И кто бы мог подумать? ))
После внедрения автоматизированных систем контроля качества Ford вернули и повысили в должности больше 350 инженеров.
Машинный анализ не справился с интерпретацией сложных производственных данных, качество просело, и только на гарантийный ремонт компания потратила 4,8 миллиарда долларов за 2024 год.
Причем, что важно: вернувшихся не просто взяли назад, им подняли позиции. Опыт, который сократили ради экономии, пришлось выкупать дороже.
🔹 Commonwealth Bank (Австралия)
Банк заменил заметную часть службы поддержки голосовым помощником. Претензий и обращений стало больше, и банк пересмотрел планы: живых сотрудников вернули.
🔹 Klarna (Швеция)
Klarna, одной из первых заменившая операторов поддержки ИИ-агентами, спустя год снова нанимает людей: клиенты не простили упавшего качества сервиса, и признавать разворот главе компании пришлось публично.
🔹 IBM (США)
В IBM автоматизация кадровых процессов тоже обернулась обратным наймом: часть функций вернули людям, когда выяснилось, что алгоритмы закрывают только типовые запросы.
Россия в этом цикле пока на первой стадии - оптимизируют:
➡️ Сбер за 2025 год расстался с 16,3 тысячи сотрудников с формулировкой про системную трансформацию и внедрение AI-решений,
➡️ Софтлайн сократил 800 человек,
➡️ Lamoda урезала 10% штата,
Похожие волны идут и в других крупных компаниях. Аналитики при этом прямо пишут, что связь сокращений с ИИ не всегда прямая: перенабранные в прошлые годы команды пришлось бы корректировать в любом случае, а ИИ стал удобным объяснением.
Примечательная деталь: в стране уже идут первые судебные споры из-за увольнений по причине ИИ.
Цифры подтверждают масштаб тенденции: по исследованию Orgvue, 39% руководителей сокращали людей ради внедрения нейросетей, и 55% из них признали это решение ошибкой.
Опрос компании Robert Half показал, что примерно треть работодателей, ликвидировавших должности из-за автоматизации, затем открыла аналогичные позиции заново.
А по данным о 2,4 миллиона сотрудников в 142 компаниях мира, доля вернувшихся на прежние места уволенных впервые за несколько лет начала расти.
4 причины, почему так происходит:
➡️ Экономия оказывается мнимой (как неожиданно).
По подсчетам Orgvue, на каждый доллар, сэкономленный увольнением, приходится около 1,27 доллара сопутствующих расходов: от выходных пособий до поиска и обучения новых людей, когда выясняется, что без них никак. По отчету MIT, 95% компаний, вложившихся в ИИ, не получили финансовой отдачи от этих инвестиций.
➡️ Под сокращение попадают те, кто нужен для контроля ИИ.
Аналитики Intuition Labs зафиксировали закономерность: форсируя автоматизацию, компании увольняли именно специалистов, без которых некому проверять и настраивать нейросети. ИИ ошибается уверенно и без предупреждений, и цену такой ошибки без опытного человека рядом Ford увидела в своем гарантийном бюджете.
➡️ ИИ оказывается предлогом.
Часть сокращений задумана по обычным экономическим причинам, от раздутых в пандемию штатов до падения выручки, но объяснение через ИИ звучит для инвесторов как стратегия будущего, а честное урезание бюджета как признак проблем. Когда экономика выправляется, людей тихо добирают обратно.
➡️ Клиенты недовольны.
Очень часто ИИ внедряют в клиентские процессы, но качество сервиса после замены людей проседает - жалобы растут, и удержание клиентов быстро обходится дороже сэкономленных зарплат.
.
