ИИ заставляет людей работать больше. Как понять, что вы стали жертвой иллюзий о легкости работы с нейронками

Вкалывают роботы, а человек почему-то тоже

Искусственный интеллект продавали бизнесу с очень понятным обещанием: отдайте машине рутину, и сотрудники смогут тратить меньше времени на работу или хотя бы заниматься более важными делами.

С первой частью все получилось. ИИ действительно умеет ускорять многие задачи. А вот со второй возникли проблемы.

Нынешние и бывшие сотрудники OpenAI, Anthropic, Meta* (признана экстремистской и запрещена в РФ) и Google рассказывают о 70-часовых рабочих неделях, а в особенно горячие периоды — более чем о 90 часах работы за неделю, ночных авралах и труде по выходным. Несмотря на то что они активно используют ИИ в своей работе, такие рабочие марафоны стали нормой, хотя сами их работодатели выступают с красивыми заявлениями о скором переходе на 4-дневную рабочую неделю и о небывалой продуктивности работников с ИИ.

Все перечисленные компании участвуют в одной из самых жестких технологических гонок последних лет, где несколько дней преимущества действительно могут решить судьбу продукта. Но такие переработки стали нормой не только у тех, кто участвует в ИИ-гонке, но и во всех крупных компаниях.

Сделал быстрее — получи еще работу

Исследователи Школы бизнеса Хааса Калифорнийского университета в Беркли восемь месяцев наблюдали за сотрудниками технологической компании примерно на 200 человек и провели более 40 подробных интервью.

Это не лабораторный эксперимент, который позволяет вывести универсальную формулу для всех работников на земле. Зато исследователи смогли увидеть, что происходит с повседневной работой после появления ИИ.

В этом смысле нейросети не открыли ничего принципиально нового. Технологии уже не первый раз сокращают время на одну операцию, после чего бывший рекорд производительности незаметно становится обычной нормой.

Похожий процесс происходил и там, где технологии не столько ускоряли саму задачу, сколько убирали прежние естественные ограничения рабочего дня. Появились смартфоны — и если раньше вы могли выпасть из рабочего режима хотя бы на время дороги, то теперь вы и в дороге работаете. Распространение быстрого интернета и ПО для удаленной работы изменили ожидания работодателей от количества встреч в день: если раньше это были очные встречи с двумя-тремя клиентами, то теперь доходит до 10−15 встреч в день.

ИИ продолжает ту же логику, только сразу для огромного количества умственной работы.

Получается простая арифметика. Если отчет раньше занимал 2 часа, а с ИИ — час, у бизнеса есть как минимум два варианта. Можно вернуть сотруднику сэкономленный час. А можно попросить второй отчет.

На практике второй вариант выбирают чаще. С точки зрения бизнеса все логично: у сотрудников появились новые инструменты, которые должны позволить им выполнять их задачи быстрее и зачастую лучше. Однако для того, чтобы это дало прирост капитала и оправдало траты на подписки и токены, нет никакого смысла довольствоваться старыми темпами. Вместо свободного времени людей нагружают дополнительной работой, от которой нельзя отказаться без угрозы увольнения.

Ведь когда вы делаете большую часть своих задач с ИИ, со стороны возникает иллюзия, что ИИ делает их за вас. А значит, возмущающихся работников проще уволить и перекинуть их задачи остающимся со словами: «Ну с ИИ вы и не с таким справитесь».

Что не так с ИИ-стартапами

Сами по себе эти истории еще не доказывают, что людей массово заставляет перерабатывать именно ИИ. Компании, которые сейчас соревнуются за лидерство на рынке нейросетей, живут в режиме технологической гонки, и сотрудники могут работать по 70 часов из-за дедлайнов и конкуренции, а не из-за чат-бота на рабочем столе.

Однако гораздо большее влияние на то, сколько сотрудники работают, оказывает рабочая культура компании, чем конкретные инструменты, указал эксперт. Культура переработок существовала и до ИИ. В Японии и Китае такая культура распространена больше, чем, например, в Европе, в которой больше поощряются «бирюзовые» компании с бережным отношением к сотрудникам.

Но в исследовании Беркли есть важный нюанс: дополнительную работу людям не всегда спускали сверху. Сотрудники сами замечали, что теперь способны сделать больше, и начинали расширять собственный список задач, вести несколько дел одновременно. Пока один ИИ что-то генерирует, можно дать поручение второму, открыть третий документ и параллельно пойти на встречу.

Время вроде бы используется эффективнее. Но рабочий день превращается в диспетчерскую.

«Не надо сбрасывать со счетов тех людей, которые сами на себя начинают брать больше задач, даже если руководство напрямую этого не требовало. Просто из-за того, что понимают, что могут сделать теперь намного больше», — указал Народицкий. Такой подход быстро приводит к выгоранию, когда оказывается, что вы взяли кусок работы не по своим силам.

Так картина переворачивается. Дело оказывается не только в строгом и требовательном начальстве, которое в погоне за прибылью требует от работников все больше и больше. Освоившие ИИ специалисты нередко и сами оказываются окрылены открывшимися для них перспективами и думают, что с помощью нейронок они могут сделать работу за себя и за того парня, показать чудеса производительности, принести пользу компании и в конечном счете вырваться вперед в карьерной гонке.

Проблема в том, что так думают и их коллеги.

