Эксперимент по управлению персоналом через ИИ

В Сан-Франциско на базе ритейл-точки Andon Market был запущен необычный проект: руководство персоналом было полностью возложено на ИИ-агента по имени Claude. Несмотря на то что все сотрудники магазина официально трудоустроены, за графиком и дисциплиной следит нейросеть.

Первый прецедент увольнения случился из-за хронических нарушений трудовой дисциплины. Работник не появлялся на смене вовремя 17 раз из 23. Примечательно, что ИИ не сразу принял радикальные меры. Из-за технических особенностей модели, связанных с памятью, справочник внутренних регламентов был временно утерян, что помешало алгоритму вовремя заметить системные опоздания. Те, кто работал под руководством Claude, охарактеризовали стиль управления системы как «мягкий» и лояльный.


Роль человека в процессе принятия решений

Несмотря на кажущуюся автономность, увольнение нельзя назвать исключительно «машинным» вердиктом. Согласно внутренним отчетам, вмешательство человека-куратора было определяющим:

  • Куратор помог ИИ восстановить базу правил.
  • Специалист напомнил системе о проведенных ранее предупредительных беседах с нарушителем.
  • Первоначально модель планировала вынести лишь строгое предупреждение, но под влиянием наводящих вопросов куратора изменила решение на увольнение.

Генеральный директор стартапа Лукас Петерссон подчеркнул: «Без участия человека ИИ вряд ли пришел бы к подобному заключению».


Экономические результаты и перспективы

С финансовой точки зрения пятимесячный период управления ИИ оказался убыточным: капитал компании сократился с $100 тыс. до $61 186. По мнению исследователей, это связано с чрезмерной лояльностью нейросети и недостаточно эффективными управленческими тактиками.

Тем не менее, руководство Andon Labs видит потенциал в этой технологии. Петерссон сравнивает это с развитием ИИ в программировании: если нейросети будут обучаться на примерах работы эффективных менеджеров, их показатели могут существенно вырасти. Глава компании также сделал важное предостережение: «Будущие модели могут стать значительно жестче, особенно если их научат строгому достижению KPI и наградят полномочиями по управлению кадровым составом».