Что такое «рабочие помои» и как ИИ превращается в убийцу продуктивности

Западные компании, которые активно внедряют инструменты на базе искусственного интеллекта, столкнулись с противоречием. С одной стороны, сотрудники прилежно используют новые технологии в работе, как того требует начальство, с другой — мало кто видит в этом реальную ценность. Согласно отчёту медиалаборатории Массачусетского технологического института, 95% организаций не получают ощутимой отдачи от инвестиций в искусственный интеллект. 

Одну из возможных причин, почему так происходит, обнаружили специалисты из Стэнфордской лаборатории социальных сетей и консалтинговой фирмы BetterUp. Они пришли к выводу, что с помощью ИИ сотрудники тратят минимум усилий на работу, которая на первый взгляд выглядит сносно, но в итоге создаёт дополнительную нагрузку для коллег. Эксперты назвали это явление «рабочие помои». 

Что значит «рабочие помои»

Авторы понятия дают такое определение: «Созданные ИИ рабочие материалы, которые маскируются под качественную работу, но не имеют реального содержания, необходимого для осмысленного выполнения конкретной задачи». Другими словами, кто-то генерирует внешне приличную, но совершенно бесполезную абракадабру и передаёт её дальше, вынуждая коллег разбираться, что к чему, вместо того чтобы решать задачу.

Английский термин workslop состоит из слов work — «работа» и slop — «помои, чушь». Он образован по аналогии с понятием «AI slop». Так называют сгенерированный ИИ низкопробный контент, который всё больше засоряет соцсети. Судя по всему, в рабочей среде теперь идёт похожий процесс. Вот как он выглядит.

По мере того как инструменты ИИ становятся более доступными, сотрудники всё чаще могут быстро выдавать отточенные результаты. Например, прилично отформатированные слайды для презентации, хорошо структурированные длинные отчёты, на первый взгляд вразумительные резюме научных работ или пригодный к использованию программный код. Но пока одни прибегают к помощи ИИ, чтобы улучшить качество своей работы, другие создают материалы, которые на самом деле бесполезные, неполные или не учитывают важный контекст конкретной задачи.

Тому, кто вынужден иметь дело с подобными материалами для решения своих задач, приходится тратить время на то, чтобы их толком понять, исправить или вовсе переделать.

Возможно, вы уже сталкивались с такими документами: открываешь — и не понимаешь, что это вообще такое и как решает поставленную задачу. Вроде бы всё стройно, но не покидает ощущение, будто автор просто сгенерировал большие куски текста в ChatGPT или DeepSeek вместо того, чтобы как следует подумать над содержанием. Если вам знакомо подобное замешательство, значит, вы знаете, как выглядят «рабочие помои». 

В США, где проводилось исследование, 40% сотрудников получали бесполезную ИИ-чушь в течение последнего месяца, и это серьёзная проблема. В основном таким грешат коллеги одного уровня, но «рабочие помои» передаются также от начальника к подчинённым или даже к вышестоящим руководителям.

Как «рабочие помои» влияют на продуктивность

Исследователи уже довольно продолжительное время изучают феномен когнитивной разгрузки, а проще говоря, наше стремление спихнуть тяжёлую интеллектуальную работу на Google или ChatGPT, потому что легче найти что-то в интернете или о чём-то спросить чат-бота, чем запоминать информацию. Точно так же не в новинку и опасения по поводу того, что технологии могут ухудшить наши когнитивные способности. Ещё 20 лет назад эксперты задавались вопросом: «Делает ли Google нас глупее?»

Проблема с «рабочими помоями» уникальна тем, что машинные результаты создают дополнительную умственную нагрузку для другого человека. Сотрудникам, которым достаются вылизанные, но бессодержательные материалы, часто приходится их «расшифровывать», выявляя недостающий или ложный контекст. 

Это может выливаться в череду трудоёмких и сложных процессов принятия решений. Например, что делать с полученными «рабочими помоями»: переписать всё самостоятельно, заставить того, кто их прислал, переделать или просто махнуть рукой и признать их достаточно хорошими. Мало того, что на это тратятся рабочие часы, так ещё и создаются условия, в которых отдельные сотрудники туго соображают или вообще ленятся думать и полностью полагаются на внешние силы.

Компании при этом теряют деньги. Участники исследования в среднем тратили почти 2 часа, чтобы разобраться с очередными «рабочими помоями». 

Кроме финансовых, есть и эмоциональные последствия. Полученные «рабочие помои» вызывают у сотрудников раздражение, замешательство и обиду. Что ещё хуже — люди не знают, как дипломатично сказать обо всём коллегам, особенно если сгенерированная нейросетями ерунда исходит от руководства.

Именно отношения в коллективе рискуют сильнее всего пострадать из-за «рабочих помоев». Тех, кто не прилагая усилий выдаёт с помощью ИИ бесполезные результаты, коллеги могут считать менее изобретательными, способными и надёжными, не заслуживающими доверия и даже не слишком умными. О подобных инцидентах могут сообщать другим коллегам и руководителям, что потенциально подрывает доверие между тем, кто отправил «рабочие помои», и тем, кто их получил. И с отправителем вряд ли захотят работать в будущем. Со временем всё это грозит подорвать командный дух.

Какие шаги помогут решить проблему «рабочих помоев»

В каком-то смысле это не новая история — небрежная работа существовала всегда. Мы склонны прокрастинировать, искать обходные пути, ленимся лишний раз подумать и занимаемся всякой ерундой, когда устаём. Искусственный интеллект просто даёт нам новую технологию, которая позволяет всё так же предаваться старым вредным привычкам, но только с издержками в виде дополнительной умственной нагрузки для наших коллег и расшатывания устоев совместной работы.

По мнению специалистов, описавших проблему «рабочих помоев», её устранением должны заниматься прежде всего руководители. Например, им рекомендуют отказаться от идеи повсеместного внедрения искусственного интеллекта, поскольку его далеко не всегда целесообразно применять. В противном случае сотрудники могут начать бездумно копировать и вставлять ответы чат-бота в документы, даже если ИИ совершенно не подходит для решения конкретной задачи. И ему всё равно требуются вдумчивые промпты и обратная связь, чтобы выдавать полезные результаты в сложных или неоднозначных ситуациях.

Также руководителям, которые хотят успешно внедрить ИИ в рабочие процессы, советуют устанавливать для своих команд чёткие границы норм и допустимого использования ИИ и тщательно продумывать правила, которые касаются передовых практик и основных инструментов. По идее, это должно помочь сотрудникам применять новые технологии в соответствии со стратегией и ценностями компании.

Исследования также показывают, что работники, которые обладают большей свободой действий и настроены более оптимистично, гораздо чаще применяют ИИ-технологии. Причём целенаправленно используют их для того, чтобы придумать собственные решения и достичь поставленных целей, а не для того, чтобы избежать работы.

Создание «рабочих помоев» не требует усилий, но накладывает серьёзный отпечаток на совместную работу. То, что отправитель воспринимает как лазейку, для получателя становится дырой, из которой не так просто выбраться. Поэтому руководителям стоит, во-первых, показывать пример продуманного использования ИИ, у которого есть цель и предназначение. А во-вторых, для работы, выполненной с помощью ИИ, придерживаться тех же стандартов качества, что и для работы, выполненной сотрудниками самостоятельно.

Сталкивались ли вы с такой проблемой в своей работе и как её решали? Поделитесь в комментариях!