Компанії починають знову наймати працівників після звільнень, пов’язаних з AI

Коли генеративний штучний інтелект увійшов у масові бізнес-операції, багато компаній почали переробляти свою стратегію найму навколо нього. У деяких випадках пошук до автоматизації призвів до звільнень. Однак деякі організації тепер переглядають ці рішення, оскільки стають яснішими реальні виклики продуктивності.

Поняття ефекту бумеранга AI

Близько 16% планів скорочення робочих місць у 2026 році пов’язані з впровадженням AI, що свідчить про те, що організації активно використовують AI у плануванні робочої сили. Однак ця стратегія зіштовхується з складною реальністю – системи AI часто відмовляються, коли вони зустрічають неоднозначність реального світу та складні взаємодії людини. В результаті цього розриву багато компаній змушені знову наймати працівників на ті самі посади, які вони ліквідували, що називається в галузі “ефектом бумеранга AI”.

Ефект бумеранга несе за собою кілька наслідків для компаній.

• Зростання витрат на робочу силу: Компанії часто платять більше за повторне наймання досвідчених працівників, коли вони враховують витрати на набір персоналу, адаптацію та вищі очікування заробітної плати.
• Втрата інституціональних знань: Звільнені працівники відходять з відносинами та досвідом галузі, які вони здобули за час роботи. Ці знання не завжди повністю повертаються, навіть якщо та сама людина повертається на роботу.
• Пошкодження довіри клієнтів: Помилкові взаємодії AI, від неправильних замовлень до вигаданих політик, можуть залишити клієнтів скептичними щодо послуги бренду, навіть після повернення працівників.

Незважаючи на ці наслідки, уроки, які супроводжують “ефект бумеранга AI”, можуть принести позитивні результати.

• Зміна назв посад і структур: Повторно наймані працівники часто повертаються на нові посади або з переробленими обов’язками, поєднуючи нагляд за системами AI з первісною роботою, орієнтованою на людей.
• Перевизначені кар’єрні шляхи: Працівники в ролях, таких як успіх клієнтів або забезпечення якості, знаходять відновлений попит, оскільки компанії розуміють, що ці позиції важче автоматизувати, ніж очікувалося.
• Рост гібридних моделей робочої сили: Більше компаній переходять до змішаних структур, у яких AI обробляє великий обсяг даних, а люди займаються винятками та ескалаціями.
• Більш повільне та обережне впровадження AI: Компанії, які спостерігають за цими зворотами, будують більше тестів і резервів людей перед масштабуванням автоматизації у ролі, орієнтованій на клієнтів.

Чому компанії знову наймають працівників після скорочення робочої сили, пов’язаного з AI

Деякі компанії спочатку рухалися вперед з впевненістю, що AI може оптимізувати операції та зменшити потребу в персоналі. Однак оперативна реальність спонукала до більш обережного підходу та відновлення найму в ключових областях.

Обмеження автоматизації в інженерії та контролі якості

Форд, як повідомляється, повторно наймає сотні досвідчених інженерів після того, як автоматизовані системи боролися з адресуванням складних проблем якості у виробництві транспортних засобів. Інструменти AI покращили швидкість інспекції та ефективність виробництва, але вони все ще не можуть дорівнювати людському судженню при діагностуванні глибоких інженерних проблем.

Керівництво компанії підкреслило, що системи AI сильно залежать від якості навчальних даних, роблячи досвідчених інженерів життєво важливими для забезпечення надійності продукції. Це підкріпило подальшу необхідність людської експертизи в основних процесах виробництва та контролю якості.

Боротьба AI у операціях з обслуговуванням клієнтів

Commonwealth Bank of Australia замінив 45 ролей обслуговування клієнтів на голосового бота AI для обробки запитів клієнтів. Однак система виявилася недостатньою, що призвело до зростання обсягів дзвінків та тиску на команди підтримки.

Банк згодом відновив постраждалі посади, визнавши, що первісний план недооцінив складність живих взаємодій з клієнтами. Ситуація підкреслила труднощі, з якими системи AI зіштовхуються при обробці непередбачуваних та емоційно чутливих взаємодій.

Пробіли в підтримці клієнтів, керованій AI

Klarna є прикладом перебудови робочої сили, керованої AI. За даними її первісної публічної пропозиції, компанія зменшила кількість працівників з 5 527 працівників у 2022 році до 3 422 у 2024 році. Klarna приписала це скорочення своїй стратегії використання автоматизації для оптимізації операцій.

Однак клієнтоорієнтовані функції виявилися більш складними для повної автоматизації. Хоча AI ефективно обробляв великий обсяг звичайних запитів, він виявився менш ефективним при адресуванні складних випадків, які вимагають контексту та заспокоєння. Klarna тепер почала повторно наймати працівників на посади представників обслуговування клієнтів, перепозиціонуючи працівників, щоб вони зосередилися на взаємодіях вищої складності.

