Использование искусственного интеллекта может быть связано как с повышением, так и со снижением результативности сотрудников. Китайские ученые объясняют этот двойной эффект через мотивацию, способы перестройки работы и базовые самооценки. Предложенная ими модель опирается на теорию самодетерминации Э. Деси и Р. Райана и теорию регуляторного фокуса Т. Хиггинса.

Использование ИИ может поддерживать автономную мотивацию, когда сотрудник видит в технологии полезный ресурс и понимает смысл ее применения. Тогда возникает ориентированная на развитие перестройка работы (promotion-focused job crafting): человек осваивает навыки, ищет ресурсы, улучшает процессы и расширяет круг задач. Такая стратегия связана с более высокой результативностью.

Одновременно ИИ может быть связан с контролируемой мотивацией: «я должен использовать его, иначе отстану или получу негативную оценку». В этом случае перестройка работы становится защитной (prevention-focused job crafting): сотрудник избегает экспериментов, сужает круг задач и старается минимизировать риски. Такая стратегия связана с более низкой результативностью.

Авторы опросили 409 сотрудников китайских организаций и получили оценки их работы от 53 руководителей. Использование ИИ было положительно коррелировало и с автономной, и с контролируемой мотивацией.

Автономная мотивация была связана с ориентированной на развитие перестройкой работы (promotion-focused job crafting). Такая стратегия, в свою очередь, была связана с более высокой результативностью. Контролируемая мотивация была связана с защитной перестройкой работы (prevention-focused job crafting), которая, в свою очередь была отрицательно связана с результативностью.

Но почему у одних людей в этой борьбе мотиваций побеждает проактивность, а у других – защитная реакция? Сила этих путей зависела от базовых самооценок (Core Self-Evaluations, CSE), объединяющих самоуважение, эмоциональную стабильность, обобщенную самоэффективность и внутренний локус контроля. Эффекты модерации показали, что при высоком уровне базовых самооценок связь ИИ с автономной мотивацией была сильнее, а с контролируемой мотивацией – слабее. При низком уровне наблюдалась обратная картина.

Практический вывод авторов состоит в том, что ИИ следует внедрять с сохранением самостоятельности сотрудников, понятным распределением ролей, обучением, обратной связью и человеческим контролем. Сотрудникам с более низким уровнем базовых самооценок могут потребоваться постепенное внедрение, наставничество и безопасная среда для обучения, тогда как более уверенным сотрудникам можно предоставить больше самостоятельности.

👀 Читать статью: Zhang W., Chang PC. Geng X. When AI enables and undermines: dual mechanisms linking AI usage to task performance. Humanit Soc Sci Commun (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-08454-8

Материал подготовила Екатерина Валуева
(лаборатория психологии и психофизиологии творчества)