[Перевод] Уволить 40% штата из-за ИИ: как плохой менеджмент прячут за красивыми технологиями

Искусственный интеллект обладает настолько колоссальным влиянием, что меняет мир не столько благодаря своим реальным возможностям, сколько благодаря возможностям, которые ему приписывают. Он словно призрак: мы его не видим, но люди все равно его боятся.

Его влияние настолько велико, что он стал главным инструментом для массовых сокращений, хотя совершенно не заслуживает этой медали.

Великие ИИ-увольнения уже начались, и этот феномен можно смело назвать «ИИ-камуфляжем». Позвольте мне объяснить, почему всё это — не более чем массовая манипуляция сознанием.

Время пришло

Правда в том, что ИИ действительно невероятно силен и может существенно расширить ваши возможности. Я не собираюсь утверждать обратное.

Но одно дело — использовать его как помощника, и совсем другое — делать его оправданием для увольнения 40% штата одним махом. А именно это сделала компания Block.

27 февраля 2026 года Block объявила о масштабной волне сокращений, уволив более 4000 человек и сократив свой штат с более чем 10 000 до менее чем 6 000 сотрудников (сокращение примерно на 40%).

Компания, управляющая сервисами Square, Cash App и Afterpay, преподнесла этот шаг как стратегическую реорганизацию, а не как ответ на краткосрочный кризис, особенно учитывая, что в данный момент бизнес приносит прибыль.

Ситуация становится еще интереснее, если посмотреть на главную причину, озвученную Block: переход к операционной модели, «управляемой ИИ».

Как сообщается, посыл генерального директора Джека Дорси заключался в том, что новые возможности ИИ меняют объем работы, который могут выполнять небольшие команды, поэтому компания реорганизуется, чтобы быстрее извлечь выгоду из этого роста продуктивности.

Параллельно рынок воспринял это объявление как позитивный сигнал об эффективности и маржинальности: с момента публикации новости капитализация Block выросла на 22%.

Такова официальная версия. Но я ни на секунду не верю, что дело именно в этом, и бывшие сотрудники уже открыто обвиняют компанию в лукавстве.

На самом деле это лишь начало того, что New York Times метко окрестила «ИИ-камуфляжем» (AI Washing).

Но откуда мы знаем, что это ложь?

Разыгрывая карту ИИ

Послушайте, когда дело касается ИИ, вещам необязательно быть правдой; людям просто нужно в это верить. ИИ не обязательно должен быть по-настоящему готов заменить половину сотрудников публичной компании.

Топ-менеджерам, желающим провести сокращения, нужно лишь, чтобы публика поверила в эту возможность.

И ничто не доказывает это лучше, чем ситуация с программистами. Если и есть профессия, где такие меры могли бы потенциально сработать быстрее всего, то это разработка ПО.

Но именно здесь ложь начинает рассыпаться.

Проблема надежности

В реальности ИИ пока катастрофически не готов по-настоящему автоматизировать большую часть работы. Он слишком часто ошибается.

Кроме того, из-за самой природы работы ИИ-моделей, где каждое новое предсказание основывается на предыдущем, ошибки легко накапливаются. Это означает, что если модель допускает небольшую неточность, она легко может уйти в глубокие дебри.

Да, нейросети могут самокорректироваться, но это пока очень новая и только зарождающаяся способность, которая еще не стала стандартом.

Поэтому неудивительно, что большинство тестов (бенчмарков) для ИИ используют проценты успеха, чтобы немного «сгладить» эту проблему.

Классический пример — крайне популярный бенчмарк METR. Он оценивает, насколько долгосрочную человеческую задачу ИИ может выполнить правильно в 50% случаев.

За этой словесной эквилибристикой скрывается простой факт: мы измеряем способность моделей выполнять задачи, на которые у человека ушли бы часы, даже с учетом того, что ИИ проваливает их в половине случаев.

Конечно, это красивая статистика, чтобы эксперты могли бить себя в грудь на презентациях. Но давайте смотреть правде в глаза: это не та технология, которую вы можете внедрить в корпорации или предложить руководству, не рискуя быть уволенным.

Даже если бы вероятность успеха задачи составляла 90%, вероятность того, что ИИ выполнит эту задачу правильно 10 раз подряд, падает до 34%. А 50 раз подряд — до 0,51% (менее 1%).

Иными словами, ИИ подходит для внедрения в бизнес только там, где терпимость к ошибкам очень высока. То есть в основном он полезен для итеративной работы (с почетным упоминанием написания кода).

Но тогда возникает вопрос: неужели программисты как класс вымирают?

Программисты уже должны были остаться без работы. Так ли это?

Компания Anthropic, стоящая за одними из самых мощных ИИ-моделей в мире, прямо сейчас имеет более 29 открытых вакансий для инженеров-программистов на своем сайте.

Довольно иронично, не правда ли?

