Миф о замене людей ИИ: почему массовые увольнения стали стратегической ошибкой
Марк Бениофф, глава Salesforce, известен своей безоговорочной верой в искусственный интеллект, которая порой граничит с одержимостью. Пока индустрия иронизировала над неуклюжим гуманоидным роботом Tesla Optimus — тем самым, что с трудом имитировал функциональность под управлением оператора, — Бениофф пел ему дифирамбы. Он всерьез утверждал, что подобные технологии трансформируют бизнес, и в качестве доказательства демонстрировал видео своего взаимодействия с роботом.
На кадрах Optimus выглядел беспомощным: он даже не смог выполнить элементарную просьбу — принести банку колы, ограничившись лишь тем, что проводил босса на кухню. Если для Бениоффа это вершина прогресса, то планка ожиданий упала катастрофически низко. Проблема в том, что будучи CEO одной из крупнейших корпораций в мире, он превратил свои личные техно-фантазии в корпоративную стратегию. В сентябре прошлого года Salesforce сократила тысячи сотрудников, заявив, что их функции теперь возьмет на себя ИИ. Однако реальность показала, насколько некомпетентной и пустой оказалась эта «революция».
Salesforce: когда алгоритмы бессильны перед опытом
Бизнес-модель Salesforce критически завязана на человеческом капитале. Тысячи администраторов, консультантов и разработчиков ежедневно выстраивают сложнейшие системы взаимодействия с клиентами для таких гигантов, как Amazon и Microsoft. Это работа, требующая не только технических навыков, но и глубокого понимания социальной динамики бизнеса.
Осенью Бениофф объявил: агентный ИИ компании настолько эффективен, что может выполнять до 50% задач службы поддержки. На этом основании были уволены 4000 специалистов. Руководство искренне верило, что магические алгоритмы заменят живых экспертов. Но «магия» оказалась обычным самообманом.
Спустя время топ-менеджмент Salesforce вынужден был признать: возможности нейросетей были колоссально переоценены. ИИ оказался неспособен справляться с нюансами клиентского сервиса, нестандартными запросами и эскалациями. Результат — резкое падение качества обслуживания и волна жалоб от клиентов.
Но главная проблема кроется глубже.
Оставшиеся сотрудники теперь тратят основную часть рабочего времени на «тушение пожаров» — исправление грубых ошибок, допущенных ИИ. Вместо обещанного роста производительности компания получила деградацию процессов: алгоритмы не экономят время, а поглощают его, требуя постоянного надзора.
Более того, возник «дефицит экспертизы». Уволенные сотрудники обладали уникальными знаниями о внутренних процессах и специфике клиентов, которые невозможно восполнить наймом со стороны. Этот опыт взращивается годами внутри корпоративной культуры. Выбросив его за борт, Salesforce нанесла себе удар, от которого пытается оправиться до сих пор. Сейчас компания совершает разворот на 180 градусов, пытаясь вернуть ключевые кадры и вернуть ИИ роль вспомогательного инструмента, а не полноценной замены человека.
Системный кризис ожиданий
Апологеты «ИИ-революции» могут заявить, что неудача Salesforce — это частный случай неэффективного менеджмента. Но статистика говорит об обратном: волна разочарования накрывает всю мировую экономику.
Опрос Economist показал, что подавляющее большинство компаний (более 80% среди малого и среднего бизнеса) до сих пор не внедрили ИИ в реальные процессы. Аналитика за 2025 год подтверждает тренд: уровень внедрения ИИ в крупных корпорациях не только не растет, но и начал снижаться. Исследование MIT выявило, что 95% пилотных проектов с использованием генеративного ИИ не принесли бизнесу никакой ощутимой выгоды.
Компании, которые погнались за хайпом и попытались заменить людей алгоритмами, столкнулись с суровой реальностью: ИИ в его текущем виде часто замедляет опытных работников, а не ускоряет их.
Научный взгляд на проблему
Риск увольнения сотрудников ради автоматизации был неоправдан с самого начала, ведь научные данные давно указывали на несовершенство технологии. Согласно отчету Университета Карнеги-Меллон, ИИ-агенты проваливают элементарные задачи в 70% случаев. Даже в программировании — сфере, казалось бы, идеальной для алгоритмов — разработчики тратят больше времени на верификацию и исправление кода нейросетей, чем на написание его с нуля.
Более того, массовое внедрение ИИ ведет к атрофии навыков. Исследования JYX и Microsoft показывают, что сотрудники теряют способность к критическому мышлению и экспертному анализу, когда начинают чрезмерно полагаться на подсказки алгоритмов. Это создает порочный круг: навыки людей деградируют, они перестают замечать ошибки ИИ, что ведет к накоплению критических сбоев в системе.
ИИ не забирает работу — ее забирают плохие решения
Исследование Oxford Economics подтверждает: нарратив о том, что ИИ массово вытесняет людей с рабочих мест, во многом искусственен. Лишь около 4% увольнений в 2025 году были реально связаны с заменой сотрудников технологиями. В большинстве случаев руководители используют «фактор ИИ» как удобное прикрытие для инвесторов, чтобы скрыть финансовые трудности или неэффективное управление, выдавая сокращения за «инновационную трансформацию».
Несмотря на корпоративные провалы, ИИ остается ценным инструментом для частного использования. Проблема не в самой технологии, а в попытках заменить ею человеческую интуицию и многолетний опыт. Как персональный помощник для анализа данных или творческого поиска, нейросети показывают отличные результаты.
Сервис BotHub предоставляет доступ к передовым нейросетям без лишних сложностей.
Платформа работает без VPN, поддерживает оплату российскими картами и объединяет лучшие модели в одном интерфейсе.
Заберите 100 000 бесплатных токенов по ссылке и оцените возможности нейросетей для своих задач уже сегодня.
Конец мифа о «революции»
«ИИ-революция» в том виде, в котором ее рисуют техно-оптимисты вроде Бениоффа, — это скорее маркетинговый миф. Попытка перестроить бизнес вокруг нестабильных алгоритмов, игнорируя интересы и благополучие сотрудников, оборачивается колоссальными убытками.
Главный урок этой истории прост: человеческий капитал — это самый ценный и трудновосполнимый актив. Истинный рост компаний возможен не через замену людей машинами, а через инвестиции в обучение, удержание экспертов и создание среды, где технология дополняет талант, а не пытается его имитировать. Пока лидеры корпораций не осознают ценность живого опыта, они будут продолжать тратить миллиарды на инструменты, которые в итоге заставляют их делать шаг назад.
