Гендиректор Box Аарон Леви назвал слепую веру части руководителей в полную готовность ИИ заменить сотрудников «ИИ-психозом»
За первые пять месяцев 2026 года в технологической отрасли уволили почти столько же людей, сколько за весь 2025 год, — 115 430 человек
Компания ClickUp сократила 22% штата после внедрения 3000 ИИ-агентов, объявив целью построение «организации, работающей в 100 раз эффективнее»
Метаанализ научных работ не обнаружил устойчивой связи между внедрением ИИ и ростом общей производительности труда
Технологическая индустрия переживает период, в равной степени напоминающий прежние волны крупных перемен — вроде эпохи облачных вычислений с её бесконтрольными тратами на старте — и совершенно новый: рекордная выручка компаний соседствует с волной массовых сокращений.
Источник изображения — techcrunch.com
Одно из объяснений происходящего: руководители технологических компаний, прежде всего гендиректора, массово переоценивают возможности ИИ. Вслух об этом заявил основатель и гендиректор компании Box Аарон Леви.
Что такое «ИИ-психоз» по версии Леви
По словам Леви, гендиректора особенно склонны к иллюзиям об ИИ, поскольку слишком далеки от финальной, самой трудоёмкой стадии работы, без которой невозможно получить реальную отдачу от технологии, — так он написал в соцсети X.
Руководители, по наблюдению Леви, «играют» с ИИ, получают на выходе прототип продукта или готовый черновик договора — и на этом основании делают вывод, что ИИ-агенты способны выполнять всю работу целиком.
При этом именно топ-менеджеры обычно не проверяют код перед выпуском продукта, не ищут в нём ошибки и не отслеживают обращения модели к несуществующим (галлюцинирующим) программным библиотекам. Они не занимаются дообучением моделей под специфику контрактов компании и не тратят дни на поиск скрытых юридических пунктов — этим занимаются рядовые сотрудники.
Иными словами, теория Леви сводится к следующему: гендиректора недостаточно глубоко погружены в рабочие процессы, чтобы понимать, что именно можно автоматизировать, а что нет. Но нехватка этого понимания не мешает им принимать решения на основе собственных убеждений.
При этом сам Леви — не противник ИИ, скорее наоборот. Он регулярно публикует позитивные посты об ИИ для своих 2,7 миллиона подписчиков в X, пишет о том, что программное обеспечение, изначально спроектированное под ИИ-агентов, — это будущее отрасли, и вкладывает собственные деньги в молодые ИИ-компании, выступая частным инвестором на ранней стадии.
Что же, по мнению Леви, следует делать руководителям? Активно пользоваться ИИ самим, чтобы на практике увидеть его возможности и ограничения, — и только после этого формировать реалистичные ожидания.
Масштаб сокращений в цифрах
Судя по всему, руководителей, которые действительно проходят через этот опыт, пока меньшинство. Только за первые пять месяцев 2026 года в технологической отрасли произошло почти столько же увольнений, сколько за весь 2025 год: по данным сервиса Layoffs.fyi, который ведёт учёт увольнений в отрасли, работу потеряли 115 430 человек в 152 компаниях — против 124 636 сотрудников в 275 компаниях за весь предыдущий год.
Большинство компаний объясняют сокращения именно внедрением ИИ. Критики считают, что часть крупных технологических игроков занимается «отмывкой ИИ» (AI washing) — приписывает автоматизации эффект, который на деле обеспечили совсем другие управленческие решения.
Впрочем, есть истории, где связь с ИИ заявлена открыто и без обиняков. Гендиректор сервиса для управления проектами ClickUp Зеб Эванс сообщил в X, что компания сократила почти четверть штата — 22% сотрудников — после внедрения около 3000 ИИ-агентов для внутренних задач.
По утверждению Эванса, экономия расходов не была целью сокращений. Вместо этого компания хочет получить команду людей, которые управляют ИИ-агентами и оперативно проверяют результаты их работы, — так, по его словам, можно построить организацию, работающую в 100 раз эффективнее.
Что показывают исследования
ИИ действительно может быть полезным инструментом, но доступные данные о его влиянии на производительность пока не подтверждают подобные ожидания — причём расхождение весьма значительное.
Метаанализ научных работ, опубликованный в октябре в California Management Review Калифорнийского университета в Беркли, выявил «отсутствие устойчивой взаимосвязи между внедрением ИИ и совокупным ростом производительности».
Исследование Национального бюро экономических исследований США, опубликованное в марте, всё же зафиксировало рост производительности после внедрения ИИ, но указало на своеобразный «парадокс производительности, при котором воспринимаемое повышение производительности больше, чем измеряемое».
Специалисты MIT, протестировавшие тысячи ИИ-агентов на реальных задачах, пришли к выводу, что во многих случаях агенты пока не дотягивают до уровня человека. По их прогнозу, при нынешних темпах развития больших языковых моделей ИИ сможет справляться с большинством текстовых задач с успешностью 80–95% лишь к 2029 году — и то при минимально приемлемом уровне качества.
Получается, что базовая компетентность ИИ в большинстве задач — вопрос ближайших трёх лет, а превзойти уровень человека агентам, по оценке исследователей, удастся ещё позже.
Ещё одно наблюдение — из исследования Harvard Business Review: когда сотрудники массово используют ИИ для увеличения объёма работы, узким местом становятся уже сами руководители, которым приходится утверждать всё возрастающий поток результатов. Если же полномочия на самостоятельные действия получают все без исключения, ситуация рискует выйти из-под контроля — подобный сценарий уже наблюдался в OpenAI в прошлом году.
Готовы ли гендиректора к такому объёму ответственности? Если нет, наиболее вероятным итогом продолжающегося «ИИ-психоза» в руководстве технологических компаний станет обычный организационный хаос.
