Объективность нейросетей в расчете зарплат: мнение сотрудников и экспертов

Александр Фатеев, москвич, трудится таксистом уже два года после работы менеджером в международной компании. Он отмечает, что его средний доход составляет около 130 тысяч рублей в месяц, что не позволяет ему зарабатывать больше из-за алгоритмов агрегатора.

Фатеев стал одним из первых, кто столкнулся с влиянием искусственного интеллекта на распределение доходов. Он высказывает недовольство, так как алгоритм не учитывает человеческие факторы, такие как усталость, проблемы с парковкой и взаимодействие с клиентами. Например, он вспоминает случай, когда получил плохую оценку от пассажира из-за музыки в салоне, что негативно сказалось на его рейтинге.

При этом справедливость в распределении зарплат, премий и бонусов часто рекламируется как основное преимущество ИИ перед традиционным управлением персоналом. В 2025 году исследование «Финэкспертизы» показало, что разница в зарплатах между мужчинами и женщинами на крупных предприятиях превышает 30%, что подчеркивает необходимость использования ИИ для устранения таких несоответствий.

С 2019 года в международной практике начали применять ИИ-аналитику. В компании IBM нейросеть анализирует внутренние и внешние данные для оценки эффективности сотрудников и выявления проблем. Летом этого года в Сан-Франциско ИИ впервые принял решение об увольнении. В России также активно используются нейросети в кадровых вопросах, например, один из крупных банков применил ИИ для расчета зарплат, что привело к повышению выплат более чем 10 тысячам сотрудников.

Тем не менее, водители продолжают сталкиваться с проблемами. Таксист из Екатеринбурга рассказал о получении обещанного бонуса, который так и не был зачислен, что вызвало недовольство среди коллег. Часто отсутствуют объяснения, почему те или иные поездки не учитываются.

Эксперты подчеркивают, что нейросети не всегда способны учитывать нюансы, и если данные, на которых они основаны, неполные, это не решит проблемы. Илья Кутнюк указывает на необходимость человеческого участия в оценке сотрудников, поскольку без этого «справедливость» может стать инструментом контроля. В 2027 году в Москве планируется внедрение аттестации таксистов с помощью ИИ, что должно помочь избежать мошенничества в процессе экзаменов.