Jesteśmy świadkami fałszywego świtu efektywności. Przez cały 2025 r. amerykańskie firmy rozpoczęły gorączkową restrukturyzację rynku pracy, zwalniając ponad 1,17 mln stanowisk pracy w pierwszych 11 miesiącach roku, co stanowi wzrost o 54% w porównaniu z 2024 r. Od 14 000 cięć w korporacjach u gigantów technologicznych, takich jak Amazon, po prawie 300 000 cięć w federalnej służbie cywilnej, narracja leżąca u podstaw tego skurczu jest spójna: zwalniamy nadwyżkę siły roboczej, aby dostosować się do uproszczonych pracowników, wysokomarżowa przyszłość sztucznej inteligencji.
Ale dane mówią co innego. Nie jest to wykalkulowana zmiana w kierunku większej produktywności. Jest to strategia wydrążania, która zamienia natychmiastowe oszczędności na płacach w katastrofalną erozję kapitału ludzkiego. Postrzegając sztuczną inteligencję raczej jako mechanizm zastępczy niż wzmacniający, przywódcy zaciągają strategiczny dług, który wymazuje przyszłą wartość, tłumi innowacje i zasadniczo zinstytucjonalizuje rodzaj algorytmicznego błędu, który kosztuje firmy miliardy.
Próbujemy budować przyszłość pracy, spalając infrastrukturę niezbędną do jej wspierania.
Matematyka pustej siły roboczej
Dominującą logiką w C-Suite jest proste równanie odejmowania: mniejsza siła robocza plus zautomatyzowane narzędzia oznaczają wyższe marże. Jednakże pomija to negatywne skutki zewnętrzne nałożone na pozostałą siłę roboczą.
Chociaż firmy wyraźnie powoływały się na sztuczną inteligencję w przypadku około 55 000 cięć w listopadzie, pod parasolem restrukturyzacji ukryto znacznie więcej zwolnień, które spowodowały utratę ponad 128 000 miejsc pracy. Szacunki ekspertów sugerują, że rzeczywiste przemieszczenie pod wpływem automatyzacji prawdopodobnie przekroczy 150 000. Jednak rzeczywisty koszt nie jest uwzględniony w pozycji kompensacyjnej; polega na załamaniu produktywności wśród tych, którzy przeżyli.
Siedemdziesiąt cztery procent pracowników, którzy przeżyli zwolnienia, zgłasza spadek własnej produktywności, a 77% odnotowuje wzrost błędów operacyjnych. Zjawisko to, często nazywane syndromem osoby, która przeżyła zwolnienie, jest hamulcem wydajności wynikającym z niepokoju i erozją zaufania instytucjonalnego. Zmienność wysyła sygnał do najlepszych pracowników: odejdź, zanim zostaniesz zwolniony.
Kiedy firmy redukują koszty poprzez eliminację potencjału ludzkiego, nie zyskują bardziej wydajnej organizacji; dostają takiego, który jest niespokojny, niechętny ryzyku i podatny na błędy. Tak zwane równanie produktywności staje się ujemne, ponieważ krańcowa produktywność zatrzymanej siły roboczej spada szybciej niż koszty płac.
Pułapka oparta na technologii i luka w przestrzeganiu przepisów
Spadek produktywności pogłębia fundamentalne niezrozumienie sposobu, w jaki sztuczna inteligencja tworzy wartość. Chociaż 85% organizacji zwiększa swoje inwestycje w sztuczną inteligencję, tylko 6% widzi zwrot z inwestycji w czasie krótszym niż rok.
Odpowiedź leży w implementacji. Zdumiewające 59% organizacji stawia na technologię, traktując sztuczną inteligencję jako rozwiązanie uzupełniające, a nie przeprowadzając przeprojektowanie organizacji. Jeszcze bardziej niepokojące jest to, gdzie dochodzi do cięć. Zwolnienia w 2025 r. w nieproporcjonalny sposób dotkną kadrę kierowniczą średniego szczebla, w tym stanowiska związane z zasobami ludzkimi, pozyskiwaniem talentów i zgodnością z przepisami.
