Бивш служител на OpenAI разказва, че е работил поне 70 часа седмично, докато в настоящия му стартъп натоварването е около 50-60 часа извън периодите на усилена работа
Технологичните компании от години представят изкуствения интелект като средство, което ще освободи хората от част от работното им време. Реалността в някои от най-големите компании в сектора обаче изглежда различно.
Бивши и настоящи служители на OpenAI, Anthropic и Meta разказват пред BBC за работни седмици от 70, а в отделни случаи и над 90 часа. Дългите работни дни, работата през уикендите и постоянната достъпност са се превърнали в част от ежедневието на някои екипи, особено при разработването на нови продукти с изкуствен интелект.
Бивш служител на OpenAI разказва, че е работил поне 70 часа седмично, докато в настоящия му стартъп натоварването е около 50-60 часа извън периодите на усилена работа. В OpenAI и Anthropic т.нар. „спринтове“ преди пускането на нови продукти могат да продължат седмици и да надхвърлят 90 часа за седем дни.
Парадоксът е, че именно компаниите, които обещават по-малко работа благодарение на ИИ, на места увеличават натоварването на служителите си.
В Meta част от работниците са били пренасочени към екипи, занимаващи се с изкуствен интелект. Според настоящи и бивши служители работата често продължава до късно вечер, през почивните дни и извън официалното работно време.
Подобни проблеми се наблюдават и при служители, които не разработват директно ИИ. Бивш инженер на Google твърди, че пренасочването на изчислителни ресурси към проектите с изкуствен интелект е довело до технически проблеми, заради които му се е налагало да работи през нощта.
Причината за по-високото натоварване може да се крие и в самия начин, по който компаниите използват технологията. Проучване на Калифорнийския университет в Бъркли установява, че служителите, работещи с ИИ, изпълняват задачите си по-бързо, но поемат и повече работа и удължават работния си ден.
Според Нийл Томпсън от MIT спестеното време не означава автоматично по-кратка работна седмица. Част от него се използва за допълнителни задачи, за проверка на резултатите от ИИ или за внедряване и контрол на самите технологии.
