Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) радикально изменяет организационные процессы. Интеграция ИИ в бизнес-среду способствует оптимизации задач, повышению производительности, но одновременно вызывает у сотрудников опасения и сомнения (11, c. 101961). Уровень доверия к ИИ и удовлетворённость коммуникацией становятся критически важными факторами эффективности организаций [6, c. 12]. Цель настоящего исследования — изучить взаимосвязь между восприятием ИИ и удовлетворённостью коммуникацией в профессиональной среде.

1. Теоретические основы

ИИ определяется как технология, имитирующая интеллектуальную деятельность человека [8, c. 1]. В классификациях выделяются узкоспециализированный ИИ, общий ИИ и гипотетический суперинтеллект [1, с. 36]. На практике наибольшее распространение получили чат-боты, виртуальные помощники, аналитические системы и инструменты компьютерного зрения [2, с. 67]. Широкое внедрение ИИ сопровождается не только технологическими, но и социально-психологическими изменениями.

Психологические аспекты восприятия ИИ включают страх потери рабочих мест, опасения за приватность и влияние поп-культурных стереотипов [13, c. 203], но также и ожидания улучшения качества жизни и автоматизации рутинных процессов. Согласно модели TAM, отношение к ИИ зависит от воспринимаемой полезности и простоты использования [3, c. 319], а также от таких факторов, как цифровая грамотность, личный опыт взаимодействия и особенности корпоративной культуры [9, c. 541].

Коммуникация в организациях рассматривается как ключевой элемент, влияющий на производительность, вовлечённость и удовлетворённость трудом. Эффективная коммуникация характеризуется прозрачностью, обратной связью, доступностью информации и возможностью двустороннего обмена [4, c. 63]. Современные модели, такие как теория смыслообразования [12, c. 189] и сетевая теория коммуникации [5, c. 2], подчеркивают значение совместной интерпретации информации и взаимосвязей внутри команды.

ИИ оказывает амбивалентное влияние на организационную коммуникацию. Среди положительных эффектов выделяют ускорение информационного обмена, автоматизацию обратной связи и персонализацию взаимодействия. Например, чат-боты позволяют оперативно решать задачи клиентов и сотрудников, а аналитические алгоритмы помогают выявлять изменения в настроениях персонала [7, c. 7].

Однако существуют и риски — дефицит живого общения, снижение эмпатии и формирование чувства отчуждённости [10, c. 10]. ИИ не способен заменить эмоциональный контакт, который важен для построения доверительных связей и внутриорганизационной культуры. Также меняется структура доверия: сотрудники должны научиться доверять не только людям, но и алгоритмам. На доверие влияет объяснимость и прозрачность работы ИИ-систем (Glikson, Woolley, 2020).

2. Практическая часть

Исследование базировалось на смешанной методологии, сочетающей количественные и качественные методы сбора и анализа данных. Основным инструментом для оценки отношения к ИИ служила шкала GAAIS (General Attitudes toward Artificial Intelligence Scale), которая была переведена и адаптирована для русскоязычной аудитории в рамках данного исследования. Шкала включала 20 утверждений, разделенных на три подшкалы: позитивное восприятие ИИ, опасения и негативные эмоции, экономические и профессиональные аспекты.

Для измерения удовлетворенности организационной коммуникацией применялся опросник CCAudit (Communication Audit Questionnaire), состоящий из 10 пунктов, оценивающих различные аспекты внутренних коммуникаций в организации. Ответы фиксировались по шкале от 0 % до 100 %.

Выборка исследования включала 60 респондентов, разделенных на две равные группы: Российские сотрудники (n=30) — преподаватели и сотрудники Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Пермь) и работники промышленного предприятия «Инверсия-Сенсор»; Иностранные респонденты (n=30) — специалисты из Европы (Великобритания, Ирландия, Португалия, Дания, Франция), Азии (Индия, Тайвань, Турция, ОАЭ) и Северной Америки (США, Канада).

Сбор данных осуществлялся с использованием двух форматов в зависимости от группы респондентов: для российских участников применялись бумажные анкеты, заполнявшиеся очно при непосредственном участии исследователя, что обеспечивало достоверность полученной информации; для иностранных респондентов использовалась онлайн-форма, размещённая на платформе SurveyCircle, что позволило охватить широкую международную аудиторию и адаптировать процесс к удалённому формату взаимодействия. Дополнительно проводились полуструктурированные интервью с российскими респондентами (n=10) для углубленного понимания их отношения к ИИ и особенностей организационной коммуникации.

