Восторг от стремительного развития нейросетей, кажется, постепенно угасает. Многие начинают понимать, что искусственный интеллект — это не всесильная сущность, способная вытеснить человечество, а лишь ограниченный функциональный инструмент, который лишь может помочь. Да и то не везде и не всегда. Ряд корпораций, поспешивших сократить расходы путем замены персонала алгоритмами, уже столкнулись с негативными последствиями и теперь вынуждены восстанавливать штат «живых сотрудников».
Так, согласно сведениям CNBC, гигант Ford в данный момент ведет масштабный поиск сотен квалифицированных инженеров. Проблема заключается в том, что автоматика не обеспечила должный уровень контроля качества, из-за чего устранение дефектов теперь требует ручного вмешательства. Возврат к опоре на людей наметился также в структурах CBA и IBM. В прошлом году австралийский Commonwealth Bank of Australia заменил значительную часть службы поддержки голосовым помощником. Результат оказался закономерным: нейросеть не справилась с объемом задач, число претензий и обращений увеличилось, что вынудило банк пересмотреть планы по увольнениям и возврату «живых сотрудников».
В IBM ситуация развернулась аналогичным образом. Передав HR-функции искусственному интеллекту, компания увидела, что бот успешно закрывает 94% стандартных задач, однако оставшиеся 6% стали непреодолимым барьером. Речь шла о запутанных ситуациях и моральных вопросах, перед которыми алгоритм оказывается беспомощным. В связи с этим IBM намерена к 2026 году в три раза увеличить число наймов молодых кадров в США.
Статистика наглядно демонстрирует провал попыток оптимизации за счёт ИИ. Согласно аналитике Orgvue, 39% топ-менеджеров пошли на сокращение штата ради внедрения ИИ, однако более половины из них (55%) уже считают этот шаг просчетом. Кроме того, данные Robert Half указывают на то, что каждый третий американский управленец, ликвидировавший позиции в пользу нейросетей, в конечном счете вернул сотрудников на прежние роли.
Таким образом, попытки минимизировать издержки за счет персонала зашли в тупик: ИИ зачастую генерирует некорректные или неясные данные, без экспертного надзора со стороны человека процесс остается невозможным.
