«ИИ-психоз»: почему главы ИТ-компаний массово увольняют сотрудников и переоценивают технологии

Современная технологическая индустрия переживает период глубоких противоречий. На фоне сообщений о рекордных доходах крупнейшие ИТ-гиганты проводят масштабные сокращения штата. Эксперты объясняют этот парадокс так называемым «ИИ-психозом» среди топ-менеджеров. Руководители переоценивают возможности искусственного интеллекта, будучи оторванными от реальных рабочих процессов.

Иллюзия полной автоматизации

Основатель облачного сервиса Box Аарон Леви открыто заявил, что генеральные директора технологических компаний сегодня особенно подвержены заблуждениям относительно ИИ. По его словам, руководство находится слишком далеко от финального этапа выполнения задач, где на самом деле создается основная ценность продукта.

Топ-менеджеры тестируют базовые прототипы ИИ или генерируют простые тексты, после чего ошибочно полагают, что нейросети готовы полностью заменить людей. При этом они не учитывают рутинную работу специалистов: проверку кода на ошибки, поиск багов, адаптацию ИИ-моделей под специфику компании и юридическую экспертизу документов. В результате руководители пытаются автоматизировать процессы, детальное устройство которых они не понимают до конца.

Массовые сокращения во имя алгоритмов

Стремление заменить людей алгоритмами уже привело к серьезным последствиям для рынка труда. По данным аналитического сервиса Layoffs.fyi, динамика увольнений в ИТ-сфере выглядит следующим образом:

• За первые пять месяцев 2026 года работу потеряли уже 115 430 сотрудников из 152 технологических компаний.
• Для сравнения, за весь 2025 год было уволено 124 636 человек из 275 компаний.
• Большинство работодателей открыто называют внедрение искусственного интеллекта главной причиной оптимизации штата.

Некоторые компании идут на радикальные меры. Так, глава платформы для управления проектами ClickUp Зеб Эванс сократил 22% штата после запуска около 3000 внутренних ИИ-агентов. Руководитель утверждает, что целью было не сокращение расходов, а создание сверхэффективной организации, где люди лишь контролируют и проверяют работу алгоритмов.

Что говорят научные исследования

Реальные данные об эффективности труда опровергают оптимистичные ожидания бизнеса. Научные публикации указывают на отсутствие прямой связи между внедрением ИИ и ростом продуктивности:

• Исследование Калифорнийского университета в Беркли не выявило устойчивой корреляции между использованием ИИ и общим ростом производительности труда.
• Национальное бюро экономических исследований США (NBER) указывает на так называемый «парадокс производительности»: субъективное ощущение пользы от ИИ оказывается значительно выше реальных измеримых результатов.
• Специалисты Массачусетского технологического института (MIT) пришли к выводу, что качество работы ИИ-агентов пока не сопоставимо с человеческим. По их прогнозам, базовый уровень компетентности при выполнении текстовых задач будет достигнут лишь к 2029 году, а для превосходства над человеком потребуется еще больше времени.

Кроме того, как отмечают авторы публикации в Harvard Business Review, повальное увлечение ИИ создает новые проблемы. Избыток контента и решений, генерируемых алгоритмами, перегружает руководящее звено, которое просто не справляется с проверкой и утверждением такого объема информации. Если топ-менеджеры не осознают эти риски, главным итогом поспешной автоматизации станет управленческий хаос.

Твитнуть