Но вместе все это складывается в то, что исследователи поведения называют «усталостью от принятия решений». Так называют измеримое ухудшение качества суждений после долгой череды выборов.
Каждый день люди принимают множество решений, даже не замечая этого. А на работе эти небольшие решения накапливаются и незаметно истощают способность концентрироваться, действовать последовательно и сохранять боевой настрой.
Нагрузка растет именно в тот момент, когда искусственный интеллект обещает ее снизить. Для руководителей HR-служб вопрос уже не в том, стоит ли внедрять ИИ, а в том, действительно ли эти инструменты избавляют людей от части решений.
Это ключевое отличие технологий Paycom: автоматизированные решения, которые исключают рутинные задачи, основанные на правилах, из повседневного рабочего процесса. При этом использование ИИ в Paycom не влечет дополнительных расходов. Это возможно потому, что компания владеет своими центрами обработки данных и графическими процессорами, на которых работают ее модели ИИ.
Почему усталость от принятия решений — проблема бизнеса, а не только отдельных людей?
По мере того как день идет, усталость от принятия решений ухудшает качество и последовательность выбора. Она подталкивает людей к импульсивным решениям, избеганию выбора или поиску пути наименьшего сопротивления.
В опубликованном ранее в этом году исследовании «Интегративный обзор причин и последствий усталости от принятия решений для разработки многопрофильной концептуальной модели» («An integrative review on unveiling the causes and effects of decision fatigue to develop a multi-domain conceptual framework»), опубликованном в журнале Frontiers in Cognition, были выявлены 10 различных причин усталости от принятия решений. Авторы связали ее со снижением эффективности, ухудшением качества суждений, импульсивностью и выгоранием в разных профессиональных сферах.
В HR такое ухудшение обходится дорого. Если утверждение зависит от того, кто рассматривает запрос и насколько он истощен, на похожие случаи могут давать разные ответы. Это создает потенциальный риск несоблюдения требований.
Автоматизация последовательного принятия решений на основе единой базы данных может помочь снизить этот риск за счет уменьшения разброса в рутинных процессах. Дело не в одном неверном решении. Речь о тысячах мелких решений, принятых на автопилоте.
Проблема — в объеме. Отделы HR давно несут на себе тяжелую административную нагрузку. Во многом ее создают решения, принимаемые вручную: направить запрос нужному сотруднику, проверить запись, определить, применимо ли исключение.
Каждый такой микровыбор по отдельности невелик, но в совокупности они могут незаметно накапливаться. Именно поэтому простое ускорение работы редко помогает. Если ускорить процесс, вызывающий усталость, человек все равно устанет.
ИИ решает проблему или незаметно усугубляет ее?
Влияние ИИ на усталость от принятия решений зависит от того, как именно его внедряют. Автоматизация, снимающая с сотрудников повторяющуюся и малозначимую работу, обычно снижает нагрузку. Но инструменты, которые нужно постоянно настраивать запросами, проверять и контролировать, могут создать новый вид перегрузки.
Это противоречие уже хорошо задокументировано. В исследовании 2026 года, о котором сообщило издание Harvard Business Review, появился термин «истощение мозга из-за ИИ» (умственная усталость от использования ИИ или контроля за ним сверх когнитивных возможностей человека).
Исследователи связали это явление с замедлением принятия решений, ростом числа ошибок и усилением намерения уволиться. Особенно выраженными последствия были в HR, финансах и маркетинге. Согласно исследованию, интенсивный контроль за ИИ приводил к росту умственной усталости на 12%.
Для Paycom ценность ИИ в HR заключается не столько в добавлении еще одного помощника, сколько во встраивании интеллектуальных функций в процессы, которыми сотрудники и руководители уже пользуются.
Данные о внедрении объясняют, почему ставки так высоки. Gartner отмечает, что наибольшую ценность ИИ в HR приносит благодаря оптимизации рутинной работы, позволяющей командам сосредоточиться на стратегии и расширяющей возможности людей, а не заменяющей их.
