ИИ на работе: Усиливать людей или заменять? Давайте без иллюзий.

Когда речь заходит о внедрении искусственного интеллекта, главный вопрос не "заменит ли ИИ людей", а как именно использовать ИИ так, чтобы бизнесу стало не хуже, а лучше. Вопрос выбора между полной автоматизацией (замена людей на ИИ) и аугментацией (усиление людей ИИ-инструментами) — это не вкусовщина, а стратегический выбор, от которого зависит результат и, если честно, выживаемость компании.

📊 Что говорят исследования?

1. Аугментация: больше всего доказательств, выше отдача
Рост производительности 10–50% — это реальный результат при внедрении ИИ-ассистентов в поддержку, аналитику, разработку ПО и консалтинг. Причём максимальная отдача — у менее опытных сотрудников, для которых ИИ становится своеобразной "турбонаддувкой". Например, внедрение LLM-ассистентов в службу поддержки дало +14–15% решённых задач в час, а у новичков — +30–34% 🧷 MIT / Stanford / NBER

GitHub Copilot: три независимых RCT-эксперимента показали прирост по всем ключевым метрикам: PR — +26%, коммиты — +14%, успешные сборки — +38%. Всё это — без просадки качества, и, опять же, сильнее всего помогло тем, кто до этого был не топом
🧷 Demirer et al., 🧷 Aiyar et al.

Консалтинг / аналитика: GenAI расширяет "зону задач", увеличивая число специалистов, способных решать сложные кейсы. С ИИ консультанты достигали 86% уровня дата-сайентистов против 29% без ИИ 🧷 BCG Research.

2. Автоматизация: работает, но в узких задачах
Эффект автоматизации заметен только на рутинных, чётко формализуемых участках, где можно задать правила и нет больших рисков ошибки (бэкофис, ETL, регламентированная документация). На уровне задач автоматизация даёт быстрый ROI, но макроэффект всегда упирается в узкие места процесса. Даже 🧷 OECD и 🧷 IMF честно признают: "микровыигрыши не автоматически превращаются в макропрорыв".

Даже в долгосроке прирост TFP/GDP не выглядит фантастикой: +1.5% к 2035, максимум — 3.7% к 2075 🧷 Wharton PWBM.

3. Максимальный эффект — в гибридных процессах
Оптимальная стратегия — разделить рабочий процесс на модули: где-то жёстко автоматизировать, где-то усиливать человека ИИ-инструментами, а на критических точках обязательно оставлять "человеческие шлюзы" для контроля качества и рисков 🧷 MIT Sloan EPOCH.

Итог без иллюзий:

Аугментация людей ИИ — лучшая стартовая точка: быстрый двузначный рост производительности, особенно у "середняков" и новичков, ускорение обучения, лучшее удержание сотрудников и клиентов.
Замена людей на ИИ — отдельный проект с анализом процесса: если задача рутинная и формализуемая — автоматизация оправдана. Если задача комплексная, вариативная и требует "живого" суждения — усиливайте человека, не надейтесь на полную замену.
Рынок уже выбирает аугментацию: компании чаще переопределяют роли и снижают требования к диплому, чем массово "режут" штаты 🧷 PwC Global AI Jobs Barometer 2025.

Главное, не путать хайп с реальностью.
Аугментация — безопасный и эффективный путь войти в ИИ-стратегию,
а автоматизация — инструмент точечной оптимизации, но не универсальный ответ на все вопросы.

Для скептиков: все источники доступны по ссылкам в тексте. Верьте только тем данным, которые можно проверить.