ИИ-бумеранг: компании снова нанимают сотрудников, которых пытались заменить искусственным интеллектом

Кажется, на рынке труда появилось новое явление. У него уже есть название — AI boomerang, или «ИИ-бумеранг» 🤔

Компании сокращают сотрудников, рассчитывая передать их работу искусственному интеллекту. А спустя некоторое время выясняется, что автоматизация не дала ожидаемого результата, и людей приходится нанимать снова 🤷🏻‍♀️

Об этом пишет Associated Press в статье от 29 октября 2026 года.

Вот несколько примеров:

Klarna, шведская финансово-технологическая компания, активно внедряла ИИ в клиентскую поддержку, рассчитывая сократить затраты. Однако в 2025 году компания возобновила набор сотрудников. Её руководитель признал, что ставка на чат-ботов оказалась чрезмерной.

Ford в июне 2026 года сообщил о найме или повышении 350 опытных инженеров после того, как инструменты ИИ для контроля качества не обеспечили ожидаемого результата. По данным кадровой компании Robert Half, аналогичные ситуации встречаются в финансах, маркетинге, юриспруденции и здравоохранении.

Среди основных причин — необходимость человеческого контроля и сложность воспроизведения профессиональных знаний сотрудников, накопленных за годы работы.

👉🏻 Я вот что думаю: когда компания оценивает возможности ИИ, она часто смотрит на формальные обязанности сотрудника.

Условно: бухгалтер обрабатывает документы. Аналитик составляет отчёты. Финансист готовит прогнозы.

ИИ действительно способен выполнять значительную часть этих операций, причём гораздо быстрее человека.

Но за формальными обязанностями скрывается огромный объём работы, который трудно увидеть и измерить.

Например, опытный финансист знает, почему определённым данным нельзя полностью доверять, какие допущения в прогнозе слишком оптимистичны, где возникает риск кассового разрыва и какие цифры требуют дополнительного объяснения руководству. Причём многие из этих знаний существуют только в голове специалиста.

❗️ Получается интересная управленческая ошибка: компания оценивает стоимость автоматизации отдельных операций, а решение принимает о сокращении целой должности.

В результате ожидаемая экономия на фонде оплаты труда может обернуться дополнительными расходами на контроль, исправление ошибок, восстановление процессов и повторный найм.

Как финансовый руководитель, я бы в первую очередь смотрела на экономику такого решения. Сколько компания действительно экономит с учётом всех затрат на внедрение, проверку результатов и поддержку процессов? Какие риски возникают и сколько может стоить ошибка?

👉🏻 Но у этой истории есть и другая сторона — профессиональная ценность самих специалистов.

Чем больше рутинных операций будет выполнять ИИ, тем заметнее станет разница между специалистом, который просто готовит отчётность, и тем, кто способен оценивать её достоверность, видеть риски, понимать причины отклонений и предлагать решения. ++ И умение грамотно использовать ИИ становится дополнительным преимуществом. ++

Особенно когда специалист способен самостоятельно определить, какие процессы стоит автоматизировать, организовать эту работу и проверить результат.

При этом я бы не стала делать из новости вывод, что ИИ не способен сокращать потребность в персонале. Способен, и, вероятно, будет делать это всё активнее.

🤔 Вопрос в том, насколько грамотно компании подходят к автоматизации и понимают, какие задачи можно передать технологии, а где необходима человеческая экспертиза...

Источник: Associated Press, 29 октября 2026 года