ИИ-бумеранг. Почему компании возвращают уволенных сотрудников
Увольнения ради искусственного интеллекта должны были принести вполне понятную экономию. Зарплаты платить не нужно, нейросети работают круглосуточно, производительность растет. Можно даже отчитаться перед акционерами о сокращении расходов. Но потом выясняется, что часть работы так никто и не выполняет, ошибки исправлять некому, а оставшиеся сотрудники уже не справляются с нагрузкой. Приходится снова открывать вакансии.
По данным кадровой компании Robert Half, в США 32% опрошенных менеджеров по найму признали, что после сокращений ради ИИ им пришлось восстанавливать прежние или аналогичные должности. Причем в финансовом секторе таких оказалось еще больше, 44%. Среди HR-руководителей об этом сообщили 35%, в технологических компаниях 32%. Конечно, это не значит, что каждый третий уволенный вернулся на работу. Речь о компаниях, которые сначала решили обойтись без части сотрудников, а потом обнаружили, что поторопились.
К 2029 году компании могут вернуть на работу до 30% сотрудников, которых ранее заменили искусственным интеллектом. Таков прогноз Gartner.
Причем возвращение людей может обойтись дороже, чем если бы их вообще не увольняли. Придется снова тратиться на подбор, договариваться о зарплатах и восстанавливать утраченные знания о работе компании. А бывшие сотрудники, однажды попавшие под сокращение, вряд ли захотят возвращаться на прежних условиях.
Экономия на сотрудниках вышла боком
Шведская Klarna одной из первых взялась массово заменять сотрудников клиентской поддержки искусственным интеллектом. И поначалу результаты действительно впечатляли. В начале 2024 года компания отчиталась, что всего за месяц ИИ-ассистент обработал 2,3 млн обращений, фактически выполнив работу 700 операторов. Среднее время решения вопросов сократилось с 11 до двух минут, а потенциальную дополнительную прибыль от внедрения ИИ оценили в $40 млн за год.
Однако уже в мае 2025 года руководство Klarna вынуждено было признать, что в погоне за экономией слишком сильно сократило расходы на персонал, и это уже сказалось на качестве обслуживания. Пришлось снова привлекать операторов и возвращать клиентам возможность общаться с людьми. При этом от ИИ компания не отказалась, просто пересмотрела его роль в клиентской поддержке.
И судя по исследованию Robert Half, Klarna далеко не единственная компания, которая столкнулась с подобными проблемами. Так, 40% опрошенных менеджеров, сообщивших о восстановлении должностей после автоматизации, признали, что ИИ не смог заменить знания сотрудников о внутренних процессах. Еще 39% столкнулись с трудностями в работе с клиентами и партнерами. Столько же отметили возросшую нагрузку на оставшийся персонал, а 38% пожаловались, что проверка результатов ИИ требует гораздо больше времени, чем рассчитывали.
40% компаний, восстановивших должности после автоматизации, обнаружили, что ИИ не смог заменить знания и опыт уволенных сотрудников.
Причем многие из этих проблем сложно предусмотреть заранее. Ведь сотрудники не только выполняют определенные операции, но и знают особенности клиентов, внутренние правила, старые договоренности и множество исключений, которые нигде не описаны. И когда таких людей увольняют, их работу приходится брать на себя оставшимся. А вместе с ней и исправление ошибок нейросетей.
В России увольнять пока не спешат. Но и нанимать тоже
Российский бизнес пока не столкнулся с массовым возвращением сотрудников, уволенных ради ИИ. По крайней мере, подтвержденной статистики нет. Зато компании уже используют нейросети, чтобы реже нанимать новых работников.
Например, сеть UP SUSHI благодаря ИИ отказалась от дополнительного найма дизайнеров для подготовки презентаций и рекламных материалов. В Bauflex нейросети проверяют конструкторскую документацию, хотя окончательное решение по-прежнему остается за специалистами. А сооснователь «Битрикс24» Сергей Рыжиков рассказал Business FM, что компания продолжает нанимать сотрудников, но умение работать с ИИ теперь обязательно и для разработчиков, и для юристов.
В России число вакансий для разработчиков упало на 47%, для тестировщиков на 55%. На одну ИТ-вакансию теперь приходится 26 резюме.
Конечно, не нанимать новых сотрудников проще, чем увольнять действующих. Не нужно платить компенсации, а потом искать тех, кто согласится вернуться. Вот только если нейросеть не справляется, работу все равно приходится кому-то выполнять. И чаще всего она достается оставшимся сотрудникам.
