Белые воротнички тратят в среднем 6.4 часа в неделю на «botsitting» — обслуживание искусственного интеллекта. Такой термин ввели авторы отчёта Glean's Work AI Institute, подготовленного совместно с исследователями из Notre Dame, Stanford и UC Berkeley. Они опросили 6000 офисных сотрудников в США, Великобритании и Австралии с декабря 2025 по январь 2026 года. Под «botsitting» понимают кормление AI контекстом, проверку его выводов, отладку ошибок и уборку за ним. Исследователи отмечают: это «часто утомительная» и «изнурительная» работа, которую в компаниях не ценят, не отслеживают и уж точно не поощряют.
87% опрошенных заявили, что используют AI на работе, а 75% считают, что он повышает их личную продуктивность. Но только 13% видят, что их организация в целом стала работать заметно лучше. Налицо классический парадокс продуктивности, который Business Insider в своей серии «The Great Coding Reset» назвал разрывом между индивидуальными выгодами и общей эффективностью. По словам Ребекки Хайндс, главы Work AI Institute и одного из авторов отчёта, львиную долю потерянной продуктивности съедает именно та работа, которую сотрудники не ожидали делать.
«Ботситтинг» бьёт по моральному духу. Те, кто тратит непропорционально много времени на уход за AI, на 73% чаще активно ищут другую работу. В отчёте прямо сказано: «Сотрудники, которые впитывают эту нагрузку без признания и вознаграждения, выгорают. Потом начинают злиться. Потом обновляют резюме». Проблема не только в лишних часах — люди вынуждены таскать данные между разрозненными AI-системами, исправлять одни и те же ошибки и скармливать контекст, который инструменты должны были бы знать сами. А иногда сотрудников просят автоматизировать ту часть работы, которая им больше всего нравилась — например, агенту поддержки, который любил общаться с клиентами, но теперь должен надзирать за AI-агентом. Хайндс назвала это «очень опасным».
Решение, по мнению авторов, не в том, чтобы заливать ещё больше AI. Компании, которые выигрывают, тратят больше времени на работу вокруг AI: помогают сотрудникам получать нужный контекст, учат эффективно использовать инструменты и устанавливают чёткие стандарты того, что такое хороший результат. «Они не увеличивают долю времени, проводимого с AI, — говорится в отчёте. — Они увеличивают долю времени на подготовку: задают контекст, объясняют, что значит „хорошо“, учат принимать решения и решают, что вообще никогда не стоило отдавать модели». Иначе компании продолжат платить за «ботситтинг» и терять тех, кто устал убирать за ботами.