Как компании зарабатывают на переписках уволенных сотрудников

Когда сотрудник увольняется, принято считать, что вместе с ним компанию покидают его знания, опыт и рабочие привычки. Но эпоха искусственного интеллекта меняет это правило. Все чаще работодатели сохраняют письма, сообщения, записи созвонов и другие цифровые следы сотрудников, чтобы использовать их для обучения ИИ-систем. В результате компании продолжают извлекать пользу из труда людей даже после их ухода.

Бывший сотрудник стал роботом

В апреле 2026 года стало известно, что китайская игровая медиакомпания из провинции Шаньдун создала ИИ-аватара на основе данных бывшего сотрудника HR-отдела. Предполагалось, что цифровой двойник сможет продолжить выполнять часть его обязанностей после увольнения. Для обучения модели использовали рабочие переписки, записи созвонов, особенности общения и принятия решений — фактически весь цифровой след специалиста по кадрам.

После обучения ИИ-аватар начал выполнять типичные HR-задачи: консультировать сотрудников, отвечать на стандартные вопросы, рассылать приглашения на собеседования, а также готовить презентации и таблицы. Один из сотрудников компании назвал проект смелым внутренним экспериментом и заявил, что бывший коллега дал согласие на использование своих данных. При этом он признал, что ИИ пока работает только с простыми инструкциями и остается «немного неуклюжим».

История быстро разошлась по китайским соцсетям и вызвала споры о границах автоматизации. Многие задались вопросом, допустимо ли создавать цифровую копию сотрудника и продолжать использовать его опыт, навыки и поведенческие модели после того, как тот ушел из компании.

Как компании продают данные бывших сотрудников

Параллельно в США и других странах начал формироваться новый рынок. Обанкротившиеся или закрывшиеся компании стали продавать свои цифровые архивы разработчикам искусственного интеллекта для обучения моделей. Речь идет о рабочих переписках, электронных письмах, истории выполнения задач и программном коде. Так, бывший генеральный директор компании Cielo24 рассказала, что смогла продать все внутренние сообщения и записи о работе уже закрывшейся компании за сотни тысяч долларов.

Вокруг этого направления уже появилась целая индустрия посредников. Они помогают закрывающимся компаниям превращать накопленные данные в источник дохода. Например, компания SimpleClosure запустила сервис Asset Hub, через который можно продать рабочие архивы — переписки, почту и программный код — разработчикам ИИ. Компания обещает предварительно удалить из данных личную информацию. По ее данным, за год через сервис прошло около ста сделок на суммы от $10 000 до $100 000. Всего владельцам закрытых компаний было выплачено более $1 млн.

Для разработчиков ИИ такие архивы особенно ценны, потому что отражают реальную работу бизнеса. В них содержатся обсуждения задач, споры между сотрудниками, согласования решений и способы решения проблем. В отличие от текстов из интернета, это своего рода цифровая память компании. На ее основе можно обучать системы, которые будут не просто генерировать тексты, а воспроизводить поведение сотрудников в сложных рабочих процессах.

Однако юристы и эксперты по цифровой политике предупреждают: даже после удаления имен и других очевидных идентификаторов такие архивы нередко позволяют установить связь с конкретными людьми и событиями.

«Это не обезличенные данные. За ними стоят реальные люди, которых можно идентифицировать», — отмечает основатель Центра политики в области искусственного интеллекта и цифровых технологий Марк Ротенберг.

Зачем ИИ нужны ваши письма и чаты

Чтобы ИИ мог работать не просто как чат-бот, а как полноценный помощник, способный самостоятельно выполнять задачи, ему нужна практика. Для этого создаются специальные цифровые среды, которые разработчики называют RL-gym, — своего рода тренажерные залы для искусственного интеллекта. В них ИИ многократно решает рабочие задачи, получает оценки за свои действия и постепенно учится принимать более эффективные решения.

Для офисных задач такой тренажер представляет собой виртуальную копию компании. В нее входят рабочие чаты, электронная почта, документы, инструкции, база знаний и история ранее решенных проблем. В такой среде ИИ учится общаться с коллегами, назначать встречи, отвечать клиентам, регистрировать ошибки в работе сервисов и заполнять корпоративные системы учета.

На этом уже появился отдельный рынок. Например, компании вроде AfterQuery создают подобные цифровые офисы и продают их разработчикам ИИ как готовые площадки для обучения моделей.

Спрос на такие системы быстро растет. По данным СМИ, крупные игроки, включая Anthropic, готовы тратить на них до $1 млрд в год. Стартапы Prime Intellect и Fleet, работающие в этой сфере, уже оцениваются в сотни миллионов долларов. Разработчики объясняют интерес просто: искусственный интеллект нужно обучать не на идеально выстроенных сценариях, а на реальной рабочей среде со всеми ее противоречиями, ошибками, недопониманием и информационным шумом.