Однако Gartner также выяснила, что лишь 22% организаций успешно масштабировали ИИ в разных подразделениях, причем большинство функций отдает приоритет повышению производительности. Наиболее распространенные сценарии применения редко обеспечивают максимальную отдачу.
Из исследований вырисовывается последовательный вывод: ИИ, добавляющий новые интерфейсы, увеличивает нагрузку. ИИ, избавляющий от решений, эту нагрузку снижает.
Что действительно снижает нагрузку от принятия решений?
Программное обеспечение может уменьшить усталость от принятия решений, применяя установленные правила к рутинной работе. Вместо того чтобы снова и снова просить кого-то оценивать предсказуемые ситуации, логика принятия решений позволяет заранее заданным критериям определять результат. Исключения и более значимые решения остаются за людьми.
Например, Paycom применяет логику принятия решений в процессах HR и расчета заработной платы, стремясь сократить число повторяющихся решений, которые руководителям компаний и сотрудникам приходится принимать каждый день.
Идея проста: автоматизировать все, что можно выполнять по заранее заданным правилам, и сохранить внимание людей для того, что нельзя автоматизировать.
Как это работает на практике?
Цель не просто в том, чтобы людям было легче принимать решения. Нужно изначально сократить число рутинных решений, которые им приходится принимать.
Подход Paycom воплощает эту идею, объединяя автоматизацию с консолидированными данными о персонале, чтобы заранее заданные политики и бизнес-правила направляли выполнение повторяющихся процессов.
Во многих повседневных ситуациях, связанных с отпусками, расходами, расчетом заработной платы и расписанием, решения принимаются по установленным критериям. Если заложить эти требования в автоматизированные процессы, люди смогут уделять внимание исключениям и ситуациям, действительно требующим суждения.
Так возникает важное различие между автоматизацией и распространенной в сфере ИИ моделью «помощника». Помощник может подготовить черновик, предложить вариант или сделать краткое изложение, но человеку все равно может потребоваться оценить еще один вариант. Логика принятия решений идет дальше: она применяет заранее заданные правила, не требуя повторного вмешательства человека.
Это не значит, что людей исключают из принятия важных решений. Организации по-прежнему устанавливают правила, определяют, где необходимо человеческое суждение, и разбирают исключения.
Модель Paycom строится на этом балансе: технология берет на себя повторяющуюся работу, выполняемую по правилам, а люди сохраняют контроль над решениями, требующими учета контекста и суждения.
Главный вывод
Обсуждение будущего рабочей силы смещается от вопроса «Что еще может делать ИИ?» к вопросу «От какой нагрузки ИИ может нас избавить?»
Больше всего помогает не самая эффектная технология. А та, благодаря которой рутинные решения незаметно исчезают.
Paycom отвечает этому тренду. Компания использует ИИ и автоматизацию, чтобы сократить непрерывный поток рутинных решений, который может приводить к усталости от принятия решений в HR и при расчете заработной платы.
Paycom разрабатывает технологии самостоятельно и владеет центрами обработки данных, серверами и графическими процессорами, обеспечивающими работу ее ИИ. Поэтому компания сохраняет полный контроль над инфраструктурой, на которой работает автоматизация.
Клиенты и сотрудники могут пользоваться этими инструментами ИИ без дополнительной платы за использование или токены. Это позволяет автоматизировать больше повторяющихся процессов принятия решений без роста расходов на ИИ.
Руководителям, выбирающим, куда направить инвестиции, стоит учитывать усталость от принятия решений. Если инструмент оставляет те же решения за людьми и лишь помогает принимать их быстрее, он может не снять нагрузку, а просто перенести ее.
Стоит внедрять системы, которые принимают решения последовательно и прозрачно, по правилам, установленным самой организацией. Тогда люди смогут направлять свои ограниченные способности к суждению на действительно важные задачи.
Опубликовано 13 октября 2026 - 07:49 Наверх