Rezultatem jest rosnąca luka w zarządzaniu. Dokładnie w momencie, gdy firmy wdrażają algorytmy czarnej skrzynki wymagające intensywnego nadzoru, zwalniają przełożonych. 34% organizacji już przewiduje niedobór wyspecjalizowanych umiejętności w zakresie compliance. Likwidując te wewnętrzne bariery, firmy nie usprawniają; Usuwają hamulce etyczne niezbędne do uniknięcia ruiny finansowej i reputacji.
Sztuczna inteligencja nie zastępuje ludzkiego osądu; Jest tego akceleratorem. Ale nie możesz przyspieszyć tego, co już ustaliłeś.
Kara kapitałowa
W tym miejscu argument ekonomiczny staje się nierozerwalnie związany z argumentem słuszności. Opróżnianie w 2025 r. nie było neutralne. Konsekwentnie koncentruje się na tych samych grupach demograficznych, które zapewniają doskonałe wyniki finansowe.
Dane ujawniają głęboką asymetrię w ekspozycji na ryzyko. Kobiety są znacznie bardziej narażone na obecną falę automatyzacji: 79% zatrudnionych kobiet pracuje w zawodach wysokiego ryzyka w porównaniu z 58% mężczyzn. Różnica ta oznacza, że kobiety są 1,4 razy bardziej narażone na przesiedlenia. Widzimy to szczególnie w wypieraniu kluczowych stanowisk, które pozwalają kobietom wspiąć się na stanowiska kierownicze.
Jednak kanarekiem w kopalni węgla dla szerszej gospodarki jest kryzys, przed którym stoją czarnoskóre kobiety. W listopadzie 2025 r. stopa bezrobocia wśród czarnych kobiet wynosiła oszałamiające 7,1%, ponad dwukrotnie więcej niż stopa bezrobocia białych kobiet wynosząca 3,4%. Było to spowodowane doskonałą burzą: dużą ekspozycją na automatyzację sektora prywatnego w połączeniu z eliminacją 300 000 federalnych stanowisk pracy – sektora, w którym czarne kobiety od dawna znajdowały stabilność.
Rzeczywistość potwierdza, że jest to awaria systemowa, a nie luka w umiejętnościach. Keisha Bross, dyrektor ds. możliwości, rasy i sprawiedliwości w NAACP, informuje, że „nie zaobserwowała żadnych interwencji” mających na celu wsparcie wysiedlonej siły roboczej. Wynik? Na ostatnich targach pracy NAACP 80% kandydatów posiadało tytuł licencjata, ale ustawiało się w kolejce na rozmowy kwalifikacyjne tego samego dnia na stanowiska niskopłatne. Jesteśmy świadkami wyludniania się czarnej klasy średniej w czasie rzeczywistym.
Liderzy często postrzegają te statystyki jako problem społeczny. Oni się mylą. Jest to problem zysków i strat.
Istnieje silny, ilościowy związek pomiędzy kapitałem własnym a dochodem. Badania przeprowadzone w ponad 4000 firmach w 29 krajach pokazują, że na każde 10% wzrostu międzypłciowego równości płci przypada wzrost przychodów o 1–2%. Dane dotyczące kapitału wysokiego ryzyka dodatkowo to potwierdzają, pokazując, że inwestycje w start-upy zakładane przez kobiety zapewniają o 63% większy zwrot z inwestycji niż inwestycje zakładane przez mężczyzn. Pozwalając na zwolnienia w nieproporcjonalnym stopniu skierowane do kobiet i osób kolorowych, firmy tracą wymierną dywidendę ekonomiczną.
Algorytmiczny mnożnik ryzyka
Zagrożenie finansowe związane z jednorodną siłą roboczą rozciąga się bezpośrednio na same modele sztucznej inteligencji. Jeśli Twojemu zespołowi AI i źródłom danych brakuje różnorodności, Twoje algorytmy będą stronnicze. To już nie jest ryzyko teoretyczne: to namacalna odpowiedzialność.
Ponad jedna trzecia organizacji odczuła już negatywne skutki stronniczości sztucznej inteligencji – 62% zgłosiło utratę przychodów, a 61% – utratę klientów. Doktryna prawna o odmiennym wpływie stwarza ogromną odpowiedzialność dla firm, których algorytmy dyskryminują przy zatrudnianiu lub udzielaniu pożyczek, niezależnie od ich intencji.
