Ваш новый сотрудник — ИИ

Эпоха, когда сотрудник работал исключительно своими руками и головой, а компьютер был просто печатной машинкой, уходит. Сегодня искусственный интеллект (ИИ) – полноценный (пусть и не всегда официальный) участник рабочих процессов. Маркетологи пишут тексты через ChatGPT, юристы составляют проекты исков через нейросети, аналитики обрабатывают массивы данных в 10 кликов.

Но вот парадокс: трудовое законодательство и правоприменительная практика меняются быстро, а должностные инструкции в большинстве компаний застыли в 2010-х годах или вовсе отсутствуют. В них по-прежнему написано «составляет отчет», но не сказано «верифицирует данные, сгенерированные нейросетью». И в этом случае возникают правомерные вопросы «кто отвечает за ошибку ИИ: человек или машина?», «как наказать сотрудника, который слепо скопировал ответ бота и выдал его за свой?». И наоборот: «как защитить компанию, если работник не использует ИИ там, где это ускоряет процесс в 5 раз?»

Ответ один: нужна новая конструкция должностной инструкции. Такая, где зоны ответственности человека и искусственного интеллекта четко разделены, а их взаимодействие регламентировано.

Опираясь на реальную практику разработки кадровых документов, а также на судебные кейсы, в данной статье я расскажу, как создать документ, который защитит бизнес, не превращая людей в роботов и не обожествляя нейросети.

Почему старая инструкция больше не работает

Классические должностные инструкции, содержащие разделы про обязанности, права, ответственность, KPI, изолированы и не отражают текущую реальность.

Допустим, в должностной инструкции есть пункт: «Работник ежедневно разрабатывает локальные акты… и направляет руководителю на согласование». А если сотрудник просто скормил задачу нейросети, получил результат и отправил его, даже не вычитав? Формально он «разработал». Но какого качества... А по старым правилам привлечь его к ответственности почти невозможно, ведь факт использования ИИ никак не регламентирован.

Проблема №1. Слепое доверие к алгоритму. Работник перестает быть аналитиком. Он становится оператором, который нажимает «сгенерировать». При этом юридическая ответственность за результат (например, за разглашение персональных данных, которые сотрудник скормил открытому ChatGPT) остается на компании и на нем.

Проблема №2. Размытая зона «самостоятельности». В старых инструкциях пишут: «Выполняет поручения руководства». Что, если руководитель поручил «оптимизировать бюджет» через нейросеть, а та выдала убыточную стратегию? Кто виноват? Руководитель, ИИ или подчиненный, который не проверил данные?

Проблема №3. Дискриминация по инструменту. Одни сотрудники мастерски используют ИИ и делают в 3 раза больше, а другие принципиально работают «по старинке» и проваливают сроки. Старая ДИ не позволяет объективно оценить их эффективность, потому что не содержит критериев работы с ИИ.

Таким образом, большинство должностных инструкций в компаниях описывают что делать, но не описывают как делать с участием ИИ, и главное – не описывают кто отвечает за ошибки алгоритма.

Структура должностной инструкции «2-в-1»: человек как капитан, а ИИ как штурман

Новая должностная инструкция не требует революции. Стандартные разделы из трудового права (Общие положения, Квалификация, Обязанности, Права, Ответственность) остаются. Но каждый из них мы предлагаем дополнить «цифровой проекцией».

Возьмем за основу классическую структуру (с которой работают кадровики десятилетиями) и встроим в неё ИИ-компонент.

Раздел 1. Общие положения (добавляем статус ИИ)

Здесь важно легализовать факт применения ИИ, указав что это инструмент повышенной автономности. ИИ нельзя «назначить ответственным», но можно и нужно прописать правила игры.

Пример формулировки (встраиваем в классический раздел):

«1.8. В рамках выполнения трудовых обязанностей Работник вправе использовать общедоступные и корпоративные системы искусственного интеллекта (далее – ИИ) как вспомогательный инструмент. Использование ИИ не освобождает Работника от обязанности проверять, верифицировать и утверждать полученные результаты.
1.9. Запрещается передавать в открытые ИИ-системы информацию, составляющую коммерческую тайну, персональные данные клиентов или иную конфиденциальную информацию».

