Есть понятие, которое появилось в этом году. Botshitting — когда человек отправляет клиенту, руководителю или публике то, что сгенерировал AI, не проверив и не поняв написанного.
Это не гипотеза. Work AI Index 2026 — исследование 6 000 сотрудников из трёх стран — показал: 69% пользователей AI хотя бы иногда так делают. Из них 41% регулярно отправляют работу, которую не смогли бы объяснить, если бы спросили.
Почему это происходит
Не потому что люди безответственные.
Потому что они устали. Исследование зафиксировало другой феномен — botsitting: люди тратят в среднем 6.4 часа в неделю на надзор за AI, исправление его ошибок и кормление контекстом. После нескольких циклов «написал — получил плохой результат — переписал — снова не то» у человека заканчивается когнитивный ресурс.
В итоге он просто нажимает «отправить».
Тяжёлые пользователи AI на 64% чаще занимаются botshitting, чем те, кто использует его редко. Больше используешь — больше устаёшь — меньше проверяешь.
Что происходит, когда это идёт к клиентам
Непроверенный AI-контент в поддержке — это конкретный риск.
AI уверенно называет неправильную цену. Описывает условие возврата, которого нет. Обещает срок доставки, который никто не подтверждал. Клиент читает это как официальный ответ от компании.
Когда потом выясняется, что это было неверно — проблема не у AI. Проблема у вас.
В Work AI Index также зафиксировали: когда AI-контент вызывает проблемы, 40% сотрудников перекладывают ответственность на AI. «Это не я написал, это сгенерировало». Суды и регуляторы с этим не соглашаются — ответственность остаётся за организацией.
В каких случаях это особенно опасно
Там, где ответ влияет на решение клиента.
Сервисный бизнес: условия договора, гарантии, сроки. Ошибка здесь — претензия или потеря клиента.
E-commerce: цена, наличие, доставка. Клиент уже ожидает то, что ему сказали.
Медицина, юридические услуги, финансы: здесь AI-ошибка может стоить не только репутации.
Контент-маркетинг: статья с фактической ошибкой, которую никто не прочитал перед публикацией, потом стоит дороже в исправлении, чем сама статья.
Что с этим делать
Исследование даёт один чёткий вывод: компании, которые измеряют не только скорость работы, но и качество результата, получают уровень botshitting на 10 процентных пунктов ниже. Не потому что сотрудники стали лучше, а потому что сменились стимулы.
Но есть и более структурное решение: дать AI меньше пространства для импровизации.
AI галлюцинирует там, где у него нет нужных данных. Если чат-бот для поддержки клиентов работает только из проверенной базы знаний — прайса, условий, FAQ — он не может придумать то, чего там нет. Он либо ответит правильно, либо скажет, что не знает.
Это не исключает человека из процесса. Но это меняет задачу: вместо «прочитай и исправь каждый ответ» — «убедись, что в базе знаний всё актуально».
Разница в нагрузке — существенная.
Источник: Work AI Index 2026 — Glean's Work AI Institute совместно с исследователями Stanford, UC Berkeley, UCL и других университетов. Выборка: 6 000 цифровых работников, США, Великобритания, Австралия, июнь 2026.
