Сэм Альтман признал, что апокалипсиса рабочих мест не случилось. Зато случился апокалипсис бюджетов
Рынок корпоративного искусственного интеллекта (ИИ) столкнулся с неприятной проверкой практикой. Пока Сэм Альтман признаёт, что нейросети не выбили офисных сотрудников с рынка труда так быстро, как ожидал глава OpenAI, крупные компании начинают считать другой эффект: дорогие пилоты, спорная польза и проекты, которые плохо выдерживают реальный бизнес.
На конференции Commonwealth Bank of Australia Альтман сказал, что ИИ не привёл к глобальному «апокалипсису рабочих мест» и не уничтожил столько офисных позиций начального уровня, сколько глава OpenAI боялся увидеть к нынешнему моменту. Руководитель компании признал, что прогнозы OpenAI по технологическому развитию после запуска ChatGPT в 2022 году оказались близки к реальности, а представления о ближайших социальных и экономических последствиях были заметно слабее.
Главное объяснение Альтман связал не с мощностью моделей, а с человеческой частью работы. Руководитель OpenAI рассказал, что пробовал поручать ИИ ответы в Slack и электронной почте, но быстро увидел, насколько людям важен живой контакт с конкретным человеком. После эксперимента глава компании пришёл к выводу, что многие профессии требуют доверия, ответственности и личного взаимодействия, а не только обработки текста и данных.
Параллельно бизнес всё чаще упирается не в страх перед массовыми сокращениями, а в цену автоматизации. Франчайзи Pizza Hut Chaac Pizza Northeast подал иск к сети и заявил ущерб более $100 млн из-за системы Dragontail, которую Pizza Hut внедряла для управления доставкой. По версии истца, платформа с элементами ИИ нарушила работу ресторанов, замедлила выдачу заказов и дала курьерам DoorDash слишком подробный доступ к данным кухни. Restaurant Dive уточняет, что Chaac управляет примерно 111 ресторанами Pizza Hut на северо-востоке США и особенно зависела от DoorDash.
До внедрения Dragontail более 90% доставок Chaac, согласно иску, укладывались в 30 минут. После перехода на новую систему часть курьеров, по утверждению франчайзи, стала ждать дополнительные заказы, а пицца дольше лежала после печи. Pizza Hut заявила Business Insider, что изучает претензии и ответит через юридические каналы.
Starbucks столкнулась с похожей проблемой в рознице. Сеть закрыла ИИ-инструмент Automated Counting в североамериканских кофейнях спустя девять месяцев после запуска. Система должна была считать запасы с помощью камеры и LiDAR на планшете, но путала похожие виды молока, пропускала товары на полках и выдавала ненадёжные результаты. После отказа от Automated Counting компания вернула напиточные ингредиенты к ручному подсчёту и сосредоточилась на более обычной работе с поставками.
Uber уже считает не ошибки в кофейнях или доставке, а расходы на разработку. Ранее сообщалось, что компания потратила годовой бюджет на ИИ-инструменты для программирования за четыре месяца. Президент и операционный директор Uber Эндрю Макдональд в интервью Rapid Response сказал, что рост потребления токенов Claude Code пока трудно связать с ростом числа полезных функций для пассажиров и водителей. Такую оценку также приводили The Verge, Business Insider и Fortune. По словам Макдональда, разговор о токенах и расходах теперь приходится вести вместе с разговором о найме, потому что бюджет на цифровых помощников конкурирует с затратами на людей.
На уровне рынка сомнения уже выражаются в прогнозах. Gartner ожидает, что к концу 2027 года компании отменят более 40% проектов с агентным ИИ из-за растущих затрат, неясной бизнес-ценности или слабого контроля рисков. Агентным ИИ называют системы, способные не просто отвечать на запрос, а планировать цепочку действий, обращаться к инструментам и выполнять рабочие операции с меньшим участием человека.
В прогнозе Gartner подчёркивается, что часть рынка выдаёт обычных чат-ботов, ИИ-помощников и средства автоматизации за полноценных агентов. Аналитики не отвергают направление целиком и ждут, что к 2028 году агентный ИИ войдёт в 33% корпоративных приложений, но советуют запускать проекты только в случаях, где ценность и окупаемость можно проверить заранее.
Пока картина получается менее драматичной, чем ранние разговоры о замене людей, но более неприятной для финансовых директоров. ИИ уже помогает писать код, считать запасы, распределять заказы и ускорять рутинные процессы, однако примеры Pizza Hut, Starbucks и Uber показывают границу между демонстрацией и производственной эксплуатацией. В презентации нейросеть обещает экономию, в реальном бизнесе система начинает спорить с логистикой, ошибаться на полке, сжигать токены и требовать отдельного разговора о цене результата.