Зарубежные СМИ отмечают, что недавний ажиотаж вокруг ИИ в технологической отрасли толкает часть топ-менеджеров к чрезмерно оптимистичным выводам. В статье приводятся слова основателя Box Эйрона Леви, согласно которым многие генеральные директора, находясь далеко от операционных процессов, склонны воспринимать демонстрационные возможности ИИ как прямую способность заменить реальные рабочие процессы в масштабе.
Руководство видит демонстрацию, а не реализацию
Леви в социальных сетях отметил, что генеральные директора часто лично пробуют ИИ, создавая прототипы, генерируя контракты или запуская простые процессы, а затем делают вывод, что агенты уже могут взять на себя большую часть работы. Однако те, кто реально отвечает за вывод продукта в эксплуатацию, должны проверять код, устранять уязвимости, выявлять ошибки, вызванные галлюцинациями модели, а также разбираться со сложными деталями корпоративных контрактов, процессов и данных.
Статья утверждает, что такие ошибки не связаны с противодействием ИИ. Напротив, Леви сам является активным сторонником ИИ и инвестировал в стартапы в этой области. Его основная мысль заключается в том, что проблема не в отсутствии ценности ИИ, а в том, что руководство часто недооценивает человеческие ресурсы и время, необходимые для превращения инструмента в стабильную производительность.
Скорость сокращения персонала приблизилась к уровню всего прошлого года
Статья ссылается на данные Layoffs.fyi, согласно которым за первые пять месяцев 2026 года 152 технологические компании сократили 115 430 сотрудников, что приближается к уровню за весь 2025 год, когда 275 компаний сократили 124 636 человек. В отчете отмечается, что многие компании указывают ИИ в качестве одной из причин сокращений, однако реальные факторы могут быть не только связаны с технологическим прогрессом.
Генеральный директор ClickUp Зеб Эванс открыто заявил, что после внедрения примерно 3 000 AI-агентов для обработки внутренних задач компания сократила около 22% сотрудников. Он заявил, что эта мера направлена не просто на сокращение затрат, а на перестройку команды в структуру, ориентированную на управление агентами и быструю проверку результатов.
Исследования не подтверждают радикальную альтернативу
Однако в статье отмечается, что ряд исследований не привели к столь же радикальным выводам. Обзорное исследование, опубликованное в октябре прошлого года Калифорнийским университетом в Беркли, утверждает, что надежной связи между внедрением ИИ и повышением общей производительности пока не обнаружено. Исследование Национального бюро экономических исследований США от марта этого года считает, что ИИ действительно повышает эффективность, однако субъективные ощущения часто превышают фактические измерения.
Исследования Массачусетского технологического института по выполнению задач агентами также показывают, что во многих сценариях агенты всё ещё не могут стабильно достигать качества, соответствующего человеческому. Исследователи предполагают, что при текущей скорости развития крупных моделей к 2029 году модели, возможно, смогут выполнять большинство текстовых задач на «минимально приемлемом уровне качества», но для стабильного превосходства человека в более широком спектре задач потребуется ещё больше времени.
В заключение статьи говорится, что если руководство компании будет продолжать реорганизовывать структуру на основе демонстрационных эффектов, а не на основе реальной способности к внедрению, результатом может стать не рост эффективности, а накопление согласований, хаос в исполнении и дисбаланс в организации.