AI звільнення — карма наздогнала! Компанія, яка скоротила 55% людей, вибачилася, а Ford за три роки повернув на роботу 350 старих інженерів

Заступник віцепрезидента з інженерного проєктування Ford у сфері автомобільних апаратних систем Чарльз Поон визнає: неправильне припущення компанії полягало в тому, що достатньо просто “скормити” AI дизайнерські вимоги — і вийде високоякісний продукт; за минулі три роки компанія повторно найняла 350 досвідчених інженерів, щоб закрити прогалини в контролі якості, які AI не міг виявити. Дослідження компанії з розробки ПЗ для організацій Orgvue, виконане за опитуванням 1,163 досвідчених керівників, показало: 39% уже звільняли співробітників під час упровадження AI, з них 55% вважають, що тоді рішення було помилковим. IBM та Австралійський федеральний банк також пішли тією самою стежкою.
(Довідка: Технологічні компанії більше не намагаються перекласти провину на AI? Звільнення у Robinhood на 10%, внутрішні листи викривають у Кремнієвій долині «нові приводи для скорочень»)
(Додатковий контекст: Coinbase — понад 95% коду написано AI: до 2030 року Agent дорівнюватиме обсягу роботи 100,000 працівників)

Зміст статті

Toggle

• Ford за три роки повернув людей назад
• IBM застрягла на останніх тих 6%
• Повернення обходиться дорожче, ніж звільнення

Короткі підсумки

• Ford за три роки повернув 350 досвідчених інженерів, щоб виправити проблеми з авто, які AI не міг виявити в системі контролю якості
• Дослідження Orgvue показує: 39% компаній звільняли людей через AI, а 55% вже після того вважали рішення помилковим
• У дослідженні Careerminds 30.9% компаній виявили: гроші, витрачені на повторний найм, перевищили суму, заощаджену на звільненнях

Як повідомляє Forbes, Ford витратив три роки, щоб повторно найняти 350 досвідчених інженерів — аби виправити проблеми з авто, які AI-система контролю якості не могла виявити. І відповідь прийшла швидко. Заступник віцепрезидента з інженерії автомобільного обладнання Чарльз Поон відверто сказав медіа, що компанія тоді прорахувалася: «Ми помилково вважали, що достатньо впровадити штучний інтелект і “підгодовувати” його тими дизайнерськими вимогами, які у нас є, щоб отримати продукт високої якості».

Справа не в тому, що AI не працює — йдеться про те, що компанія неправильно зрозуміла, який саме сегмент робіт AI може “з’їсти”.

Це не одинична помилка однієї компанії. Орґанізаційний софтверний підрядник Orgvue разом із Vitreous World провели міжнародне опитування 1,163 C-suite та досвідчених осіб, які ухвалюють рішення. Із них 39% визнали, що скорочували штати через впровадження AI; серед цих людей 55% згодом вважали, що рішення про звільнення було неправильним.

У тому ж дослідженні є ще більш незручна цифра: 23% компаній визнають, що підставою для звільнень були загальні припущення щодо можливостей AI, а не послідовне з’ясування того, що саме робить кожен звільнений співробітник щодня.

Спочатку ріжуть людей, а потім вивчають, чим вони займалися.

Ford за три роки повернув людей назад

Із тих 350, яких Ford повернув, частина — це колишні працівники, а частина раніше працювала на боці постачальників. Медіа називають їх “gray beard”（людей не молодого віку）інженерами. Поон зазначив, що суть проблеми не в самій технології, а в навчальних даних. Найдосвідченіша група інженерів, за її знаннями, ще до того, як вони були зафіксовані, вже залишила Ford.

Інакше кажучи, те, чому AI “не навчається”, не є надто складним — просто цього ніколи не було записано. Старі інженери за тридцятирічним досвідом можуть почути сторонній звук і побачити допуски складання, але якщо жодних дизайнерських вимог у вигляді документів не існувало, ці знання не потрапляють у навчальні дані.

Після того як людей повернули, це справді спрацювало. Ford у своєму найновішому випуску дослідження якості нових авто J.D. Power (Initial Quality Survey) посів перше місце серед провідних брендів — і це вперше за 16 років. Генеральний директор Джим Фарлі сказав, що сумарне зниження витрат на гарантії та відкликання дало «реальний, вимірюваний вплив у кілька сотень мільйонів доларів» як попутний прибуток.

IBM застрягла на останніх тих 6%

Версія IBM виглядала як беззаперечна перемога автоматизації: вбудована в компанію система AskHR перебрала роботу HR і закрила приблизно 94% рутинних запитів. Проблема — у решті 6%: у справах, де потрібні етичні судження та обробка винятків, AI не може видати відповідь.

Тому IBM оголосила, що у 2026 році обсяг набору на посади початкового рівня в США збільшить утричі — охопивши всі бізнес-підрозділи. Директор з людських ресурсів Нікел ЛаМорро (Nickle LaMoreaux) на форумі в Нью-Йорку сказав доволі прямо: «Якщо ми не продовжимо інвестувати у людський ресурс початкового рівня, що станеться через три-п’ять років?»

