Почти половина американских работников преувеличивает свои навыки работы с искусственным интеллектом или частоту его использования. Причина не столько в желании обмануть руководство, сколько в растущем давлении со стороны работодателей, которые требуют внедрять ИИ, но зачастую не объясняют, как именно это делать. К такому выводу пришли авторы исследования, проведённого при участии компании Visier, специализирующейся на аналитике рабочей силы.
Новая тенденция получила название Performative AI — демонстративное использование искусственного интеллекта. Сотрудники стремятся выглядеть современными и технически подкованными, даже если на практике плохо понимают возможности новых инструментов.
Почти половина сотрудников преувеличивает свои навыки
В опросе приняли участие 1000 американцев, работающих полный рабочий день. Согласно результатам исследования, 48% респондентов признались, что преувеличивали перед коллегами или начальством степень владения ИИ либо то, насколько активно применяют его в работе.
При этом около 45% опрошенных заявили, что чувствуют давление со стороны работодателей, требующих использовать искусственный интеллект, но не уверены в собственной способности делать это эффективно.
Так возникает парадоксальная ситуация: компании ожидают роста производительности благодаря ИИ, а сотрудники стараются показать, что соответствуют новым требованиям, даже если им не хватает необходимых знаний и практического опыта.
Руководители тоже не до конца понимают возможности ИИ
Проблема заключается не только в недостаточной подготовке рядовых работников. По данным опроса, многие сотрудники сомневаются, что их руководители хорошо понимают, как искусственный интеллект влияет на рабочие процессы.
Лишь 28% респондентов считают, что их работодатели действительно разбираются в применении ИИ на рабочем месте. Только 29% уверены, что руководство в полной мере понимает связанные с этой технологией опасения сотрудников. А в том, что начальство осознаёт потребности персонала в обучении, уверены всего 33%.
Неопределённость касается и корпоративной стратегии. Около 32% участников опроса сообщили, что у их работодателей нет чёткого плана оценки влияния ИИ на работу компании. Ещё 27% сомневаются, что такой план вообще существует.
Иными словами, от сотрудников требуют осваивать новую технологию, но далеко не всегда объясняют, каких результатов от них ждут, какие задачи следует поручать нейросетям и как оценивать эффективность их применения.
Чего хотят сами работники
Результаты исследования показывают, что сотрудники заинтересованы не столько в формальных требованиях использовать ИИ, сколько в понятных правилах и реальной помощи.
Около 32% участников опроса хотели бы получить дополнительное обучение и возможности для развития навыков. Ещё 31% выступают за большую прозрачность в вопросах внедрения искусственного интеллекта, а 18% хотели бы яснее понимать, как новые технологии повлияют на их рабочие места.
Эти ответы указывают на важное противоречие: компании стремятся как можно быстрее получить выгоду от ИИ, но иногда уделяют недостаточно внимания подготовке людей, которым предстоит работать с новыми инструментами.
Когда использование ИИ превращается в соревнование
Некоторые компании уже пытаются измерять активность сотрудников при работе с искусственным интеллектом. Такой подход может создавать стимулы не столько для повышения производительности, сколько для демонстрации формальной активности.
Например, Microsoft внедрила инструменты, позволяющие организациям отслеживать использование Copilot — своего ИИ-помощника. В отдельных случаях подобные показатели фактически превращаются в игру с рейтингами и соревнованием между сотрудниками.
В начале 2026 года похожая ситуация возникла в Amazon: по данным публикации TechSpot, некоторые работники завышали показатели использования ИИ, стремясь подняться в корпоративных рейтингах. Хотя компания заявляла, что не оценивает сотрудников исключительно по тому, насколько активно они пользуются искусственным интеллектом, источники утверждали, что количество использованных токенов учитывалось при оценке эффективности работы.
Токены — это единицы текста, которые языковые модели обрабатывают при получении запросов и формировании ответов. Однако большое количество токенов само по себе не означает, что сотрудник выполнил больше полезной работы или сделал её качественнее.
TechSpot также отмечает, что Duolingo в 2026 году отказалась от аналогичных практик.
ИИ ускоряет работу — или создаёт дополнительную нагрузку?
Не все сотрудники считают внедрение искусственного интеллекта безусловным преимуществом. Хотя некоторые участники исследования Visier отмечали улучшение взаимодействия внутри команд благодаря ИИ, другие специалисты указывали на обратную сторону технологической гонки.
В частности, некоторые программисты жаловались, что давление с требованием постоянно применять ИИ постепенно ослабляет их собственные профессиональные навыки. Кроме того, сгенерированный код не всегда работает правильно, поэтому разработчикам приходится тратить время на его проверку, исправление ошибок и устранение нежелательных последствий.
В результате потенциальная экономия времени может обернуться дополнительной нагрузкой. Если руководители ориентируются на количество сгенерированного кода или частоту обращения к нейросети, а не на качество конечного результата, они рискуют поощрять неэффективное поведение.
Почему компаниям нужно менять подход
Исследование Visier показывает, что массовое внедрение искусственного интеллекта требует не только приобретения программного обеспечения, но и изменения подхода к организации труда.
Сотрудникам необходимы обучение, понятные инструкции и реалистичные критерии оценки результатов. Руководителям, в свою очередь, важно разобраться в ограничениях технологии и учитывать реальные потребности команд.
Сам факт использования ИИ ещё не свидетельствует о повышении производительности. Гораздо важнее, помогает ли инструмент решать конкретные задачи, сокращает ли время выполнения работы и сохраняет ли качество результата.
Если же главным показателем успеха становится демонстрация активности, компании рискуют получить парадоксальный эффект: сотрудники будут стараться выглядеть более опытными пользователями ИИ, чем являются на самом деле, вместо того чтобы осваивать технологию и применять её с пользой.
Именно поэтому ключевым условием эффективного внедрения ИИ становится не давление на работников, а создание среды, в которой они могут учиться, задавать вопросы и открыто говорить о проблемах.
