Год назад генеративный искусственный интеллект казался идеальным решением для сокращения расходов. Многие компании с энтузиазмом заменяли сотрудников ИИ-инструментами, ожидая значительного роста производительности и снижения затрат. Однако реальность оказалась иной: всё больше работодателей признают, что поспешили, и теперь вынуждены возвращать людей на прежние позиции.
По данным нескольких недавних исследований, до половины компаний, которые сократили штат из-за внедрения ИИ, либо уже вернули часть сотрудников, либо выражают сожаление о принятом решении. Аналитическая компания Forrester ещё в конце 2025 года прогнозировала, что примерно половина всех увольнений, связанных с искусственным интеллектом, будет тихо отменена.
Gartner в феврале 2026 года заявила, что к 2027 году половина компаний, сокративших сотрудников в службе поддержки из-за ИИ, снова наймёт людей на эти позиции. При этом опрос 321 руководителя служб поддержки показал, что реальное сокращение штата произошло лишь в 20% случаев — в большинстве ситуаций ИИ скорее помогал сотрудникам, а не заменял их.
Особенно показательны данные рекрутинговой компании Robert Half: около 29% опрошенных работодателей вернули сотрудников именно на те же должности, с которых их уволили. Больше всего таких случаев оказалось в финансах (44%), HR (35%) и IT (32%).
Почему компании вынуждены возвращать людей
Главная причина — переоценка возможностей ИИ. Хотя алгоритмы действительно быстрее справляются со многими рутинными задачами, качество работы часто оказывалось ниже ожидаемого. По данным опроса, 40% руководителей отметили, что ИИ не может заменить институциональные знания компании, 38% признали, что недооценили необходимость человеческого контроля качества, а 35% остались разочарованы реальным ростом производительности.
Многие компании вместо возвращения прежних сотрудников предпочли нанять более дешёвую рабочую силу за рубежом. Однако даже это не всегда решало проблему: качество и понимание контекста часто страдали.
Что происходит на практике
В сфере технологий увольнения продолжаются, и многие компании по-прежнему ссылаются на ИИ как на одну из причин. Однако некоторые уже начали пересматривать свои стратегии. Например, Uber потратил весь бюджет на ИИ-инструменты для разработки всего за четыре месяца и признал, что измерить реальную отдачу от этих инвестиций оказалось сложно.
Эксперты называют происходящее «эффектом бумеранга ИИ»: компании увольняют сотрудников в погоне за быстрым сокращением расходов и повышением эффективности, а потом вынуждены возвращать их, потому что автоматизация не оправдала ожиданий. При этом новый найм часто происходит на более реалистичных условиях.