Почему это важно? Без пункта 1.9 вы не сможете доказать, что сотрудник нарушил режим конфиденциальности, загрузив договор в публичный ИИ.

Раздел 2. Квалификационные требования (новые навыки)

В старом шаблоне требования обычно выглядят так: «высшее образование, опыт работы от 3 лет, знание Microsoft Office». Теперь добавляем цифровую компетенцию.

Опираемся на реальную потребность: на собеседовании вы должны оценить, умеет ли кандидат работать в паре с ИИ.

«2.1.8. Работник должен уметь:

- формулировать запросы (промпты) для систем ИИ для решения прикладных задач;

- критически оценивать результаты работы ИИ на предмет фактических, логических и юридических ошибок;

- фиксировать случаи «галлюцинаций» ИИ (выдачи ложной информации) и сообщать о них руководителю.».

Без этих навыков вы не сможете обосновать, почему приняли на работу одного кандидата (который умеет работать с ИИ) и отказали другому (который не умеет). Отказ в приеме на работу из-за отсутствия деловых качеств полностью законен (ст. 64 ТК РФ, и это подтверждается судебной практикой).

Раздел 3. Должностные обязанности (разделяем: человек делает, ИИ помогает)

Самый важный раздел. Здесь мы буквально расписываем алгоритм. Вместо общих фраз вроде «анализирует рынок и готовит отчет» необходимо прописывать пошаговую схему с участием ИИ.

Пример плохой (старой) формулировки:

«Анализирует рынок и готовит еженедельный отчет».

Пример хорошей (новой, «2-в-1»):

«4.2.5. Еженедельно, не позднее четверга:

- используя корпоративную ИИ-систему «АналитикPro», формирует первичный свод данных по конкурентам (цены, акции, новинки);

- обязательно проверяет выгрузку ИИ на предмет дублей и ошибок (источники: открытые базы + внутренний CRM);

- дополняет отчет собственными выводами (не менее 3 аналитических заключений);

- направляет итоговый отчет руководителю.»

В чем разница? У вас появляются точки контроля:

1.    Использовал ли сотрудник предписанный ИИ-инструмент? Если нет, то это является нарушением и основанием для привлечения к дисциплинарной ответственности.

2.    Проверил ли данные? Если нет, то за это также можно привлечь к ответственности.

3.    Добавил ли свой интеллектуальный вклад? Иначе это просто рерайт, и KPI не засчитан.

Раздел 4. Права и ответственность (юридическая защита)

Здесь мы отвечаем на главный вопрос: кто отвечает за ошибку ИИ? Ответ: человек, если он нарушил алгоритм.

Прописываем в разделе «Ответственность» (по аналогии с классической ДИ, но с ИИ-нюансом):

«5.9. Работник несет полную материальную и дисциплинарную ответственность за:

- результаты работы, сгенерированные ИИ, если он не провел их верификацию в установленном порядке (п. 4.2.5);

- разглашение конфиденциальных данных через использование общедоступных ИИ-систем;

- систематическое неиспользование доступных ИИ-инструментов, если это привело к срыву сроков или снижению качества (сравнение с baseline-показателями).»

А в разделе «Права» даем сотруднику дополнительные права:

«6.6. Требовать от работодателя предоставления доступа к корпоративным лицензионным ИИ-системам, а также прохождения обучения работе с ними за счет работодателя.»

Юридическая защита и KPI: как измерить недоверие к машине

Многочисленные судебные кейсы показывают главное: работодатель проигрывает, когда не может доказать, какие именно обязанности сотрудник не выполнил. Теперь представьте: сотрудник «скормил» ИИ задачу «сделать план продаж», получил нереалистичные цифры, отправил их начальнику, а план провалился. В старой ДИ — виноват начальник. В новой ДИ «2-в-1» вы прописываете KPI и алгоритм.

KPI для работы с ИИ (пример для вставки в инструкцию):

«1. Коэффициент верификации – не менее 50 % данных от ИИ, которые сотрудник перепроверил.

2.   Доля собственных аналитических выводов – не менее 30% объема отчета.

