Согласно опросу Nielsen, проведенному среди 1700 директоров и старших менеджеров из семи стран по заказу компании Monday.com, занимающейся управлением рабочими процессами, более половины руководителей высшего звена отмечают, что после внедрения ИИ им стало сложнее оценивать работу сотрудников. Причина в том, что большая часть результатов работы сотрудников теперь поступает в почту менеджера в отполированном виде, что затрудняет определение того, сколько было сделано сотрудником, а сколько — ИИ. В результате почти половина менеджеров заявляет, что тратит больше времени на проверку и руководство работой своих команд, чем раньше.
Это не означает, что менеджеры недовольны ИИ. Напротив: 94% опрошенных менеджеров заявили, что воодушевлены возможностью улучшить работу с помощью ИИ, и многие уверены, что знают, где его применять для получения максимальной выгоды. Михаль Миллер Леви, руководитель отдела исследований рынка и анализа клиентов в Monday.com, сравнила этот энтузиазм с ранними днями интернета в 2000-х годах, отметив, что люди видят в ИИ нечто похожее на «магию».
Однако, как она рассказала TechCrunch, проблема заключается в том, что ИИ развивается быстрее, чем компании успевают адаптироваться. «ИИ очень хорошо работает для [менеджеров] индивидуально, но у них также есть другая роль как у менеджеров. Им нужно управлять организацией в целом […] Их трудности связаны с тем, что ИИ просто движется быстрее организационных процессов», — сказала Леви.
Менеджеры также пересматривают критерии оценки своих команд: 78% респондентов заявили, что изменили подход к оценке сотрудников после внедрения ИИ, уделяя больше внимания тому, насколько хорошо сотрудники умеют создавать запросы (prompts), решать, какие задачи делегировать ИИ, и экспериментировать с новыми способами работы.
Но насколько справедливо можно судить сотрудников, когда менеджеры не могут легко определить, какая часть их работы была создана ИИ? И что, если сами менеджеры все чаще полагаются на ИИ при принятии этих решений? Опрос показал, что 46% менеджеров используют ИИ для принятия решений, а 39% руководителей используют ИИ для составления служебных записок об оценке эффективности.
Такая практика сопряжена с риском привнесения в процесс оценки еще большего количества предвзятости, чем обычно, учитывая, что большие языковые модели (LLM) по своей сути являются предсказательными машинами и склонны повторять человеческие закономерности, найденные в их обучающих данных. Исследование Люксембургского института социально-экономических исследований, проведенное ранее в этом году, показало, что «при отсутствии четких объективных стандартов и при независимой оценке отдельных лиц» LLM склонны оценивать производительность так же, как и люди. А исследовательская работа, опубликованная в начале 2025 года, обнаружила, что модели ИИ могут проявлять предвзятость по отношению к чернокожим мужчинам-кандидатам и «демонстрировать значительную предвзятость, варьирующуюся по направленности и величине в зависимости от различных социальных групп».
Когда я спросила Леви, может ли использование ИИ для оценки производительности людей привнести внешнюю предвзятость в процесс, она ответила, что компании еще не решили, как справляться с такими проблемами.
ИИ также меняет то, как выглядит рабочий день менеджера. Кто-то должен решать, какие задачи передать ИИ-агентам, проверять результаты их работы и вмешиваться, когда что-то идет не так. Отчет предполагает, что такой надзор может представлять собой новый уровень «невидимого труда».
Само программное обеспечение становится труднее контролировать. Пятьдесят семь процентов менеджеров говорят, что в их организациях сейчас используется больше инструментов, чем раньше, а около 51% сообщили, что их инструменты стали более взаимозависимыми и сгруппированными после внедрения ИИ. Только 29% описали свою ИИ-инфраструктуру как полностью оптимизированную и централизованную.
Леви заявила, что компании ожидали, что ИИ поможет сократить их программные стеки. Вместо этого они сталкиваются с большим количеством приложений, интеграций и неконтролируемым использованием ИИ, поскольку сотрудники используют инструменты вне утвержденных компаниями систем.
«Менеджеры завершили 2025 год с ощущением, что они, на самом деле, консолидируют инструменты; что они сократят количество программного обеспечения. Но произошло то, что количество используемых ими инструментов увеличилось», — сказала Леви. «Более 50% говорят, что они используют больше инструментов сейчас, чем в прошлом году, и это не прекращается […]».
Эта потребность в контроле, по-видимому, становится все более насущной по мере того, как компании развертывают ИИ-агентов, способных действовать самостоятельно. Опрос показал, что 58% менеджеров ожидают в течение следующего года курировать больше ИИ-агентов, чем людей-сотрудников, а 46% опасаются потерять контроль над действиями этих агентов.
Существует также немалый страх перед ответственностью за решения, принятые ИИ (35% респондентов заявили об этом), поскольку LLM по-прежнему в значительной степени непредсказуемы. «Они не хотят, чтобы их агенты были полностью автономными», — сказала Леви, пояснив, что менеджеры хотят, чтобы люди были вовлечены и консультировались с ИИ при выполнении критически важных задач и принятии решений.
По сути, выводы отчета показывают, что внедрение ИИ становится все в большей степени проблемой управления, а не только возможностью повышения производительности. Без надлежащих процессов и инфраструктуры для борьбы с этим менеджеры, похоже, изо всех сил пытаются поддерживать работу.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Ram Iyer
