Почему люди притворяются, что освоили ИИ

Почти половина американских офисных работников призналась: они преувеличивают или попросту выдумывают свои навыки работы с ИИ. Опрос Visier на 1000 штатных сотрудников показал — 48% привирали о компетенциях перед коллегами и начальством. Ещё 45% чувствуют давление пользоваться нейросетями, хотя сами не уверены, что делают это с толком.

Картина шире одной цифры. По данным того же исследования, 54% говорят, что ИИ за два года заметно изменил их роль, а около 70% тревожатся за карьеру — боятся увольнений, роста требований и обесценивания собственных умений. При этом три пятых сомневаются, что у работодателя вообще есть внятный план по ИИ. Разрыв между красивой отчётностью и реальной пользой — вот нерв всей истории.

Давят, но не учат

Почему люди притворяются? Работодатели требуют внедрять ИИ как можно активнее, но инструкций и обучения не дают. Вот сотрудники и имитируют бурную деятельность. Этот феномен исследователи назвали «показным ИИ» — демонстрацией вовлечённости там, где её нет.

Только 28% верят, что руководство понимает, как подчинённые на самом деле используют нейросети. Ведущий исследователь Visier Андреа Дерлер отмечает: почти половина людей ощущает обязанность применять ИИ ко всем задачам подряд — уместно это или нет. Люди, по её словам, идут не за защитой от технологии, а за подготовкой к ней. Конкретика такая: 32% просят обучения, 31% — прозрачности, 24% — карьерных перспектив, 18% — понятных коммуникаций.

Гонка за токенами

Моду на показуху во многом задали сами гиганты. Ещё в прошлом году сама Microsoft превратила освоение Copilot в игру — с очками, бейджами и турнирной таблицей, где участники соревновались анонимными аватарами. По внутренним данным компании, геймификация поднимала вовлечённость на 24%, а продуктивность — на 50%.

Дальше — больше. Как сообщает Financial Times, в Amazon поставили цель: ИИ должны еженедельно использовать больше 80% разработчиков, а расход токенов повесили на внутренние лидерборды. Итог предсказуем — часть сотрудников, по словам источников издания, принялась гонять ИИ-агентов по бессмысленным задачам, лишь бы подняться в рейтинге. Само явление уже окрестили «токенмаксингом».

Компания свернула эту гонку и ограничила доступ к статистике — теперь её видят только сам сотрудник и его руководитель. В Amazon настаивают: цифры использования ИИ не влияют на оценку персонала, а инструмент лишь помогает тысячам работников автоматизировать рутину. Правда, как отмечает та же газета, многие сотрудники в это не поверили и были уверены, что менеджеры всё равно смотрят на токены.

Аналогичный лидерборд под названием Claudeonomics, ранжировавший около 85 тысяч сотрудников, по сообщениям, свернула и Meta. Аналитики называют это классическим законом Гудхарта — как только метрика становится целью, она перестаёт быть хорошей метрикой.

Сами работники просят не щита от ИИ, а нормального обучения. Вместо гонки за цифрами — понять, как вообще пользоваться инструментом. Вопрос в том, услышат ли их за шумом дашбордов.

Счётчики токенов упираются в закон

Преувеличить свои умения в разговоре с коллегой — ещё не нарушение. А вот та же приписка в резюме или анкете при найме — уже ложные сведения о квалификации. Трудовой кодекс прямо называет представление подложных документов при заключении трудового договора самостоятельным основанием для увольнения по инициативе работодателя. Суды, опираясь на разъяснения Пленума Верховного суда, подтверждают: это отдельный повод расстаться с человеком, а не рядовой дисциплинарный проступок, и даже объяснительную тут требовать не обязаны.

Второй узел — ответственность за ошибки. Когда начальство требует «используйте ИИ», но не даёт ни регламента, ни обучения, баланс вины смещается. Спросить с работника за брак по невыстроенному процессу куда сложнее, чем кажется руководству. Если ни инструкций, ни критериев качества нет, доказать небрежность именно сотрудника — задача не из простых.

Но настоящая правовая зона риска — сами счётчики активности. Рейтинги токенов и дашборды по Copilot — это, по сути, слежка за работниками и обработка их персональных данных. А значит, в игру вступает закон о персональных данных: работодатель здесь выступает оператором, а обработка должна вестись на законной и справедливой основе, строго под заранее определённые цели и без избыточных сведений. Собирать «на всякий случай» всё подряд закон не позволяет.

Привязать такую метрику к оценке труда — и вопросы становятся вполне осязаемыми. Насколько слежка соразмерна цели, закреплена ли она в локальных актах компании, под каким основанием ведётся обработка.