Исследователи из Boston Consulting Group и Калифорнийского университета предупреждают о новом профессиональном риске — «ИИ-выгорании» (AI brain fry). Это состояние умственного истощения возникает, когда взаимодействие с искусственным интеллектом или надзор за его работой превышает когнитивные возможности человека. Вопреки обещаниям облегчить нагрузку, ИИ-инструменты зачастую усложняют работу, требуя постоянного переключения между задачами и системами.
Исследование, опубликованное в Harvard Business Review, охватило около 1500 штатных сотрудников в США. 14% респондентов сообщили о симптомах «ИИ-выгорания», включая «ментальное похмелье», ощущение «тумана» в голове, головные боли, замедленное принятие решений и трудности с концентрацией. Наиболее уязвимыми оказались работники маркетинга и отдела кадров, а также высокопроизводительные сотрудники и ранние последователи технологий, управляющие множеством инструментов.
Последствия для бизнеса значительны. Сотрудники с симптомами выгорания испытывают на 33% большую усталость от принятия решений и совершают почти на 40% больше серьёзных ошибок, которые могут повлиять на безопасность или ключевые результаты. Кроме того, у них на 40% выше намерение уволиться. По оценкам исследователей, такие когнитивные издержки могут обходиться крупным компаниям в миллионы долларов в год.
Основными драйверами проблемы являются нагрузка от надзора (необходимость мониторинга и проверки выходных данных нескольких ИИ-систем) и частое переключение задач между фрагментированными приложениями. Как отметил Джек Дауни из Webster Pass Consulting, дополнительное умственное напряжение возникает из-за того, что сотрудники вынуждены управлять инструментами, а не решать проблемы.
При этом исследователи отмечают и положительный эффект ИИ. Использование технологий для автоматизации рутинных и повторяющихся задач снижает уровень профессионального выгорания на 15%. Ключевая рекомендация для компаний — чётко определять цели внедрения ИИ, консолидировать инструменты, ограничивать одновременный надзор за несколькими системами и встраивать обучение в рабочие процессы. Важно измерять конкретные результаты, а не количество использований, чтобы избежать низкокачественной работы и ненужного умственного напряжения.
Отдельно отмечается, что некоторые компании, такие как криптобиржа Coinbase, уже сделали использование ИИ метрикой эффективности. Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил об увольнении инженеров, отказавшихся работать с ИИ, и поставил цель, чтобы половина кода платформы генерировалась искусственным интеллектом.
