Перші співробітники великих корпорацій, яких скоротили через AI, вже повернулися на роботу

Автор｜Golem, Odaily 星球日报

Перші співробітники, звільнені через AI, вже повернулися на роботу.

27 лютого фінтех-компанія Block, заснована Джеком Дорсі, масово звільнила понад 4000 співробітників, скоротивши загальну кількість з 10 000 до менш ніж 6000. Причиною звільнень Джек назвав «зміни, викликані AI». В кінцевому підсумку AI вже давно замінить деякі професії, але спершу він витісняє середній та високий рівень білого воротничка, що посилює тривогу на ринку праці.

Однак менш ніж через місяць частина звільнених вже отримала запрошення повернутися на роботу…

За даними Business Insider, ці співробітники повернулися з різних відділів, зокрема з інженерії та HR. Один дизайнер із Block у LinkedIn повідомив, що керівництво сказало йому, що його звільнення було помилкою через «помилку в документах». HR-співробітник у зниклому пості зазначив, що його повернули завдяки наполегливим зусиллям його менеджера. Ще один повідомив, що його звільнили, але через тиждень несподівано зателефонували і запросили назад.

Джек наразі не коментував повернення співробітників публічно. За пропорцією, ці повернення становлять лише малу частину від початкових звільнень, але це вже говорить про проблему: деякі посади та роботи AI просто не може виконати.

З точки зору витрат, вартість AI-співробітника для компанії завжди вища за оплату людського працівника.

Потрібно платити за роботу людини — гроші, а за AI — токени. Стандартна ціна Claude Opus4.6 — 5 доларів за 1 мільйон токенів на вхід і 25 доларів за 1 мільйон токенів на вихід; внутрішні моделі в Китаї дешевші: Qwen3.5 plus — 0,8 юаня за 1 мільйон токенів на вхід і 4,8 юаня на вихід.

Наприклад, популярний OpenClaw, за словами досвідченого «вирощувача креветок» з Odaily, за місяць використання «з’їв» близько 6000 доларів у токенах (з моделлю Claude 4.5/4.6). За місяць — 6000 доларів. Які висококваліфіковані фахівці можуть дозволити собі таку ціну (крім Європи та Америки)?

Навіть для особистого користування це вже дорого, а для компаній — ще дорожче. Наприклад, у регіонах з високим рівнем освіти можна найняти гарного студента за 3000 юанів на місяць, але створити AI-чатбот, який справді замінить людину, зможе обробляти складні запити, працювати з кількома базами знань, вести багатокруглі діалоги і стабільно працювати — коштує набагато більше.

У 2024 році шведська платіжна компанія Klarna оголосила про масове звільнення понад 1000 співробітників, заявивши, що AI-чатбот вже може замінити роботу 700 співробітників служби підтримки. Але вже в травні 2025 року Bloomberg та інші ЗМІ повідомили, що Klarna почала наймати нових співробітників у цю ж сферу, а її CEO визнав, що компанія «зайшла занадто далеко» з AI.

Крім того, існує «парадокс Джевенса».

Парадокс Джевенса — це концепція в економіці, яка стверджує, що підвищення ефективності не обов’язково зменшує споживання ресурсу, а навпаки — через зниження витрат і зростання попиту загальне споживання може збільшитися. Перенесений у контекст AI-роботи, він означає, що з розвитком AI працівники стають більш продуктивними, але компанії не дозволяють їм відпочивати, а навпаки — вимагають виконувати більше за той самий час.

Замість підвищення продуктивності, це стає ще одним прихованим навантаженням. Повна автоматизація людської праці — це міф.

Інвестори вважають, що в епоху AI компаніям потрібно менше співробітників, як каже Джек: «менше команд із більшою кількістю інтелектуальних інструментів». Але насправді? Після скорочень компанії не передають роботу AI, а навпаки — залишені співробітники збільшують навантаження, використовуючи AI.

Якщо йдеться лише про прості завдання, то ще нічого страшного. Але в кінці кінців, компанія — це людська організація. Там, де є організація, є й «свій світ». AI може інтегруватися у формальні структури, але ніколи не зрозуміє і не приєднається до неформальних або прихованих груп.

Коли AI замінює людей, він не лише звільняє працівників, а й «зрізає» організаційну м’язову тканину. Залишилися співробітники не лише отримують більше роботи, а й разом із цим несуть ризики, відповідальність і тривоги за колишні посади. Зменшується кількість колаборацій, виконавців і, найголовніше, — тих, хто несе відповідальність.

На GTC 2026 Nvidia CEO Jensen Huang у інтерв’ю жорстко розкритикував компанії, які звільняють співробітників під приводом підвищення ефективності за допомогою AI: «Ті, хто звільняє людей, щоб відповідати AI, — це ті, хто не може придумати кращих рішень, у них вже немає нових ідей, і навіть найпотужніші інструменти вони не використовують для розширення бізнесу». Це слова Хуана.

Він хотів сказати, що AI — це не для знищення працівників, а для розширення і розвитку бізнесу. Замість звільнень потрібно наймати більше людей. Якщо керівництво цього не розуміє, вони — дурні. Але, звісно, керівники — це люди, які добре знають, що AI дорого коштує і що людська праця все ще потрібна.

Можливо, у технологічних компаніях звільнення — лише ширма, а справжня мета — зниження витрат.

AI вже став універсальним виправданням для скорочень у технологічних компаніях. Насправді, AI не знищує особистості, а знищує ті компанії та бізнеси, які залишилися в минулому. Коли бізнес не може йти в ногу з розвитком AI, зростання зупиняється, прибутки зменшуються — тоді революція AI стає новим інструментом для зменшення штату, зниження витрат і перекладання більшої частки роботи на тих, хто залишився. І кожен починає задумуватися: чому ти не став тим, хто краще пристосувався до епохи AI?

Якщо пощастить, можна тихо повернутися назад. Такий спосіб звільнення дуже поширений у Кремнієвій долині: після купівлі Twitter Ілоном Маском у листопаді 2022 року звільнили приблизно половину співробітників (більше 3000), але згодом через помилки у підборі кадрів або необхідність у ключових позиціях повернули кілька десятків звільнених.

Повертаючись до сьогодення, можна сказати, що AI змінить багато, але ще не настільки магічно, щоб замінити стратегічну глухоту, застарілі бізнес-моделі та управлінську лінь. Випадкове звільнення і повернення співробітників — це не про революцію, а про те, що навіть перед її початком хтось уже зазнав її шкоди.