Волна увольнений из-за ИИ пошла вспять: компании возвращают людей после неудачных экспериментов с автоматизацией

Одним из последних примеров стала компания Ford, которая, по данным СМИ, вновь нанимает сотни опытных инженеров для решения проблем качества продукции, с которыми ИИ и автоматизированные системы не справились самостоятельно.

Вице-президент компании по автомобильной инженерии Чарльз Пун отметил, что искусственный интеллект остаётся лишь инструментом и напрямую зависит от качества данных, на которых он обучается.

Похожую ситуацию пережил австралийский Commonwealth Bank of Australia. В 2025 году банк сократил более 40 сотрудников клиентской поддержки, заменив их голосовым ИИ-ассистентом. Однако система не смогла эффективно обрабатывать сложные обращения клиентов, что привело к росту нагрузки на контактные центры и последующему пересмотру кадровых решений.

Позднее банк признал, что при планировании сокращений были учтены не все бизнес-факторы и необходимая численность персонала была оценена недостаточно точно.

Даже такие технологические гиганты, как IBM, столкнулись с похожими проблемами. Компания автоматизировала большую часть HR-процессов, передав искусственному интеллекту обработку около 94% стандартных запросов сотрудников. Однако оставшиеся 6% обращений оказались наиболее сложными и значимыми — они касались этических вопросов, нестандартных ситуаций и принятия решений, требующих человеческого опыта и контекста.

В результате IBM объявила о планах существенно увеличить набор сотрудников начального уровня в США в течение 2026 года. Главный директор по персоналу компании Никл ЛаМоро предупредила, что отказ от подготовки молодых специалистов неизбежно приведёт к кадровому дефициту через несколько лет.

Исследования подтверждают, что подобные случаи становятся массовым явлением. Согласно данным компании Orgvue, 39% руководителей уже увольняли сотрудников в связи с внедрением ИИ. При этом 55% из них впоследствии признали, что часть сокращений была ошибочной.

Эксперты отмечают, что многие организации недооценили необходимость человеческого контроля над алгоритмами. Компании часто избавлялись именно от тех сотрудников, которые должны были проверять результаты работы ИИ, обучать модели и корректировать их ошибки.

По словам Джессики Чжан из ADP, когда результаты работы искусственного интеллекта оказываются непоследовательными или плохо применимыми на практике, бизнес вынужден возвращать человеческий контроль, что иногда приводит к дублированию процессов и снижению ожидаемой экономии.

Схожую тенденцию фиксирует и кадровая компания Robert Half. Согласно её данным, 32% менеджеров по найму в США сообщили, что ранее сокращённые из-за автоматизации должности позднее пришлось открывать повторно.

Постепенно на рынке труда формируется более реалистичный взгляд на роль искусственного интеллекта. Вместо полной замены сотрудников компании всё чаще рассматривают модель сотрудничества человека и ИИ, в которой алгоритмы берут на себя рутинные операции, а люди концентрируются на принятии решений, нестандартных задачах, коммуникации и контроле качества.

Похоже, что главный урок первых лет массового внедрения генеративного ИИ оказался довольно простым: автоматизация способна существенно повысить производительность, но полностью заменить человеческий опыт, контекстное мышление и профессиональное суждение она пока не может.