Парадокс продуктивности: как AI незаметно увеличивает нагрузку

«Ты думал, что раз ты продуктивнее с AI, то сэкономишь время и будешь работать меньше. Но нет — ты не работаешь меньше. Ты работаешь столько же или даже больше». Это не жалоба на Reddit и не мем в Slack. Это цитата из восьмимесячного исследования, опубликованного в Harvard Business Review 9 февраля 2026 года. И она описывает реальность, с которой сталкиваются миллионы людей прямо сейчас.

Что обнаружили исследователи

Аруна Ранганатхан и Синци Мэгги Е из Berkeley Haas School of Business провели полевое исследование в американской технологической компании с примерно 200 сотрудниками. С апреля по декабрь 2025 года они наблюдали за работой два дня в неделю, отслеживали внутренние коммуникации и провели более 40 глубинных интервью с инженерами, продуктовыми менеджерами, дизайнерами, исследователями и операционным персоналом.

Компания не обязывала сотрудников использовать AI — лишь предоставила корпоративные подписки на коммерческие инструменты. Люди начали пользоваться ими сами. И вот что произошло дальше.

Исследователи зафиксировали три формы интенсификации, которые запустили самоподдерживающийся цикл.

Расползание задач

Первое, что случилось — границы ответственности начали размываться. Продуктовые менеджеры и дизайнеры стали писать код. Исследователи брались за инженерные задачи. Люди по всей организации пытались делать работу, которую раньше передавали коллегам, откладывали или просто не трогали.

AI создавал ощущение, что любая задача теперь «по силам». Инструменты снижали зависимость от других людей и давали мгновенную обратную связь. Сотрудники описывали это как «просто попробовать» — но эксперименты накапливались, и объём работы тихо рос.

Возник побочный эффект: инженерам пришлось тратить больше времени на проверку, исправление и сопровождение AI-генерированного кода, который писали коллеги без технического бэкграунда. Это происходило неформально — в Slack-тредах, в коротких разговорах у рабочего стола — и добавляло нагрузку, которую никто не планировал и не учитывал.

Размытые границы

Второй механизм оказался ещё коварнее. Поскольку AI делал начало любой задачи почти безболезненным — не нужно бороться с чистым листом, не нужно формулировать вопрос коллеге — работа начала просачиваться в моменты, которые раньше были паузами.

Сотрудники отправляли промпты во время обеда, в середине совещания, пока загружался файл. Кто-то описывал привычку отправить «один последний промпт» перед уходом с работы — чтобы AI «поработал, пока я иду до метро». Набирать текст в чат-бот ощущалось ближе к переписке с другом, чем к выполнению задачи. Работа становилась «фоновой» — чем-то, что всегда можно продвинуть чуть дальше.

Многие осознали лишь задним числом: когда промптинг в перерывах стал привычкой, отдых перестал восстанавливать. Граница между работой и не-работой не исчезла, но пересекать её стало слишком легко.

Ловушка многозадачности

Третий механизм — иллюзия «партнёра». AI создавал ритм, в котором сотрудники вели несколько потоков одновременно: вручную писали код, пока AI генерировал альтернативу; запускали несколько агентов параллельно; возвращались к давно отложенным задачам, потому что AI мог «заняться ими в фоне».

Ощущение «партнёра» давало чувство инерции и продвижения. Но реальность выглядела иначе: постоянное переключение внимания, частая проверка результатов AI, растущее количество открытых задач. Когнитивная нагрузка росла, а вместе с ней — ожидания скорости. Не потому что кто-то формально требовал быстрее, а потому что новый темп стал видимым и нормальным.

Один из участников исследования резюмировал: он делает больше за единицу времени — но чувствует давление сильнее, чем до появления AI. Хотя автоматизация «должна была» его разгрузить.

Самоподдерживающийся цикл

Исследователи описывают замкнутый контур: AI ускоряет задачи → ожидания скорости растут → зависимость от AI увеличивается → объём работы расширяется → плотность задач возрастает. Несколько участников отметили: они чувствуют себя продуктивнее, но не менее занятыми. Некоторые — более занятыми, чем до AI.

Fortune цитирует Ребекку Сильверстайн, клинического социального работника: «Фокус исключительно на продуктивности в долгосрочной перспективе крайне вреден». Люди, которые заполняют работой каждую минуту и жертвуют перерывами, теряют межличностные связи, которые не менее важны для рабочей жизни, чем сама работа.

На первый взгляд руководителю это может показаться идеальным: люди добровольно делают больше. Но исследователи предупреждают — то, что выглядит как взрыв продуктивности, в среднесрочной перспективе маскирует ползучую перегрузку и когнитивное истощение. Ухудшение качества решений, рост ошибок, текучка — всё это приходит не сразу, а когда эйфория эксперимента проходит и остаётся раздувшийся объём обязанностей.

Что с этим делать

Исследователи из Berkeley предлагают организациям перестать пассивно наблюдать за тем, как AI трансформирует рабочий процесс, и вместо этого внедрить то, что они называют «AI-практикой» — набор осознанных норм и правил.

Первый элемент — структурированные паузы. Не замедление ради замедления, а защита от тихого накопления перегрузки. Например, перед финализацией важного решения потребовать один контраргумент и одну явную привязку к целям организации.

Второй — секвенирование. Вместо реакции на каждый результат AI в момент его появления — организовать работу в связных фазах. Пакетировать уведомления, защищать окна фокуса, давать людям возможность не переключать контекст каждые пять минут.

Третий — человеческое заземление. Защитить время для разговоров, диалога, обмена мнениями. AI даёт одну синтезированную перспективу, но творческое мышление требует множества человеческих точек зрения.

Зеркало для каждого

Это исследование — не абстрактная академическая работа. Оно описывает то, что многие из нас уже чувствуют: день вроде бы стал продуктивнее, но энергии к вечеру не осталось. Инструменты стали мощнее, но работы не стало меньше. AI помогает начать любую задачу — но не помогает остановиться.

Главный вывод звучит тревожно просто: без осознанного управления AI-инструменты не сокращают работу — они её интенсифицируют. Вопрос не в том, изменит ли AI работу, а в том, будут ли компании активно формировать эти изменения — или позволят им тихо сформировать себя.