В целом, количество вакансий для разработчиков продолжает расти, несмотря на то, что очередной инфлюенсер в LinkedIn уверяет вас, будто у них больше общего с окаменелостями динозавров, чем с современным рынком труда.

Да, данные неоднородны, и в некоторых отраслях вакансий для разработчиков становится меньше, но общий чистый показатель по-прежнему идет вверх.

Но послушайте, дело даже не в фактах или данных. Просто поработайте с моделями сами и честно спросите себя: могут ли они прямо сейчас полностью заменить живого человека? Мы оба знаем, что нет.

И если в чем-то меня и нельзя обвинить, так это в том, что я противник технологий. Я пользуюсь ИИ постоянно: для исследований, для обучения, иногда для автоматизации рутинных задач. Так что я прекрасно понимаю, на что он способен, а на что нет.

У меня даже есть личный ИИ-секретарь, с которым я общаюсь в мессенджерах и который читает мою почту. Но на этом мой портфель ИИ-автоматизации заканчивается.

За пределами этих задач технология просто еще не готова.

Поэтому мне кажется нелепым предполагать, что современные ИИ-модели могут заменить половину рабочей силы; об этом даже смешно рассуждать. Я бы даже пошел дальше и сказал, что ИИ пока не может ликвидировать ни одно рабочее место, которое и без того не было избыточным.

И вот в чем главная суть: ИИ используется как предлог для увольнения людей, которые, по правде говоря, с самого начала не были так уж необходимы компании.

Интересный факт: с 2019 по 2022 год Block увеличила свой штат почти в четыре раза, хотя явной необходимости в этом не было.

Но тогда деньги были «бесплатными» — это был пик эпохи нулевых процентных ставок (ZIRP). Расти ради роста было не просто нормально, это всячески поощрялось инвесторами.

Именно поэтому возлагать вину на ИИ сегодня — это верх цинизма. Лично я еще не видел ни одного убедительного примера интеллектуальной работы, где ИИ демонстрировал бы настолько стабильную надежность, независимость и автономность, чтобы оправдать полное увольнение сотрудника «из-за нейросетей».

Показательно, что за кулисами, вдали от кричащих заголовков, ИИ крайне редко упоминается как реальная причина увольнений.

Согласно отчету аналитической компании Challenger, Gray, & Christmas, только 55 000 из 1,17 миллиона сокращенных рабочих мест (или 4,5%) были прямо или косвенно связаны с влиянием ИИ.

Учитывая все это, очевидно, что 40% сотрудников Block были бы уволены в любом случае, даже если бы ИИ не существовало. Руководство просто нашло «идеальное» оправдание и воспользовалось им.

Гораздо более горькая пилюля, которую обществу придется проглотить, — это неизбежное осознание того факта, что некоторые интеллектуальные профессии просто ничего не производят. Они появились в море корпоративного хаоса и раздутых бюджетов. Такое можно терпеть только в тучные времена, а эти времена, судя по всему, подходят к концу.

Конечно, вы можете возразить мне неоспоримым фактом: в тех областях, где ИИ является мощным инструментом, сотрудники получают суперспособности и могут делать «больше с меньшими затратами». Это принято называть продуктивностью.

Кстати, о реальной продуктивности

Если вы используете ИИ только для того, чтобы делать свою старую работу немного быстрее, вы все еще действуете как обычный потребитель. Стать создателем — войти в те самые 5% людей, свободно владеющих ИИ, — требует фундаментального сдвига в мышлении. Речь больше не идет о том, чтобы спрашивать: «Как этот инструмент может выполнить мою текущую задачу?». Речь идет о том, чтобы спросить: «Как этот инструмент может полностью устранить, масштабировать или переизобрести всю мою операционную модель?»

И чтобы стать таким творцом, вам нужен правильный арсенал. Ограничиваться одним ChatGPT — значит добровольно сужать свои возможности.

Сервисы вроде BotHub дают доступ к целой экосистеме топовых нейросетей в одном окне (от генерации сложных текстов до глубокого анализа данных). Это позволяет вам экспериментировать, сравнивать результаты разных моделей и строить те самые системы, которые делают вас незаменимым специалистом.

Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.

Вечное обещание ИИ

Логика корпораций проста: если каждый ваш сотрудник может делать больше с меньшими затратами, вам автоматически нужно меньше сотрудников (если только вы не растете так быстро, что вам нужны все свободные руки для удовлетворения спроса).

Но если ИИ — это действительно такое чудо, которое делает каждого работника в 10 раз эффективнее, не значит ли это, что вам следует не увольнять людей, а дать им этот инструмент, чтобы они производили в десять раз больше?

Block — это софтверная компания. Даже если их текущий рынок не может переварить новые продукты, можно с ходу придумать 10 новых рынков, на которые они могли бы выйти с этой технологией «максимизации продуктивности».

