Как показывает практика, надо знать меру при замене программистов на языковые модели (LLM).
Не так давно миллиардер и гендиректор OpenAI Сэм Альтман заявил, что 2025г должен был стать годом, "когда ИИ-агенты заработают в полную силу".
На эту идею купились многие компании. ИИ-инструменты появились в поиске Google, в офисных программах Microsoft, в лайв-чатах большинства сервисов. Фирмы начали увольнять программистов, готовясь заменить их несколькими ИИ-кодерами. Людей сокращали целыми отделами — и в Европе, и в США, и в России. В основном это пришлось на конец прошлого года и начало текущего.
Однако несмотря на всеобщую шумиху, уже можно сказать, что прогноз Альтмана не оправдался. По исследованиям, даже лучший ИИ-агент (от Anthropic) мог выполнить только 24 % от порученных ему типичных задач. При этом стоимость поддержки и оплата за серверы оказалась выше ожиданий.
Согласно последнему опросу компании Gartner, больше половины СЕО теперь говорят, что откажутся к 2027г от планов значительного сокращения персонала службы поддержки клиентов. И это речь идёт о поддержке клиентов, где задачи, казалось бы, обычно решаются вполне типичные!
В общем, пена опадает. Пиарщикам приходится на ходу переписывать речи о том, что ИИ "превзошёл автоматизацию". Вместо этого начинают использовать такие фразы, как "гибридный подход" и "трудности перехода" — чтобы как-то объяснить тот факт, что даже с ИИ компаниям по-прежнему нужны люди, управляющие рабочими процессами. Много людей.
"Человеческий фактор остаётся незаменимым во многих взаимодействиях, и организациям необходимо находить баланс между технологиями и человеческой эмпатией",— заявила Кэти Росс, старший директор Gartner по анализу обслуживания клиентов.
А знаете, кто чувствует это лучше всех? Обычные сотрудники!
Согласно отчёту IT-компании GoTo и исследовательского агентства Workplace Intelligence, 62 % офисных работников в настоящее время считают, что шум вокруг ИИ значительно преувеличен.
Большинство применяют только бесплатные инструменты, вроде ChatGPT, и говорят, что не использовали бы их, если бы ИИ-помощники были платными.
Среди руководителей скептиков ИИ было намного меньше - 49 %. Но за последние полгода, несмотря на выпуск новых инструментов, вроде GPT-4.5, их число увеличилось.
Примеров поворота от нейросетей к работникам много:
- финансовый стартап Klarna из Швеции в 2024г сократил штат сотрудников на 22 %, уволив 700 человек. Он заменил их ИИ-ассистентами, ожидая $ 40 млн экономии в год.
Уже в мае 2025г компания резко изменила позицию, объявив о масштабном наборе сотрудников, вернув всех этих "мясных мешков" к работе. Оказалось, что качество обслуживания за несколько месяцев серьезно упало.
Мероприятия по увольнению-найму, включая компенсации уволенным (в среднем $ 8 160 на каждого за 4 месяца) и затраты на повторное обучение, обошлись компании минимум в $ 15 млн. Экономии так и не получилось.
- корпорация IBM в 2023-2024гг автоматизировала значительную часть своего HR‑подразделения, внедрив вместо людей виртуального сотрудника "AskHR" — для обработки запросов, документов и отпусков. Ожидалось, что скоро ИИ заменит там и программистов, и продажников. Всего уволили около 8 000 специалистов.
Но что-то пошло не так. Оказалось, что ИИ не справляется с задачами, требующими эмпатии, субъективного подхода и личного взаимодействия. В итоге компания была вынуждена возвращать на работу несколько тысяч сотрудников.
В итоге общий штат даже вырос, поскольку IBM пришлось реинвестировать в те области, где ИИ не заменит человека.
- образовательная платформа Duolingo в конце 2023-2024гг постепенно сокращала число внештатных работников (писателей, переводчиков) в пользу ИИ. Казалось бы, такие профессии больше уж точно не пригодятся. В 2024г этот подход позволил компании сократить 10 % фриланс-контрактов, уволив несколько сотен людей. С перспективой сокращения до 90 % отдела контента к концу этого года.
Но в 2025г увольнения прекратились. Причина — массовая негативная реакция пользователей, критика качества новых генерируемых ИИ курсов. Их характеризовали как "шаблонные", "скучные", "без культурных оттенков", включая активное недовольство в соцсетях. Теперь компания, которая ещё в 2023-м стала одним из главных продвигателей "ИИ-увольнений", пытается дистанцироваться от этого имиджа и снова нанимает людей на те же роли, с которых их увольняла полгода назад.
В такие же истории попали компании Chegg, Dropbox, SAP, Google, Zoom, BuzzFeed, BT Group и другие. Во всех этих случаях попытка массово заменить целые отделы на ИИ оборачивалась для компаний издержками и вынужденным спешным откатом назад.
По словам ИИ-критика Эда Зитрона, весь этот фарс с рокировками объясняется "иррациональным хайпом вокруг чатботов и непониманием рынка".
Директорам компаний зачастую не ясно, что именно делают эти продукты на базе ИИ и как они работают. Но они увлечены идеей, что витает в воздухе. А когда фирмы наконец разбираются, что к чему на практике, то оказывается, что боты не так уж и нужны, и их ежедневная работа стоит далеко не так дёшево, как ожидалось. Требуются затраты на их поддержку и дополнительное программирование.
Хуже того, помощники на основе ИИ на самом деле замедляют работу опытных программистов.
Данные показали, что фактически разработчикам потребовалось на 19 % больше времени, когда они использовали ИИ. Это противоречило не только их собственным ожиданиям и ощущениям, но и прогнозам экспертов в сферах экономики и машинного обучения.
Представьте, что есть два писателя. Один печатает со скоростью 50 слов в минуту, второй — 200 слов в минуту. Закончит ли быстрый автор писать в четыре раза быстрее? Нет. Потому что они тратят основную часть времени на сюжет, персонажей и создание целостной истории.
Утверждение о том, что ИИ существенно ускоряет разработку, не соответствует действительности, хотя LLM хороши для очень быстрого написания кода.
Реальная разница между человеком и ИИ заключается в том, что профессиональные разработчики создают архитектуру, проводят разработку и отладку сложных систем, проверяют безопасность, удобство поддержки и т.д. Они получают сотни тысяч долларов не за то, что могут быстренько набросать простенькую программу, а за комплекс сложных мероприятий.
Для создания чего-то особенного нужны знания предметной области, накопленные благодаря потраченному времени и труду, пусть даже и с помощью ИИ.
Если ИИ скоро станет настолько хорош, что сможет самостоятельно создавать серьёзные и многоплановые программы, то разработка ПО в современном понимании умрёт.
Однако пока нет чётких признаков того, что это произойдёт в обозримом будущем. Мы гораздо дальше от этого, чем нас пытаются убедить ИИ-компании. Они продолжают делать громкие утверждения, чтобы собрать ещё больше финансирования. Белка в колесе на должна останавливаться.
