Сотрудников все чаще увольняют по рекомендации нейросетей: статистика

Теперь не получится шмыгнуть носом, хлопнуть дверью и обвинить босса во всех смертных грехах, ведь увольнял вас не он, а генеративная модель. Многие менеджеры зачастую без должной подготовки используют ИИ для оценки сотрудников.

Полина ТихоноваАвтор Hi-Tech Mail

Искусственный интеллект все чаще берет на себя прямые обязанности руководителей. Теперь именно он подсказывает, кого из сотрудников поощрить, кому пересмотреть оклад, а кого стоит отпустить пораньше. Недавний опрос среди американских управленцев показал, что значительная часть из местных боссов уже полагаются на нейросети при принятии решений по команде. Причем это касается не рутинных мелочей, а вопросов, влияющих на карьеру людей.

Чаще всего применяются популярные сервисы вроде ChatGPT, Microsoft Copilot или Google Gemini. Эти платформы помогают обрабатывать информацию, сопоставлять отчеты, выявлять закономерности. Однако большинство тех, кто ими пользуется, не проходили подготовку по грамотному совмещению цифровых инструментов с реальной управленческой практикой. Это значит, что зачастую выбор делается на основе «сухих» данных, без учета контекста, нюансов и человеческого фактора.

Нейросеть может легко свести показатели в таблицу, но она не полагается на интуицию, атмосферу в коллективе и не обращает внимание на личные усилия, которые не отражаются в KPI и остальных цифрах. Такие вещи, как вовлеченность, стремление развиваться, умение сплотить команду алгоритмы попросту не замечают. Поэтому возникает риск просчитаться в на первый взгляд объективном решении. Удивительно, но один и тот же сотрудник воспринимается по-разному глазами начальника и машины.

На фоне этого в США уже начали обсуждать законы, ограничивающие автоматизацию в кадровых вопросах. В Калифорнии, например, предложили законопроект, запрещающий компаниям передавать увольнение, найм и продвижение полностью алгоритмам без участия живого специалиста. Законодатели уверены в том, что управление людьми — зона, где без эмпатии, опыта и личного анализа обойтись нельзя. И это даже не попытка сохранить баланс между поклонению технологиям и здравым смыслом, а момент успешности принятых решений.

Сложнее всего приходится молодым специалистам, особенно тем, кто только закончил обучение. Вакансий junior-уровня становится меньше, и обязанности начинающих берут на себя нейросети, экономя бюджеты и усилия компаний. Еще одна новая проблема, которую на этот раз отмечают работодатели, это массовое создание резюме с помощью ИИ, отчего труднее отличать правду от красиво оформленного шаблона.

Роботы и генеративные модели быстрее обучаются и выполняют задачи, готовы работать на выходных и обходятся дешевле, поэтому забирают себе все больше функций, которые раньше выполняли люди. Но остается закономерный вопрос: может ли машина принять по-настоящему справедливое решение о будущем конкретного человека и имеет ли право принимающее решения лицо полностью делегировать ей судьбоносные вопросы?

Ранее мы писали о том, что стресс по понедельникам может оставить биохимический след.

• Искусственный интеллект

Поделиться