У динамічних офісах великих технологічних компаній та стартапів по всьому світу обіцянка штучного інтелекту (ШІ) революціонізувати ефективність праці наразі натрапила на серйозні перепони. Інструменти на кшталт ChatGPT і Microsoft Copilot були сприйняті як проривні, здатні автоматизувати рутинні задачі та значно підвищити продуктивність. Проте останні дані демонструють іншу картину: незважаючи на широке впровадження, багато компаній не отримують суттєвого повернення інвестицій від використання генеративних ШІ-систем. Звіт Fast Company підкреслює, що керівники розгублені через пласкі прибуткові показники, хоча працівники повідомляють про зростання особистої продуктивності. У чому причина розриву? ШІ часто створює поверхневий контент, що masquerades як якісна робота, призводячи до явища, яке експерти називають «workslop» — відшліфовані, але порожні результати, що створюють додаткове навантаження для команд та вимагають виправлень.
Цей феномен не є поодиноким. Опитування показують, що хоча окремі працівники можуть економити час на написанні листів або генерації звітів, загальний вплив на організацію залишається мінімальним. Наприклад, дослідження BetterUp Labs спільно зі Стенфордським університетом, опубліковане в Harvard Business Review, виявило, що 41% працівників стикалися з AI-генерованим матеріалом, який потребував майже двох годин додаткової переробки за кожен випадок. Такі неефективності руйнують довіру і співпрацю, перетворюючи потенційних економителів часу в справжні «чорні діри» продуктивності.
Зіткнувшись з цими прихованими витратами, стратегії керівництва проходять ревізію, демонструючи, що директиви з використання ШІ зверху вниз можуть обернутися проти компаній без відповідних правил та інструкцій.
Коріння проблеми лежить у завищених очікуваннях. У звіті McKinsey за 2025 рік щодо ШІ у роботі відзначається, що практично всі компанії інвестують у ці технології, але лише 1% заявляють про зрілий рівень їх впровадження. Працівники, прагнучи виконати плани й квоти, покладаються на інструменти такі як Copilot, щоб швидко досягати результатів, але створений контент часто є поверхневим — це можуть бути загальні підсумки або код із багами, що вимагає втручання фахівця. Соціальні мережі, зокрема платформа X, переповнені скаргами від розробників, які заявляють, що GitHub Copilot збільшує кількість помилок на 41%. Це посилює застарілі практики замість сприяння інноваціям.
Фінансове навантаження також зростає. Аналіз Fortune оцінює, що «workslop» може обійтися компаніям у мільйони втрачених годин, адже команди мусять розбиратися з низькоякісним ШІ-контентом. Наприклад, команда з продажу, що використовує Copilot, скоротила час на засідання на 18%, але одночасно виявила втрату понад 20 годин щомісяця через неефективні робочі процеси, як повідомляє Forbes. Цей парадокс ілюструє ширшу істину: ШІ прискорює роботу окремих працівників, але часто ціною колективної якості.
Перехід до свідомої інтеграції штучного інтелекту вимагає комплексного культурного переосмислення, де інструменти не замінюють, а доповнюють людський розум і критичне мислення.
Для подолання цих викликів лідери галузі наполягають на впровадженні «пілотного» підходу — поєднанні оптимізму з відповідальністю, як рекомендує Harvard Business Review. Це включає:
1. Визначення чітких правил застосування ШІ.
2. Обов’язковий перегляд створеного контенту людьми.
3. Навчання правильному формулюванню запитів (prompt engineering) для отримання глибоких і змістовних результатів.
Огляд Zapier щодо найкращих інструментів для підвищення продуктивності з ШІ у 2025 році акцентує увагу на виборі платформ, які інтегруються безшовно в існуючі робочі процеси та сприяють командній співпраці, мінімізуючи необхідність повторної обробки.
Реальні приклади застосування вже з’являються. Наприклад, Управління персоналом США нещодавно розгорнуло використання Copilot та ChatGPT у всіх агентствах, наслідуючи приклад Міністерства охорони здоров’я та соціальних служб, прагнучи направлене впровадження і уникнення небажаного «слопу». Водночас експерти з Open Data Science попереджають, що без належного управління, зокрема очищення та структурування даних, ШІ продовжуватиме виробляти поверхневий та неякісний контент.
Шлях у майбутнє полягає у переосмисленні ролі ШІ — від швидкого інструменту до справжнього партнера, що підсилює людські сильні сторони, а не розмиває їх.
Критики стверджують, що ілюзія успіху відволікає компанії від реальності. Дослідження Fortune у травні 2025 року не зафіксувало суттєвого впливу на прибутки чи робочі години в різних професіях, попри великі обіцянки ШІ для офісної праці. Користувачі X, включно з впливовими фахівцями в сфері технологій, скаржаться, що віддалена робота страждає через швидкі, але недосконалі результати ШІ, які можуть бути життєздатними тільки в умовах тісної командної взаємодії, а в ізоляції — неефективними. Як зазначив один з дописувачів, час виходу програмного забезпечення значно скоротився, але проблеми з якістю залишаються, підриваючи гнучкість віддаленої роботи.
Для інсайдерів урок є очевидним: оцінювати цінність ШІ слід глибше за поверхневі показники. Такі компанії, як Nvidia та OpenAI, продовжують удосконалювати моделі, однак без стратегічного контролю вони ризикують підтримувати замкнене коло неефективності. Завдяки прозорості та систематичній перевірці якості бізнеси зможуть використовувати потенціал штучного інтелекту, не потрапляючи в пастку «workslop».
