Компании начали возвращать ранее уволенных из-за ИИ сотрудников

Ну что, друзья, начинаем субботу с хороших новостей. Нейросети нас не заменят, с чем я вас и поздравляю. И нет, это не моя больная фантазия, а реальная динамика возвращения ранее уволенных сотрудников. Но обо всем по порядку.




После того как в мир лихо хлынули всевозможные очень умные нейросети и прочий искусственный интеллект, часть руководителей крупного бизнеса решила, что бездушные железяки могут весьма недурно исполнять обязанности кожаных мешков, которым вечно не хватает зарплаты, нужны больничные и прочие ништяки.

Руководители схватились за ИИ как за волшебную палочку для сокращений, не разобравшись в технологиях. Вот только в результате вместо экономии получили хаос и пустые кресла. По данным Visier, изучившей 2,4 миллиона сотрудников 142 компаний, 5,3% уволенных из-за нейросетей уже вернулись в те же офисы. Директор Visier Андреа Дерлер прямо говорит: "Это признак поспешных решений". Исследование MIT добавляет: 95% фирм не получают отдачи от ИИ из-за проблем с интеграцией. А Orgvue считает: на каждый сэкономленный доллар при увольнении приходится 1,27 доллара скрытых трат. Ведь выплату пособий по увольнению никто не отменял.

В парфюмерии, где аромат рождается из чувств, а не формул, эффект особенно яркий. Givaudan и Firmenich уволили десятки парфюмеров, доверившись системам вроде Carto. Но ИИ выдал тысячи вариантов, из которых лишь три процента прошли тесты на стабильность и гармонию. "Аромат - это не данные, это эмоция", - говорит Жан-Клод Эллен, легенда Hermès. В итоге компании пришлось вернуть специалистов обратно.

В ритейле та же история. Amazon сократила 14 тысяч корпоративных сотрудников, ссылаясь на ИИ для рутины, но продажи просели, выяснилось, что алгоритмы не смогли заменить человеческую стратегию. Да и интегрировать нейронку в работу компании, знаете ли, удовольствие не из дешевых. Target уволила почти две тысячи сотрудников, но часть пришлось вернуть, люди оказались креативнее нейросетей.

В России 89% офисников готовы делегировать задачи ИИ, но дефицит кадров тормозит эксперименты. Да тут еще и молодое поколение выгорает из-за каждого чиха.