Почему рост производительности от ИИ редко приводит к сокращению штата

Рост производительности от внедрения ИИ на уровне отдельных задач часто оказывается значительным: в лабораторных условиях решение может ускоряться на 55% и более. Однако на уровне всей компании этот эффект почти всегда затухает. Причина в том, что ускорение одной операции не устраняет узкие места в смежных процессах, не меняет роли сотрудников и не перестраивает систему показателей. В результате общая пропускная способность организации остается прежней.

Массовое использование ИИ уже стало нормой — 88% компаний применяют его хотя бы в одной функции. При этом значимый финансовый результат на уровне EBIT получают лишь 6% организаций в мире, а в России прирост EBITDA выше 5% фиксируют только 9%. Большинство компаний видят локальное ускорение работы, но не готовы или не могут перевести его в сокращение штата. Ожидания массовых увольнений за последние годы снизились с 49% до 12%, а 83% организаций прямо заявляют, что не планируют уменьшать численность персонала.

Главный вывод состоит в том, что производительность сама по себе не приводит к экономии на фонде оплаты труда. Чтобы эффект дошел до уровня компании, необходимо перестраивать процессы, менять KPI и роли. Без этого ускорение отдельных задач лишь перераспределяет нагрузку, но не создает предпосылок для сокращения сотрудников. Именно поэтому стратегический акцент смещается с оптимизации затрат на персонал в сторону роста выручки и увеличения пропускной способности.