Весь интерес к ИИ состоит в том, чтобы из еще живых специалистов выжать все возможные методики. После чего на работу можно приглашать дешевую молодежь.

Я бы измерял здесь не высвободившиеся часы, а изменение принятого результата: срок запуска, число переделок, ошибки, риск и влияние на следующий этап процесса.

Локально сотрудник может делать задачу быстрее, а сквозной процесс — стать медленнее, если выросла очередь на проверку или бизнес получил больше неподтверждённых решений. Поэтому сначала нужен владелец бизнес-исхода и договорённость, куда компания направит высвободившееся время. Иначе она оптимизирует занятость, а не результат.

Судя во выводам в посте, исследователи хотят чтобы сотрудники выгорали. Делали больше задач. Пятилетку за три года. Есть план, сроки и дорожная карта проектов например. Просто следовать им нормально. А высвободившиеся часы можно потратить на легкую разгрузку, отдых, решение отложенных задач, до которых времени не было, но закрыть надо.

Подождите, ну вот у меня дедлайны внезапно появляются, пришёл бизнес, говорит: мол партнёр хочет запустить проект уже завтра. А у нас реализация проекта на 3-5 дней рассчитана. После анализа понимаешь, что можно сделать быстрее с помощью ИИ. Качество практически не пострадает. Но экономическая выгода будет. Из плюсов: да, я освобожусь от задачи раньше. Бизнес начнёт раньше зарабатывать. Где минусы? 😅 Если все автоматизировано, то и сотрудник не нужен по логике бизнеса тогда. Ну если не учитывать, что автоматизация ся сломаться может и после обновления вебхуков, апи превратится в тыкву 🎃

Да, если количество решённых задач в условный месяц остаётся прежним, то выгоды никакой. Вроде бы. А что если сотрудник стал больше времени уделять отдыху? Это не может повысить качество выполняемых задач в будущем? Понятно, что это посчитать может быть непросто, но ведь вполне возможно.

Не учите работодателей чему не надо 😂😂😂

Потому что ии - это китайская песня 🎶 название не буду писать 😂

Еще частый сценарий - это отсутствие выгоды для сотрудника. Стал эффективнее - но работодатели чаще не готовы переплачивать. Это не маленькая частная проблема - а целый пласт ошибки мышления бизнеса в России. Так же не забываем что опытные сотрудники с плохим руководством видят в ИИ - врага, который обесценивает их значимость. Это может приводить к обратному процессу - замедлению внедрения или замытию результата.