Рубрика: Цена автоматизации · Блок: AI-код управления
Почему сотрудники не доверяют ИИ и чем это обходится компании
Недоверие сотрудников к ИИ — это ожидание, что алгоритм решит о них несправедливо, не поймёт их обстоятельств или лишит работы. Оно важно бизнесу, потому что снижает отдачу даже от хорошо работающего инструмента. Люди перестают рассказывать, чем пользуются, меньше вовлекаются, а компания платит за технологию и не получает результата.
Насколько сотрудники не доверяют ИИ
Масштаб виден в большом международном исследовании KPMG и Мельбурнского университета, где опросили более 48 тысяч человек в 47 странах. Только 46% готовы доверять системам ИИ (KPMG, 2025). При этом пользуются ими гораздо шире: люди не доверяют инструменту, который уже стал частью работы.
В России картина в подборе ещё жёстче. Согласно Superjob, 62% не хотели бы проходить собеседование с алгоритмом, причём годом ранее таких было 49% (2026). То есть с привыканием к технологии настороженность не исчезает, а иногда и усиливается.
Почему люди не доверяют алгоритмам
Причины не сводятся к страху перед новым. Исследователи описали несколько устойчивых механизмов.
Человек чувствует, что его упростили. Алгоритм смотрит на цифры, и у сотрудника возникает ощущение, что его свели к набору показателей. В серии экспериментов на 2 452 участниках одинаковые решения считали менее справедливыми, если их принимал алгоритм, а не человек (Newman и соавторы, 2020). Участники полагали, что алгоритм не учитывает контекст и опирается на менее точные сведения. Снижалась и приверженность компании.
К ошибке алгоритма относятся строже. Человеку прощают промах как обычное дело. После того как люди видят ошибку алгоритма, они отказываются от него, даже если он в целом работает лучше человека (Dietvorst и соавторы, 2015). Авторы назвали это неприятием алгоритмов.
Значение имеет сама задача. Там, где нужны механические навыки, например в распределении смен, решения алгоритма и человека считают одинаково справедливыми. А там, где нужно понимание людей, например при найме и оценке работы, решение алгоритма считают менее справедливым и оно вызывает более негативные эмоции (Lee, 2018).
Есть и рациональные причины. Люди читают новости о сокращениях, а на вопрос «почему система так решила» часто никто не может ответить. Настороженность в таких условиях вполне разумна.
Чем недоверие обходится компании
Самый точный ответ дал эксперимент с сотрудниками, которые занимались взысканием задолженности. Обратная связь от ИИ оказалась качественнее, чем от руководителей, и в группах, которые реально её получали, результаты были на 12,9% выше. Но те, кому сообщили, что обратная связь исходит от ИИ, работали на 5,4% хуже тех, кому сообщили, что она от руководителя (Tong и соавторы, 2021). Иначе говоря, часть выгоды компания теряет только из-за отношения к источнику. Авторы отмечают, что опытные сотрудники реагировали на это слабее.
Кроме прямых потерь результата есть и другие:
| Что происходит | Во что это обходится |
|---|---|
| Сотрудники скрывают, что пользуются ИИ | компания не видит рисков и не может распространить удачный опыт |
| Результат принимают без проверки | ошибки доходят до клиентов и решений о людях |
| Система считается несправедливой | падает приверженность компании и вера в оценку |
| Кандидаты настороженно относятся к ИИ | сильные люди выбирают других работодателей |
| Инструмент обходят | за лицензии платят, а работа идёт по-старому |
Первая строка особенно показательна: по данным KPMG, 57% сотрудников признаются, что скрывают использование ИИ. Если люди не доверяют компании в этом вопросе, разговор о правилах просто не начинается.
Что бывает, когда экономия важнее качества
Известный пример дал Klarna. В 2024 году компания объявила, что ИИ-ассистент выполняет работу 700 сотрудников поддержки, а в мае 2025 года её глава признал, что упор на сокращение затрат привёл к снижению качества, и компания начала снова нанимать людей, чтобы клиент всегда мог поговорить с человеком. Речь шла о клиентах, но механизм тот же: цену за решение, принятое ради экономии, платят те, кто оказывается по другую сторону системы.
Внутри компании такой разворот обходится дороже. Клиент может уйти один раз, а сотрудники остаются и помнят, чем было объявлено внедрение и чем оно закончилось. После этого следующий проект начинается с недоверием, которого раньше не было.