3.   Количество обоснованных ошибок ИИ, выявленных сотрудником - не менее 3-х шт.»

Эти KPI можно оформить приложением к должностной инструкции. Такой подход защитит компанию в случае спора, так как при наличии критериев оценки суду проще сделать вывод о наличии нарушения.

Особенно это ценно на испытательном сроке. Если вы разработали программу прохождения испытания и должностную инструкцию с ИИ-компонентом, то уволить новичка, который «доверился нейросети» и не проверил данные будет гораздо проще, а риски оспаривания в этом случае минимальны.

Пример для конкретной профессии: маркетолог-аналитик

Применим теорию к жизни. Возьмем должность маркетолога в компании, которая активно использует ИИ для контента и рекламы. Покажу фрагмент новой ДИ.

Что было раньше (типичная старая формулировка):

«Анализирует эффективность рекламных кампаний, готовит предложения по оптимизации».

Что становится (новая ДИ «2-в-1», фрагмент):

«4. Должностные обязанности (выдержка):

4.1. Ежедневно: запускает проверку тональности упоминаний бренда через ИИ-модуль (нейросеть «ToneCheck» корпоративной версии). Фиксирует в таблице не менее 10 критических упоминаний, требующих ручного анализа. При обнаружении ложных срабатываний ИИ (ошибочное определение негатива) вносит правки в систему и сообщает руководителю отдела.

4.2. Еженедельно: готовит 5 вариантов постов для соцсетей с помощью ИИ (корпоративный доступ к ChatGPT 4.0). Обязательно переписывает в каждом посте вступление и призыв к действию вручную (уникальность текста по авторской стилистике должна быть не менее 40% по проверке антиплагиатом). Запрещено публиковать ответ ИИ без визы руководителя.

4.3. Запрещается: использовать ИИ для прогнозирования бюджета, если в запросе указаны реальные цифры прошлых периодов (коммерческая тайна). Использовать можно только обезличенные данные.»

Ответственность (фрагмент):

«За публикацию текста, сгенерированного ИИ и содержащего ложные факты о продукте (если сотрудник не проверил их через официальные регламенты), работодатель вправе привлечь работника к ответственности в порядке, предусмотренном законодательством».

Если вы скорректируете документы таким образом, то результатом для вас станет работающая должностная инструкция, которая:

• защищает от утечек (запрет на «кормить» ИИ реальными бюджетами);

• повышает качество (обязательная ручная доработка);

• четко делит зону ответственности (человек отвечает за факты, ИИ за черновик/шаблон/прототип).

Выводы и советы: как внедрить ДИ «2-в-1» в вашей компании

1. Не копируйте шаблоны из интернета. Скачивание готовой инструкции – это путь к документу, который не поможет компании никак. Проведите короткие интервью с руководителями: задайте им вопросы для разработки должностной инструкции: кто от кого получает задания, какие отчеты готовит, какими системами пользуется, в какие сроки, в каком виде должен быть результат и др. При этом обязательно добавьте блок, содержащий информацию о том, где в этих процессах участвует ИИ? Как часто? Кто проверяет результат?

2. Начните с рискованных должностей. Первыми переведите на новые должностные инструкции тех, кто работает с клиентскими данными (риск утечки) и с отчетностью (риск «галлюцинаций» нейросети). Юристов, маркетологов, аналитиков можно поставить в первую очередь.

3. Ознакомление под роспись – обязательно. Вы не сможете ссылаться на должностную инструкцию, если сотрудник её не подписал. Проведите отдельную встречу, объясните, что пункты про ИИ – это не про недоверие, а новые правила для прозрачности. При этом, заставить сотрудника подписать новую должностную инструкцию правовыми механизмами не получится, поэтому этот процесс должен сопровождаться максимально спокойно для работника.

4. Не требуйте невозможного. Не пишите «полностью исключить ошибки ИИ». Это практически невозможно. Пишите «своевременно выявлять и сообщать об ошибках». Смещайте фокус с безошибочности на осознанное управление рисками.

   Автор: Валентина Яковлева, 

   партнер по трудовому праву и управлению 

   персоналом компании «Бридж Групп»