ИИ «урезка кадров» вернулась бумерангом! Компания, которая сократила 55% сотрудников, извинилась, а Ford за три года вернул на работу 350 прежних инженеров

Ford 車輛硬體工程副總 Чарльз Пунь признаёт, что ошибочные предположения компании заключались в том, что если просто «скормить» ИИ исходные проектные требования, то можно получить продукт высокого качества. За последние три года компания вернула на работу 350 опытных инженеров, чтобы закрыть провалы в контроле качества. Исследование софтверной компании по проектированию организаций Orgvue, проведённое через Vitreous World, выявило: 1 163 опытных руководителя и лица, принимающих решения, — 39% из них уже увольняли людей из‑за внедрения ИИ, а среди этой группы 55% в итоге считали, что изначальное решение было ошибочным. На тот же путь пошли IBM и Австралийский федеральный банк.
（前情提要：科技業不敢再甩鍋 AI？Robinhood 裁員10%，內部信揭密矽谷「縮編新藉口」）
（背景補充：Coinbase 超 95% 程式碼已由 AI 撰寫：2030 年 Agent 將等同 10 萬名員工工作量）

本文目錄

Переключатель

• Ford за три года вернул людей
• IBM застряла в последних 6%
• Приём обратно выходит дороже, чем увольнения

Ключевые выводы

• Ford за три года вернул 350 опытных инженеров, чтобы исправить проблемы с автомобилями, которые ИИ‑система контроля качества не могла уловить
• Опрос Orgvue показывает: 39% компаний увольняли людей из‑за ИИ, при этом 55% позже сочли решение неправильным
• В опросе Careerminds 30,9% компаний выяснили, что деньги на повторный найм оказались выше, чем средства, сэкономленные на увольнениях

По данным Forbes, Ford потратил три года, чтобы вернуть на работу 350 опытных инженеров — именно чтобы исправить проблемы с автомобилями, которые ИИ‑система контроля качества не могла обнаружить, и «отдача» пришла быстро. Заместитель вице‑президента по оборудованию и аппаратной инженерии автомобилей Чарльз Пунь в интервью СМИ признал, что компания ошиблась в оценке: «Мы ошибочно думали, что достаточно внедрить искусственный интеллект и “скормить” имеющиеся проектные требования — и мы получим продукт высокого качества».

Дело не в том, что ИИ бесполезен — речь о том, что компания неверно поняла, какую часть задач ИИ способен “переварить”.

Это не единичная ошибка одной компании: софтверная Orgvue, проводившая международное исследование через Vitreous World, опросила 1 163 человека C‑suite и опытных лиц, принимающих решения. 39% признались, что увольняли людей из‑за внедрения ИИ, и среди них 55% позже считали, что решение об увольнениях было ошибочным.

В этом же исследовании есть ещё более неловкая цифра: 23% компаний признают, что увольнения основывались на расплывчатом предположении о возможностях ИИ, а не на детальном разборе того, что именно делает каждый уволенный человек каждый день.

Сначала режут людей, а потом разбираются, чем они реально занимались.

Ford за три года вернул людей

Из 350 возвращённых Ford часть — бывшие сотрудники, часть изначально уже работала на стороне поставщиков; в СМИ их называют «gray beard» (инженеры постарше). Пунь отмечает, что суть проблемы не в самой технологии, а в данных для обучения. Самая опытная группа инженеров в компании ушла из Ford ещё до того, как их знания были зафиксированы в виде, который можно было бы использовать.

Проще говоря, то, чему ИИ не научился, не было слишком сложным — просто это никогда не было записано. Опытные инженеры по тридцатилетней практике сразу улавливали бы посторонние шумы, по которым видно допуски сборки, но поскольку эти знания не проходили через какие‑либо документы с требованиями, они не попадали и в обучающую выборку.

Вернуть людей — действительно сработало. Ford в последнем опросе J.D. Power по качеству новых автомобилей (Initial Quality Survey) занял первое место среди массовых автобрендов — это его первая вершина за 16 лет. Генеральный директор Джим Фарли говорит, что снижение расходов на гарантийный ремонт и отзывные кампании суммарно дало «ощутимую выручку — в несколько сотен миллионов долларов».

IBM застряла в последних 6%

Версия IBM — это то, как внутри компании система AskHR после передачи HR‑задач «разобрала» примерно 94% рутинных запросов: выглядит как безоговорочная победа автоматизации. Проблема — в оставшихся 6%: там, где нужны этические решения и обработка исключений, ИИ не может выдать ответ.

Тогда IBM объявила, что в 2026 году расширит набор позиций начального уровня в США втрое — на все бизнес‑подразделения. Руководитель по персоналу Никл ЛаМорё (Nickle LaMoreaux) на форуме в Нью‑Йорке сказала предельно прямо: «Если мы не продолжим инвестировать в персонал начального уровня, что произойдёт через три‑пять лет?»

