономних AI-проєктів ризикують бути закритими через високу вартість, недостатній контроль і відсутність зрозумілої користі. Понад половина служб підтримки може подвоїти технологічні витрати, не отримавши рівнозначного скорочення витрат на персонал.

Тому головна зміна полягає не у зникненні людини, а у перерозподілі роботи між працівником і машиною.

AI бере на себе швидкість, масштаб і повторювані операції. Людині залишаються відповідальність, контроль, складні рішення, творчість, переговори та робота з нестандартними ситуаціями.

У результаті найбільш ефективною виявляється не модель «штучний інтелект замість людини», а модель «людина зі штучним інтелектом». Компанії, які намагалися повністю прибрати працівників із процесу, поступово повертаються саме до такого балансу.

Читай нас у Telegram та Sends