🤡 ИИ не справился — людей возвращают в компании
По данным Visier, 5,3% сотрудников, уволенных из-за автоматизации, уже снова заняли свои рабочие места. Причина проста: ИИ оказался не таким уж универсальным — компании признают, что полностью заменить людей не удалось.
Финансовая картина тоже не радует: на $1 экономии пришлось $1,27 дополнительных расходов — выходные пособия и страховка по безработице съели выгоду.
Пока что выдыхаем.
🤡 ИИ не справился — людей возвращают в компании
По данным Visier, 5,3% сотрудников, уволенных из-за автоматизации, уже снова заняли свои рабочие места. Причина проста: ИИ оказался не таким уж универсальным — компании признают, что полностью заменить людей не удалось. Возврат к человеческому труду.
Финансовая картина тоже не радует: на $1 экономии пришлось $1,27 дополнительных расходов — выходные пособия и страховка по безработице съели выгоду. Это подчеркивает сложность внедрения ИИ, особенно в областях, требующих креативности, критического мышления и эмоционального интеллекта. Многие компании, изначально планировавшие полную замену персонала, столкнулись с проблемами в обслуживании клиентов, разработке новых продуктов и принятии стратегических решений. Недостаточная адаптация ИИ к реальным бизнес-процессам, а также высокие затраты на обучение и поддержку, стали дополнительными факторами, повлиявшими на этот тренд. Например, в сфере обслуживания клиентов боты часто не справляются со сложными запросами, требуя переключения на живого оператора, что увеличивает время ожидания и снижает удовлетворенность.
Почему ИИ не всегда эффективен?
- Отсутствие гибкости: ИИ плохо справляется с нестандартными ситуациями.
- Ограниченность данных: Качество работы ИИ напрямую зависит от объема и качества данных, на которых он обучен.
- Высокая стоимость внедрения: Затраты на разработку, внедрение и поддержку ИИ могут быть значительными.
Пока что выдыхаем. Get a free consultation to understand how to optimize your business processes.