Опрос Workday: ИИ экономит сотрудникам до 7 часов в неделю, но создаёт новую нагрузку

15.01.2026 • ИНК

Workday опросил 3200 сотрудников: 85% отмечают экономию времени от ИИ (1–7 часов в неделю), но около 37% «выигранного» времени уходит на правки и проверку. Вывод: эффект автоматизации может сопровождаться новой нагрузкой.

85% работников сообщили об экономии времени благодаря ИИ — от 1 до 7 часов в неделю.
Около 37% сэкономленного времени, по ответам, уходит на исправление ошибок, переписывание контента и проверку результатов алгоритмов.
Опрос Workday проведён среди 3200 сотрудников.
Только 14% респондентов заявили, что стабильно получают от ИИ результат, готовый к использованию без значительных доработок.
Workday описывает ситуацию как «парадокс продуктивности»: активные и опытные пользователи ИИ тратят больше времени на проверку из-за видимых ограничений и «слепых зон».
В тексте отмечается, что ощутимая выгода сейчас чаще проявляется в узких стандартизированных задачах, а рост общей производительности требует времени на адаптацию процессов и сотрудников.

Почему это важно: Материал показывает, что «экономия времени» от ИИ может превращаться в дополнительную работу по контролю качества — проверка и исправления результатов ИИ. Это влияет на ожидания от автоматизации и на оценку реального эффекта от внедрения инструментов. Упоминание про стратегии топ-менеджеров и комментарии экспертов добавляют контекст: обсуждение эффективности может сопровождаться управленческими решениями вроде оптимизации.

На что обратить внимание: В тексте речь идёт о самооценке сотрудников: важно различать заявленный выигрыш времени и нагрузку, которая появляется из-за доработок и проверки. Отдельный сигнал — низкая доля случаев, когда результат стабильно готов к использованию без значительных правок. Также описан эффект, при котором более опытные пользователи тратят больше времени на контроль, потому что лучше видят ограничения. Для расширения эффекта за пределы узких, стандартизированных задач в материале прямо упомянуты ожидания по более долгой адаптации процессов и людей.

Коротко

Внедрение ИИ часто добавляет слой контроля качества: время на проверку, правки и согласования может стать отдельной статьёй нагрузки.
Когда обсуждаются планы экономии за счёт автоматизации, полезно разделять обещанный выигрыш и фактический результат после доработок и проверки.
Чем опытнее сотрудники в работе с ИИ, тем заметнее ограничения; на практике это нередко приводит к более строгим ожиданиям к валидации результата.
Для стандартизированных задач, где формат результата понятен заранее, эффект от ИИ обычно проще фиксировать и масштабировать внутри команды.
Если цель — рост общей продуктивности, в тексте подчёркнута роль адаптации процессов и людей: без этого выгода может проявляться медленнее.

FAQ

Зачем этот опрос Workday важен компаниям, которые рассчитывают снизить затраты и ускорить работу сотрудников за счёт использования ИИ?

В тексте говорится, что экономия времени может частично уходить на исправления и проверку результатов, поэтому ожидания по эффекту автоматизации могут не совпасть с реальностью.

Что в материале называется «парадоксом продуктивности» и почему, по описанию Workday, активные пользователи ИИ тратят больше времени на контроль?

Workday описывает ситуацию, когда опытные и активные пользователи тратят больше времени на проверку. По мере освоения ИИ они лучше видят его «слепые зоны» и ограничения.

В каких типах задач, по тексту, компании сейчас получают наиболее ощутимую выгоду от ИИ, и что требуется для более заметного роста общей производительности?

Упоминаются узкие стандартизированные задачи, например создание типовых текстов. Для более масштабного эффекта, по тексту, нужно время на развитие инструментов и адаптацию процессов и сотрудников.

Почему в материале подчёркивается, что увольнения, связанные с внедрением ИИ, не всегда отражают реальный рост эффективности?

Отмечается, что такие увольнения часто объясняются общими оптимизационными процессами или завышенными ожиданиями, а не реальным ростом эффективности.

PubMag