Експерименти з ШІ провалилися: чому бізнес повертає людські кадри

У 2023 році керівники різних світових компаній піддалися ажіотажу навколо штучного інтелекту. Здавалося, що вже завтра ШІ чудово виконуватиме роботу за найманих працівників. Ба більше, алгоритми це робитимуть швидше, дешевше й без помилок. 

Почались масові скорочення. До прикладу, Meta Platforms оголосила про звільнення 10 000 працівників і закриття ще 5 000 вакансій. У компанії це назвали «оптимізацією під розвиток AI-напряму». Схожим шляхом пішла й EA (Electronic Arts). Вони ж скоротили 6 % команди та заявили про «перехід до більш гнучкої студійної моделі». Фактично це означало автоматизацію частини процесів і спробу перекласти частину творчих завдань на алгоритми.

Проте не так сталось як гадалось. В 2024–2025 роках спостерігалась зворотна тенденція. Згідно з даними аналітичної компанії Visier, приблизно 5,3% працівників, що потрапили під скорочення, згодом повернулись до свого колишнього роботодавця. Фактично це можна вважати тим, що реальність не виправдала початкових очікувань. Виникає питання: чому ж компанії передумали? Про це ви дізнаєтесь у матеріалі UA.NEWS. 
 

Причини повернення працівників
 

Насправді їх існує чимало. Декілька з них ми розберемо.
 

Ефективність ШІ
 

Однією з основних причин є нереалізовані обіцянки ефективності. Дослідження MIT показало, що 95% організацій поки не отримали бажаного фінансового ефекту від інвестицій у ШІ. А це зумовлено й тим, що розвиток машини часто потребує значних витрат (на сервери, дані, безпеку). В результаті, суми перевищують початкові прогнози. 

Як зазначає директорка компанії Visier Андреа Дерлер, керівники можуть не встигнути тверезо оцінити реальну вартість для впровадження ШІ та те, які ролі реально автоматизувати в компанії. Очікувана економія не досягається, і компанії переглядають рішення про звільнення працівників. 

Більше того, скорочення персоналу не завжди допомагає заощадити. За даними Orgvue, на кожен долар, який компанія економить на зарплаті, вона витрачає близько $1,27 на виплати при звільненні, страховку та інші витрати. Тож бажана економія часто обертається збитками у довгостроковій перспективі.
 

Брак людського досвіду в ШІ
 

Навіть найрозумніші алгоритми не можуть повністю замінити людину. Вони добре справляються з окремими завданнями, однак нестандартну ситуацію чи складний запит клієнта вирішити не можуть. Після хвилі звільнень багато команд швидко зрозуміли, що без фахівців, які контролюють і доповнюють роботу ШІ, процеси просідають.

Хорошим прикладом є ситуація в IBM. Компанія почала використовувати штучний інтелект у роботі HR-відділу. Частину завдань, які раніше робили люди, тепер виконує чат-бот AskHR. Він обробляє стандартні запити – заявки на відпустку, довідки тощо. Проте повністю замінити людей не вдалося. ШІ добре працює з простими завданнями, проте не розуміє емоцій і не може вирішувати складні або чутливі ситуації. Тому в IBM залишили частину працівників, щоб поєднати роботу людей і машин.
 

Якість сервісу, який надає ШІ
 

Штучний інтелект виявився не в змозі забезпечити той рівень обслуговування, до якого звикли споживачі. Однією з тих, хто про це заявив, стала шведська фінтех-компанія Klarna. У 2022–2023 роках вона активно впроваджувала штучний інтелект: скоротила частину працівників служби підтримки та маркетингу, заявивши, що «AI може виконувати всі завдання людей». Це дало компанії економію близько $10 млн.
 

ШІ-боти дійсно виконували роботу, яку раніше робило близько 700 працівників. Проте разом із цим постраждала якість обслуговування. Клієнти почали скаржитися, що автоматизований сервіс не розуміє емоцій, не проявляє співчуття і не здатен розібратися у складних ситуаціях. В результаті CEO компанії Себастіан Семіатковскі визнав, що робот не розуміє нюансів і безпорадний перед розлюченими клієнтами. Тож компанія повернула частину співробітників підтримки.
 

