Согласно исследованию Work AI Institute, в котором приняли участие 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии, работники в среднем экономят около 11 часов в неделю благодаря ИИ-инструментам. Однако более половины этого выигрыша — свыше 6 часов — уходит на проверку, исправление и контроль результатов, сгенерированных алгоритмами.
Фактически речь идёт не только об ускорении, но и о перераспределении нагрузки: вместо части рутинных задач сотрудники берут на себя функции «контролёров» и редакторов работы ИИ.
Опрос показывает, что 75% респондентов действительно ощущают рост личной продуктивности. Но на уровне компаний эффект заметно слабее: лишь 13% организаций фиксируют ощутимый рост бизнеса после внедрения подобных технологий.
По оценке профессора Пола Леонарди из Калифорнийского университета, компании недооценивают объём скрытой работы, который появляется вокруг ИИ-инструментов. Это не только формулировка запросов и подготовка контекста, но и постоянная проверка результатов, поиск ошибок и ручная доработка данных.
Структура использования времени, согласно исследованию, выглядит так: около 37% уходит на взаимодействие с ИИ (запросы, уточнения, итерации), ещё 36% — на применение полученного результата в реальных задачах, остальное — на проверку и корректировки.
Показателен и практический случай: молодой разработчик внедрил в проект тысячи строк кода, сгенерированных ИИ, после чего система перестала работать. Разобраться в ошибке пришлось старшему инженеру — сам автор изменений не смог объяснить логику работы кода.
Итог исследования формулируется сдержанно: ИИ действительно ускоряет отдельные этапы работы, но одновременно создаёт новый слой задач — управление, проверку и «ручную стабилизацию» результатов, которые он же и генерирует.
