ИИ и ловушка производительности: взгляд финансиста

Зачем внедрять ИИ, если от сотрудников ожидают, что за те же рабочие часы они будут выполнять больше работы и работать интенсивнее? Касивамура Тасуку из Исследовательского института Daiichi Life объясняет, почему важно справедливо распределять выгоды от использования этой технологии.

Как распределять выгоды от ИИ

Генеративный ИИ сегодня применяется в самых разных отраслях как универсальный инструмент повышения эффективности – от подготовки документов и анализа данных до обслуживания клиентов. Особенно активно ИИ внедряется в финансовой отрасли, которая относится к числу мировых лидеров по использованию этой технологии. Согласно международному исследованию, опубликованному в апреле 2026 года Кембриджским центром альтернативных финансов и проведённому совместно с Банком международных расчётов, Международным валютным фондом и другими организациями(*1), около 80% поставщиков финансовых услуг по всему миру уже используют ИИ в той или иной форме.

Однако исследование выявило и неожиданный факт: хотя ИИ действительно повышает производительность труда, лишь немногим компаниям пока удалось добиться за счёт этого измеримого повышения прибыльности. Почему же повышение производительности не приводит к сопоставимому улучшению результатов компании в целом? На мой взгляд, одна из причин кроется в человеческом факторе – в этой статье я называю это явление «ловушкой производительности». Далее я расскажу, в чём заключается эта ловушка и как с ней справиться.

Действительно ли ИИ повышает производительность?

Прежде всего, теперь уже не приходится сомневаться в том, что ИИ действительно повышает производительность. В 2025 году в Quarterly Journal of Economics была опубликована статья Эрика Бриньольфссона, Даниэль Ли и Линдси Р. Реймонд под названием «Генеративный ИИ в работе» (Generative AI at Work). В её основу легло исследование, проведённое группой учёных из Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института. Исследователи проанализировали данные о работе 5172 сотрудников службы поддержки американской компании из списка Fortune 500, собранные до и после поэтапного внедрения ИИ-помощников.

Результаты оказались однозначными. Во-первых, после внедрения ИИ-помощников сотрудники сразу стали решать больше вопросов клиентов за час, причём этот эффект сохранялся на протяжении всего исследования. Во-вторых, преимущества ИИ распределялись между сотрудниками неравномерно. Благодаря этой технологии менее квалифицированные сотрудники стали решать за час более чем на 0,5 вопроса больше, чем раньше, тогда как наиболее квалифицированные сотрудники получили от неё лишь ограниченную пользу. В-третьих, благодаря ИИ новые сотрудники осваивали необходимые навыки гораздо быстрее. Те, кто получил доступ к технологии с самого начала работы в компании, примерно за два месяца достигали того же уровня производительности, на который их коллеги без ИИ выходили лишь спустя десять месяцев.

Иными словами, ИИ не просто помогает повысить производительность – он позволяет менее опытным сотрудникам быстрее развивать свои навыки и тем самым сокращать разрыв в квалификации с более опытными коллегами. Это может стать настоящим спасением для японских компаний, которые сталкиваются со всё более острой нехваткой рабочей силы.

Ловушка производительности

Однако с точки зрения самих сотрудников всё выглядит совсем иначе. Предположим, что благодаря ИИ можно выполнить за шесть часов работу, на которую раньше уходило восемь. Проблема в том, что освободившиеся два часа не обязательно удастся посвятить отдыху или творческим занятиям.

Японская статистика подтверждает эти опасения. Согласно исследованию компании Persol Research and Consulting, проведённому в октябре 2025 года среди 3000 штатных сотрудников в Японии(*2), задачи, выполняемые с помощью генеративного ИИ, занимали в среднем на 16,7% меньше времени. Однако рабочее время сократилось лишь у 25,4% сотрудников, использующих ИИ. Более того, даже те, у кого рабочее время сократилось, вновь направляли на работу в среднем 61,2% высвободившегося времени. При этом 75,4% времени, повторно затраченного на работу, приходилось на повседневные задачи. Иными словами, высвободившееся благодаря ИИ время поглощают другие рутинные задачи, не оставляя времени на отдых.

Таким образом, рост производительности приводит к тому, что сотрудники работают столько же часов, но выполняют больше задач и трудятся в более напряжённом темпе. При этом их зарплаты и оценки работы остаются прежними. Понимая, что рост производительности лишь ухудшает их положение, сотрудники начинают сознательно избегать использования ИИ или скрывать, насколько эффективнее им удалось работать благодаря этой технологии. Такое поведение можно назвать своего рода «умным бездельем». Если эта практика получит широкое распространение в компании, огромные вложения в ИИ окажутся напрасными, а рост организации в целом остановится.

Три способа повысить мотивацию сотрудников

Чтобы не попасть в эту ловушку, при внедрении новых технологий необходимо в первую очередь учитывать интересы и потребности сотрудников. Компаниям стоит уделить внимание трём направлениям.

Во-первых, выгоды от роста производительности следует справедливо распределять между сотрудниками. Компаниям необходимо оценивать прирост эффективности благодаря ИИ и направлять определённую долю полученной выгоды на выплату премий и повышение зарплат. Другими формами такого распределения могут стать введение четырёхдневной рабочей недели в пробном порядке или предоставление сотрудникам возможности чаще работать из дома. Прежде всего, компании должны дать сотрудникам уверенность в том, что рост производительности принесёт им ощутимые преимущества.

Во-вторых, компаниям необходимо определить новые роли и критерии оценки для сотрудников, которых ИИ освободил от рутинных задач, особенно для опытных специалистов, на которых раньше во многом держалась работа организации. Вместо того чтобы оценивать сотрудников по объёму выполненной работы, компаниям следует учитывать, насколько качественно они решают возникающие проблемы, каких результатов добиваются в обучении менее опытных коллег и какой вклад вносят в совершенствование ИИ.

В-третьих, руководству необходимо подчёркивать, что ИИ действительно облегчает работу. Для этого следует регулярно отслеживать количество сверхурочных часов, удовлетворённость работой и другие показатели до и после внедрения ИИ, а затем открыто знакомить с результатами весь коллектив. Главное условие успешного внедрения ИИ – помочь сотрудникам увидеть в нём не угрозу своим рабочим местам, а надёжного партнёра, который делает работу более человечной.

Разумеется, не на каждом рабочем месте можно количественно оценить эффект от повышения эффективности. Однако руководители могут дать сотрудникам понять, что чем сильнее ИИ облегчает работу, тем больше они сами от этого выигрывают. Для этого можно сократить необходимость работать сверхурочно, дать сотрудникам больше возможностей брать отпуск, создать условия для освоения новых навыков и принять другие меры с учётом специфики работы компании.

Взгляд инвестора на взаимодействие человека и ИИ

Инвестиции в ИИ стали одним из ключевых факторов, влияющих на оценку стоимости компаний на мировых фондовых рынках. Однако компании, которые делятся с сотрудниками выгодами от внедрения ИИ и тем самым помогают им развиваться, могут рассчитывать на значительно более высокую прибыльность в средне- и долгосрочной перспективе, чем компании, вкладывающие в ИИ столько же, но создающие условия для распространения «умного безделья». В будущем инвесторы будут оценивать компании не по объёму вложений в ИИ, а по тому, выстроены ли в них механизмы, обеспечивающие бесконфликтное сосуществование людей и ИИ.

В конечном счёте при внедрении ИИ важнее всего не сама технология, а то, какие изменения она приносит в жизнь людей. Я считаю, что в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ смогут лишь те организации, которые делятся с сотрудниками как сэкономленным благодаря этой технологии временем, так и полученной экономической выгодой.