Людський перевага в робочому місці, керованому AI

Когда організації розширюють використання AI, вони виявляють, що поєднання автоматизації з людськими можливостями приносить найбільшу цінність. Майбутнє праці вимагає розуміння того, де людські сильні сторони залишаються життєво важливими, і того, як вони можуть працювати поряд з AI для створення кращих результатів.

Людське судження та контекстне прийняття рішень

Автоматизовані інструменти обробляють доступну інформацію, але часто не враховують нюанси, відповідальність або реальний вплив своїх рекомендацій. Людський нагляд допомагає виявляти помилки та підтверджувати результати, генеровані AI, забезпечуючи, щоб рішення відповідали цінностям організації та очікуванням клієнтів.

У 2022 році чат-бот AI компанії Air Canada (AC.TO ) дав пасажирові Джейку Моффатту неправильну інформацію про тарифи на жалобу. Авіакомпанія відмовилася надати знижку, стверджуючи, що чат-бот був відповідальним за помилку. Однак Трибунал цивільного вирішення спорів Британської Колумбії постановив, що Air Canada залишалася відповідальною за всю інформацію, яку її системи надавали, і наказала авіакомпанії компенсувати Моффатту. Як ілюструє цей випадок, людський нагляд і відповідальність залишаються життєво важливими, коли організації вводять взаємодії з клієнтами, керовані AI.

Зв’язок та емоційний інтелект

Хоча AI може покращити ефективність та підтримувати спілкування, значимі людські взаємодії залежать від емпатії, довіри та емоційного розуміння. На робочому місці, у відносинах з клієнтами, рішеннях керівництва та командній співпраці часто потрібно читати тонкі сигнали та адаптувати стилі спілкування до складних чи емоційно чутливих ситуацій.

Як частина дослідження стійкості робочої сили, рамкова структура EPOCH від MIT Sloan визначає п’ять людських аспектів, які доповнюють AI — емпатію, присутність, думку, креативність та надію. Разом вони дозволяють людям зрозуміти досвід інших, застосувати особисте судження, генерувати нові ідеї та надихнути прогрес. Коли організації інтегрують AI у робочі процеси, ці унікальні людські якості дозволяють працівникам використовувати технології більш ефективно, зберігаючи при цьому довіру та зв’язок, які рухають успішні відносини.

Креативність та інновації

Люди приносять свій життєвий досвід, інтуїцію та міжгалузеве мислення, що дозволяє їм підходити до незнайомих викликів з нових перспектив. Хоча AI може прискорити творчий процес, люди залишаються відповідальними за бачення, стратегічні вибори та те, чи ідея сприймається аудиторією.

Навіть з швидким впровадженням AI багато компаній зараз використовують автоматизацію для підтримки творчих робочих процесів, де люди очолюють процес. Помічник AI Adobe Firefly, наприклад, отримує керівництво від творчих професіоналів щодо результатів, які вони хочуть досягти, а потім автономно використовує інструменти, такі як Photoshop, Illustrator та Premiere Pro, для виконання завдань. Дозволяючи творцям визначати бачення, а AI допомагає у технічному процесі, технологія підвищує творчу ефективність, зберігаючи при цьому людське судження та намір.

Уточнення ролей AI на сучасному робочому місці

Організації повинні уточнити роль AI у робочому процесі, перейшовши від повної власності задач до нагляду та підтримки прийняття рішень. Автоматизація може обробляти все більшу частку повторюваної роботи, але працівники все ще повинні переглядати результати, виявляти помилки та вирішувати, яку автономію надати AI.

З ростом використання AI у щоденних бізнес-функціях, компанії повинні звернути увагу на етичні відповідальності поряд з інноваціями. Одним з ключових пріоритетів є забезпечення того, щоб рішення, прийняті з використанням AI, залишалися прозорими та зрозумілими для користувачів. Організації також повинні встановити відповідальність за дії, підтримані AI, та розробити системи, які сприяють справедливості та інклюзивності.

Компанії починають діяти у цьому напрямку. Звіт про індекс AI 2026 року від Стенфорда повідомляє про 17% зростання кількості посад з управління AI у 2025 році, що свідчить про те, що нагляд стає невід’ємною частиною того, як організації розгортають AI. Ці професіонали мостять розрив між технічними командами та юридичними та комплаєнс-відділами для управління ризиками, такими як упередженість, конфіденційність даних та порушення правил.

Рух до майбутнього, орієнтованого на співробітництво людини та AI

Когда компанії продовжують автоматизувати високовольтні процеси, людські працівники залишаються центральними для підтримання нагляду, відповідальності та оперативної стійкості. Ефект бумеранга AI підкреслює важливість використання сильних сторін як людей, так і AI. Організації, які приймають цей балансований підхід, мають більші шанси досягти тривалої цінності від своїх інвестицій в AI.