ИИ увольняет сотрудников — и первый задокументированный случай уже произошёл: агент Luna, управляющий магазином Andon Market в Сан-Франциско, уволил живого человека за систематические опоздания. Сотрудник опаздывал на 17 из 23 смен, а в одном случае открыл магазин в одиночную воскресную смену с опозданием на 68 минут. Казалось бы, обычное увольнение за нарушение дисциплины. Но есть нюанс, который делает эту историю показательной для всех, кто следит за автоматизацией кадров: ИИ сам написал правила, сам же их забыл и уволил сотрудника только после того, как люди дважды напомнили ему, что он это обещал сделать.
Как ИИ-менеджер довёл дело до увольнения: ии уволил человека впервые?
Компания Andon Labs тестирует ИИ-агентов в реальном бизнесе на длинных дистанциях. Luna работает на модели Claude Opus 4.8, управляет магазином с апреля, нанимает людей, составляет графики смен и торгуется о зарплате. За шесть дней до найма проблемного сотрудника она сама написала должностную инструкцию: три неоправданных опоздания за 30 дней — официальное предупреждение, дальнейшие нарушения — увольнение.
Дальше начинается самое интересное для тех, кто интересуется темой «ИИ в HR»: инструкция попросту выпала из памяти Luna. Это, по словам Andon Labs, типичная беда нынешних агентов — они хорошо выполняют прямые команды, но плохо действуют по собственной инициативе и теряют знания на длинных дистанциях. В итоге Luna терпела нарушения: из 17 реальных опозданий она официально зафиксировала только шесть, остальные одиннадцать молча простила. Сотрудник вдобавок тратил корпоративную карту на снеки вопреки прямому запрету и однажды ушёл с торгового зала, не предупредив коллегу.
Автоматизация увольнений ИИ: без подсказки человека не справилась, или как ии уволил сотрудника
Когда исследователи попросили Luna поднять память и найти основания для увольнения, она нашла свою же инструкцию — но предложила лишь устное предупреждение. Только после прямого напоминания о том, что письменное предупреждение уже выносилось, она пересмотрела всю историю нарушений, перечислила финансовые нарушения, игнорирование инструкций и низкую надёжность — и лишь тогда рекомендовала увольнение, честно упомянув и сильные стороны сотрудника.
Вывод простой: сегодняшний ИИ-менеджер не действует полностью автономно в вопросах управления персоналом. Ему нужен внешний толчок, чтобы довести решение до конца — зато после этого решение оказывается твёрдым.
Нейросети в управлении персоналом: чем жёстче модель, тем чаще увольнение, ии в отделе кадров
Andon Labs прогнала тот же сценарий через семь разных моделей по три раза. Результат: чем мощнее модель, тем увереннее она выбирает увольнение — четыре из семи моделей уволили сотрудника во всех трёх попытках. Более слабые модели чаще колебались. Любопытно, что одна модель (GPT-5.6 Terra) вообще ни разу не рекомендовала увольнение, а пользователи в соцсетях сразу предположили, что более старые и слабые модели вроде GPT-4o тоже вряд ли решились бы на такой шаг.
Что это значит для бизнеса уже сейчас: внедрение ии в кадры
Для предпринимателей и фрилансеров, которые присматриваются к автоматизации кадров, кейс Luna — важный сигнал. ИИ-агент реально способен вести HR-процессы: нанимать, штрафовать, увольнять. Но без человеческого контроля он может годами закрывать глаза на нарушения из-за банальной потери контекста. Если вы планируете доверить нейросети управление командой — стройте систему так, чтобы правила и история нарушений хранились не в «памяти» модели, а во внешней базе, к которой агент обращается при каждом решении.
Здесь же встаёт вопрос этики ИИ в бизнесе: увольнение — решение с юридическими и человеческими последствиями, и пока даже продвинутые модели нуждаются в проверке человеком перед финальным шагом. Будущее работы с ИИ, судя по всему, будет не про полную автономию, а про грамотный тандем: ИИ собирает факты и готовит решение, человек утверждает финал.
Комментарии 0