Почему так трудно измерить влияние ИИ на продуктивность?

Пятничная статья немного примиряет меня с разочарованием от фактического эффекта ИИ на рабочие процессы. Кажется, ИИ уже повсюду — он пишет код, делает резюме, подбирает кандидатов. Но если посмотреть на экономическую статистику, картина совсем иная: никакого роста продуктивности пока не видно.

Почему так происходит?

🔍 1. Мы не умеем правильно измерять продуктивность.
Особенно в услугах: как оценить работу консультанта или юриста — по количеству слайдов? А сколько ценности создаёт Google, предлагая бесплатный поиск и продавая рекламу? ИИ работает в этих же «размытых» зонах.

⏳ 2. Время — ключевая метрика.
Большинство выгод от ИИ — это экономия времени. Но её почти никто не считает. В каких задачах сотрудники тонут? Что можно автоматизировать, чтобы освободить время для реальной ценности? Ответы есть у ваших команд — но они вряд ли расскажут, если боятся увольнения.

📊 3. Не каждый ИИ — благо.
Некоторые технологии просто перекладывают работу на пользователей. Автокассы, голосовые роботы, сложные формы возврата товаров — они экономят деньги компании, но требуют времени и сил от клиентов.

💡 Что с этим делать HR и бизнесу?
▪️Смотреть на рабочее время как на инвестицию.
▪️Разговаривать с командами: какие процессы забирают больше всего времени?
▪️Не бояться инноваций, но и не поддаваться хайпу: не всякая автоматизация = рост продуктивности.

Приятная пятничная статья - по ссылке:
🔗 https://ready.2hr.tech/nS8L8e