AP: компании начали возвращать сотрудников, уволенных ради ИИ
Агентство AP в конце октября описало явление, получившее название «бумеранг ИИ»: некоторые компании, сократившие штат из-за искусственного интеллекта, снова нанимают людей на упраздненные должности.
По наблюдению агентства, работодатели по всему миру все чаще объясняют увольнения внедрением алгоритмов, и это усиливает тревогу сотрудников. Однако часть бизнеса обнаруживает, что модели, приложения и агенты работают хуже ожидаемого. Точного масштаба таких разворотов нет: AP прямо пишет, что оценить их распространенность сложно.
Один из примеров — Ford. В июне автопроизводитель сообщил, что нанял или повысил 350 опытных инженеров, после того как ИИ-инструменты для контроля качества не показали нужного уровня. Представитель компании при этом заявил агентству, что технология остается важной частью улучшения качества. Другой случай — финтех-компания Klarna, которая в прошлом году снова начала искать операторов-людей для поддержки клиентов, признав, что ставка на чат-бот ради экономии зашла слишком далеко.
Билл Дрисколл из кадровой компании Robert Half объясняет это пределами возможностей машин: критическое мышление, совместная работа, творчество и знание внутренних процессов, по его словам, алгоритмы воспроизвести не могут. «Известия», пересказывая материал AP, добавляют еще две причины: клиенты часто предпочитают общаться с живым человеком, а оставшимся сотрудникам приходится дополнительно проверять результаты работы ИИ.
Возвращение устраивает не всех. Люси Бомонт из компании SHL отмечает, что многие не хотят идти туда, откуда их уволили, а те, кто соглашается, просят больше денег и хотят понимать, как ИИ повлияет на шансы на повышение. Брукс Холтом из Джорджтаунского университета советует перед ответом на такое предложение добиваться обязательств от работодателя, например годового контракта с правом продления и условием о выплате компенсации.
Эксперты, опрошенные агентством, также рекомендуют обсуждать повышение квалификации и понятную карьерную траекторию. Бетси Саммерс из Forrester считает, что компании часто не представляют всего объема работы, которая обеспечивает их результат, поэтому и ошибаются при сокращениях.
