• bitcoinBitcoin (BTC) $ 74,653.00
  • ethereumEthereum (ETH) $ 2,026.85
  • tetherTether (USDT) $ 0.998813
  • usd-coinUSDC (USDC) $ 0.999783
  • tronTRON (TRX) $ 0.361171
  • dogecoinDogecoin (DOGE) $ 0.099354
  • zcashZcash (ZEC) $ 590.45
  • leo-tokenLEO Token (LEO) $ 9.93
  • cardanoCardano (ADA) $ 0.238495
  • bitcoin-cashBitcoin Cash (BCH) $ 344.75
  • moneroMonero (XMR) $ 373.39
  • chainlinkChainlink (LINK) $ 9.19
  • stellarStellar (XLM) $ 0.140881
  • daiDai (DAI) $ 0.999694
  • litecoinLitecoin (LTC) $ 52.01
  • hedera-hashgraphHedera (HBAR) $ 0.085896
  • crypto-com-chainCronos (CRO) $ 0.067402
  • okbOKB (OKB) $ 80.96
  • ethereum-classicEthereum Classic (ETC) $ 8.69
  • kucoin-sharesKuCoin (KCS) $ 7.80
  • cosmosCosmos Hub (ATOM) $ 2.03
  • algorandAlgorand (ALGO) $ 0.109749
  • vechainVeChain (VET) $ 0.006437
  • dashDash (DASH) $ 43.33
  • true-usdTrueUSD (TUSD) $ 0.998754
  • tezosTezos (XTZ) $ 0.332490
  • decredDecred (DCR) $ 16.17
  • iotaIOTA (IOTA) $ 0.055595
  • neoNEO (NEO) $ 2.77
  • basic-attention-tokenBasic Attention (BAT) $ 0.095449
  • qtumQtum (QTUM) $ 0.890797
  • 0x0x Protocol (ZRX) $ 0.103450
  • ravencoinRavencoin (RVN) $ 0.005328
  • ontologyOntology (ONT) $ 0.057451
  • paxos-standardPax Dollar (USDP) $ 0.999312
  • iconICON (ICX) $ 0.036257
  • wavesWaves (WAVES) $ 0.370693
  • liskLisk (LSK) $ 0.114917
  • huobi-tokenHuobi (HT) $ 0.143802
  • bitcoin-diamondBitcoin Diamond (BCD) $ 0.061182
  • augurAugur (REP) $ 1.01
Прочее

Gartner: компании, сократившие сотрудников ради ИИ, не получили финансового преимущества

Замена сотрудников на ИИ не принесла компаниям ощутимого роста доходов — к такому выводу пришли аналитики по итогам масштабного исследования корпоративных стратегий в сфере автоматизации.

Исследовательская и консалтинговая компания Gartner опросила 350 руководителей крупных международных компаний с годовым доходом свыше $1 млрд. Результаты оказались красноречивы: около 80% участников опроса признались, что действительно сокращали персонал, чтобы направить высвободившиеся средства на внедрение искусственного интеллекта и автоматизированных технологий. При этом многие из них честно признали, что действовали во многом интуитивно — без четкого понимания реальной отдачи от таких инвестиций, ориентируясь скорее на общий ажиотаж вокруг ИИ-решений.

Цифры не подтвердили ожиданий

Ключевой вывод исследования: компании, уволившие сотрудников ради ИИ, показали примерно такие же финансовые результаты, что и организации, сохранившие штат. Иными словами, массовая замена людей технологиями пока не обеспечила ощутимого преимущества ни в доходах, ни в операционной эффективности.

Эксперты обращают внимание на цену такого выбора: часть компаний фактически лишилась опытных специалистов, накопленной внутренней экспертизы и лояльности коллектива — и всё это в обмен на дорогостоящие технологии, не давшие значимого экономического эффекта.

Эксперимент вместо трансформации

Подобные выводы согласуются с более ранними исследованиями, которые также фиксировали: внедрение ИИ редко приводит к быстрому росту прибыли. Аналитик Gartner Хелен Пойтевин (Helen Poitevin) считает, что за частью громких решений о сокращении персонала стоит не столько стратегическая перестройка бизнеса, сколько попытка протестировать возможности новых технологий. По ее словам, большинство организаций пока не достигли полноценной окупаемости инвестиций в искусственный интеллект — они все еще находятся на стадии экспериментов, а не зрелой трансформации.

Где ИИ работает лучше всего

Исследование выявило и более результативную модель — не замену сотрудников, а использование ИИ как инструмента для повышения их эффективности. Компании, которые внедряли искусственный интеллект в качестве вспомогательного инструмента, чаще сообщали о положительном эффекте. В таком подходе ИИ помогает работникам быстрее анализировать данные и извлекать из них выводы, автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи, улучшать внутреннюю коммуникацию, экономить время на процессах, не требующих творческого участия.

Сотрудники не торопятся доверять ИИ

Однако даже эта модель наталкивается на серьезный барьер — человеческий фактор. Ряд исследований показывает, что более половины сотрудников избегают регулярного использования корпоративных ИИ-инструментов. Среди основных причин они указывают недоверие к качеству получаемых результатов, опасения относительно безопасности данных, страх потерять рабочее место из-за автоматизации, отсутствие привычки взаимодействовать с новыми технологиями.

Данные Gartner указывают на то, что наиболее эффективными в перспективе окажутся компании, которые научатся сочетать человеческий опыт и креативность с аналитическими возможностями ИИ. Стратегия полного отказа от сотрудников в пользу автоматизации, судя по имеющимся данным, не дает преимущества — по крайней мере, на нынешнем этапе развития технологий.

Мнение ИИ

Исторический контекст здесь красноречив: нобелевский лауреат Роберт Солоу (Robert Solow) ещё в 1987 году сформулировал то, что теперь называют «парадоксом производительности» — компьютерный век виден везде, кроме статистики эффективности. Судя по всему, с ИИ история повторяется снова: глобальные корпоративные инвестиции в ИИ в 2025 году достигли $581,7 млрд с ростом на 130%, однако на макроуровне эти средства пока не конвертируются в измеримый рост эффективности за пределами крупнейших технологических компаний.

Есть и менее очевидный риск: картина «ИИ как помощник» выглядит привлекательно, но детальный анализ показывает — часть компаний сократила персонал формально «ради автоматизации», тогда как реальная цель состояла в перераспределении фонда оплаты труда на финансирование ИИ-инициатив. Возникает вопрос: не является ли «модель дополнения» в ряде случаев лишь более мягкой риторикой для той же самой стратегии замены?

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»