12.02.2026
Американские компании, активно внедряя инструменты искусственного интеллекта и распространяя внутри организаций уверенность в том, что ИИ освободит сотрудников от рутины, сталкиваются с первым неожиданным эффектом этой трансформации: те, кто больше всех используют AI-сервисы, быстрее других демонстрируют признаки усталости и профессионального истощения. Новое исследование, опубликованное в Harvard Business Review по итогам восьмимесячного полевого наблюдения за работой сотрудников технологической компании, в которой трудятся примерно 200 человек, показывает, что обещанный эффект сокращения нагрузки не наступил – напротив, нагрузка системно увеличилась.
Авторы исследования из Калифорнийского университета в Беркли и Йельского университета фиксировали изменения рабочих привычек на уровне повседневной практики: сотрудники добровольно стали использовать AI-инструменты для расширения круга задач, а не для сокращения объема работы. Более 40 углубленных интервью с участниками показали, что никто из них не получал прямых указаний выполнять больше, но возможность “делать больше” воспринималась как признак эффективности. Освободившийся благодаря автоматизации час быстро заполнялся новыми задачами, а рабочий день растягивался за счет перерывов, обеденных пауз и поздних вечеров, когда сотрудники продолжали взаимодействовать с ИИ-системами.
Один из инженеров, опрошенных исследователями, описал происходящее так: сотрудники ожидали, что автоматизация освободит время, но на деле они “не работали меньше, а работали столько же или даже больше”. Это подтверждается более ранними эмпирическими данными: в одном эксперименте опытные разработчики с поддержкой ИИ тратили на выполнение задач на 19% больше времени, хотя субъективно считали себя на 20 % продуктивнее. Другой анализ тысяч рабочих мест показал, что экономия времени за счет ИИ в среднем составляла лишь около 3%, без влияния на продолжительность рабочего дня и доходы.
Исследователи выделяют несколько устойчивых эффектов, которые превращают обещанный инструмент “экономии времени” в механизм усиления рабочей нагрузки.
Во-первых, расширение объема задач: сотрудники брались за функции, которые ранее выполняли другие специалисты или сторонние подрядчики, потому что ИИ снижал порог вхождения в эти задачи.
Во-вторых, размывание границ между работой и личным временем: интерфейсы AI-сервисов, напоминающие чат, не сигнализируют о завершении работы и легко приводят к “непрерывному процессу”, когда рабочие действия перетекают в паузы и вечерние часы.
В-третьих, наблюдается рост многозадачности и частое переключение внимания между задачами, что, по мнению ученых, создает постоянную когнитивную нагрузку и препятствует восстановлению.
Этот феномен получил условное название “workload creep” – бессознательное расширение обязанностей из-за возможности технологических инструментов делать все больше и быстрее. По мере того как руководители компаний все активнее требуют демонстрировать выгоду от инвестиций в ИИ, сами работники оказываются под давлением ожиданий по скорости и объему реакций. На отраслевых форумах участники описывают, как с переходом на “AI-first” стиль работы, требования к результатам и уровень стресса выросли втрое, тогда как фактическая производительность увеличилась лишь примерно на 10%.
Исследование подчеркивает, что ключевой вызов для бизнеса заключается не столько в доступности технологий, сколько в управлении изменениями в рабочих процессах и культуре. По мнению авторов, без четких практик использования ИИ рабочие ритмы рискуют перетекать в непрерывный режим, повышая риск когнитивной усталости, выгорания и ухудшения качества решений. В этой ситуации выиграть могут те компании, которые не только интегрируют AI-инструменты, но и создают нормы и структуры, защищающие баланс между нагрузкой и восстановлением.
Иллюстрация: hbr.org
