ИИ стал удобным оправданием для массовых увольнений
Все больше крупных компаний объявляют о сокращениях, объясняя их внедрением искусственного интеллекта. Однако аналитики и исследователи предупреждают: за «оптимизацией с помощью ИИ» часто скрываются обычные бизнес-причины.
Все больше крупных компаний объявляют о сокращениях, объясняя их внедрением искусственного интеллекта. Однако аналитики и исследователи предупреждают: за «оптимизацией с помощью ИИ» часто скрываются обычные бизнес-причины.
В сентябре Salesforce сократила около 4 000 сотрудников службы поддержки, заявив, что ИИ выполняет до половины задач компании. Accenture сообщила о планах уволить тех, кто не успеет переобучиться под новые технологии. Lufthansa намерена сократить несколько тысяч рабочих мест к 2030 году, а Klarna за два года уменьшила штат почти вдвое. Duolingo также планирует постепенно отказаться от подрядчиков в пользу генеративных инструментов.
По словам Фабиана Стефани, доцента Оксфордского интернет-института, ИИ становится «козлом отпущения» для непопулярных решений. «Я сомневаюсь, что нынешние увольнения вызваны реальным ростом эффективности. Это скорее удобное оправдание, — говорит он. — Компании могут позиционировать себя как технологических лидеров и одновременно скрывать настоящие причины сокращений».
Эксперты указывают, что многие из сегодняшних увольнений связаны не с ИИ, а с избыточным наймом во время пандемии. «Вместо того чтобы признать ошибку, компании говорят: „это из-за искусственного интеллекта“», — добавил Стефани.
«Внедрение ИИ в крупных корпорациях идет гораздо медленнее, чем заявляют. Многие проекты сворачиваются из-за затрат и рисков, но при этом звучат громкие слова об увольнениях „из-за ИИ“. Это выглядит как удобный предлог на фоне замедления экономики», — считает сооснователь Authentic.ly Жан-Кристоф Бугле.
Психолог и карьерный консультант Жасмин Эскалера считает, что подобная риторика усиливает тревогу работников: «Когда компании открыто говорят „мы увольняем из-за ИИ“, они подпитывают страх и недоверие. Это создает токсичную атмосферу и демотивирует сотрудников».
«Кандидат отказался за две недели до старта»: как беларусы из Reppls меняют рекрутинг
Три недели до старта проекта. Идеальный кандидат, который уже принял оффер, внезапно отказывается. Клиент в панике, дедлайн горит, а на поиск нового специалиста могут уйти месяцы. Два реальных кейса от рекрутеров показывают, как ИИ-платформа Reppls решает такие критические ситуации — с конкретными цифрами и без магии.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.