От чего зависит, примет ли команда инструмент
Доверие к ИИ в компании не сводится к качеству модели. В большей степени оно зависит от управленческих решений вокруг неё:
- понятно ли людям, зачем это делается и чего это не коснётся;
- может ли человек оспорить решение и получить ответ от другого человека;
- что происходит с экономией: уходит ли она на сокращения или возвращается в работу;
- ведут ли себя руководители так же, как говорят;
- как компания поступает, когда система ошибается.
Здесь стоит вспомнить вывод исследования обратной связи: компаниям полезно заранее и открыто говорить о целях и границах применения ИИ. Молчание не защищает от недоверия, а усиливает его.
Почему это вопрос к доверию в целом
Отношение к ИИ редко возникает на пустом месте. Если сотрудники считают, что компания открыта с ними и что с ними считаются, к новому инструменту они относятся спокойнее. Если доверия нет, любой алгоритм будет восприниматься как ещё один способ контроля или сокращения. Поэтому внедрение ИИ часто только проявляет то, что уже есть в культуре компании.
Почему одного объяснения недостаточно
Частая реакция руководства на недоверие: нужно лучше объяснить. Выпустить рассылку, провести встречу, показать преимущества. Это полезно, но решает только часть проблемы.
Люди не доверяют не потому, что им чего-то не рассказали. Они смотрят на то, что происходит вокруг. Сократили ли коллег после предыдущего проекта? Ответили ли хоть раз на вопрос о причине решения? Удалось ли кому-нибудь исправить ошибку системы? Эти наблюдения весят больше любой презентации, и никакая рассылка их не перевесит.
Разрыв между словами и опытом здесь особенно заметен. Если руководство говорит, что ИИ «освободит время для важного», а освободившееся время заполняется новыми задачами, сотрудники сделают вывод быстро и больше такому обещанию не поверят.
Отдельный вопрос касается страха потерять работу. Обещать, что никто не пострадает, руководитель не всегда может, и люди это понимают. Доверие в таких условиях строится не на гарантиях, а на предсказуемости: что известно, что ещё не решено и когда об этом станет известно. Прямое «мы пока не знаем» часто работает лучше уверенных заверений, которые потом приходится опровергать.
Сказанное относится и к самим руководителям. Они тоже опасаются за свою роль, не всегда понимают новые инструменты и часто узнают о решениях незадолго до своих сотрудников. Если они сами не верят в проект, команда это почувствует, какие бы правильные слова ни прозвучали на общей встрече. Поэтому разговор о доверии стоит начинать с них.
Руководитель, который сам открыто говорит о своих сомнениях и о том, как использует инструмент, делает для доверия больше, чем любой регламент.
Где увидеть падение доверия раньше увольнений?
Руководителю нужно понимать отношение людей до и после изменений, иначе он узнаёт о падении доверия по увольнениям. Простой регулярный показатель этого отношения — индекс лояльности сотрудников eNPS: он показывает, как меняется готовность людей рекомендовать компанию как работодателя. Измерения идут в собственной HR-системе ТТИ.
Если автоматизация воспринимается как перемены, которыми нужно управлять, тема становится понятнее: о том, почему одни изменения приживаются, а другие нет, рассказывает страница «Управление изменениями».
Частые вопросы
Почему сотрудники не доверяют ИИ?
Люди считают, что алгоритм не учитывает их обстоятельства, строже относятся к его ошибкам и опасаются за работу. Исследования показывают: особенно настороженно к алгоритму относятся там, где нужно понимание людей, например в найме и оценке (Lee, 2018).
Сколько людей доверяют искусственному интеллекту?
По данным глобального исследования KPMG и Мельбурнского университета, 46% опрошенных готовы доверять системам ИИ, при этом 57% сотрудников скрывают, что используют его на работе (2025).
Нужно ли сообщать сотрудникам, что решение принял ИИ?
Сообщение само по себе может снижать результат: в эксперименте это дало минус 5,4% (Tong и соавторы, 2021). Но авторы рекомендуют говорить о целях и границах ИИ заранее. Скрывать рискованно: если правда выяснится потом, доверие пострадает сильнее.
Как измерить отношение сотрудников к внедрению ИИ?
Регулярно смотреть на вовлечённость и готовность рекомендовать компанию, желательно начав до внедрения. Тогда видно, как изменения сказались на людях, а не только на сэкономленных часах.