To napięcie jest wyraźnie widoczne. Z jednej strony mamy największą w kraju organizację praw obywatelskich NAACP, która wskazuje na ryzyko systemowe. Z drugiej strony mamy gigantów technologicznych, takich jak Google i Meta, niedawno uhonorowani tytułem „Człowieka Roku” magazynu Time, którzy znaleźli się na liście doradców konsumenckich NAACP, wycofując się z zabezpieczeń mających zapewnić sprawiedliwy charakter rewolucji. Ta sprzeczność nie jest ideologiczna; Jest to ekonomiczne: wyobcowanie grupy demograficznej o rocznej sile nabywczej wynoszącej 1,7 biliona dolarów. Kiedy wyeliminujesz różnorodne talenty potrafiące wykryć stronniczość i specjalistów ds. zgodności zdolnych ją zgłosić, gwarantujesz, że Twoje produkty AI będą wadliwe, stronnicze i ostatecznie będą przedmiotem sporów sądowych.
Ramy ROI skoncentrowane na ludziach
Aby odwrócić tę erozję wartości, kadra kierownicza musi przestać postrzegać pracę jako koszt, który należy zminimalizować, a zacząć postrzegać projektowanie pracy jako główne narzędzie inwestycyjne zapewniające sukces sztucznej inteligencji.
1. Zarządzanie jako ośrodek zysku
Zarządzanie sztuczną inteligencją musi zostać przeniesione z serwerowni do sali konferencyjnej. W skład zarządów powinni wchodzić członkowie posiadający wiedzę techniczną, którzy mogą rzucać wyzwanie kierownictwu w zakresie stabilności modeli i jakości danych. Musimy uznać, że odpowiedzialna sztuczna inteligencja tworzy wartość i przyspiesza rozwój, zapewniając niezawodność.
2. Przeprojektowanie: od automatyzacji do ulepszenia
Musimy zmienić naszą strategię z automatyzacji (wymiana głowic) na ulepszenie (zwiększenie wartości). Dane pokazują, że liczba miejsc pracy faktycznie rośnie w dziedzinach narażonych na sztuczną inteligencję, gdy firmy skupiają się na jej ulepszaniu. Wymaga to ogromnych inwestycji w umiejętności, szczególnie ukierunkowanych na osoby nieposiadające dyplomu uniwersyteckiego, w przypadku których ryzyko utraty pracy jest 3,5 razy większe.
3. Kapitał własny motorem wzrostu
Wreszcie, musimy włączyć sprawiedliwość intersekcjonalną do podstawowej strategii biznesowej. Oznacza to wykorzystanie zaawansowanych analiz do monitorowania cyklu życia talentów i zapewnienia, że wysiłki restrukturyzacyjne nie zdziesiątkują szlaku różnorodności. Oznacza to uznanie, że globalna szansa gospodarcza o wartości 12 bilionów dolarów, jaką reprezentuje równość płci, będzie dostępna tylko wtedy, gdy aktywnie zatrzymamy kobiety na rynku pracy.
Wybór
1,17 mln zwolnień w 2025 r. oznacza rozwidlenie dróg.
Jedna ścieżka prowadzi do pustej przyszłości: krótkoterminowy wzrost przepływów pieniężnych, po którym następuje długoterminowy spadek innowacyjności, wzrost odpowiedzialności algorytmicznej i paraliż strachu pracowników.
Druga ścieżka uznaje, że w dobie sztucznej inteligencji najważniejszym atutem jest człowieczeństwo. Uznaje, że jedynym sposobem na uchwycenie wykładniczego zwrotu z inwestycji w automatyzację jest połączenie jej ze zróżnicowaną, odporną i wzmocnioną siłą roboczą.
Możesz wypracować sobie drogę do kwartalnego zysku, ale nie możesz wypracować sobie drogi do przyszłości. Prawdziwa produktywność wymaga, abyśmy przestali odejmować ludzi i zaczęli szukać zbieżności kapitału własnego, ekonomii i inżynierii.
Opinie wyrażone w komentarzach Fortune.com są wyłącznie poglądami ich autorów i niekoniecznie odzwierciedlają opinie i przekonania Fortune.
Ta historia pierwotnie pojawiła się na Fortune.com