Надійність ШІ та вирішення кризових проблем
 

Автоматизація справді допомагає компаніям працювати швидше. Проте повністю покладатися на штучний інтелект наразі ризиковано. 

Показовий інцидент стався із компанією CrowdStrike у липні 2024 року. Після виходу помилкового оновлення системи безпеки Falcon мільйони комп’ютерів з Windows по всьому світу перестали працювати. Причиною стала технічна помилка у файлі оновлення. Це призвело до циклу перезавантажень на всіх уражених системах. Через інцидент авіакомпанії, банки, лікарні й навіть урядові установи тимчасово втратили доступ до своїх мереж. За оцінками Microsoft, збій зачепив близько 8,5 мільйона пристроїв, спричинивши один із найбільших IT-збоїв в історії.

Наступного року компанія оголосила про скорочення персоналу й заміну його ШІ. У травні 2025-го CrowdStrike повідомила, що звільнить близько 5 % співробітників по всьому світу (приблизно 500 людей).

Рішення викликало критичні відгуки в медіа. Як зазначає The Guardian, воно виглядало «невчасним» на тлі нещодавнього технічного інциденту, який став одним із найбільших IT-збоїв в історії.

Схожі ризики є й у фінансовій сфері. За даними GAO, банки використовують штучний інтелект лише як допоміжний інструмент. Дослідження Springer у 2024 році показало, що системи кредитного скорингу іноді відтворюють дискримінаційні шаблони, якщо навчені на неправильних даних. Це може призвести до несправедливих відмов у кредитах. А у Європейській банківській федерації наголосили на тому, що людський контроль залишається необхідним. 

Нюанси, креативність і контекст ШІ
 

Коли справа доходить до творчих завдань чи глибшого розуміння теми, ШІ  поступається людині. Дослідження BBC показало, що чат-боти на базі ШІ часто помиляються у фактах і спотворюють інформацію. Ба більше, понад половина відповідей ШІ на запитання про поточні події містили неточності або ж оманливі твердження. Подібні результати підтвердили й у дослідженні European Broadcasting Union. Дослідники встановили, що близько 45% відповідей популярних ШІ-асистентів виявилися некоректними при роботі з новинами.

Фахівці зазначають, що такі помилки пов’язані з обмеженнями самої технології. Причина в тому, що ШІ не здатен самостійно збирати нову інформацію чи уточнювати дані. Він лише комбінує вже відомі факти з відкритих джерел. Через це тексти, які створює машина, часто виглядають поверхневими. Вони не мають глибокого аналізу чи власних висновків.

Подібні проблеми спостерігаються й у маркетингу, дизайні чи будь-чому творчому. Тому навіть компанії, які активно залучають нейромережі до процесів, зазвичай й залучають людей для перевірки та доопрацювання фінального результату.

Зрештою, самі роботодавці визнали, що занадто захопилися штучним інтелектом. За даними глобального опитування Orgvue, чотири з десяти керівників зізналися, що звільнили людей задля впроваджень ШІ. Однак понад половина з них згодом про це пожалкували. 

Аналітики вже назвали це явище «кадровим бумерангом». Андреа Дерлер пояснює, що штучний інтелект часто став «зручним виправданням» для звільнень, але зовсім не вирішенням проблеми.
 

То чи замінить ШІ людину в найближчому майбутньому?
 

Практика останніх двох років навчила компанії важливому уроку: штучний інтелект є допоміжним інструментом, а не повноцінним співробітником. Станом на сьогодні він здатен підвищити продуктивність і взяти на себе рутинну роботу. Однак людський розум, творчість і емпатія залишаються критично важливими у будь-якій сфері. Час покаже, як швидко розвиватиметься ШІ, проте наразі точно відомо одне – людина і далі виконуватиме свою роботу й ніяка машина не замінить людський індивід.