В 2026 году в техиндустрии США одна за другой идут волны сокращений: крупные компании урезают штат, а на фоне этого растёт тревога, что ИИ вот-вот заменит офисных сотрудников. Но, как показывает практика реальность может быть совсем иной: ИИ не столько заменяет людей, сколько резко увеличивает их нагрузку.

Назревает «усталость от ИИ». Суть в том, что ИИ действительно ускоряет создание текста, кода, документов и других материалов, но проверка и валидация не ускоряются так же сильно.

В результате человек остаётся узким местом процесса. Если раньше сотрудник успевал обработать условные 20 задач, то после внедрения ИИ поток работы может вырасти до 100 и более. И всё это нужно не просто получать, а внимательно проверять.

По его словам, компании часто видят только красивую сторону: больше кода, больше писем, больше отчётов, больше документации. Но за этим не видно того, что сотрудники начинают тонуть в бесконечном цикле:

сгенерировать → проверить → исправить → снова проверить.

Эффективность ИИ сильно переоценена. Многие руководители ожидают, что достаточно выдать сотрудникам AI-инструменты — и производительность сразу взлетит. Но на практике результаты скромнее.

Он ссылается на исследования, согласно которым:

даже при массовом использовании AI-инструментов реальный рост эффективности оказывается небольшим;

в некоторых экспериментах производительность вообще снижалась, хотя людям казалось, что они работают быстрее.

Это важный момент: ИИ может создавать субъективное ощущение ускорения, но объективно нагрузка на человека растёт.

Компании совершают типичную ошибку: повышают планку ожиданий. Если раньше нормой было 20 pull request’ов в неделю, то теперь, после появления ИИ, руководство начинает считать, что сотрудник способен делать 50.

То есть выигрыш от технологии не превращается в свободное время — он превращается в новый стандарт нормы.

Получается парадокс: ИИ должен был разгрузить человека, но вместо этого сделал его более загруженным.

Ещё один скрытый издержка — это не только время, но и психика. Когда человек всё чаще просто проверяет то, что сделал ИИ, он начинает ощущать себя не создателем, а контролёром на конвейере.

Именно эта смена роли особенно болезненна:

раньше специалист создавал продукт сам;

теперь он проверяет массово сгенерированный результат;

и это ощущается как потеря профессиональной ценности.

ИИ действительно способен вытеснять стандартизированные, повторяющиеся и несложные задачи. Например:

черновики текстов;

простую кодогенерацию;

шаблонные отчёты;

базовый ввод данных.

Но есть и другой класс задач, где ИИ не так силён. Это работа, требующая:

системного мышления;

вкуса и оценки;

понимания контекста;

стратегического решения;

переговоров и ответственности.

Именно здесь ценность человека пока не исчезает, а, наоборот, становится более заметной.

Роль сотрудника меняется. Раньше ценилось, сколько ты сделал. Теперь всё больше будет цениться, насколько хорошо ты способен судить о том, что делает ИИ.

То есть ключевой навык будущего — не просто быстро производить результат, а понимать, подходит ли этот результат системе, цели и контексту.

Иными словами, ценность смещается от исполнения к оценке.

Старые автоматические инструменты были предсказуемыми. Одна и та же команда давала один и тот же результат. Если что-то ломалось — это было видно.

ИИ же работает иначе. Он:

даёт разные ответы на одинаковый запрос;

может ошибаться очень убедительно;

пишет гладко и уверенно, даже когда не прав;

делает ошибки, которые трудно заметить сразу.

Именно эта неопределённость делает ИИ психологически тяжёлым. Чтобы им пользоваться, нужно постоянно быть внимательным. А это и есть источник усталости.

Что делать, чтобы не попасть в ловушку ИИ

1. Не использовать ИИ там, где ценность — в самом мышлении

Если задача связана со стратегией, анализом или поиском решения, сначала нужно думать самому.Иначе ИИ начнёт подменять не только выполнение, но и сам процесс мышления.

2. Ограничивать время на проверку

Если человек тратит на проверку ИИ-результатов больше двух часов в день, это уже признак того, что процесс организован плохо.Значит, либо запросы сформулированы расплывчато, либо не хватает контекста, либо нет нормальной автоматической валидации.

3. Защищать время для глубокой работы

Нельзя всё время жить в цикле генерации и проверки.Нужны периоды, когда человек вообще не обращается к ИИ и думает самостоятельно.

Материал делает важный и неочевидный вывод: ИИ не обязательно сокращает труд человека — очень часто он просто меняет форму этого труда, делая его более утомительным.

Вместо обещанной свободы мы получаем:

больше проверки,

больше сомнений,

больше повторных циклов,

больше когнитивной нагрузки.

И если раньше страх был в том, что ИИ заберёт работу, то теперь всё чаще звучит другой вопрос:а не превратит ли он людей в вечных проверяющих, которые работают больше, но чувствуют себя менее ценными?