Похоже, что увеличение использования генеративного искусственного интеллекта в компаниях автоматически не приводит к росту производительности. Согласно данным, представленным Исследовательским институтом комплексных исследований Persol, доля работающих полный рабочий день японских сотрудников, использующих искусственный интеллект в своей работе, выросла с 41,9% в 2025 году до 54,3% в 2026 году, однако такое распространение не обязательно означает сокращение сверхурочных часов или улучшение результатов организаций.
В интервью ITmedia Юдзи Кобаяси, ведущий исследователь Исследовательского института комплексных исследований Persol, заявил, что создание ценности с помощью искусственного интеллекта иногда требует дистанцирования от него. Речь не об отказе от инструментов, а о сохранении источников способностей, которые сами по себе модели не создают: соприкосновения с реальностью, умения расставлять приоритеты, формирования смысла и обучения у реальных людей и в реальных условиях.
Более высокая скорость не всегда устраняет узкое место
Кобаяси разделяет проблемы корпоративного использования искусственного интеллекта на три направления. Первое — «проблема экономии времени не в том месте»: такие задачи, как сбор информации, обмен электронными письмами или подготовка презентации, могут выполняться быстрее, тогда как узкое место сохраняется в другой области. В качестве примера он приводит продажи: искусственный интеллект может ускорить подготовку предложения, но поиск клиента, понимание его потребностей или заключение сделки могут сильнее влиять на конечный результат.
Второе направление — «проблема исчезновения доступного пространства». Исследование показывает, что 60% времени, сэкономленного благодаря искусственному интеллекту, вновь вкладывалось в работу, а более 70% этого времени уходило на повседневные задачи. Кроме того, сотрудники, чаще использующие инструмент, могут получать дополнительную нагрузку, например связанную с внутренним обучением работе с ним, вместо того чтобы направлять высвободившееся время на обучение или инновации.
Третье направление — «проблема исчезновения различий». Когда написание заявлений о приёме на работу или подготовка маркетинговых материалов становятся доступными всем благодаря похожим инструментам, преимущество, которое прежде давало одно лишь умение писать, уменьшается. По мнению Кобаяси, то, что компания может сделать с помощью искусственного интеллекта, также могут сделать конкуренты и клиенты, поэтому одно только ускорение задач всё хуже способно создавать преимущество, за которое можно устанавливать цену.
Решающим навыком является управление всем циклом
Согласно результатам исследования Исследовательского института Persol, высокоэффективные сотрудники в среде, использующей искусственный интеллект, отличаются от высокоэффективных сотрудников в среде без него. В традиционном случае производительность была связана с пониманием своей роли, скоростью действий и управлением отношениями с другими людьми. В среде искусственного интеллекта выделились люди, способные превращать работу с инструментом в повторяющийся цикл сбора информации, принятия решений, выполнения, проверки и обучения.
Этот цикл состоит из пяти навыков: «сбор» и «принятие решений» на верхних этапах, затем «проверка», «декомпозиция» и «сохранение» на последующих. Процесс начинается со сбора данных, включая первичную информацию из реального мира, к которой искусственному интеллекту трудно получить доступ. Затем пользователь определяет приоритеты и то, что следует поручить инструменту, после чего вместе с другими проверяет результаты, корректирует их или разрушает неподходящие предположения и, наконец, делится опытом внутри организации, чтобы он превратился в коллективное знание.
Важность этих шагов заключается в том, что практический риск не всегда сводится к «галлюцинации», ошибку в которой легко обнаружить. Согласно Кобаяси, больший риск состоит в создании ответа, который в целом выглядит правильным и разумным, но не подходит этому клиенту, этому моменту или этому контексту. Поэтому ценность пользователя заключается не в принятии результата, а в превращении «общего ответа» в ответ, подходящий для конкретной ситуации.
Многоплановое мышление и любознательность вне экрана
Исследование также выявило у высокоэффективных сотрудников две интеллектуальные особенности: «объёмное мышление», то есть повышение уровня абстракции, связывание темы с разных сторон и видение общей картины, и «животный дух» — выражение, использованное экономистом Джоном Мейнардом Кейнсом для описания иррациональных человеческих побуждений в экономической деятельности. Здесь Кобаяси использует его для обозначения любознательности и готовности попробовать то, что кажется интересным.
Многоплановое мышление помогает упорядочивать поток предложений, создаваемых моделями, а любознательность побуждает человека пробовать новые способы использования вместо того, чтобы ограничиваться привычными задачами. Однако исследование, как его представляет источник, не обнаружило, что «животный дух» автоматически усиливается с увеличением срока использования искусственного интеллекта. Напротив, Кобаяси указывает на возможность появления «антиобучения навыкам», когда зависимость от инструмента приводит к снижению некоторых способностей пользователя.
Что меняется на практике?
Главный редакционный вывод заключается в том, что оценка успеха искусственного интеллекта по числу сотрудников, которые его используют, или по количеству сэкономленных минут может быть неполной. Более полезный вопрос звучит так: переместились ли время и усилия в точку, которая действительно влияет на доход, качество решений или решение проблемы клиента? Кроме того, программы обучения не должны ограничиваться написанием запросов; они должны включать сбор доказательств, расстановку приоритетов, коллективную проверку и документирование знаний.
Кобаяси предлагает развивать мышление и любознательность с помощью занятий вне инструмента: взаимодействия с разными людьми и средами, участия в дополнительных, некоммерческих или волонтёрских проектах, углубления в одну тему и чтения. Это не рецепт, доказанный для каждой организации, но он отражает пределы того, что может дать одно лишь непрерывное использование инструмента. Исследование опиралось на предварительный опрос 20 000 сотрудников, а затем на основное исследование с участием 3000 сотрудников, работающих полный рабочий день. Последующее исследование проводилось с 22 апреля по 7 мая 2026 года, а новое исследование — с 23 апреля по 7 мая 2026 года; в нём отслеживались участники исследования октября 2025 года, а также новые участники.