Однако такой подход вызывает и этические вопросы. Во-первых, неочевидно, насколько полезно обучать ИИ на данных компаний, которые в итоге закрылись или обанкротились. Во-вторых, рабочие переписки содержат не только деловую информацию, но и конфликты, личные комментарии, ошибки и эмоциональные реакции сотрудников. Эти люди никогда не соглашались на то, что их сообщения однажды станут материалом для обучения ИИ.

Эксперты по защите данных также предупреждают: даже после удаления имен и других идентификаторов некоторые архивы позволяют установить связь с конкретными людьми и компаниями. В результате фрагменты такой информации могут попасть в обучающие наборы данных, а затем — в ответы ИИ-систем.

«Если анонимизация выполнена неправильно, существует риск, что компании, получившие доступ к данным, смогут увидеть действия отдельных организаций и людей, а затем, при неосторожном обращении, эти данные могут просочиться в ответы модели», — считает Бобби Сэмюэлс, CEO компании Protege, которая проверяет и продает данные разработчикам ИИ.

Кроме того, подобные практики работодателя могут просто идти вразрез с желаниями сотрудников. В опросе 2024 года, проведенном платформой Checkr, занимающейся проверкой биографических данных, почти половина из 3 тыс. респондентов заявили, что готовы пойти на снижение зарплаты, если это позволит им избежать отслеживания их онлайн‑активности работодателем.

Когда цифровые «останки» становятся чужим активом

На этом фоне все заметнее еще один риск, о котором уже говорят крупнейшие игроки индустрии. Гендиректор Microsoft Сатья Наделла предупреждает: если компания просто передает свои данные во внешние ИИ‑системы и арендует готовые модели, она не усиливает собственный бизнес — она укрепляет конкурентное преимущество ИИ‑поставщиков. По сути, профессиональные знания и рабочие практики организаций «впитываются» универсальными моделями и затем возвращаются на рынок как стандартный сервис, доступный любому клиенту.

И тут можно говорить о двойном эффекте. С одной стороны, компании продолжают зарабатывать на письмах, чатах и привычках уже ушедших сотрудников, продавая их в виде обучающих датасетов. С другой — эти же данные становятся частью «чужого мозга»: крупные платформы на их основе строят собственных ИИ‑агентов, которые затем могут обслуживать конкурентов тех же компаний. В результате цифровые следы работников превращаются не только в источник разовой выручки, но и в элемент структурного «выхолащивания» отраслевой экспертизы, когда ключевые знания концентрируются у нескольких ИИ‑провайдеров.

Как компании собирают данные действующих сотрудников

Крупные корпорации все чаще фиксируют действия пользователей на рабочих компьютерах: клики мышью, нажатия клавиш, использование программ и содержание внутренних коммуникаций. Эти данные затем применяются для обучения ИИ-агентов.

Один из самых обсуждаемых примеров — Meta (признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ). Компания запустила инструмент, который отслеживает работу на корпоративных устройствах и в служебных приложениях. Система собирает информацию о действиях пользователей, а затем использует ее для обучения моделей искусственного интеллекта. В компании объясняют это необходимостью получать реальные примеры человеческой работы: «Если мы строим агентов, помогающих людям выполнять повседневные задачи за компьютером, нашим моделям нужны реальные примеры того, как люди ими пользуются», — заявили в компании. При этом Meta подчеркивает, что собранные данные «не используются ни для каких других целей» и защищены дополнительными механизмами безопасности.

Однако внутри компании отношение к инициативе далеко не однозначное. Некоторые сотрудники называют происходящее «очень антиутопичным», особенно на фоне уже прошедших и ожидаемых сокращений. Один из бывших работников охарактеризовал систему как «очередной способ запихнуть ИИ всем в глотку».

По словам исследователя Workplace Intelligence Дэна Шавела, речь идет о качественно новом этапе развития корпоративного контроля. «Это эволюция рабочего мониторинга — от измерения работы к обучению тому, как ее заменить», — отмечает он. Фактически компании начинают превращать накопленные сотрудниками знания и навыки в цифровой актив, который можно использовать независимо от самих работников.

Эксперты по рынку труда предупреждают, что такие практики могут подорвать доверие между работодателями и персоналом. Особенно уязвимы сотрудники в условиях сложного рынка труда: даже понимая, что помогают обучать системы, способные в будущем заменить часть их обязанностей, они зачастую не могут отказаться от участия.

По материалам Business Insider, Forbes, BBC, Fast Company, Futurism, South China Morning Post, TechTimes.