Прослухати матеріал
05:28 хвилинОдна из задач ИИ – повысить производительность людей и освободить их время. Это имеет свою цену. Исследование Boston Consulting Group и Университета Калифорнии, опубликованное в Harvard Business Review, показало: около 14% сотрудников, активно использующих ИИ, сообщили о когнитивном истощении. Что это означает и как с этим работать? Размышляет Анастасия Яворская, VP of People в SPD Technology
Заощаджуйте, отримуючи 6 журналів за ціною 4
Купуйте річну передплату на шість журналів Forbes Ukraine за 1 799 грн замість 2 400 грн. Читайте головні історії українського бізнесу, ексклюзивні рейтинги та глибоку аналітику в кожному номері.
Эта тема началась для меня с бесед с директорами по доставке, руководителями инженерных направлений и лидерами команд. Не с людьми, которые сопротивлялись ИИ. Наоборот, именно они наиболее активно его исследовали и внедряли. Но через некоторое время тон этих разговоров начал меняться.
Они описывали странное ощущение: после нескольких часов работы с ИИ наступала усталость, которой раньше не было даже после сложного программирования или архитектурных решений. Как будто мозг все время работает на полную мощность. Они спрашивали: кто-нибудь еще это замечает? Или это новая реальность работы с ИИ? И если бизнес хочет масштабно внедрять ИИ, как выстраивать культуру работы так, чтобы люди могли быть эффективными без постоянного когнитивного истощения?
Именно тогда я поняла: речь идет об организационном вызове, который пока остается без внимания.
Парадокс, которого никто не ожидал
Логика кажется простой: ИИ берет на себя часть работы, поэтому люди должны меньше уставать. Но во многих командах я наблюдаю обратное. Производительность действительно растет. Но вместе с ней растет и усталость.
ИИ берет на себя выполнение задач и оставляет человеку то, что требует наибольшей умственной концентрации: оценку, проверку, принятие решений и ответственность за результат. Супервизия работы всегда обходится дороже, чем само выполнение.
Эта тенденция не нова. В авиации и медицине автоматизация избавляла от рутинной работы, но повышала требования к концентрации и профессиональному суждению. В эпоху ИИ мы наблюдаем нечто подобное, но уже в гораздо более широком круге профессий. В профессиональной литературе появляются понятия AI Brain Fry, AI Fatigue и Verification Bottleneck – ситуации, когда основная нагрузка возникает не из-за выполнения работы, а из-за постоянной необходимости оценивать и контролировать результаты работы ИИ.
Согласно исследованию Boston Consulting Group (2026) и Университета Калифорнии, опубликованному в Harvard Business Review, около 14% сотрудников, активно использующих ИИ, сообщили о когнитивном истощении. Самые высокие показатели – в маркетинге (26%), HR (19%), инженерии и операционных командах (18%). В число наиболее уязвимых попали все, чья работа построена на оценке, выборе и профессиональном суждении.
Рассылка Forbes AI: искусственный интеллект глазами тех, кто рискует деньгами
14% сотрудников, активно использующих искусственный интеллект, страдают от когнитивного истощения
Где настоящая нагрузка
Раньше сложная интеллектуальная работа распределялась между различными ролями. Автор писал, редактор дорабатывал, коллега задавал неудобные вопросы. Сегодня ИИ позволяет выполнить значительную часть этого цикла одному человеку: быть одновременно автором, критиком и рецензентом собственной работы. Исчезает естественная точка передачи работы дальше – теперь можно еще раз проверить, еще раз улучшить, еще раз поставить под сомнение собственное решение.
И к этому циклу самопроверки добавляется еще один уровень: управление самим инструментом. Это отдельная когнитивная работа – формулировать запросы, оценивать ответы, решать, чему доверять, а что переделывать.
Один из руководителей инженерных команд, участвовавших в исследовании BCG, точно сформулировал это так: «Я тратил больше усилий на управление инструментами, чем на решение самой задачи». В некотором смысле ИИ делает цикл самоконтроля бесконечным.
Наибольшая нагрузка возникает там, где и без ИИ работа уже была сложной: стратегическое лидерство, междисциплинарное управление, межличностные отношения. У отдельного сотрудника еще могут быть моменты рутинной работы. У лидера таких пауз почти нет – его день состоит преимущественно из управленческих решений, сложных дискуссий и работы в условиях неопределенности.
Именно поэтому когнитивная нагрузка здесь проявляется не в снижении продуктивности, а в снижении глубины мышления. Человек продолжает принимать решения, но ему становится все сложнее удерживать в поле зрения несколько контекстов одновременно или тратить энергию на еще один уровень анализа.
Что делать
Говорить об этом открыто. Объяснить команде, что когнитивная перегрузка при работе с ИИ – это общеизвестное явление, а не личная проблема: это естественное следствие нового типа работы, к которому наш мозг еще приспосабливается.
Начать измерять. Мы уже давно отслеживаем вовлеченность и риски выгорания, но пока практически не измеряем когнитивную нагрузку. В нашем следующем опросе по вовлеченности мы планируем исследовать именно это: хватает ли людям ресурсов на принятие сложных решений и где возникает наибольшая перегрузка.
Думать о дизайне системы, а не только о развитии людей. В авиации появились чек-листы и вторые пилоты, в медицине – протоколы двойной проверки. В эпоху ИИ ответом могут стать новые системы проверки решений или другие механизмы распределения когнитивной нагрузки внутри команды.
Сегодня большинство организаций активно измеряют производительность ИИ. Но почти никто систематически не оценивает его человеческую цену. Если ситуация не изменится, следующий кризис будет связан не со скоростью работы. Он будет связан со способностью людей глубоко мыслить в мире, где почти все остальное уже можно автоматизировать.
