Чем активнее применяются технологии искусственного интеллекта (ИИ), тем длиннее, а не короче становится рабочая неделя у работников. Это выявили американские исследователи, изучив изменения на рынке труда США за 20 лет. Когда ИИ начинает облегчать работнику выполнение задач, работодатель, видя это, увеличивает на сотрудников нагрузку, провоцируя по факту переработки. Эксперты сравнивают такой эффект с «парадоксом Джевонса». Впрочем, это пока еще дискуссионный вопрос – насколько массовой становится проблема переработок из-за ИИ. Ведь сейчас лишь единицы компаний в мире считают, что они стали по-настоящему «зрелыми» пользователями ИИ.

Один из первых страхов, который раньше часто обсуждался применительно к роботизации и внедрению искусственного интеллекта, сводился к тому, что новые технологии могут оставить многих людей без работы, а значит, и без средств к существованию. Но по мере того как технология начинает внедряться в практику, акценты смещаются.

И на текущем этапе эксперты выявляют другие тенденции. Во-первых, сейчас уместнее говорить о том, что технологии ИИ вовсе не обязательно повышают эффективность труда и каким-то образом замещают человека – наоборот, сейчас требуется контроль за процессами со стороны человека, а порой нужны дополнительные трудозатраты для исправления всех допущенных галлюцинирующим искусственным интеллектом ошибок.

Во-вторых, если применение технологий ИИ действительно удается настроить таким образом, что они повышают эффективность и производительность труда, то и это вовсе не обязательно означает, что сотрудникам удастся снизить нагрузку и обеспечить комфортный баланс между работой и личной жизнью. Как раз наоборот.

«Чем сильнее профессия сопряжена с использованием ИИ, тем продолжительнее становится рабочее время специалиста», – сообщается в исследовании AI and Extended Workday («ИИ и удлиненный рабочий день»), которое провели Вэй Цзян из Университета Эмори (США) и ее коллеги. Они проанализировали, как менялось распределение времени у американских работников, представителей разных профессий за период последних 20 лет.

Основные выводы исследования перевели на русский язык эксперты портала Econs (его ведут сотрудники Центробанка РФ с целью популяризации научных дискуссий; портал, однако, не отражает позицию регулятора).

Американские исследователи опирались на итоги опроса (American Time Use Survey), в рамках которого собиралась информация о распределении времени домохозяйств: участники опроса подробно фиксировали свою суточную активность с точностью до 15-минутных интервалов. Исследователи исключили из выборки тех, кто не работает, а также непосредственно сотрудников технологических компаний – «чтобы сосредоточиться на работниках фирм, использующих ИИ, а не фирм, создающих ИИ».

В итоговую выборку вошли около 124 тыс. респондентов в возрасте от 16 до 65 лет. Средний участник выборки работает 34,9 часа в неделю и зарабатывает 27,8 долл. в час (в долларах 2023 года).

Затем, чтобы оценить, как ИИ повлиял на ту или иную профессию, авторы использовали данные о патентах в области ИИ с информацией об объеме и о содержании базовых инноваций, сопоставили эти сведения с описанием задач для существующих профессий и проанализировали, как меняется баланс между работой и личной жизнью в зависимости от цифровизации профессии.

«Оказалось, что чем сильнее профессия предполагает использование ИИ, тем продолжительнее стало рабочее время человека и тем короче – время досуга», – зафиксировали исследователи. 

Если поделить все профессии на четыре группы по степени использования ИИ – от минимальной до максимальной, то в каждой следующей группе в сравнении с предыдущей ИИ увеличивает продолжительность рабочей недели почти на 8%, или в среднем почти на 3 часа в неделю. Еще сильнее этот эффект проявляется при внедрении генеративного ИИ, допустим, таких моделей, как ChatGPT.

