Компании, которые сокращали персонал, рассчитывая заменить его искусственным интеллектом, начинают пересматривать эти решения. Ford, Commonwealth Bank of Australia, IBM и другие корпорации столкнулись с задачами, которые автоматизированные системы не смогли решить без участия людей.
Компании, которые сокращали персонал, рассчитывая заменить его искусственным интеллектом, начинают пересматривать эти решения. Ford, Commonwealth Bank of Australia, IBM и другие корпорации столкнулись с задачами, которые автоматизированные системы не смогли решить без участия людей.
Ford, по данным издания, повторно нанимает сотни опытных инженеров для устранения проблем с качеством автомобилей. Автоматизированные системы не справились с этой работой. Вице-президент Ford по инженерии автомобильных систем Чарльз Пун отметил, что ИИ остается полезным инструментом, но его результат зависит от данных, на которых он обучен.
Австралийский Commonwealth Bank в прошлом году сократил более 40 сотрудников службы поддержки, заменив их голосовым ИИ-ботом. Однако система не справилась с нагрузкой: число обращений выросло, и банк отменил сокращения. Позже CBA признал, что недостаточно тщательно оценил, какие роли действительно понадобятся бизнесу.
IBM автоматизировала работу HR-службы: ИИ обрабатывал около 94% типовых запросов сотрудников. Но оставшиеся 6% — в том числе вопросы с этическими дилеммами — система решить не смогла. После этого компания объявила, что в 2026 году втрое увеличит набор начинающих специалистов в США.
«Если мы перестанем инвестировать в найм сотрудников начального уровня, что произойдет через три-пять лет? Не останется кадрового резерва — колодец просто пересохнет», — сказала директор по персоналу IBM Никл ЛаМоро.
По данным консалтинговой компании Orgvue, 39% руководителей увольняли сотрудников из-за внедрения ИИ. При этом 55% из них позже признали, что приняли неверные решения о сокращениях.
Другое исследование рекрутинговой компании Robert Half показало, что 32% менеджеров по найму в США ликвидировали позицию в первую очередь из-за ИИ, а затем снова искали человека на ту же или похожую роль.
Аналитики отмечают, что компании часто недооценивают необходимость человеческого контроля за ИИ. Когда ответы модели оказываются неточными, непоследовательными или непригодными для практической работы, бизнесу приходится возвращать специалистов для проверки результатов. Это может привести к двойной работе, замедлению решений и свести ожидаемую экономию на нет.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.