IBM не повернула людей на їхні попередні місця. Нова робота для HR-працівників полягає в тому, щоб втручатися, виправляти відповіді та напряму комунікувати з керівниками, коли чат-бот не дає достатньо відповідей; а початкові програмні інженери мають менше писати рутинний код і більше часу витрачати на розмови з клієнтами. Тобто людей перемістили з «робити ті 94%» на «закривати ті 6%».

Найменш пристойний приклад показав Австралійський федеральний банк (Commonwealth Bank of Australia). У липні 2025 року він звільнив 45 посад у службі підтримки клієнтів, мотивуючи це тим, що AI-мовні роботи вже зменшили кількість дзвінків на 2,000 на тиждень. Профспілка працівників фінансового сектору цього не прийняла: справу подали до органу трудового арбітражу, вказавши, що дзвінки насправді зростають — і банку доведеться просити кол-центр працювати понаднормово та вимагати від керівників команд особисто брати слухавку.

У тому ж році, 21 серпня, банк відкликав рішення про звільнення, публічно вибачився та доплатив зарплату. У заяві формулювання було вкрай обтічним: «Початкова оцінка вважає, що ці 45 посад більше не потрібні, але вона не врахувала належним чином усі відповідні бізнес-фактори; ця помилка призвела до того, що ці посади не є надлишковими». Тобто компанія прорахувалася.

Повернення на роботу обходиться дорожче, ніж звільнення

Колоніст Forbes Джон Вернер (John Werner) зібрав цей цикл в одну формулу. Компанія оголошує, що за допомогою AI замінює певну посаду, відбувається скорочення штату. Через шість-дванадцять місяців AI успішно бере на себе приблизно 60% обсягу робіт, але решта 40% не піддається виконанню. Потім компанія повертає назад саме тих працівників.

Консалтингова компанія Careerminds у своєму оприлюдненому 13 липня дослідженні дала масштаб цифрам. У звіті за підсумками опитування 600 HR-директорів, які протягом минулого року керували скороченнями, показано: 91.6% шкодують про цей раунд реорганізації на базі AI, і лише 8.4% вважають, що результат відповідав очікуванням. 35.6% організацій уже повернули на роботу більше половини посад, які підлягали скороченню; 52.1% — знайшли людей протягом шести місяців.

• 30.9% витрачають на повернення грошей більше, ніж заощадили на звільненнях
• 42.4% вийшло “ туди-назад” і зрівнялося, тобто по суті вийшло даремно
• 32.9% прямо визнають, що втратили ключові навички та професіоналізм

Сімдесят відсотків компаній пройшли довгим шляхом — але грошей не заощадили. Дані кадрового посередника Robert Half ще пряміші: 32% американських наймаючих менеджерів колись через AI звільнили якусь посаду, а потім знову відкрили ту саму або дуже схожу посаду.

Дослідницький інститут Forrester у матеріалі《Predictions 2026: The Future of Work》прогнозує: понад половина звільнень, “повішених” на AI, буде потайки скасована. Одночасно він відводить довгостроковий вплив назад на землю: до 2030 року реально заміненими автоматизацією в США стануть близько 6% посад, тобто 10.4 млн, а ще 20% посад — не замінені AI, а посилені AI. Порада віцепрезидента та головного аналітика J. P. Gownder — вважати AI інструментом для посилення людської праці, а не замінником.

Звільнення в криптосфері нікому не треба пояснювати: CEO Crypto.com Кріс Маршалек (Kris Marszalek) минулого року, коли скорочував 12% штату, казав: людям, які не можуть адаптуватися до AI, лишається лише йти пішки. Цього місяця Coinbase заявила, що понад 95% коду написано AI; очікується, що до 2030 року продуктивність Agent дорівнюватиме обсягу роботи 100,000 працівників. Але логічно — криптосфера звільняє людей, бо раніше вже запхала занадто багато людей, які не були потрібні.

Поширені запитання

Чому компанії, скорочуючи штати через AI, потім знову наймають людей?

AI стабільно справляється зі стандартизованими роботами, які мають документи й зрозумілі процедури, — це приблизно шістдесят відсотків. Інша частина, де потрібне досвідне судження та обробка винятків, не була записана в навчальні дані, вона існує лише в головах досвідчених працівників — тому компаніям доводиться повертати людей. Причина, через яку Ford за три роки повернув 350 досвідчених інженерів, саме в цьому.

Скільки компаній шкодують через звільнення, пов’язані з AI?

Orgvue опитало 1,163 досвідчених осіб, які ухвалюють рішення: 39% раніше скорочували штати через AI, і серед них 55% вважають, що рішення було помилковим. Careerminds опитало 600 HR-директорів: там показник ще вищий — 91.6% шкодують про реорганізацію на базі AI, і лише 8.4% вважають результат відповідним очікуванням.