Проекты, на которые раньше уходило три недели, теперь закрываются за одну. Отчеты, занимавшие полный рабочий день, готовы еще до обеда. И при этом сотрудников оценивают по этому ускоренному стандарту еще до того, как кто-либо согласовал, является ли он устойчивым, точным и справедливым. Выигрыш во времени достался компаниям, а усиление давления — работникам.

Почти во всех организациях, внедряющих искусственный интеллект, сейчас разворачивается одна и та же динамика. Рост эффективности не возвращается сотрудникам в виде свободного времени. Вместо этого он почти сразу превращается в более высокие ожидания по объему результатов. Логика проста и редко проговаривается вслух: если ИИ освободил вам половину дня, этот день теперь принадлежит следующей задаче. Работники не получают время назад. Они получают больше работы, в более быстром темпе, при том же количестве часов в сутках.

Это не первый случай, когда прорывная технология обещает облегчить нагрузку, но в итоге ее усиливает. Экономист Роберт Солоу в 1987 году заметил, что компьютеры повсюду, кроме статистики производительности — это явление позже назвали парадоксом производительности. Электронная почта, мгновенные сообщения и мобильные устройства проходили похожий путь: каждое из этих средств внедрялось ради экономии времени, но вместо этого расширяло масштаб и ускоряло темп задач, которые ожидалось выполнять. Особенность нынешней волны ИИ — в скорости и широте внедрения, а также в том, что ИИ берет на себя когнитивные задачи, которые ранее считались требующими человеческого суждения.

Исследования последовательны: ИИ усиливает работу, а не сокращает ее

Исследования GoTo и Workplace Intelligence особенно ясно формулируют этот парадокс. Их исследование Pulse of Work in 2026, в рамках которого были опрошены 2 500 сотрудников и ИТ-руководителей в десяти странах, показало, что сотрудники экономят более двух часов в день, используя инструменты ИИ. Однако то же исследование выявило, что 60% сотрудников чувствуют давление, вынуждающее использовать ИИ для повышения продуктивности, 50% говорят, что слишком сильно на него полагаются, а 39% считают, что эта зависимость делает их менее сообразительными. Прирост производительности и издержки для человека возникают одновременно, но большинство организаций отслеживает только одну сторону уравнения.

Отдельный анализ ActivTrak, охвативший 443 миллиона часов рабочей активности в более чем 1 100 организациях, показал, что ИИ вдвое увеличил время, которое сотрудники проводили в электронной почте и мессенджерах, тогда как время на глубокую сфокусированную работу сократилось на 9%. Исследование Harvard Business Review, опубликованное ранее в этом году, показало, что после внедрения ИИ сотрудники работали в более высоком темпе, брали на себя более широкий круг задач и растягивали работу на большее количество часов в течение дня — часто без прямой просьбы. Инструменты создают больше активности, одновременно снижая способность к качественному мышлению, которое делает эту активность ценной.

Эти выводы развивают опасения, существовавшие еще до нынешнего бума ИИ. Всемирная организация здравоохранения официально признала выгорание профессиональным явлением в 2019 году, а исследования Gallup еще до эпохи ИИ постоянно фиксировали рост отстраненности сотрудников по всему миру. ИИ не создал эти проблемы с нуля — он наложил новые когнитивные требования поверх и без того напряженной рабочей среды.

Оценка по скорости, а не по суждению

Когда ИИ сжимает сроки, наиболее заметным изменением становится скорость. Поскольку скорость — это самый понятный и легко измеримый результат внедрения ИИ, она быстро превращается в фактический суррогат эффективности. Исследование Gallup показывает, что 65% сотрудников считают, что ИИ повысил их продуктивность, а частое использование ИИ среди руководителей выросло с 15% до 30% с 2023 года. Но это расширяющееся внедрение порождает растущий разрыв между теми, кто получает выгоду, и теми, кто принимает на себя давление: руководители сообщают о наибольшем росте продуктивности, тогда как индивидуальные исполнители по-прежнему реже всего получают рекомендации о том, как эффективно использовать ИИ. При этом 54% менеджеров говорят, что требования на рабочем месте напрямую выросли из-за ИИ. Планка повышается, а система оценки не успевает за этим.

