ИИ — это не про автоматизацию, а про смену логики управления. Наш управленческий здравый смысл, проверенный кризисами и ростом, упирается в предел сложности. Вопрос в том, готовы ли мы признать этот предел.
Сегодня главный вопрос корпоративного мира звучит почти тревожно: что станет с корпоративным управлением в эпоху искусственного интеллекта?
Уже сегодня AI-copilot становятся штатным инструментом менеджеров — они участвуют в планировании, анализируют KPI и предлагают решения, формируя параллельный слой управленческой рациональности. Но если алгоритмы способны оптимизировать процессы, прогнозировать спрос, рассчитывать логистику, формировать управленческие рекомендации и даже оценивать перспективы того или иного слияния компаний, то где проходит граница человеческой рациональности?
И что в управлении вообще останется человеческим?
Не хочу теоретизировать, футурологических спекуляций на эту тему хватает и без меня. Хочу поделиться своим практическим видением, на основе тридцати лет в бизнесе. Ведь перспективы ИИ в менеджменте — это не нечто, что свалилось на нас с Луны. Компании уже не один десяток лет адаптируются к прорывам в сфере информационных технологий, которые следуют один за другим — компьютер, локальные сети, интернет, смартфон. Теперь вот искусственный интеллект, который добавляет в эту картину качественный сдвиг.
Итак. В ТЕХНОНИКОЛЬ я выделяю три периода со своими представлениями о том, что считалось рациональным в управлении.
Первый (1992–2015): административная рациональность как инструмент экспансии.
Рост строился на иерархии, концентрации решений, регламентах и дисциплине издержек — в ТЕХНОНИКОЛЬ этот период особенно ярко проявился после кризиса 2008-09 гг., когда компания поставила и успешно решила в разы повысить производительность труда и стать лидером в контроле издержек. Управление опиралось на вертикаль ответственности и стандартизацию процессов.
Главная задача — обеспечить масштабирование. Запуск новых производств — через закупку передовых для отрасли технологий, расширение географии — через создание торговой сети, контроль качества и себестоимости — через внедрение TPS/Toyota и системы ТОИР (Техническое обслуживание и ремонт).
В исторической ретроспективе эта логика соответствует классическому канону XX века: тейлоризм, веберовская бюрократическая рациональность, тезис одного из классиков современного бизнес образования Альфреда Чандлера о том, что «структура следует за стратегией». Затем Майкл Портер закрепил идею конкурентного преимущества через позиционирование и контроль цепочки ценности.
Административная модель в этой фазе не является архаикой — она исторически адекватна задаче роста. В управленческом здравом смысле того времени эта логика казалась безусловной: чем жестче контроль и прозрачнее регламенты, тем выше результат. И действительно, на этапе экспансии эта формула работала — но лишь до определенного масштаба сложности.
Схожую траекторию проходили и глобальные компании. Производитель тяжелой строительной техники Caterpillar десятилетиями строила управление вокруг продуктовой и производственной дисциплины. Лидер в сфере композиционных материалов и изоляции Owens Corning усиливала стандартизацию и контроль в фазе международной экспансии. Жесткая операционная архитектура позволяла удерживать масштаб.
Однако по мере усложнения бизнеса начинает проявляться предел. Рост числа активов и направлений повышает внутреннюю сложность быстрее, чем ее способна переварить централизованная вертикаль. В определенный момент усиление контроля перестает повышать эффективность и начинает ее снижать. Возникает конфликт между централизацией и локальной инициативой, между регламентом и скоростью реакции.
Этот порог можно обозначить как обнаружение предела административной рациональности.
Он не связан с моральной оценкой и не означает отказ от дисциплины. Речь идет о структурной границе: при определенной сложности система требует иных метрик управления.
Второй период (2015–2025): поиск вовлекающих и рефлексивных практик.
Ответом на осознание предела классической, линейной административной рациональности становится постепенное расширение управленческого инструментария. К жестким регламентам добавляются элементы бережливого производства, проектные форматы, программы развития лидерства, механизмы горизонтального обмена знаниями. Руководитель начинает мыслиться не только как контролер, но и как создатель среды.
На этом этапе особенно ясно проявляется расхождение с тем, что долгое время считалось управленческим здравым смыслом. Он утверждает: если система начинает буксовать, нужно усилить контроль, добавить показатели, повысить прозрачность. Больше KPI — больше управляемости. Больше цифровизации — меньше хаоса.
Однако практика показывает, что при росте сложности такое усиление не всегда дает ожидаемый эффект. Дополнительные метрики повышают нагрузку на центр, но не ускоряют принятие решений на местах. Централизация начинает вступать в противоречие с масштабом. Возникает необходимость не просто усиления инструментов, а пересмотра самой логики их применения.