Результаты исследования

Анализ собранных данных выявил комплексную картину восприятия искусственного интеллекта и удовлетворенности коммуникацией на рабочем месте, в которой отчетливо прослеживаются профессиональные и культурные различия. Общий индекс восприятия ИИ составил 54,47 балла для российских респондентов и 56,43 балла для иностранных участников. Наиболее высокие оценки получили утверждения, отражающие восприятие ИИ как полезной технологии (M=3,62) и признание его впечатляющих возможностей (M=3,60). Вместе с тем участники опроса высказывали сомнения в способности ИИ способствовать повышению личного благополучия (M=2,45) и приносить ощутимую пользу обществу в целом (M=2,50).

Сравнительный анализ между профессиональными группами продемонстрировал значимые различия. Сотрудники промышленного предприятия продемонстрировали более высокий уровень доверия к ИИ в контексте выполнения рутинных задач (M=3,20), чем академические работники (M=3,07). В то же время представители университета чаще выражали обеспокоенность вопросами этичности применения ИИ (M=2,60 против M=2,20 на производстве), а также чаще обращали внимание на вероятность ошибок в работе интеллектуальных систем (M=3,00 против M=2,53 соответственно).

Культурные различия также оказались значимыми. Иностранные респонденты продемонстрировали более выраженный интерес к технологиям ИИ (M=3,14 по сравнению с M=3,03 у российских участников), однако одновременно выразили и большее беспокойство относительно потенциальных рисков (M=2,57 против M=2,28). В то же время российские участники опроса более позитивно оценивали экономический потенциал ИИ (M=2,85 по сравнению с M=2,66 у иностранцев).

Средний уровень удовлетворенности коммуникацией составил 75,83 % среди российских респондентов и 64,30 % среди иностранных. Наивысшие показатели были зафиксированы в отношении взаимодействия с непосредственным руководством (M=80,22 %) и неформального общения с коллегами (M=72,33 %). Наименее удовлетворительными оказались аспекты, касающиеся межподразделенческого взаимодействия (M=62,37 %) и коммуникации с высшим руководством (M=66,67 %).

Профессиональный контекст оказал влияние на степень удовлетворенности коммуникационным климатом. Сотрудники производственного предприятия продемонстрировали более высокую удовлетворенность как общим коммуникационным климатом (M=79,33 %), так и уровнем организационной интеграции (M=77,33 %), в то время как работники университета показали менее высокие значения по этим показателям — 78,67 % и 64,00 % соответственно. Также в академической среде были зафиксированы проблемы с качеством обратной связи (M=68 %) и слабая координация между подразделениями (M=58 %).

Корреляционный анализ двух аспектов позволил установить статистически значимые взаимосвязи между исследуемыми переменными. Была выявлена слабая положительная связь между позитивным восприятием ИИ и удовлетворенностью коммуникацией с непосредственным руководством (r=0,11). При этом наблюдалась отрицательная корреляция между опасениями в отношении ИИ и общим уровнем удовлетворенности коммуникацией (r=-0,16), что может свидетельствовать о тревожных установках, мешающих полноценному восприятию информационного взаимодействия в организации. Кроме того, умеренная положительная связь (r=0,15) была обнаружена между восприятием экономических выгод от ИИ и удовлетворенностью вертикальной коммуникацией, что указывает на значимость прагматических ожиданий в формировании коммуникативной удовлетворенности.

Таким образом, результаты исследования демонстрируют, что отношение к искусственному интеллекту взаимосвязано с восприятием качества организационной коммуникации, причем данная связь опосредована как профессиональными, так и культурными особенностями.

Обсуждение результатов

Анализ полученных данных продемонстрировал сложный и многомерный характер взаимосвязи между отношением к искусственному интеллекту и удовлетворённостью организационной коммуникацией. Выявленные различия между профессиональными группами можно интерпретировать с учётом специфики их трудовой деятельности и организационного контекста.

В промышленной среде ИИ преимущественно воспринимается как прикладной инструмент, направленный на оптимизацию производственных процессов и повышение эффективности рутинных операций. Это обусловливает более позитивное отношение к технологии со стороны сотрудников, видящих в ней конкретную практическую пользу. В то же время представители академического сектора демонстрируют более критичный подход, акцентируя внимание на когнитивных, этических и гуманитарных аспектах внедрения ИИ. В условиях, где интеллектуальная деятельность и автономия имеют особую ценность, технология воспринимается как потенциальная угроза креативности и индивидуальной ответственности.