IBM не вернула людей на прежние места. Новые HR‑сотрудники подключаются, когда чат‑бот не даёт достаточно ответов: они исправляют выводы и напрямую общаются с руководителями. А младшие инженеры‑разработчики пишут меньше рутинного кода и больше времени тратят на разговоры с клиентами. То есть людей «перевели» с «делать эти 94%» на «разбираться с этими 6%».

Пример Австралийского федерального банка (Commonwealth Bank of Australia) выглядит наименее достойно. В июле 2025 года он уволил 45 сотрудников колл‑центра, заявив, что ИИ‑голосовые роботы сократили количество входящих звонков на 2 000 в неделю. Профсоюз работников финансовой отрасли не согласился: дело ушло в арбитраж по трудовым спорам. Там указали, что число звонков на самом деле растёт, банку приходится привлекать колл‑центр к переработкам и требовать от руководителей команд самим брать трубку.

В том же году 21 августа банк отозвал решения об увольнениях: публично извинился и доплатил зарплату. В заявлении формулировка была очень мягкой: «Предварительная оценка показывает, что эти 45 должностей больше не нужны, но при этом не были в полной мере учтены все сопутствующие факторы в бизнес‑контуре; эта ошибка привела к тому, что эти должности не представляют собой избыточность». Смысл — компания просчиталась.

Приём обратно выходит дороже, чем увольнения

Колумнист Forbes Джон Вернер (John Werner) свёл этот цикл к формуле. Компания объявляет, что заменит ту или иную должность ИИ — штат сокращают. Через 6–12 месяцев ИИ успешно “съедает” примерно 60% объёма работы, оставшиеся 40% не получается выполнить, а затем компания возвращает к работе ту же группу людей.

Консалтинговая компания по персоналу Careerminds, 13 июля опубликовала исследование — там масштаб видно сразу. В отчёте по итогам опроса 600 HR‑директоров, которые курировали увольнения за последний год, 91,6% заявили о сожалении по поводу этой AI‑перестройки, и только 8,4% считают, что всё было как ожидалось. 35,6% организаций уже вернули обратно больше половины должностей, которые увольняли, а 52,1% нашли людей обратно в течение шести месяцев.

• 30,9% денег на повторный найм превысили сумму, сэкономленную на увольнениях
• 42,4% свели “туда‑обратно” в ноль — по сути, вышло впустую
• 32,9% прямо признали, что утратили ключевые навыки и профессионализм

Семьдесят процентов компаний сделали круг и не сэкономили. Данные кадрового посредника Robert Half ещё прямее: 32% американских руководителей по найму уже увольняли какую‑то позицию из‑за ИИ, а потом снова открывали ту же или очень похожую должность.

Исследовательская организация Forrester в книге《Predictions 2026: The Future of Work》прогнозирует: увольнения, повешенные на ИИ, более чем наполовину будут тайно отменены. Параллельно Forrester приземляет долгосрочный эффект: к 2030 году доля американских должностей, которые действительно будут заменены автоматизацией, составит около 6% — то есть 10,4 млн. Ещё 20% должностей не будут заменены, а будут усилены ИИ. Заместитель вице‑президента и главный аналитик Дж. П. Гоундер (J. P. Gownder) рекомендует рассматривать ИИ как инструмент для усиления человеческих ресурсов, а не как замену.

Увольнения в криптосообществе всем наверняка знакомы: ранее глава Crypto.com Крис Марззалек (Kris Marszalek) говорил, что когда он увольнял 12% сотрудников из‑за ИИ, люди, которые не могут адаптироваться к ИИ, просто уйдут из компании. В этом месяце Coinbase заявила, что более 95% кода уже написано ИИ, и оценивает, что в 2030 году объём выпуска Agent будет эквивалентен работе 100 000 сотрудников. Но логика простая: криптосектор из‑за того и “сожрал” больше лишних — раньше туда набили слишком много ненужных людей.

Частые вопросы

Почему компании увольняют людей, заменяя их ИИ, а потом возвращают сотрудников обратно?

ИИ стабильно справляется со стандартизированными задачами, у которых есть документы и понятная процедура — это около 60% работы. Оставшаяся часть, где нужны опытные суждения и обработка исключений, не была прописана в данных обучения — она существует только в головах опытных сотрудников. Поэтому компаниям приходится нанимать обратно. Именно из‑за этого Ford за три года вернул 350 опытных инженеров.

Сколько компаний пожалели из‑за увольнений при ИИ?

Orgvue опросила 1 163 опытных руководителя: 39% увольняли людей из‑за внедрения ИИ, и среди них 55% считали решение ошибочным. Careerminds, опросив 600 HR‑руководителей, получила ещё более высокий результат: 91,6% сожалели о перестройке на ИИ, и только 8,4% считают, что всё было как ожидалось.