ИИ не заменил людей. Он сломал иллюзию, что бизнесом можно управлять как раньше

Последние полтора года бизнес жил в ожидании простого сценария.Искусственный интеллект должен был взять на себя рутину, компании - сократить персонал, а управление - стать быстрее и дешевле. Прогнозы звучали уверенно, а слова «ИИ-агенты» и «автономные системы» стали обязательной частью стратегических презентаций.

Однако к середине 2025 года тон изменился. Всё больше компаний признают, что эффект оказался не таким, каким его представляли. По данным Gartner, более половины CEO уже заявляют, что откажутся от планов значительного сокращения персонала служб поддержки клиентов к 2027 году. Причём именно поддержка считалась одной из самых «подходящих» функций для полной автоматизации.

На первый взгляд это похоже на типичное разочарование в новой технологии. Но если посмотреть внимательнее, становится ясно: ИИ здесь ни при чём. Он сделал то, что от него ожидали. Не оправдались ожидания от самого бизнеса.

Большинство компаний использовали ИИ как замену сотрудника.- Человек отвечал на обращения - теперь отвечает бот.- Человек писал код - теперь это делает модель.- Человек обрабатывал запросы в HR - эту роль передали виртуальному ассистенту.

В такой логике есть скрытое предположение: будто сотрудники - это просто исполнители формализованных задач. На практике люди в компаниях выполняют гораздо больше функций. Они удерживают контекст, сглаживают противоречия между метриками, принимают решения в неоднозначных ситуациях и компенсируют пробелы в процессах.

ИИ этого не делает. Он работает строго в рамках заданных инструкций. И именно поэтому при его массовом внедрении стало заметно то, что раньше скрывалось за человеческой гибкостью.

Первые сигналы появились довольно быстро.

Финансовый сервис Klarna в 2024 году сократил около 22% штата, сделав ставку на ИИ-ассистентов и ожидая десятки миллионов долларов экономии в год. Уже в 2025 году компания была вынуждена объявить о масштабном повторном найме. Качество клиентского сервиса заметно снизилось, а расходы на увольнения, компенсации и повторное обучение персонала обошлись компании в миллионы долларов, не принеся обещанной экономии.

IBM в 2023–2024 годах автоматизировала значительную часть HR-функций, заменив людей виртуальным сотрудником AskHR. Это сопровождалось увольнением тысяч сотрудников. Однако вскоре стало ясно, что ИИ плохо справляется с задачами, где важны эмпатия, субъективная оценка и сложные коммуникации. Компания снова начала набирать персонал, а её CEO Арвинд Кришна публично признал, что общий штат в итоге даже вырос.

Похожая история произошла с Duolingo, где генеративные модели постепенно заменяли авторов и переводчиков. После волны пользовательской критики в 2025 году компания остановила сокращения: ИИ-контент оказался слишком шаблонным и не удерживал качество, к которому привыкли пользователи.

Эти кейсы объединяет одно: ИИ работал именно так, как был спроектирован. Но бизнес ожидал от него не автоматизации задач, а сохранения прежнего качества управления - без людей.

Особенно показательной оказалась ситуация в разработке программного обеспечения. Ожидалось, что ИИ-инструменты значительно ускорят работу опытных инженеров. Сами разработчики оценивали потенциальный прирост продуктивности в среднем на 20–25%.

Однако исследование независимого института METR, проведённое в начале 2025 года, показало обратное. В эксперименте участвовали опытные разработчики, работавшие с крупными кодовыми базами и современными ИИ-инструментами, включая GPT-4.5 и Claude Sonnet. Фактически использование ИИ увеличивало время выполнения задач примерно на 19%.

Причины оказались системными. ИИ плохо ориентировался в больших и сложных репозиториях, часто не улавливал неявный контекст и предлагал решения с нестабильным качеством. Разработчики принимали менее половины сгенерированного кода и тратили значительную часть времени на проверку и исправление. В итоге ИИ становился не ускорителем, а дополнительным слоем контроля.

Важно, что сами участники исследования продолжали считать, будто ИИ помогает им работать быстрее. Это расхождение между ощущениями и реальными данными наглядно показывает, насколько сильной оказалась иллюзия продуктивности.

Если собрать эти примеры вместе, становится видно главное. Компании пытались автоматизировать исполнение, не меняя саму систему управления. Они оставили прежние процессы принятия решений, контроля и ответственности, рассчитывая, что ИИ просто «встроится» и сделает всё дешевле.

Раньше именно люди компенсировали слабые места этих систем. Когда людей убрали, управление перестало держаться. Не потому, что ИИ плох, а потому, что старая модель управления не масштабируется без человеческого участия.

ИИ стал своеобразным стресс-тестом для бизнеса. Он показал, что многие процессы работают не потому, что они хорошо спроектированы, а потому, что люди постоянно их «чинят» вручную.

ИИ не заменил людей. Он сломал иллюзию, что сложным бизнесом можно управлять теми же методами, что и десять или двадцать лет назад.

Он показал, что автоматизировать можно не людей, а управленческие функции: мониторинг, координацию, принятие типовых решений, контроль исполнения. Но для этого процессы должны быть пересобраны, а ответственность - чётко определена.

Пока компании задают вопрос «кого можно заменить ИИ», они будут раз за разом сталкиваться с откатами и разочарованием. Вопрос, который действительно имеет смысл, звучит иначе: какие элементы управления можно формализовать так, чтобы система стала устойчивее без постоянного ручного вмешательства.

ИИ не отменяет человеческий труд. Он отменяет иллюзию, что старые управленческие подходы способны масштабироваться в новом мире.

И именно это, возможно, его самый важный эффект.

Если обобщить всё происходящее, становится ясно: ИИ требует не сокращения людей, а смены управленческой логики. В новой модели он не является «цифровым сотрудником», выполняющим чьи-то поручения, и не инструментом для локальной оптимизации затрат. Его роль - стать исполняющим и масштабируемым управленческим слоем.

В такой модели ИИ берёт на себя не задачи, а управленческие функции: непрерывный мониторинг процессов, выявление отклонений, анализ последствий решений, подготовку управленческих сценариев и исполнение типовых решений в заданных границах. Человек при этом остаётся не исполнителем, а владельцем рамок, приоритетов и ответственности.

Это означает сдвиг от ручного управления и периодических отчётов к управлению через правила, сигналы и предсказуемые реакции системы. Решения перестают «проталкиваться» через совещания и цепочки согласований и начинают исполняться автоматически там, где риск и контекст заранее описаны. Люди вмешиваются не потому, что система не работает, а потому что ситуация выходит за пределы заданных условий.

Такая модель требует пересборки процессов, прозрачных метрик и чётко определённой ответственности, но именно в ней ИИ начинает давать тот эффект, которого от него ожидали изначально: масштабируемость, управляемость и снижение нагрузки на управленческий слой без потери качества.

ИИ не отменяет человека в управлении. Он отменяет необходимость управлять бизнесом вручную.

И именно в этом - его настоящая ценность.

Если понравилась статья, приглашаю в свой Telegram-канал, где пишу управление в эпоху ИИ без иллюзий.