Добрый воскресный вечер, коллеги.

Пару дней назад в Associated Press вышла показавшаяся мне любопытной статья о явлении, получившем название AI boomerang. Компании сокращают сотрудников, рассчитывая заменить их ИИ, а затем обнаруживают, что технология не обеспечивает ожидаемых результатов, и вновь начинают нанимать людей.

Например, Klarna возобновила набор специалистов клиентской поддержки после чрезмерной ставки на чат-бота ради сокращения затрат. В статье также приводятся данные Robert Half: среди причин восстановления должностей работодатели называют необходимость человеческого контроля и неспособность технологий воспроизвести накопленные организационные знания.

Тут очень важно сразу отметить: масштаб явления пока неизвестен. Оснований говорить о массовом развороте рынка труда или принципиальной неспособности ИИ заменить человека нет. Но меня заинтересовало другое.

Аналитик Forrester Бетси Саммерс обращает внимание на "невидимую работу" сотрудников за пределами формальных должностных обязанностей: неформальные коммуникации, координацию, поддержание доверия и прочие действия, обеспечивающие совместную работу. Одновременно с этим профессор Джорджтаунского университета Брукс Холтом указывает на недостаточное изучение рабочих процессов и того, где именно человек создает ценность.

И здесь возникает вполне резонный вопрос:

А насколько хорошо компании понимают деятельность, которую собираются автоматизировать?

Предположим, организация установила, что ИИ способен выполнять ряд задач сотрудника, и на этом основании решила сократить должность. Но возможность автоматизировать отдельные задачи не означает, что можно без последствий исключить всю деятельность человека.

Во-первых, должностная инструкция очевидно не является полноценной моделью деятельности. Она фиксирует обязанности, но необязательно отражает фактические действия, взаимодействия, зависимости и способы достижения результата.

Во-вторых, сотрудник действует внутри системы процессов. Автоматизация его операций может потребовать изменения смежных процессов, распределения ответственности, контрольных процедур и порядка обработки исключений.

В-третьих, техническая возможность еще не доказывает экономическую целесообразность. Внедрение, сопровождение, контроль и исправление ошибок могут существенно изменить расчет ожидаемых выгод.

И наконец, выполнение операции не равно обеспечению результата процесса. Даже корректно работающая технология не гарантирует нужного качества, сроков и стоимости результата.

Поэтому в рассуждении "ИИ выполняет задачи сотрудника, следовательно, сотрудник больше не нужен" отсутствует обоснованный переход от технологической возможности к организационному решению. Этот переход и требует бизнес-анализа: исследования фактической деятельности, ее результатов, связей и ограничений; оценки вариантов изменений, последствий, рисков и экономической обоснованности. Только после этого можно решать, какие операции автоматизировать, какие процессы преобразовать и как должна измениться структура организации. Такой анализ не исключает ошибок, но позволяет опираться на проверяемые предпосылки, а не на ожидания от технологии.

История AI boomerang не доказывает, что ИИ не способен заменить человека. В некоторых случаях он действительно может заменить его полностью и с вполне осязаемым экономическим эффектом. Она показывает другое:

Оценка возможностей технологии не заменяет исследования деятельности организации и обоснования управленческих решений.

Это то, о чем я постоянно люблю повторять "продавцам ИИ техночудес". Более того, это то, о чем пишут в каждой примерно четвертой экспертной поп-жвачке, однако забывая об этом на практике.

И самое забавное для меня тут в том, что речь ведь не о каком-то новом методологическом открытии. Необходимость исследовать деятельность до принятия решений о ее изменении известна задолго до появления генеративного ИИ. Но, судя по таким историям, даже появление новых технологий не избавляет организации от старых управленческих ошибок. Зато делает их последствия заметнее.