Здесь появляется контрапункт к классической теории менеджмента. Например, один из пионеров разработки искусственного интеллекта Герберт Саймон говорил об «ограниченной рациональности»: ни один управленец не способен обработать всю сложность среды, следовательно, принятие решений должно быть распределено внутри системы.
Аналогичные сдвиги происходили и в других корпорациях. Например, Microsoft при Сатье Наделле сместила акцент с внутренней конкуренции на культуру роста и совместного обучения, сделав ставку не только на технологию, но и на изменение управленческой культуры. Этот пример показывает: вопрос не в ослаблении дисциплины, а в ее дополнении новой логикой взаимодействия.
И наоборот: история General Electric в эпоху позднего Джека Уэлча и последующей цифровой трансформации показывает, что усиление системы метрик и централизации не гарантирует устойчивости при росте сложности. Даже компания, считавшаяся эталоном управленческого здравого смысла, столкнулась с пределом масштабируемости своей модели.
Важно подчеркнуть: второй период не отменяет первый. Административная дисциплина сохраняется как фундамент. Стандарты, контроль издержек, структурированность процессов остаются необходимыми. Но к ним добавляется понимание, что эффективность определяется не только архитектурой процессов, но и качеством среды — уровнем доверия, инициативы, способности к рефлексии.
Рациональность начинает восприниматься шире, чем просто инструмент расчета и контроля. Она включает в себя способность системы к самообновлению. Метрики становятся не только механизмом фиксации отклонений, но и инструментом согласования целей. Рефлексия — не внешним дополнением, а частью управленческого цикла.
Так постепенно формируется идея расширенной рациональности — управления, учитывающего не только цифры и регламенты, но и смыслы, ценности, коллективные формы мышления. Это не гуманистическое украшение и не мода на «мягкие навыки». Это ответ на усложнение среды, которое нельзя преодолеть простым наращиванием административных инструментов.
Период третий (2025–2030): пилотирование управленческой среды расширенной рациональности
Мы только входим в него, но уже сегодня можно сказать: с внедрением ИИ прежние дилеммы управления возвращаются с новой силой. Алгоритмы способны усилить административную рациональность до предела: сделать контроль тотальным, метрики — мгновенными, прогнозы — точными. Но это не отменяет фундаментального ограничения.
Уже сегодня в ряде отраслей алгоритмическое ценообразование в режиме реального времени вытесняет традиционную функцию коммерческого менеджера. Машина анализирует спрос, остатки, поведение конкурентов и корректирует цену быстрее и точнее человека. В такой логике менеджер как оператор расчета действительно становится избыточным — но возрастает роль того, кто задает принципы ценообразования, границы допустимых решений и стратегическую рамку.
Здравый смысл сегодня подсказывает: если алгоритмы считают быстрее и точнее, значит роль менеджера будет сокращаться. Но на практике ИИ девальвирует управленца лишь как чистую функцию контроля и одновременно повышает его ценность как навигатора среды — того, кто настраивает рамки, в которых данные превращаются в осмысленные решения.
Машина может оптимизировать процесс, но она не способна сама по себе сформировать смысл совместного действия или удержать внутреннее напряжение развития. Более того, чрезмерная алгоритмизация рискует обострить старый конфликт — между центром и периферией, между стандартом и живой ситуацией.
Отсюда возникает парадокс. Чем более технологичной становится среда, тем важнее оказывается способность организации к расширенной рациональности — к интеграции данных и человеческого опыта, расчета и профессиональной идентичности, формальной структуры и неформальных связей. Управление превращается в работу с когнитивной архитектурой компании.
Опыт тридцати лет развития крупной индустриальной организации показывает: административная модель была исторически необходимой и остается фундаментом. Но без ее расширения — через вовлечение, рефлексию, распределенную инициативу — компания достигает предела собственной эффективности. Этот предел проявляется не как внешнее поражение, а как внутреннее ощущение перегрева системы.
В этом смысле главный урок последних десятилетий заключается не в том, какая модель “лучше”. Он в том, что рациональность управления не статична. Она эволюционирует вместе с усложнением среды. ИИ лишь делает этот процесс более очевидным.
Если в XX веке вопрос звучал как “как оптимально организовать производство?”, то в XXI он все чаще звучит иначе: “какой тип мышления должна иметь организация, чтобы оставаться живой?”
Ответ на этот вопрос не может быть окончательным. ИИ не отменяет предел рациональности — он делает его дороже.
Но ясно одно: будущее управления будет определяться не только мощностью алгоритмов, но и способностью компаний осознавать собственные пределы — и вовремя расширять поле своей рациональности.