Техработников в Китае всё чаще просят «обучать» искусственный интеллект на собственных рабочих процессах — вплоть до описания того, как именно их коллеги выполняют задачи. Практика, которая началась как эксперимент и интернет-шутка, быстро стала частью корпоративных процессов и вызвала дискуссию о том, не превращается ли автоматизация в инструмент замещения самих сотрудников.
В центре обсуждения оказался вирусный GitHub-проект Colleague Skill. Его создатели заявили, что «инструмент позволяет дистиллировать навыки и даже личные особенности коллег и воспроизводить их с помощью ИИ-агента». Несмотря на то, что проект изначально задумывался как сатира, он быстро распространился в китайских соцсетях и попал в поле зрения IT-работников и менеджеров.
По данным MIT Technology Review, сотрудники ряда компаний получили указания от руководства документировать свои рабочие процессы, чтобы в дальнейшем автоматизировать их с помощью агентов вроде OpenClaw или Claude Code. Формально речь идёт о повышении эффективности, но на практике — о создании инструкций, из которых можно собрать «цифрового двойника» сотрудника компании.
Сам Colleague Skill работает так: пользователь указывает имя коллеги, чьи задачи нужно воспроизвести, добавляет базовые данные профиля, после чего система автоматически импортирует историю переписок и рабочие файлы из корпоративных приложений. На выходе формируется подробное руководство, описывающее обязанности человека, стиль работы и даже поведенческие особенности — от пунктуации до «маленьких привычек», которые затем может имитировать ИИ-агент.
Автор проекта — инженер Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта Тяньи Чжоу (Tianyi Zhou). В комментарии изданию Southern Metropolis Daily он заявил, что «Colleague Skill задумывался как шутка, вдохновлённая массовыми увольнениями, связанными с ИИ, и растущей практикой, когда компании требуют от сотрудников самим искать способы автоматизации своей работы». На дополнительные запросы он не ответил.
Реакция пользователей оказалась двойственной: часть аудитории восприняла идею с юмором, обсуждая возможность «автоматизировать коллег раньше, чем себя». Однако многие сотрудники увидели в этом угрозу профессиональной идентичности и обсуждают вопрос достоинства труда в эпоху ИИ.
Один из таких случаев описала 27-летняя IT-специалистка из Шанхая Амбер Ли (Amber Li). Она использовала Colleague Skill для эксперимента, воссоздав бывшего коллегу. По её словам, система за считанные минуты сформировала файл с описанием того, как этот человек выполнял работу, включая поведенческие детали. «Это удивительно хорошо работает. Даже улавливает мелкие особенности — реакции и привычки в пунктуации», — рассказала она. В результате Ли смогла использовать ИИ-агента как «виртуального коллегу», который помогает ей с отладкой кода и отвечает мгновенно. Однако эффект она описывает как «жуткий и некомфортный».
Параллельно в Китае усиливается тренд на внедрение агентов в рабочие процессы. Компании требуют от сотрудников создавать подробные «карты работы», чтобы закрыть разрыв между возможностями агентов и реальными задачами бизнеса. Хотя такие системы уже способны читать новости, обобщать документы, отвечать на письма и бронировать услуги, их эффективность в корпоративной среде, по словам работников, остаётся ограниченной и требует постоянного контроля.
По мнению Ханчэн Цао (Hancheng Cao), доцента Университета Эмори, подобная практика имеет прагматическое объяснение. Компании получают не только опыт использования ИИ-инструментов, но и структурированные данные о том, как именно работают сотрудники. Это позволяет выявлять процессы, которые можно стандартизировать, и те, где всё ещё критически важны человеческие решения.
Однако сами работники воспринимают это иначе. Один инженер, пожелавший остаться анонимным, рассказал, что обучение ИИ на собственном рабочем процессе вызывает ощущение упрощения и «разложения работы на модули», которые легче заменить автоматикой. В соцсетях распространяются похожие настроения, часто в форме мрачного юмора.
Ответом на тренд стали и контрпроекты. AI-продакт-менеджер из Пекина Коки Сюй (Koki Xu) опубликовала на GitHub инструмент «anti-distillation», который мешает созданию таких рабочих моделей. В зависимости от уровня «саботажа» система преобразует описание работы в максимально обобщённый и непригодный для автоматизации текст. Видео с демонстрацией проекта собрало более 5 миллионов лайков.
Сюй, имеющая юридическое образование, отмечает, что тренд поднимает не только технологические, но и правовые вопросы: остаётся неясным, кому принадлежат данные, описывающие стиль мышления и поведенческие особенности сотрудника — компании или самому человеку. Она надеется, что обсуждение Colleague Skill поможет выработать новые подходы к защите профессиональной идентичности в эпоху ИИ.
При этом многие сотрудники не считают свою работу немедленно заменяемой. Амбер Ли отмечает, что её компания пока что не может полагаться на ИИ-агентов из-за их нестабильности. «Я не думаю, что моя работа прямо сейчас под угрозой. Но я чувствую, что её ценность снижается, и не знаю, что с этим делать», — говорит она.
