Новое исследование BetterUp Labs и Stanford Social Media Lab показало, что AI-сгенерированный “workslop” (малополезный, бессмысленный контент) незаметно обходится компаниям в миллионы долларов и ухудшает командный настрой.
В опросе 1 150 американских сотрудников, 15,4% всей получаемой ими рабочей информации оказалось таким “workslop”. По данным исследования, основная часть этого контента приходит от коллег (40%), но 18% — “снизу вверх” (от сотрудников к менеджерам), и 16% — “сверху вниз” (от менеджеров к сотрудникам). Работники в сферах профессиональных услуг и технологий сталкиваются с этим чаще.
Суммарные потери велики. В среднем участники тратили почти два часа на каждый такой эпизод. Авторы подсчитали так называемый “невидимый налог” — $186 на сотрудника в месяц. При штате 10 000 человек компания теряет более $9 млн продуктивности в год.
Эмоциональный ущерб тоже значительный. По данным отчёта, 53% респондентов раздражаются от workslop, 38% — путаются, и 22% чувствуют себя оскорбленными. Около половины считают отправителей таких материалов менее творческими, способными и надёжными, а 42% стали им меньше доверять.
Взаимоотношения на рабочем месте страдают: один из трёх хотели бы меньше работать с коллегами-отправителями workslop, 34% жаловались на это другим членам команды или руководству.
Исследователи выделили две категории пользователей ИИ: “пилоты” используют нейросети чаще — на 75% больше, обычно для генерации идей, а 95% из них применяют ИИ и вне работы. “Пассажиры” предпочитают использовать его для того, чтобы избежать выполнения сложных задач.
Авторы советуют не вводить жёстких требований по использованию ИИ. Лучше давать сотрудникам чёткие инструкции и рассматривать ИИ как вспомогательный инструмент, предъявляя к результатам одинаковые требования — как к человеческому труду, так и к машинному.
Хотя по данным датского исследования 25 000 сотрудников ИИ пока не изменил зарплаты или рабочие часы, другие работы говорят о заметных сдвигах. В “индексе рынка труда Anthropic” 36% рабочих мест применяют ИИ в четверти своих задач, причём 57% этого использования приходится на поддерживающие функции, 43% — на автоматизацию. Другое исследование Stanford показало, что за последние полтора года занятость молодых (22-25 лет) в сильно подверженных ИИ местах упала на 13%, тогда как у более опытных сотрудников изменений почти не было.