Вместо этого они увольняют людей. Я в это не верю. На мой взгляд, истина где-то посередине: ИИ пока не делает каждого сотрудника в 10 раз эффективнее, но он и не оправдывает их массовое увольнение.

Я понимаю, что бизнес — штука жесткая, и компаниям приходится принимать тяжелые решения о сокращениях. Но не нужно водить за нос общество (и собственных сотрудников) столь откровенно надуманными оправданиями.

Признайте свою ошибку (тот факт, что вы наняли слишком много людей на волне хайпа), вместо того чтобы перекладывать вину на технологию, которая и так вызывает у многих опасения.

Правда в том, что ИИ — это отличный аргумент для заморозки найма, но никак не для массовых увольнений.

Я прекрасно понимаю компании, которые снижают планы по найму, осознав, что их отдел маркетинга из 20 человек теперь работает так же эффективно, как отдел из 30 человек год назад.

Но продуктивность работает в обе стороны: вы можете использовать ее для сокращения издержек или для расширения бизнеса. И компании всегда стремятся к расширению, ну или хотя бы к балансу 50/50.

Однако сейчас мы видим, что ИИ используется только для первого. Это говорит мне о том, что пресловутая «максимизация продуктивности» — это, скорее всего, просто красивая сказка, в которую мы все поверили. И эта вера достаточно сильна, чтобы позволить компаниям проводить чистку рядов под удобным, социально приемлемым предлогом: «Это не мы плохие, это всё ИИ».

Поэтому, если компания использует нейросети как повод для вашего увольнения, с огромной долей вероятности вами просто манипулируют. Руководство банально пытается улучшить маржинальность и показать красивые цифры в следующем квартальном отчете, чтобы получить свои бонусы (ведь их зарплаты напрямую зависят от стоимости акций).

И тот факт, что акции выросли, несмотря на печальную новость об увольнении 4000 человек, говорит о многом. Повторюсь: важно не то, что происходит на самом деле, а то, во что верят люди.

И правда в том, что, несмотря на очевидную абсурдность ситуации, большинство людей искренне верят, что ИИ уже сейчас делает компании настолько невероятно продуктивными, что половина сотрудников внезапно стала не нужна.

Для топ-менеджеров это просто рай на земле: они улучшают маржу и одновременно создают себе имидж передовых новаторов, внедряющих технологии будущего (именно то, что так хотят слышать инвесторы).

А кто такие инвесторы, чтобы сомневаться, если компания уволила почти половину штата и продолжает процветать?

«Должно быть, это всё ИИ!»

Однако для эксперта отрасли слышать такое просто дико. По своему ежедневному опыту консультирования я прекрасно знаю, что большинство компаний еще даже не начали всерьез внедрять ИИ в свои процессы. В основном это пустые обещания и корпоративный пиар.

Так что, простите за прямоту, но этот нарратив — чистой воды выдумка. И самое страшное, что мы находимся только в начале этого пути.

Ложные ИИ-увольнения

Искусственный интеллект обладает потенциалом принести больше пользы, чем любая другая технология, созданная человечеством. Возможно, даже больше, чем все они вместе взятые. Он уже делает мир лучше множеством способов, которые я даже не могу сосчитать.

Именно поэтому решение Block сделать ИИ козлом отпущения для увольнений нужно прямо называть нечестным. Особенно учитывая, что это несомненно спровоцирует еще множество подобных инцидентов, видя, как радостно на это реагируют рынки.

Великий «ИИ-камуфляж» — это просто идеальная ширма, позволяющая топ-менеджерам не признаваться в том, что они не справились со своими обязанностями перед акционерами и непомерно раздули штат.

Но эта ширма сработает.

Подобно тому, как в истории правители не раз фабриковали ложные поводы для начала масштабных конфликтов — в которые мало кто верил, но они все равно достигали своей цели, — этот предлог тоже сработает.

И да, ИИ действительно ведет нас в эпоху «бережливых компаний», которые будут производить много продукта силами очень небольшого числа людей. Это действительно заставит «раздутые» корпорации увольнять персонал. Но чтобы эта реальность наступила, сначала должна возникнуть колоссальная конкуренция (появление огромного количества новых стартапов во всех мыслимых секторах, чего мы пока не наблюдаем).

И сначала мы должны пережить то, что я называю «великой дефляцией»: когда ИИ, сделав многие услуги массовыми и доступными, заставит компании конкурировать единственным оставшимся способом — ценой.

Когда игра идет на понижение цен, цены падают; когда цены падают, маржа сжимается; когда маржа сжимается, людей увольняют. И вот тогда эти увольнения будут действительно вызваны ИИ.

Но суть в том, что это история не про сегодняшний день. И так не будет еще как минимум несколько лет.

Прямо сейчас увольнения — это результат плохого управления. А использование ИИ в качестве оправдания — это медвежья услуга технологии, которой следует восхищаться, но которая вместо этого начинает вызывать массовую ненависть.