То, что упускает оценка, ориентированная на скорость, — это именно когнитивная работа, которую ИИ не способен выполнять: проверка результатов на точность, выявление галлюцинаций до того, как они станут основой решений, и применение контекстного суждения, которого модели не хватает. Проверка результатов ИИ на ошибки и доведение черновика, готового на 80%, до действительно качественного уровня — это не рутинная механическая работа, которую можно делать на автопилоте. Это управленческое суждение уровня руководителя, которое постоянно работает в фоновом режиме. Когда сотрудников оценивают прежде всего по скорости, этот невидимый когнитивный труд остается незамеченным — и в конечном итоге истощается.

Следствием становится явление, которое исследователи называют workslop: быстрый, но низкоценный контент, который захлестывает организации, когда измеряется только скорость. Исследование GoTo и Workplace Intelligence показало, что 43% сотрудников использовали контент, созданный ИИ, хотя подозревали, что он низкого качества или содержит ошибки, а 77% говорят, что проверка работы, созданной ИИ, занимает больше времени, чем проверка человеческой работы. Как сообщал Built In, когда менеджеры вознаграждают прежде всего ускоренный выпуск, сотрудники начинают ставить количество выше качества, а те, кто получает этот результат дальше по цепочке, тратят дополнительное время на исправление того, что сделал ИИ. На практике более быстрый выпуск часто означает более медленный чистый прогресс.

Цикл, который никто не прерывает

С этой динамикой особенно трудно справиться потому, что она незаметно накапливается. Исследование GoTo и Workplace Intelligence показало, что 65% сотрудников считают, что работодатели не обеспечивают их навыками, необходимыми по мере того, как ИИ берет на себя все больше работы, а 80% говорят, что большинство работников не проходят надлежащее обучение для использования инструментов ИИ. При этом почти каждый четвертый ИТ-руководитель сообщает, что ошибки ИИ уже повлияли на клиентов или на финансовый результат компании. Организации ускоряют внедрение, недоинвестируя в человеческую инфраструктуру, необходимую для его устойчивости.

Руководители, сообщающие советам директоров о росте продуктивности благодаря ИИ, как правило, не сообщают одновременно о росте когнитивной нагрузки, сокращении времени на сфокусированную работу и снижении качества суждений, от которых зависят эти результаты. На первый план выводятся те метрики, которые хорошо выглядят в презентации. Метрики, которые могли бы показать человеческую цену, пока еще не созданы.

Что руководителям нужно делать иначе

Первое вмешательство — самое простое и самое редкое: действительно возвращать время сотрудникам. Когда ИИ сокращает проект с трех недель до одной, стандартная реакция — дать еще две задачи сверху. Альтернатива — направить высвобожденные ресурсы на ту работу, которую ИИ выполнить не может: более глубокие отношения, более строгую проверку качества, развитие навыков и тот неторопливый тип суждения, который приводит к устойчивым, а не быстрым результатам. Организации, которые рассматривают каждое повышение эффективности как повод навалить еще больше работы, обнаружат, что построили более быструю беговую дорожку для хомяка, а не более сильную команду.

Второй шаг — пересмотреть то, как измеряется эффективность. Сотрудники, создающие наибольший объем, не обязательно создают наибольшую ценность. Те, кто замечает ошибки ИИ до того, как они превращаются в решения, применяет контекстное суждение, делающее результат пригодным к использованию, и сохраняет качество, пока другие оптимизируют объем, — это именно те сотрудники, которых организациям нужно выявлять и удерживать. Для этого необходимо измерять влияние, а не пропускную способность; это более сложная задача, но и ответы она дает гораздо более ценные.

Третье требование — честно формулировать ожидания на каждом уровне организации. Большинство сотрудников не подписывались на то, чтобы управлять системой ИИ поверх своей обычной работы. Они пришли, чтобы лучше выполнять свою работу. Когда организации внедряют инструменты ИИ без пересмотра нагрузки, сроков и критериев успеха, они не расширяют возможности сотрудников. Они тихо пересматривают само определение того, что считается достаточным результатом, не спрашивая, может ли кто-то это выдержать. Этот разговор должен вестись открыто, а не быть спрятанным внутри панели продуктивности.

Мнения, выраженные в материалах комментариев Fortune.com, принадлежат только их авторам и не обязательно отражают взгляды и убеждения Fortune.

Этот материал впервые был опубликован на Fortune.com