Уровень удовлетворенности коммуникацией также варьируется в зависимости от профессионального контекста. В организациях промышленного профиля фиксируется более высокий уровень удовлетворенности, что можно объяснить чёткой структурой рабочих процессов, стандартными каналами взаимодействия и относительно формализованной корпоративной культурой. Напротив, в университетской среде сложность и фрагментированность организационной структуры, наличие академической автономии и высокая степень независимости подразделений затрудняют координацию и обмен информацией, что снижает общее качество коммуникации.

Культурные различия между российскими и иностранными респондентами проявляются в различной степени доверия к ИИ и ожиданиях от коммуникационных процессов. Иностранные участники демонстрируют большую технологическую уверенность и осведомлённость, однако одновременно предъявляют более высокие требования к прозрачности и обоснованности коммуникации. Российские респонденты, напротив, характеризуются склонностью компенсировать недостатки формальных каналов за счёт неформальных практик взаимодействия, что отражает особенности национальной организационной культуры.

Заключение и рекомендации

Проведённое исследование позволяет сделать ряд содержательных выводов. Во-первых, восприятие ИИ сотрудниками зависит от характера выполняемой работы и профессионального контекста: там, где преобладает рутинная деятельность, ИИ воспринимается как помощник; в сферах, связанных с исследовательской или креативной работой, наблюдается более критическое и настороженное отношение. Во-вторых, удовлетворённость коммуникацией в организации тесно связана с готовностью персонала воспринимать технологические новшества. Хорошо выстроенные коммуникационные процессы повышают доверие и снижают сопротивление внедрению ИИ. В-третьих, культурный фон участников оказывает влияние как на отношение к технологиям, так и на восприятие организационного взаимодействия.

На основе полученных результатов можно предложить ряд практических рекомендаций. Для промышленных предприятий целесообразно разрабатывать обучающие программы, демонстрирующие конкретные преимущества ИИ для рабочих процессов, а также использовать положительный опыт внедрения технологий в целях укрепления организационной культуры и повышения вовлечённости персонала. Для академических учреждений важно акцентировать внимание на этических аспектах применения ИИ, формировать критическое, но конструктивное отношение к новым технологиям и совершенствовать внутренние коммуникационные механизмы, особенно в части межподразделенческого взаимодействия. Для международных организаций ключевым становится учёт культурных ожиданий сотрудников: необходима разработка прозрачных, этически обоснованных и универсальных моделей внедрения ИИ, подкреплённых стандартизированными практиками внутренней коммуникации.

Литература:

1. Bostrom, N. Superintelligence: Paths, dangers, strategies / N. Bostrom. — Oxford: Oxford University Press, 2014. — 390 с.
2. Davenport T. H. et al. Artificial intelligence for the real world // HBR’S 10 MUST. — 2018. — p. 67.
3. Davis F. D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology // MIS Quarterly. — 1989. — p. 319–340.
4. Downs C. W., Hazen M. D. A factor analytic study of communication satisfaction // The Journal of Business Communication (1973). — 1977. — Т. 14. — № 3. — p. 63–73.
5. Monge P. R., Contractor N. S. Theories of communication networks. — Oxford University Press, USA, 2003.
6. Parasa S. K. Impact of AI on Employee Experience and Engagement // European Journal of Advances in Engineering and Technology. — 2024. — Т. 11. — № 7. — p. 12–14.
7. Roemmich K., Schaub F., Andalibi N. Emotion AI at work: Implications for workplace surveillance, emotional labor, and emotional privacy // Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. — 2023. — p. 1–20.
8. Russell S. J., Norvig P. Artificial intelligence: a modern approach. — Pearson, 2016.
9. Shin D. User perceptions of algorithmic decisions in the personalized AI system: Perceptual evaluation of fairness, accountability, transparency, and explainability // Journal of Broadcasting & Electronic Media. — 2020. — Т. 64. — № 4. — p. 541–565.
10. Turkle S. Reclaiming conversation: The power of talk in a digital age. — Penguin, 2015.
11. Vesnic-Alujevic L., Nascimento S., Polvora A. Societal and ethical impacts of artificial intelligence: Critical notes on European policy frameworks // Telecommunications Policy. — 2020. — Т. 44. — № 6. — p. 101961.
12. Weick K. E. The social psychology of organizing // Management. — 2015. — Т. 18. — № 2. — p. 189.
13. Zuboff S. The age of surveillance capitalism // Social theory re-wired. — Routledge, 2023. — p. 203–213.