Аналитики говорят, что ИИ так и не привел к повышению производительности труда – но его используют как повод для увольнений

Искусственный интеллект так и не смог повысить производительность труда – к такому выводу пришли аналитики крупнейших исследовательских компаний. Пока IT-гиганты вкладывают миллиарды долларов в строительство дата-центров, данные показывают обратное: никакого роста эффективности от внедрения ИИ не наблюдается.

Уилл Смит и макароны – как за 2.5 года поменялись видео, созданные ИИ

Вице-президент и главный аналитик глобальной компании Forrester Джей Гоундер заявил изданию The Register, что статистика просто не фиксирует влияния ИИ на производительность.

Информационные технологии не всегда переводятся в рост продуктивности так линейно, как принято считать. Данных об этом нет.

Речь не о том, насколько революционным может быть ИИ. Технология способна произвести масштабные изменения, но при этом не принести экономической выгоды – феномен, известный как парадокс Солоу. Нобелевский лауреат Роберт Солоу ещё в 1987 году предсказал, что эффект от компьютерной революции будет заметен везде, кроме статистики производительности.

Статистика Бюро труда США это подтверждает. С 1947 по 1973 год – до эры персональных компьютеров – продуктивность росла на 2,7% ежегодно. После массового распространения ПК с 1990 по 2001 год показатель упал до 2,1%. В период с 2007 по 2019 год и вовсе снизился до 1,5%. "Несмотря на все эти компьютеры, рост был гораздо ниже", – комментирует Гоундер.

Различные исследования и примеры внедрения ИИ на рабочих местах показывают: технология далека от готовности к использованию в том виде, в котором ее рекламируют технокомпании. Исследование MIT выявило, что 95% компаний, интегрировавших искусственный интеллект, не зафиксировали значимого роста доходов. Программисты, использовавшие ИИ-инструменты для кодинга, согласно другому исследованию, стали работать медленнее.

ИИ повышает продуктивность на рабочих местах, но лишь на час в день

OpenAI запустила ChatGPT Translate – конкурента Google Translate с фокусом на контекст и тон

ИИ-агенты для автоматизации целых задач тоже провалились. Когда специалисты из Центра безопасности ИИ проверили способность моделей выполнять задачи удалённых сотрудников, ни одна не справилась больше чем с 3% заданий. Ещё одно исследование показало: внедрение ИИ разрушает рабочие отношения – сотрудники передают друг другу некачественный "цифровой мусор" в надежде, что кто-то другой доработает результаты работы алгоритма.

Генеративный ИИ во многом не работает. Речь не только о пользовательском опыте с его недостатками, но и об исследовании MIT, которое показало: 95% проектов с генеративным ИИ не приносят реальной прибыли. Нет возврата инвестиций. Это дополнительный контекст, говорящий о том, что мы не на том этапе, когда множество людей теряют работу прямо сейчас.

Впрочем, исследование Forrester прогнозирует, что ИИ и другие технологии автоматизации, включая физических роботов, заменят 6% рабочих мест к 2030 году – это около 10,4 миллиона должностей.

Эти рабочие места потеряны структурно, они исчезнут навсегда, так как их заменили. Это существенный удар по экономике.

Возможно, работодатели рано или поздно осознают неэффективность ИИ. Некоторые руководители, уволившие сотрудников ради ИИ-агентов, уже вернули людей обратно. Но зачастую "ИИ" служит прикрытием для других способов сокращения затрат – например аутсорсинг. Компании увольняют людей якобы из-за ИИ, а через три недели нанимают команду в Индии.