Сбер пошел дальше. В конце 2025 года банк использовал мультиагентную ИИ-систему для оценки эффективности проектов при оптимизации центрального аппарата. А уже в феврале 2026 года Герман Греф сообщил о приостановке сокращений. За предыдущий год численность инженеров уменьшилась на 20%, причем сам глава банка назвал происходившее серьезным потрясением для компании. Впрочем, данных о том, что этих специалистов заменили нейросетями или начали возвращать, нет.
Тем временем ситуация на российском ИТ-рынке труда заметно осложнилась. Как писал IT-World со ссылкой на исследование ЦМАКП, за год число вакансий для разработчиков сократилось на 47%, тестировщиков на 55%, системных аналитиков на 49%. В августе 2026 года на одну активную ИТ-вакансию приходилось 26,4 резюме против 8,7 в среднем по рынку. Правда, дело не только в ИИ. Исследователи связывают сокращение спроса прежде всего с замедлением разработки новых продуктов и развития корпоративной ИТ-инфраструктуры.
При этом опытные специалисты по-прежнему нужны. По данным исследования iTrend и ЦАМТ, о котором также рассказывал IT-World, 66% ИТ-специалистов испытывают трудности с поиском работы, а 42% столкнулись с заморозкой зарплат. Но спрос на специалистов уровня middle+ сохраняется, хотя требования работодателей растут.
Кстати, российские компании и без ИИ все чаще пытаются вернуть бывших сотрудников. По данным SuperJob, за последний год это делали 48% работодателей против 32% годом ранее. Большинству удалось вернуть хотя бы часть специалистов, а 19% так никого и не уговорили.
Конечно, с внедрением ИИ эти случаи напрямую не связаны. Но если компании уже возвращают людей, с которыми недавно расстались, то ошибки при внедрении нейросетей могут только усилить эту тенденцию.
Экономия на людях может обойтись дороже
Сокращая сотрудников ради ИИ, компании рассчитывают прежде всего сэкономить. Но зарплата уволенного человека исчезает из расходов сразу, а вот сколько обойдется его замена нейросетью, зачастую становится понятно гораздо позже.
77% руководителей рассчитывают сэкономить благодаря ИИ. Но превзойти запланированные показатели экономии удается лишь 3% компаний.
При этом нейросети действительно ускоряют работу. Как ранее писал IT-World, по данным СберУниверситета, сотрудники экономят с их помощью более часа в день. Но 96% руководителей не видят ожидаемой отдачи от инвестиций.
И здесь возникает вопрос, который часто остается за рамками отчетов о производительности. Если сотрудник стал выполнять работу вдвое быстрее, компания еще не начала тратить вдвое меньше. Зарплата осталась прежней, а к ней добавились расходы на лицензии, вычислительные мощности, интеграцию и контроль результатов.
С расходами на ИИ столкнулась даже Microsoft. Компания начала отказываться от Claude Code в пользу собственного GitHub Copilot CLI, а GitHub пришлось пересмотреть условия подписки на Copilot. Оказалось, что некоторые запросы к ИИ-агентам стоят дороже месячной подписки. Об этом уже рассказывал IT-World.
А если сотрудников ради экономии уже уволили, но потом пришлось возвращать, расходы могут оказаться еще выше. Gartner предупреждает, что повторный найм и более высокие зарплаты способны свести на нет всю экономию от сокращений.
Причем проблемы с кадрами могут возникнуть и без увольнений. Компании все реже нанимают новичков, передавая их задачи нейросетям. Но откуда тогда возьмутся опытные специалисты, которые понадобятся через несколько лет?
По данным Stanford Digital Economy Lab, занятость молодых специалистов 22–25 лет в профессиях, наиболее подверженных влиянию ИИ, оказалась на 19% ниже ожидаемого уровня. Причем в основном из-за сокращения найма, а не увольнений. Впрочем, исследователи не связывают весь разрыв исключительно с ИИ.
Похожую тенденцию выявило исследование почти 30 тысяч американских компаний, о котором ранее рассказывал IT-World. После внедрения генеративного ИИ число вакансий для начинающих специалистов сократилось в среднем на 7,7%, тогда как спрос на опытных сохранился.
Но где тогда брать опытных специалистов? Ведь разработчики не становятся senior сразу после университета. Для этого нужны годы практики, в том числе на простых задачах, которые теперь все чаще поручают нейросетям.
Причем и опытные сотрудники рискуют растерять навыки, если слишком многое доверять ИИ. По оценке Gartner, это может снизить их результативность на 24%. А план, как избежать такой проблемы, есть лишь у двух из пяти организаций.
