Можно было бы подумать, что инструменты автоматизации сделают утомительные задачи ненужными, а работу в целом более расслабляющей. Но это упускает из виду важный закон Вселенной: храповик производительности вращается только в одну сторону. То есть, современная истина заключается в том, что если автоматизация — будь то ИИ или что-то еще — внесет какие-либо позитивные изменения в вашу рабочую жизнь, вы почувствуете своего рода сдавливающее ощущение, и появится дополнительная работа, чтобы стереть любые мимолетные чувства облегчения.
Согласно исследованию, освещенному в некоторых «незавершенных исследованиях» Аруны Ранганатан, преподавателя менеджмента в Калифорнийском университете в Беркли, и Синци Мэгги Йе, аспирантки, входящей в программу Ранганатан в Беркли, ИИ «интенсифицирует» работу и, безусловно, не облегчает жизнь людей.
Другими словами, это звучит как ад на земле.
Если это, парадоксально, то, чего вы хотите в свой рабочий день, то, вероятно, вы работаете в таком месте, как Кремниевая долина, или даже в OpenAI, где генеральный директор Сэм Альтман описал способность ИИ интенсифицировать его собственную работу таким образом, что он звучит странно благоговейно и смиренно (даже выражая мало или совсем не сожалея о своем стремлении уничтожить рабочие места для «белых воротничков»). «Я думаю, что больше не могу придумывать идеи достаточно быстро», — сказал он в интервью в октябре прошлого года, добавив: «Я думаю, это означает, что вещи будут происходить быстрее, и вы сможете… сможете попробовать гораздо больше вещей и быстро найти лучшие идеи».
Опыт Альтмана может найти отклик у работников, упомянутых в статье об исследовании Ранганатан и Йе для Harvard Business Review. Они описывают восьмимесячное исследование влияния генеративного ИИ на рабочую жизнь в компании с примерно 200 сотрудниками. Сотрудники «работали в более быстром темпе», — пишут авторы, охватывали «более широкий спектр задач» и обнаружили, что работают «больше часов в день, часто без просьбы сделать это».
Это было рабочее место, которое, как объясняют Ранганатан и Йе, не требовало использования ИИ. Оно просто сделало доступными корпоративные инструменты ИИ. Это не похоже на рабочее место с 200 сотрудниками, где склеивали детали. Вместо этого многие из описанных в статье ролей включают инженерию, написание кода и общение в Slack, поэтому можно с уверенностью сказать, что это были «белые воротнички» и инженеры-программисты, весьма вероятно, использующие такие инструменты, как Claude Code.
По-видимому, из-за ИИ многие испытуемые Ранганатан и Йе начали расширять сферу своей деятельности, узурпируя роли друг друга и беря на себя роли по обучению других программированию или исправлению их «вибрационно-кодированной» работы. Возможно, наем новых сотрудников был отложен или вообще обойден стороной, поскольку сотрудники «поглотили работу, которая ранее могла бы оправдать дополнительную помощь или численность персонала».
Работники также, по-видимому, тайком загружали задачи в свои ИИ-инструменты, пока они якобы были на совещаниях, и отправляли запросы во время перерывов, пока ждали загрузки или пока должны были обедать.
То, как вы интерпретируете это исследование, будет варьироваться. Если ваше рабочее место — это стартап в «режиме основателя», и все в вашем офисе работают изнурительные часы в обмен на долю в компании, которая, как все надеются, станет «единорогом», я полагаю, вам, вероятно, понравится это звучать — особенно если вы генеральный директор/основатель и планируете стать миллиардером.
Однако это далеко не универсальный опыт.
Согласно опросу Pew 2024 года, около половины американских работников сообщили, что они либо в некоторой степени удовлетворены, либо «не очень/совсем не удовлетворены», а другая половина заявила, что они «чрезвычайно/очень удовлетворены». Эта группа «чрезвычайно/очень удовлетворены» сокращается с 50% до 42%, когда у респондента более низкий доход.
Этот опрос также показал, что подавляющим большинством наиболее удовлетворяющих аспектов работы, по мнению респондентов, являются другие люди: 64% сообщили, что «чрезвычайно/очень удовлетворены» своими отношениями с коллегами. Между тем развитие навыков заняло низкое место: 37% сообщили, что «чрезвычайно/очень удовлетворены» этим аспектом данной работы.
Поэтому у меня нет впечатления, что меньшее количество людей, вынужденных учиться делать больше вещей, и работа, просачивающаяся в перерывы, помогут большинству людей в плане удовлетворенности работой, но, возможно, мне не хватает определенного видения.
Другими словами, если вместо создания приложения вы работаете, скажем, рецепционистом в больнице или администратором школы, вы, вероятно, не в восторге от гипотетической ситуации, когда наем откладывается, вам приходится выполнять чужую работу, вы работаете в перерывах, и вместо получения нового, полезного программного обеспечения вы получаете корпоративные инструменты ИИ, чтобы создавать собственное программное обеспечение.
Но давайте не будем предполагать, что все технические работники любят такой «театр продуктивности», или что чувство большей производительности в исследовании Ранганатан и Йе обязательно является чем-то иным, кроме иллюзии. Анонимный работник фирмы по кибербезопасности Crowdstrike написал в информационный бюллетень Blood in the Machine в прошлом году и сказал, что работникам этой компании «было предложено справляться с дополнительной нагрузкой на одного человека, просто работая усерднее, а иногда и дольше, без дополнительной компенсации», и что «хотя наши системы машинного обучения продолжают работать с превосходной производительностью, я еще не убежден, что наше использование genAI было продуктивным в контексте корректуры, устранения неполадок и общего «нянькинья», которое оно требует».
По словам этого человека, «Конечным результатом является не облегчение бремени, как это так часто обещали», и «Моральный дух на рекордно низком уровне».
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Mike Pearl
