惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - Franky
有赞技术团队
有赞技术团队
宝玉的分享
宝玉的分享
雷峰网
雷峰网
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
V
V2EX
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
博客园 - 司徒正美
D
Docker
T
The Blog of Author Tim Ferriss
罗磊的独立博客
博客园 - 叶小钗
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
月光博客
月光博客
J
Java Code Geeks
Jina AI
Jina AI
博客园 - 【当耐特】
C
Check Point Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
腾讯CDC
Last Week in AI
Last Week in AI
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
V
Visual Studio Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
ИИ‑агенты в бизнесе: почему 80% компаний увольняют людей,...
Софья Ярошевская · 2026-05-22 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

3 мин

11K

Новости об ИИ в 2026 году выглядят как непрерывный поток обязательно «самых умных моделей» и «рекордных бенчмарков». За последние недели вышли заметные обновления у лидеров рынка, и 51% крупных компаний уже запустили ИИ‑агентов в производство. Кажется, что автоматизация наконец‑то начала приносить реальные деньги.

Но если копнуть глубже, картина выглядит иначе. В мае 2026 года Gartner опубликовал исследование, которое ломает привычную логику: 80% крупных предприятий, внедривших автономный ИИ, провели сокращения штата, но эти увольнения никак не коррелируют с ростом ROI. Я разбирала этот парадокс и хочу поделиться выводами о том, почему уволить людей и поставить бота — это заведомо провальная стратегия, и что на самом деле делают те 20%, которые получают реальную отдачу.

Иллюзия экономии: почему увольнения не работают

Логика большинства менеджеров проста: если ИИ‑агент может закрывать 84% обращений в поддержку (как это делает Agentforce от Salesforce ), значит, можно уволить 80% операторов и сэкономить бюджет.

Однако исследование Gartner, охватившее 350 крупных компаний, показывает, что сокращение штата на 1–15% после внедрения ИИ не приводит к улучшению финансовых показателей. Более того, компании, которые получают наибольший ROI от автоматизации, увольняют людей с той же частотой, что и те, кто уходит в минус.

«Нет никакой связи между увольнением людей и получением ROI от инвестиций в ИИ», — отмечает Хелен Пуатвен, вице‑президент и аналитик Gartner.

Почему так происходит? Брайан Бехе, CTO компании RIIG Technology, объясняет это тем, что компании путают сокращение штата с реальным прогрессом.

«Организации относятся к сокращению рабочей силы как к доказательству прогресса ИИ, хотя на самом деле это сигнал о том, что они пропустили самую сложную часть. Сократить штат легко. Построить операционную модель, в которой ИИ действительно приносит пользу, — нет».

Увольняя сотрудников, компании часто теряют ту самую институциональную экспертизу, которая необходима для правильной настройки и контроля ИИ‑агентов. Вы не можете автоматизировать экспертизу, которой у вас больше нет.

Перестройка воркфлоу, а не точечная автоматизация

Если увольнения не работают, то что приносит деньги? Ответ кроется в недавнем исследовании MIT Sloan: ИИ приносит наибольшую ценность, когда организации перепроектируют рабочие процессы, а не просто автоматизируют отдельные задачи.

Традиционный подход — это попытка засунуть ИИ в существующий процесс. Например, заставить агента писать черновики писем, которые потом все равно проверяет человек. Проблема в том, что каждая передача задачи от ИИ к человеку требует времени на проверку и корректировку. Эти точки контроля замедляют систему.

Исследователи MIT Sloan вводят понятие «цепочки задач» (task chaining). Вместо того чтобы использовать ИИ для изолированных шагов, организации должны связывать несколько задач так, чтобы ИИ выполнял их как непрерывную последовательность.

Даже если ИИ выполняет отдельные шаги чуть хуже человека, устранение трения при передаче задач может ускорить общий результат.

«Вы экономите на стоимости человеческого времени», — говорит Пейман Шахиди, соавтор исследования.

Итого: что делать менеджеру в 2026 году

Если вы планируете внедрять ИИ‑агентов в своей компании, вот 3 практических шага, которые помогут избежать попадания в те самые 80% без ROI:

  1. Инвестируйте в обучение, а не в увольнения. Компании с самым высоким ROI обучают своих сотрудников создавать собственных агентов и автоматизации. Появляются новые роли, такие как «Менеджер ИИ Агентов», задача которых оркестровать работу ботов.

  2. Пересмотрите цепочки задач. Не пытайтесь автоматизировать отдельные куски старого процесса. Найдите последовательности задач, которые ИИ может выполнить от начала до конца с минимальным вмешательством человека.

  3. Используйте стратегию «автоматизируй, чтобы усилить». Автоматизация рутины должна освобождать время сотрудников для задач более высокого уровня — улучшения сервиса или выхода на новые рынки, а не становиться поводом для их увольнения.

Что ж, внедрение ИИ — это не технологический проект, это вызов для организационного дизайна. И те, кто поймет это первыми, заберут весь профит.

P.S: Вы можете поддержать меня в моем телеграм канале, там я пишу о том, в чем разбираюсь или пытаюсь разобраться сама, тестирую полезные ИИ‑сервисы, инструменты для офиса, бизнеса, маркетинга и видео.