«Этот парадокс технологий связан с тем, что ИИ не заменяет человеческий труд, а дополняет его, делая более производительным и позволяя выполнять больше задач за то же время. Однако рост производительности приводит не к сокращению, а к увеличению количества задач. В результате работники работают больше, чтобы соответствовать новым стандартам производительности», – разъясняется в материалах. 

Особо отмечено, что увеличение рабочей нагрузки – это, как правило, решение именно работодателя, который видит, как ИИ облегчает работникам выполнение их основных функций, и потому начинает требовать еще большей интенсивности.

Топ-10 профессий, чей рабочий день больше всего удлинил, в частности, генеративный ИИ, по версии американских исследователей выглядит так: менеджеры по обучению и развитию; аналитики по исследованиям рынка; архивариусы; аналитики компьютерных систем; аналитики обеспечения качества ПО; кредитные консультанты; логисты; ученые и специалисты по окружающей среде; дизайнеры веб- и цифровых интерфейсов; аналитики систем управления.

И хорошо, если растущая нагрузка сопровождается увеличением оплаты труда. Американские исследователи уверяют, что именно так и происходит, другое дело, что работники все равно считают денежную прибавку за переработки не соответствующей их ожиданиям. Однако по факту рост зарплат вовсе не гарантирован, о чем можно судить уже по другим исследованиям, которые проводились, в частности, на российском рынке труда.

«Пока IT-гиганты заняты машинным обучением, интернет наводнили тексты, картинки, видео и фейки, сгенерированные нейросетями. Работодатели решили, что нет смысла платить больше тем же маркетологам и дизайнерам, раз за них работает искусственный интеллект: средние зарплатные предложения для них ниже, чем для специалистов, работающих без использования нейросетей, – сообщили ранее «НГ» в исследовательском центре портала SuperJob. – Ведь работодатели уверены, что использование нейросетей снижает временные затраты на рутинные операции, а потому не готовы платить больше» (см. номер от 11.02.25).

Описывая растущую из-за технологий ИИ нагрузку на работников, эксперты сравнили этот эффект с «парадоксом Джевонса». Британский экономист Уильям Стэнли Джевонс в конце XIX века предупредил, что более эффективные паровые двигатели, которым требуется меньше угля, в итоге не уменьшат его потребление, а наоборот, увеличат. Так и произошло: эффективность паровых двигателей стимулировала рост их использования в самых разных отраслях – и уже это как раз увеличило спрос на уголь.

Другими словами, более эффективное использование какого-либо ресурса приводит к тому, что объемы его потребления не сокращаются, а увеличиваются. Это актуально и для такого ресурса, как рабочее время сотрудников компании.

Хотя, видимо, немаловажным фактором тут становится как раз стремление владельцев бизнеса извлекать все больше выгоды. Ведь что мешает условному работодателю отпустить домой работника, выполнившего свои основные задачи раньше срока? 

С учетом описанных тенденций можно сделать еще одно предположение. Не исключено, что после того, как часть работников, повысивших свою производительность труда и при этом не получивших ни должного вознаграждения, ни возможности больше отдыхать, не просто разочаруются в новейших технологиях, а перейдут к молчаливому игнорированию дополнительных задач и будут всячески тормозить выполнение даже вполне привычных функций во избежание дальнейшего роста нагрузки.

Но вопрос о том, насколько массовой становится проблема переработок из-за использования технологий ИИ, пока дискуссионен. Как показало новое исследование от McKinsey, сейчас около 78% компаний в мире используют ИИ по крайней мере в одной бизнес-функции, 71% компаний хотя бы в одной из бизнес-функций применяют именно генеративный ИИ. Однако одновременно с этим в ряде развитых экономик только 1% руководителей компаний считают, что их можно назвать «зрелыми» пользователями упомянутого генеративного ИИ. «Это поразительный контраст с общими показателями внедрения, – комментирует данные в своем Telegram-канале политолог Глеб Кузнецов. – Технология одновременно везде и нигде».  

https://www.ng.ru/economics/2025-03-16/4_9213_ai.html