Почему внедрение ИИ замедляется — и почему контроль является отсутствующей функцией

Мы слышим одну и ту же угрозу повторно: пузырь ИИ лопнет.

В течение месяцев эксперты предсказывали не то, что пузырь лопнет, а как именно это произойдет — и теперь мы видим первый спад в росте ИИ с 2023 года. Инвесторы по-прежнему вкладывают рекордные средства в ИИ, но средства не гарантируют внедрение. Внедрение пользователей, а не финансирование, определяет выживание — и темпы внедрения ИИ для крупных компаний снижаются.

Даже в тех случаях, когда внедрение остается стабильным, мы видим предупреждающие сигналы. Меньшие компании и стартапы по-прежнему последовательно используют ИИ, но они страдают от чего-то другого: использование ИИ связано с выгоранием.

Когда речь идет о внедрении ИИ знаниями работниками, что-то не так. Продукты ИИ подвывают нас — и отсутствующая связь — это большая kontrol и настройка.

Апокалипсис внедрения

Инструменты ИИ должны удалять рутинную работу, ускорять процессы и делать жизнь людей лучше. Но есть много способов, которыми инструменты ИИ не оправдывают ожиданий — будь то реализация или несоответствие между рабочим процессом и целью.

Давайте разберемся, почему инструменты ИИ теряют свою привлекательность для знаниями работниками.

Аспирации руководства vs. реальность сотрудников

С высоты 10 000 футов ИИ выглядит трансформирующим. В окопах все по-другому.

Руководители в восторге от обещанных производственных выгод внедрения ИИ, и компании все чаще требуют использования ИИ. Но отдельные сотрудники — те, кто выдерживает трение, от новых рабочих процессов и обучения до потенциального несоответствия между ожиданиями руководства и реальностью сотрудников.

Автоматизация vs. регулирование

ИИ может создавать черновики за секунды, но компании могут тратить недели на обсуждение. Итак, не удивительно, что внедрение ИИ терпит неудачу в крупных компаниях.

ИИ быстрее скорости мысли, но процессы большой компании не предназначены для этого. Они построены для смягчения рисков и соблюдения юридических требований, и ИИ может стать обязательством. Следовательно, сотрудники должны создавать новые, нежелательные рабочие процессы, такие как новые этапы проверки, чтобы поймать галлюцинации ИИ, или выбирать недостатки в коде, сгенерированном ИИ.

Неограниченный ИИ vs. выгорание сотрудников

Есть еще один тревожный побочный эффект: выгорание ИИ. Согласно недавнему исследованию, опубликованному в Harvard Business Review, использование ИИ способствует расширению задач, отвлеченному многозадачию и худшим границам между работой и личной жизнью.

Люди чувствуют необходимость достижения большего и большего с помощью ИИ — и это путь к выгоранию. Часть давления является самоуложенным, поскольку мы все коллективно повышаем ожидания от того, чего мы можем достичь. Но руководители также могут использовать революцию ИИ как рычаг и обвинять ИИ в более высоких ожиданиях производительности — и даже увольнениях. Неудивительно, что сотрудники сообщают о чувствах отключения и потери смысла, когда технология ИИ добавляется к их рабочим процессам.

Несоответствующий ИИ

Трение, сломанные рабочие процессы, сотрудники, которые измучены и деморализованы… Все эти симптомы имеют одну и ту же коренную причину: ИИ, который слишком вставлен и недостаточно настроен.

Итак, что если ИИ может произвести впечатляющий на первый взгляд отчет или сгенерировать код, который выглядит убедительным на поверхности? Если он создает дополнительные несколько часов работы по проверке и факту, он не выполняет свою основную обещание об оптимизации и ускорении нашей работы. Неудивительно, что новизна прошла, и мы теперь видим увеличение осторожности в отношении ИИ.

