Nowe badanie opublikowane w „Harvard Business Review” rzuca światło na jeden z najbardziej przewrotnych aspektów rewolucji sztucznej inteligencji w miejscu pracy. Ośmiomiesięczne badanie terenowe przeprowadzone w średniej amerykańskiej firmie technologicznej zatrudniającej około 200 osób wykazało, że wdrożenie narzędzi AI wcale nie zmniejszyło obciążenia pracowników. Wręcz przeciwnie, zwiększyło je.
W miarę jak systemy sztucznej inteligencji wypełniały luki kompetencyjne, pracownicy zaczęli wykonywać więcej zadań, często wchodząc w obszary wcześniej należące do innych ról, zlecane zewnętrznie lub odkładane na później. Zmiana ta generowała dodatkową pracę koordynacyjną i kontrolną: poprawianie szkiców przygotowanych przez AI, weryfikowanie wyników, wspieranie kolegów, których rezultaty były tylko częściowo kompletne.
Granice pracy zaczęły się zacierać, rozpoczęcie zadania stało się tak proste, jak wpisanie promptu, a zadania „wciskały się” w przerwy na lunch, spotkania czy ostatnie minuty przed odejściem od biurka. Wielozadaniowość wzrosła, ponieważ pracownicy równolegle prowadzili kilka wątków z AI i stale monitorowali wyniki, co zwiększało konieczność przełączania uwagi i obciążenie. Z czasem szybsze tempo pracy podnosiło oczekiwania wobec wszystkich, a nowe standardy stawały się „normalne”, nawet bez jawnej presji ze strony menedżerów.
Paradoks rodem z XIX wieku
Coraz częściej można więc zauważyć, że AI działa jak nowa, cyfrowa wersja paradoksu Jevonsa. XIX-wieczny ekonomista William Stanley Jevons już w 1865 r. zauważył, że wzrost efektywności wykorzystania zasobów niekoniecznie prowadzi do ich oszczędności. Przeciwnie, może zwiększyć ich zużycie. Jevons badał silniki parowe i węgiel: im sprawniejsze były maszyny, tym więcej węgla spalała cała gospodarka, ponieważ produkcja i transport rosły szybciej, niż spadało zapotrzebowanie na paliwo.
