ИИ все чаще берет на себя рутинные задачи, но высвободившееся время сотрудники посвящают не отдыху, а более сложной интеллектуальной работе. Это ведет к "когнитивному долгу". Почему это новая проблема управленцев и как ее решать

Внедрение ИИ создает не только возможности для роста производительности, но и новые риски для сотрудников и организаций. Исследование BCG показало: один из рисков - когнитивная усталость, которая проявляется как "жужжание" в голове, ментальный туман, трудности с концентрацией, замедленное принятие решений и головные боли. Сотрудники, которые используют четыре и более ИИ-инструментов, отмечают падение продуктивности.
В долгосрочной перспективе исследователи обсуждают риск накопления так называемого когнитивного долга (cognitive debt) - ситуации, когда человек все чаще перекладывает анализ и принятие решений на ИИ и постепенно меньше тренирует собственные когнитивные навыки. Пока эта гипотеза активно изучается. Как ИИ обостряет существующие проблемы
Существующие различия могут усиливаться при внедрении ИИ, поскольку женщины в целом чаще сообщают о высоком уровне когнитивного напряжения. По данным Headspace, разработчика платформы для поддержки психического здоровья сотрудников, 73% женщин заявили, что это напряжение снижает их продуктивность, против 67% мужчин.
Как показывают исследования гендерных предубеждений на рынке труда: мужчин нанимают и продвигают исходя из их потенциальных возможностей, тогда как женщин оценивают по уже доказанным достижениям. Когда женщина использует ИИ и выдает сильный результат, сразу встает вопрос: "А она правда сделала это сама?" Когда то же самое делает мужчина, это воспринимается как свидетельство умного эффективного лидерства.
Женщины также чаще представлены в административных, координационных и поддерживающих функциях - именно эти направления одними из первых сталкиваются с автоматизацией. А дома им, как правило, достается больше обязанностей "менеджера" семьи. Как лидерам сохранять "мозговой капитал" организации
Дальновидные лидеры уже сегодня задаются вопросом, как следует переосмыслить работу, чтобы ИИ и человек дополняли друг друга. Они обращаются к концепции "мозгового капитала" (Brain capital): в ней здоровье мозга рассматривается как стратегический актив.
McKinsey выделили пять принципов проектирования ИИ-трансформации в поддержку когнитивного капитала.
1. Распределение когнитивной нагрузки: какие задачи мы поручаем мозгу
ИИ уже сейчас может снять с человека до 85% рутинных задач. Освободившись от более простых задач, люди переходят к сложным - требующим суждения, контроля и умения разбираться в неоднозначности. А это значит, интенсивность когнитивной нагрузки на каждый рабочий час возрастет.
Что делать
Лидерам стоит проектировать роли так, чтобы интенсивные задачи чередовались с более легкими. Мозгу нужна вариативность.
2. Защита когнитивной емкости: чередование "усиленного думания" и отдыха
Когнитивная емкость - то, какой объем информации и задач может одновременно удерживать мозг - при длительном усилии падает. Для того чтобы восстановить емкость, нужен отдых. Так нейронаука фиксирует: глимфатическая система работает эффективнее во время сна и восстановления, когда клетки мозга уменьшаются в размерах, позволяя спинномозговой жидкости эффективно вымывать токсичные белки и продукты.
Дальновидные лидеры поддерживают когнитивную емкость сотрудников - к примеру, сначала "убирают, прежде чем добавлять": отказываются от устаревших процессов, отменяют бесполезные совещания, встраивают восстановление в операционный ритм. И лишь потом поручают сотруднику дополнительные задачи, в том числе связанные с ИИ.
3. Обеспечение фокуса: создание условий для взвешенных решений.
Исследования Глории Марк из Университета Калифорнии в Ирвайне показали: в среднем человек проводит на одном экране около 47 секунд, прежде чем внимание переключается. Для того чтобы снова сфокусироваться после прерывания, нужно в среднем 23 минуты и 15 секунд. Таким образом, мы платим за свой "фокус" достаточно высокую цену.
Чтобы снизить эту цену, лидеру нужно обеспечить условия для "глубокой работы". В этом помогут простые практики: объединять уведомления в единые дайджесты вместо непрерывного потока, назначать одного сотрудника ответственным за проверку результатов работы ИИ, а не заставлять всю команду перепроверять каждую выдачу, составлять списки задач, от которых стоит отказаться.
4. Развитие адаптивных когнитивных навыков: формирование навыков, необходимых для работы с ИИ
Компаниям стоит инвестировать в навыки, которые ИИ не заменяет: когнитивные, коммуникационные, навыки эффективного лидерства и цифровые компетенции (критическое мышление, управление эмоциями, способность быстро учиться, стресс‑менеджмент, устойчивое выполнение, командное взаимодействие). Помимо обучающих программ, организации могут создавать пространства, где мозговой штурм идет без участия ИИ.
5. Создание среды, поддерживающей когнитивное здоровье.
Лидеры, создающие "позитивную для мозга среду", рассматривают внедрение ИИ как культурный, а не только технический вопрос. Они понимают: многие аспекты рабочей среды определяют, будет ли работа с ИИ укреплять людей или выедать их изнутри. Слова и действия лидеров задают уровень психологической безопасности. Контрпример: не все так однозначно
Стоит отметить, что связь ИИ и выгорания не так очевидна. Есть сферы, где ИИ способен снижать выгорание. Один из примеров - здравоохранение, где ИИ берет на себя рутинные и административные задачи или помогает персонализировать программы психологической поддержки.
Группа ученых из Йельской школы медицины наблюдала за 263 американскими врачами, которые доверили медицинскую документацию ИИ. Через 30 дней использования: доля специалистов с признаками выгорания снизилась с 51,9 до 38,8%; когнитивная нагрузка уменьшилась; время на заполнение документов после рабочего дня сократилось; врачи смогли уделять больше внимания пациентам.
Таким образом, основной вывод состоит не в том, что ИИ неизбежно перегружает мозг и ослабляет его, а в том, что есть определенные сценарии использования ИИ (когда сотрудники одновременно работают с множеством инструментов, постоянно контролируют их результаты и не имеют четких правил взаимодействия с технологией), которые создают устойчивый риск brain fry и когнитивного долга.

Источники: Fast Company, BCG, McKinsey, Pubmed (National Library of Medicine), Harvard Business Review.