Исследование 2025 года людей в 47 странах показывает, что только 46% людей доверяют техническим возможностям своих инструментов ИИ, в то время как отдельный отчет 2025 года показывает, что 82% не находят эффективных способов использовать ИИ в своей повседневной работе. Если вы тратите усилия на то, чтобы вставить ИИ в свой рабочий процесс или исправить свои процессы дополнительными шагами проверки, то вы работаете для ИИ — а не наоборот.

Возвращение в водительское кресло ИИ

Что нам не хватает, так это большего выбора и лучшей настройки.

Кажется просто, верно? Выбор того, когда и как использовать ИИ, превращает его из потенциального разрушителя ваших компаний в рабочий процесс в инструмент, который вы развертываете точно по цели. И инструменты, которые позволяют лучше настраивать, наделяют людей возможностью вставить ИИ в свои рабочие процессы более плавно.

Однако элементы управления пользователем не всегда были в центре внимания компаний Биг Тех. Многие комментаторы отмечают, что где-то по пути ИИ перестал быть необязательным и стал вплетен в продукты по умолчанию, а не по выбору. Может быть, это был момент, когда пользователи начали отключаться, а внедрение начало замедляться?

Гонка за настройку

Люди будут продолжать отвергать инструменты “один размер для всех” и спешно реализованные рабочие процессы ИИ. И теперь мы видим, как лидеры ИИ начинают реагировать.

Некоторые из крупных игроков улучшают настройку, например, ChatGPT введение функций персонализации, которые позволяют нам играть с тоном, уровнем энергии и даже объемом эмодзи наших чат-ботов ИИ. Некоторые комментаторы считают, что мы увидим инструменты ИИ специализироваться и добиться внедрения, став более и более конкретными, поддерживая гипер-конкретные задачи.

ИИ, который адаптируется к вам

Становится ясно, что в следующей фазе развития ИИ самые адаптивные инструменты победят. Инструменты, которые делают такие вещи, как:

• Адаптируются к существующим рабочим процессам, вместо того, чтобы заставлять вас создавать новые. Zoom AI Companion 3.0 получил это сообщение и запустил обновления, включая инструмент заметок, независимый от платформы — встречающий пользователей в инструментах, которые они уже используют.
• Позволяют сотрудникам выбирать, когда ИИ участвует, и когда он отступает. Как GitLab Duo , где пользователи выбирают, какие группы и проекты могут использовать возможности ИИ.
• Уменьшают когнитивную нагрузку, вместо того, чтобы добавлять новый рабочий процесс для проверки. ClickUp Brain, например, работает внутри рабочих процессов, а не рядом с ними, встроив ИИ в представления задач — такие как резюме потоков, обновления и предложенные следующие шаги.
• Предоставляют прозрачность в том, как генерируются выходные данные, вместо того, чтобы возлагать бремя на сотрудников, чтобы выяснить это. Инструменты, такие как WorkflowGen, фокусируются на ответственности ИИ, строит аудиторские следы непосредственно в действиях ИИ, так что человеческие рецензенты не должны обратно проектировать выходные данные.

Новый золотой стандарт ИИ

Первая волна ИИ была обусловлена возможностью. Были ошеломляющие демонстрации, рекордные инвестиции и небесно высокие ожидания… но теперь новизна прошла, и рынок корректируется.

Следующая волна будет обусловлена чем-то гораздо более мощным: удобством использования. Мы видели, что происходит, когда ИИ опережает интеграцию: выгорание, трение рабочих процессов и, неизбежно, более медленное внедрение. Это не признаки того, что пузырь ИИ лопнет, а то, что ИИ без достаточной настройки является более бременем, чем стимулом.

Следующая конкурентная возможность для создателей ИИ будет доверием — и доверие приходит от того, что пользователи ведут.

Когда ИИ опережает интеграцию: выгорание, трение рабочих процессов и, неизбежно, более медленное внедрение. Эти признаки не указывают на то, что пузырь ИИ лопнет, а на то, что ИИ без достаточной настройки является более бременем, чем стимулом. Следующая конкурентная возможность для создателей ИИ будет доверием — и доверие приходит от того, что пользователи ведут.