Умный контроль ИИ вызывает профессиональное выгорание

Рабочие процессы, построенные вокруг множества ИИ-агентов и постоянного переключения между инструментами, создают когнитивную нагрузку в крупных компаниях. Недавний анализ Harvard Business Review описывает эту модель как «ИИ-выгорание» — форму умственной усталости, связанную с интенсивным использованием и контролем систем искусственного интеллекта.

Сотрудникам всё чаще приходится управлять группами агентов, которые генерируют код, синтезируют информацию и создают черновики с высокой скоростью. Системы оценки в некоторых организациях поощряют метрики активности, такие как потребление токенов и объём вывода ИИ. Эта структура заставляет работников контролировать больше систем и результатов в рамках того же рабочего дня.

Сообщения сотрудников об ИИ-выгорании, по отраслевым ролям (Источник: Harvard Business Review)

Исследователи, изучающие тенденции в рабочей силе и ИИ, опросили штатных сотрудников крупных компаний США из разных отраслей, с разными ролями и уровнями старшинства. Респонденты подробно описали модели использования ИИ, рабочий опыт, а также когнитивные и эмоциональные состояния, связанные с этими рабочими процессами.

Участники описали ощущение «жужжания» в голове, умственный туман, трудности с концентрацией, замедленное принятие решений и головные боли после длительного контроля за ИИ. Исследователи определяют ИИ-выгорание как умственную усталость от чрезмерного использования или контроля инструментов ИИ, превышающего когнитивные возможности человека.

Роли, требующие постоянного мониторинга систем ИИ, требовали больших умственных усилий и приводили к более высокому уровню усталости и информационной перегрузки. Сотрудники, которые заявили, что инструменты ИИ увеличили их рабочую нагрузку, также сообщали о более сильном когнитивном напряжении. Требования контроля в сочетании с дополнительными обязанностями увеличивали количество результатов, за которыми сотрудникам приходилось следить в течение рабочего дня.

Количество одновременно используемых инструментов также влияло на результаты. Использование небольшого набора инструментов ИИ коррелировало с ростом производительности. Добавление большего количества инструментов снижало эти преимущества. Эта модель отражает ограничения многозадачности и внимания.

Распространённость варьируется в зависимости от роли

Исследователи спросили участников, испытывали ли они умственную усталость, связанную с интенсивным использованием ИИ. Доля работников, зависящих от ИИ, сообщила о таком опыте.

Юридические роли показали самую низкую распространённость. Маркетинговые роли — самую высокую. Отделы кадров, операционной деятельности, инженерии, финансов и ИТ также заняли высокие позиции по сравнению с другими функциями.

Участники часто использовали такие термины, как "туман" и "гудение". Они описывали долгие переговоры с инструментами ИИ, после которых наступали трудности с ясностью мышления, замедленное принятие решений и необходимость отойти от экранов, чтобы восстановиться.

Один старший менеджер по разработке описал жонглирование несколькими инструментами, используемыми для оценки технических решений, создания черновиков и обобщения информации. Постоянное переключение и проверка создавало ощущение ментального беспорядка. Усилия смещались с решения основной проблемы на управление инструментами.

Финансовый директор описал длительный процесс составления документов и синтеза информации с помощью ИИ, после которого он потерял способность оценивать, имеет ли результат смысл. Работа была приостановлена до следующего дня для восстановления концентрации.

Эти рассказы отражают закономерности информационной перегрузки и переключения задач, связанные с когнитивным напряжением. Интенсивный контроль за работой ИИ добавляет к этой нагрузке.

Измеримые деловые издержки

Когнитивное напряжение, связанное с "перегревом" от ИИ, имеет операционные последствия. Сотрудники, сообщавшие об этом состоянии, также отмечали более высокий уровень усталости от принятия решений, что означает меньше ментальных ресурсов для качественных решений.

Частота ошибок возросла. Участники, испытывавшие "перегрев" от ИИ, сообщали о большем количестве мелких ошибок, которые легко исправить, и о более серьёзных ошибках с последствиями для безопасности, результатов или значимых решений.

Сигналы о текучести кадров также изменились. Работники, сообщавшие о "перегреве" от ИИ, чаще выражали намерение покинуть свою должность. Многие сотрудники, наиболее интенсивно использующие ИИ, входят в пул высокопроизводительных талантов, которых организации стремятся удержать.

Где ИИ снижает напряжение

Использование ИИ варьировалось в зависимости от задачи, и работники, применявшие его для сокращения времени, затрачиваемого на рутинную и повторяющуюся работу, сообщали о более низком уровне выгорания. Передача повторяющихся обязанностей создавала больше пространства для творческой работы, сотрудничества и задач с более высокой ценностью.

Поддержка команды и руководство влияли на уровень умственной усталости. Сотрудники сообщали о меньшей умственной усталости, когда менеджеры находили время, чтобы ответить на вопросы об ИИ. Команды, интегрировавшие ИИ в общие рабочие процессы, испытывали меньшее напряжение, чем те, где инструменты внедрялись индивидуально.

Организационные сигналы формировали этот опыт. Сотрудники, которые считали, что их компании ожидают большей производительности из-за ИИ, сообщали о большей усталости. Сотрудники, которые чувствовали, что их организации ценят баланс между работой и личной жизнью, сообщали о меньшем напряжении. Руководство по тому, как ИИ вписывается в ежедневную работу, снижало когнитивную нагрузку в командах.

“Организациям следует развивать метрики анализа персонала для контроля общей когнитивной нагрузки и защиты от умственного переутомления, связанного с использованием ИИ, как нового профессионального риска”, — заключили исследователи.