Исследователи из Haas School of Business при UC Berkeley восемь месяцев наблюдали за 200 сотрудниками американской технологической компании — и обнаружили, что ИИ-инструменты не сокращают рабочую нагрузку, а систематически ее усиливают. Статья исследовательницы Аруны Рангантан и аспирантки Синци Мэгги Е вышла 9 февраля в Harvard Business Review.
Компания не обязывала сотрудников использовать ИИ — просто предоставила подписки на корпоративные инструменты. Тем не менее люди добровольно начинали работать быстрее, брать на себя больше задач и трудиться дольше. Продакт-менеджеры писали код, исследователи занимались инженерными задачами, а сотрудники писали промпты ИИ во время обеденных перерывов и созвонов. Один из сотрудников описал это так: "Ты думал, что раз ИИ делает тебя продуктивнее, ты сэкономишь время и будешь работать меньше. Но на деле работаешь столько же или даже больше".
Исследователи выделили три механизма интенсификации. Первый — расширение задач: ИИ позволял закрывать пробелы в знаниях, и люди забирали работу, которая раньше требовала дополнительного найма. Второй — размытие границ между работой и отдыхом: сотрудники отправляли промпты в перерывах, на созвонах и в паузах между задачами, и отдых переставал ощущаться как восстановление. Третий — рост многозадачности: люди параллельно писали код вручную и проверяли сгенерированный ИИ-вариант, запускали несколько агентов одновременно и воскрешали отложенные задачи. Все это складывалось в то, что авторы назвали «ползучим ростом нагрузки» (workload creep).
Описанная динамика напоминает классический парадокс Джевонса: когда технология повышает эффективность использования ресурса, его общее потребление растёт, а не падает. В XIX веке паровые двигатели стали экономичнее — и потребление угля выросло. Теперь ИИ делает задачи быстрее — и объём работы увеличивается. Исследование подтверждает данные Upwork за 2024 год: тогда 77% сотрудников, использующих ИИ, сообщали о росте нагрузки, а не о ее снижении.
Рангантан и Е предупреждают: без осмысленных норм использования ИИ — структурированных пауз, защиты от переключения контекста и времени на верификацию ��езультатов — первоначальный рост продуктивности рискует обернуться выгоранием и снижением качества решений.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