Чек-лист: как понять, что вы перерабатываете из-за нейронки

• Вы считаете временем работы только минуты, пока нейросеть генерирует ответ. Но забываете про постановку задачи, уточняющие запросы, проверку фактов, исправления и доведение результата до рабочего состояния.
• Вам кажется, что, если ИИ сделал черновик за минуту, задача заняла минуту. Особенно хорошо эта иллюзия работает с текстами, кодом, отчетами и аналитикой: внешне результат уже есть, но значительная часть настоящей работы начинается после генерации.
• Вы стали брать заметно больше задач, потому что каждая из них теперь выглядит «быстрой». Отдельный запрос действительно может занимать мало времени. Но десяток таких «пятиминутных» дел легко забивает весь день.
• Освободившееся время тут же заполняется новой работой. ИИ ускорил старые обязанности, но вы не стали заканчивать раньше — просто выросло количество сделанного за тот же рабочий день.
• Вы одновременно ведете несколько задач через разные ИИ-инструменты. Пока одна нейросеть пишет, вы запускаете вторую, проверяете третью и параллельно сидите на встрече. Формально производительность растет, но вместе с ней — число переключений и необходимость постоянно контролировать процессы.
• Вы стали делать сами то, что раньше передавали другому специалисту. Например, писать простой код, рисовать макеты, анализировать данные или готовить юридические черновики. Возможностей стало больше — но вместе с ними расширился и ваш фактический круг обязанностей.
• У вас уходит куча времени на исправление «почти правильных» ответов. ИИ выдает убедительный результат, в котором приходится искать ошибки, перепроверять ссылки, переписывать куски кода или заново собирать логику документа. Экономия времени оказывается намного меньше, чем выглядела в начале.
• Ваш начальник считает, что после внедрения ИИ прежнюю норму можно увеличить в несколько раз. Зарплату, что характерно, не прибавляет.
• Вы сами начали считать себя менее эффективным, если не используете каждую освободившуюся минуту. Возможность сделать больше постепенно превращается в ощущение, что вы обязаны сделать больше.
• Работы стало объективно больше, хотя отдельные задачи выполняются быстрее. Это главный признак. ИИ действительно повысил вашу производительность, но не снизил нагрузку — он просто сделал рабочий день плотнее.

Ускоряет ли вас ИИ на самом деле?

Самое интересное: то, что ИИ способен экономить время, исследования как раз подтверждают. Хотя было время, когда работники массово жаловались, что с нейронками их привычные задачи выполняются не быстрее, а медленнее: приходилось тратить огромное количество времени на подбор промпта, допиливание результата, проверку ошибок и фактчекинг. Все это никуда не делось, но по мере того, как люди осваиваются, все эти процессы начинают занимать гораздо меньше времени. А какие-то этапы уже выполняют и сами нейронки.

В этих деталях и таится дьявол. ИИ хорошо ускоряет действия, которыми человек распоряжается сам, но намного хуже меняет систему работы вокруг него. Можно написать отчет за полчаса вместо часа, однако еженедельное совещание все равно начинается в 15:00. Можно быстрее обработать переписку, но никто автоматически не отменяет следующую задачу в очереди. И как бы быстро вы ни собирали отчеты и черновики писем, рабочий процесс на этом не заканчивается.

С разработкой история еще показательнее. Написать код — далеко не то же самое, что выпустить работающий продукт.

В исследовании профессиональных разработчиков, опубликованном в мае 2026 года, 82% участников сообщили, что стали тратить меньше времени непосредственно на написание кода. Зато у них вырос объем надзорной инженерной работы: нужно ставить задачу ИИ, следить за ее выполнением, читать получившийся код, исправлять его и решать, можно ли вообще выпускать результат в работу.

Есть еще одна причина, почему внедрение ИИ способно не сократить нагрузку, а создать новую. Руководство может переоценить, насколько далеко зашла автоматизация.

Если система за секунды выдает прилично выглядящий текст, таблицу или код, со стороны легко решить, что раньше дорогой и медленный процесс теперь практически бесплатный.

Особенно болезненно это проявляется там, где скорость генерации уже выросла, а система проверки осталась прежней. Тогда один сотрудник с ИИ способен производить больше работы, чем другой сотрудник успевает нормально проверить.

А затем начинается оптимизация

У роста индивидуальной производительности есть еще одна неприятная для работников сторона. Если компания действительно обнаружит, что с помощью ИИ тот же объем задач могут выполнять меньше людей, экономия времени превращается уже не в дополнительный отдых, а в вопрос численности команды.

Причем положение сотрудников будет разным.

Чем лучше сотрудник научился превращать ИИ в ускоритель своей работы, тем быстрее он окажется на неприятной развилке. Его либо будут заваливать удвоенным и утроенным объемом задач за то же время и те же деньги, либо попросят на выход, решив, что его работа уже полностью автоматизирована и он как посредник между начальством и нейронкой уже не нужен.

Так ИИ все-таки облегчает работу или нет?

Если подходить к вопросу с пониманием и разобраться, как этого электронного дурака гонять и брифовать, работу он способен существенно облегчить и ускорить. Просто «работать быстрее» и «работать меньше» — две совершенно разные вещи.

Нейросеть может сэкономить время на рутинных задачах. Но дальнейшая судьба этих минут зависит уже не от технологии, а от людей, которые принимают решение о том, как должна работать команда, чем занять освободившееся время, сколько людей теперь нужно для вашего объема задач и что важнее: сотрудник эффективный или невыгоревший.

Так что, если задача действительно состоит в том, чтобы облегчить людям работу, одной покупки доступа к нейросети для этого мало. Важно еще и научиться использовать ИИ не для бесконечного увеличения нагрузки, а для освобождения специалиста от рутины и переноса его времени и мозгов на более сложные задачи.