Сотрудник, который умеет работать с нейросетью, получает преимущество. Но тот, кто полностью перекладывает на нее свои задачи, рискует потерять собственные навыки. Где проходит граница между умным использованием ИИ и профессиональной зависимостью, АБН24 рассказала эксперт по Executive Search Светлана Гринькова.
Фото: unsplash
Искусственный интеллект сегодня становится полноценным рабочим инструментом, однако важно не перейти грань, за которой его использование превращается в зависимость. По словам эксперта, определить эту границу достаточно просто: если человек сам ставит задачу, оценивает результат работы нейросети и принимает окончательное решение, ИИ лишь помогает ему работать быстрее. Если же без нейросети сотрудник уже не способен выполнить задачу самостоятельно, пусть даже медленнее и менее эффективно, это говорит о формировании зависимости и постепенной утрате профессиональных навыков.
«Именно поэтому работодателям необходимо не запрещать использование нейросетей, а выстраивать понятные правила работы с ними. Вопрос сегодня уже не стоит в плоскости «разрешить или запретить»: сотрудники пользуются ИИ независимо от внутренних запретов. Реальный выбор для бизнеса — между управляемым и бесконтрольным использованием технологий. Полный запрет лишь заставляет сотрудников использовать нейросети неофициально, что только повышает риски», — пояснила спикер.
Начинать внедрение ИИ собеседник агентства рекомендует не с написания регламентов, а с определения конкретных задач, которые должны решать нейросети, и критериев оценки их эффективности. Затем компании следует организовать защищенный контур работы, при котором корпоративные данные не покидают внутреннюю инфраструктуру, а также четко определить, какую информацию можно передавать нейросетям, а какую — категорически нельзя. При этом любой результат, полученный с помощью ИИ, должен проходить обязательную проверку человеком, поскольку ответственность за принятое решение всегда остается за сотрудником, а не за алгоритмом.
«Не менее важны обучение персонала и технический контроль. Простого ознакомления сотрудников с внутренними документами недостаточно: правила безопасной работы с искусственным интеллектом необходимо объяснять на практических примерах. Одновременно компании должны внедрять инструменты мониторинга, поскольку одного доверия недостаточно — о нарушениях нельзя узнавать уже после того, как произошла утечка информации», — добавила Гринькова.
По оценкам специалистов, в 2025 году объем корпоративной информации, которую сотрудники отправляли в публичные нейросети, вырос примерно в 30 раз, при этом около 60% компаний до сих пор не разработали внутренние политики использования искусственного интеллекта. Еще одна проблема — так называемые «галлюцинации» нейросетей, когда система уверенно выдает недостоверную информацию. Кроме того, постоянное перекладывание интеллектуальной работы на ИИ может привести к постепенной деградации профессиональных компетенций сотрудников: если человек годами не решает задачи самостоятельно, соответствующие навыки начинают утрачиваться.
«В этих условиях меняются и требования к работникам. Владение искусственным интеллектом становится такой же базовой цифровой компетенцией, как работа с CRM-системами, анализ данных или автоматизация рутинных процессов. При этом ключевыми преимуществами человека остаются критическое мышление, способность ставить задачи, принимать решения в условиях неопределенности, проявлять эмпатию и нести ответственность за результат — именно эти качества нейросеть заменить пока не способна», — подчеркнула эксперт.
Искусственный интеллект не вытесняет профессии полностью, а прежде всего автоматизирует рутинные операции. В выигрыше остаются специалисты, которые умеют формулировать задачи, контролировать качество результата и принимать решения, а также представители профессий, связанных с работой в непредсказуемых условиях. Вместе с тем наиболее серьезные изменения затронут начинающих специалистов: именно типовые задачи, с которых традиционно начиналась карьера, быстрее всего переходят к нейросетям. Это создает долгосрочный риск для бизнеса — если у новичков не будет возможности получать практический опыт, через несколько лет компаниям может просто не хватить квалифицированных экспертов.
