CEO Box: ИИ вызывает увольнения в IT, но не в корпоративной Америке

Генеральный директор Box Аарон Леви указывает на существенный разрыв между тем, как искусственный интеллект трансформирует технологический сектор, и его реальным влиянием на остальной сегмент корпоративной Америки. Если в Кремниевой долине ИИ становится драйвером сокращения штатов, то в других отраслях этот процесс тормозится из-за структуры бизнеса.

Специфика «долиновского» ИИ

Эффективность ИИ в IT-индустрии обусловлена уникальной средой: наличие квалифицированных инженеров, возможность быстрой верификации кода и высокая гибкость инструментов. В этом контексте короткий цикл обратной связи позволяет четко оценивать прирост производительности, что напрямую отражается на кадровой политике. Напротив, в типичном региональном банке или промышленном предприятии эти условия отсутствуют. Здесь процессы характеризуются фрагментированными данными, использованием устаревшего стека («legacy») и низким уровнем технической подготовки конечных пользователей.

Проблемы внедрения и ложные метрики

Ситуация осложняется тем, что многие крупные организации практикуют централизованный подход «сверху вниз». Генеральный партнер a16z Мартин Касадо отмечает, что такие инициативы часто запускаются без учета реальных операционных задач, что закономерно ведет к провалам. В стремлении продемонстрировать прогресс перед советами директоров компании иногда приходят к абсурдным KPI: сотрудников принуждают выполнять бессмысленные задачи с помощью агентов лишь для того, чтобы увеличить показатели потребления токенов.

Барьер системной интеграции

Основным препятствием для внедрения ИИ-решений остается интеграция. Стивен Синофски, экс-топ-менеджер Microsoft и партнер a16z, подчеркивает, что любой бизнес старше десяти лет представляет собой «груду разрозненных решений». ИИ-агентам для работы требуется доступ к данным, который в крупных компаниях часто не задокументирован и существует лишь на уровне личных договоренностей между сотрудниками. Если человеку решение такой задачи по силам, то агент лишен возможности получить подобные инсайты самостоятельно.

Статистика подтверждает этот парадокс: к первому кварталу 2026 года 72% крупных компаний уже используют ИИ в рабочих процессах (против 55% в 2024 году). Однако «зрелость» внедрения декларируют лишь 28% организаций, а ежедневное использование инструментов генеративного ИИ охватывает всего 38% персонала, несмотря на официальные отчеты о широком внедрении.

Перспективы и мифы об автоматизации

Технологический сектор пытается решить проблему интеграции через предоставление доступа к бизнес-логике напрямую для агентов. Примером служит запуск Salesforce решения «Headless 360», которое открывает платформенный стек для систем без участия пользовательского интерфейса. Леви полагает, что переход софта на «агентскую модель» станет ключевым сдвигом, однако этот процесс находится на начальном этапе.

Важно отметить расхождение во взглядах на будущее рынка труда. Распространенное убеждение о том, что ИИ приведет к массовым сокращениям программистов, подвергается сомнению. Увеличение объема кода, генерируемого ИИ, неизбежно приведет к усложнению систем, что потребует больше ресурсов для обслуживания, устранения инцидентов и регулярного обновления. Исторический опыт показывает, что появление интернета и облачных вычислений не привело к ликвидации профильных специалистов, а лишь потребовало появления новых компетенций.

Тем временем Уолл-стрит продолжает поощрять оптимизацию штата: акции компаний, объявляющих об увольнениях ради ИИ, склонны к росту. Однако, по мнению Леви, для большей части корпоративного сектора ИИ обернется не сокращением персонала, а необходимостью длительного и дорогостоящего технологического обновления устаревших процессов.