Сотрудники OpenAI и других техногигантов рассказали о неделях до 90 часов
Нынешние и бывшие сотрудники нескольких крупных ИИ-компаний рассказали BBC о рабочих неделях, значительно превышающих стандартные 40 часов. По данным опубликованного 10 августа материала, сотрудники OpenAI сообщали как минимум о 70-часовых неделях, а релизные спринты в OpenAI и Anthropic могли превышать 90 часов за 7 дней. В Meta** и Google, по словам собеседников BBC, срочная работа с моделями также могла включать ночи, выходные и дежурства.
При этом данные о 90-часовых неделях относятся именно к рассказам опрошенных сотрудников и не подтверждены как официальные графики компаний.
OpenAI и Anthropic не ответили на запросы BBC, а Meta** и Google отказались комментировать описанные условия работы. Отдельный бывший технический сотрудник OpenAI также рассказал о работе по выходным, регулярных кризисных совещаниях и высокой интенсивности работы. Это контрастирует с публичной инициативой OpenAI, которая предлагала работодателям тестировать 4-дневную рабочую неделю продолжительностью 32 часа без сокращения зарплаты.
Изображение сгенерировано: Nano Banana
Похожий механизм увеличения нагрузки зафиксировали учёные Калифорнийского университета в Беркли в отдельном 8-месячном исследовании на 200 сотрудников одной американской технологической компании. На основе наблюдений и 40 подробных интервью они установили, что при использовании генеративного ИИ сотрудники стали быстрее выполнять отдельные задачи, но одновременно брали на себя более широкий круг обязанностей и чаще переносили работу на личное время.
Исследование UC Berkeley* не проверяло сведения BBC о конкретных компаниях и не подтверждает 90-часовые рабочие недели. Кроме того, оно проводилось лишь в одной технологической компании, поэтому его результаты нельзя автоматически распространять на всю отрасль. Однако работа показывает сам механизм: сэкономленное благодаря ИИ время может уходить не на сокращение рабочего дня, а на дополнительные задачи, более частое переключение между ними и контроль результатов, созданных ИИ.
Для оценки эффекта от внедрения ИИ одной скорости выполнения задач недостаточно. В исследовании эффективности предлагается одновременно учитывать общее количество рабочих часов, работу за пределами обычного графика, объём доработок, количество ошибок и субъективную когнитивную нагрузку сотрудников. Это позволяет отличить реальный рост производительности от ситуации, когда автоматизация просто увеличивает объём работы, который организация успевает поручить человеку.
© iXBT
