Iluzia productivităţii: cum AI-ul ajunge să creeze mai multă muncă în companii

Inteligenţa artificială a fost promovată în ultimii ani ca soluţia ideală pentru mediul de business, promiţând reducerea sarcinilor repetitive, creşterea productivităţii şi scăderea costurilor. În discursurile directorilor executivi şi în prezentările pentru investitori, AI-ul este adesea prezentat drept un instrument inevitabil care accelerează munca de birou.

În practică însă, tot mai mulţi angajaţi constată că aceste promisiuni nu se confirmă. În loc să simplifice activitatea, instrumentele de AI generează frecvent conţinut care pare bine realizat la prima vedere, dar care conţine erori, omisiuni sau concluzii slabe. Astfel, munca nu dispare, ci se mută în etapa de corectare, unde timpul economisit iniţial este pierdut ulterior.

Acest fenomen, denumit tot mai des „workslop”, descrie exact acest tip de conţinut aparent finalizat, dar inutil în practică. Aproximativ 40% dintre angajaţii de birou spun că s-au confruntat recent cu astfel de situaţii, iar fiecare caz implică timp suplimentar pentru verificare şi refacere, ceea ce duce la costuri semnificative pentru companii.

În loc să reducă durata sarcinilor, AI-ul ajunge să creeze un proces în doi paşi: generează rapid o versiune aproximativă, apoi necesită intervenţia unui specialist pentru a o face utilizabilă. Paradoxal, tocmai profesioniştii cu experienţă, despre care se credea că vor fi parţial înlocuiţi, devin esenţiali în această etapă de corectare.

Efectele nu sunt doar operaţionale, ci şi umane. În organizaţiile unde AI-ul a fost introdus agresiv, uneori în paralel cu reduceri de personal, angajaţii resimt o scădere a calităţii muncii, o creştere a presiunii şi o deteriorare a atmosferei. Frustrarea apare atunci când li se cere să fie mai eficienţi, dar ajung să repare constant greşelile generate de tehnologie.

Se conturează astfel o ruptură clară între percepţia managementului şi experienţa angajaţilor. În timp ce mulţi executivi consideră că AI-ul le creşte productivitatea, cei care îl folosesc zilnic în activităţi critice – de la marketing şi programare până la suport sau sănătate – întâmpină frecvent probleme legate de acurateţe şi coerenţă. Au existat inclusiv situaţii în domeniul medical în care personalul a fost nevoit să corecteze comunicări generate automat şi trimise în forme eronate.

Toate aceste exemple arată că inteligenţa artificială nu este, cel puţin în prezent, soluţia universală prezentată în discursul public. Deşi poate accelera anumite procese, nu poate înlocui judecata umană acolo unde precizia este esenţială. Iar atunci când instrumentele care promit eficienţă generează mai multă muncă, problema nu ţine de rezistenţa angajaţilor, ci de diferenţa dintre aşteptări şi realitate.

În loc să simplifice activitatea de birou, AI-ul riscă să o complice. Pe măsură ce companiile încearcă să reducă personalul bazându-se pe automatizare, devine evident că tehnologia nu poate susţine singură sarcinile care necesită responsabilitate şi rigoare. Paradoxul este clar: cu cât firmele încearcă mai rapid să înlocuiască oamenii, cu atât descoperă mai repede cât de indispensabili rămân aceştia.