Компании, которые сделали самую крупную ставку на генеративный ИИ, теперь сталкиваются с порочным кругом, тихо разрушающим их собственную работу, — явлением, которое исследователи называют «деградацией знаний».
Ключевые тезисы
- Исследователи предупреждают: низкокачественный ИИ‑контент накапливается внутри компаний, подрывая доверие и ухудшая качество информации за повседневными решениями.
- По широко цитируемой оценке, стоимость этого «workslop» достигает около 9 млн долларов в год для компании с 10 000 сотрудников.
- Другие исследования показывают: большинство организаций по‑прежнему не видят измеримой отдачи от крупных трат на ИИ.
Harvard предупреждает о деградации знаний
Harvard Business Review в этом месяце опубликовал две статьи с жёстким посланием. Инструменты, которые должны были ускорять работу, как предупреждают авторы, тихо тянут её вниз в командах и целых отделах. В июне Маттиас Хольвег из Оксфорда и Томас Давенпорт из Бабсона описывают медленное разложение, которое они называют деградацией знаний, когда гладкий, но пустой контент размывает массив записей, на который опирается компания.
Проблема не в уже знакомом выдумывании фактов ИИ. Исследователи связали более глубинный ущерб с workslop — термином, введённым в сентябре 2025 года BetterUp Labs и Лабораторией социальных медиа Стэнфорда для описания результатов, которые выглядят завершёнными, но почти ничего не добавляют.
Также читайте: Исход из Bitcoin‑ETF достиг рекорда $6,35 млрд, но панические продажи могут сходить на нет
Workslop подтачивает доверие на работе
Опрос 1 150 штатных сотрудников показал, что 41% за один месяц получали подобные материалы, и каждый такой случай отнимал почти два часа чьего‑то времени. Аналитики оценили скрытый счёт примерно в 9 млн долларов в год для компании с 10 000 сотрудников — ещё до учёта урона для морального состояния и доверия. В том же исследовании 53% получателей заявили, что такой контент их раздражал, а 42% сочли отправителя менее заслуживающим доверия, чем раньше.
Примерно половина стала воспринимать этого коллегу как менее компетентного, а около трети сказали, что постараются больше с ним не работать. Наиболее заметные удары пришлись по найму. Рекрутеров заваливают резюме, написанные ИИ, автоматизированные вакансии вводят кандидатов в заблуждение, а инструменты отбора отсеивают сильных претендентов, пока доверие обеих сторон падает до рекордно низких уровней.
Окупаемость ИИ по‑прежнему ускользает
Проблема доверия накладывается на удивительно слабую отдачу. Отдельный отчёт Медиа‑лаборатории MIT показал, что 95% организаций не увидели измеримого возврата от своих вложений в ИИ, даже после того как инвестировали десятки миллиардов долларов.
Как отмечают авторы, уборка этого «бардака» требует наращивания человеческих проверок поверх ИИ‑вывода — именно того труда, который эти инструменты и обещали убрать. Предупреждение не является безоговорочным обвинительным приговором технологии. Модели, обученные на собственных данных компании, по‑прежнему могут окупаться, утверждают авторы, в то время как публичные чат‑боты, применяемые не по назначению, штампуют обезличенный текст, изобилующий ошибками.
Это отрезвление приходит после года нарастающих сомнений. Термин workslop впервые появился в сентябре 2025 года, а новая работа смещает вопрос с того, ускоряет ли ИИ отдельную задачу, к тому, делает ли его распространение компанию более острой или, напротив, тупее в каждом последующем решении.
Читайте далее: Бот JaredFromSubway потерял $7,5 млн, попав в собственную ловушку