На бумаге всё выглядит просто: дай сотруднику ИИ-инструмент, получи рост производительности. На практике компании натыкаются на совсем другую проблему — управленческую. Исследование Nielsen, проведённое для Monday.com среди 1700 руководителей из семи стран, показало, что свыше половины старших менеджеров говорят о том, что им стало сложнее оценивать качество работы сотрудников после внедрения ИИ. Причина простая: когда результат приходит в inbox уже отполированным, неясно, сколько в нём человека и сколько машины. Почти половина менеджеров тратят теперь больше времени на проверку и направление команды, чем раньше.
Парадокс в том, что сами менеджеры ИИ не против — 94% опрошенных говорят об энтузиазме внедрять его. Исследовательница Monday.com Микаль Миллер Леви проводит параллель с интернетом начала 2000-х: люди видят в ИИ ту же «магию». Но сутью проблемы является разрыв между скоростью развития технологии и способностью организаций адаптироваться. ИИ отлично работает на уровне отдельного менеджера, но когда речь идёт об управлении организацией в целом, процессы просто не успевают за новыми возможностями.
Изменилась и система оценки сотрудников. 78% менеджеров пересмотрели критерии оценки после внедрения ИИ — теперь они обращают внимание на умение составлять промпты, правильно делегировать задачи машинам и экспериментировать с новыми подходами. Но здесь возникает более острый вопрос: как справедливо судить человека, если невозможно разделить его вклад и вклад ИИ? И что происходит, когда сам менеджер при оценке полагается на ИИ? Опрос показал, что 46% менеджеров используют ИИ для помощи в принятии решений, а 39% — даже для подготовки текстов оценок. Это прямой путь к усилению предвзятости: большие языковые модели по сути своей воспроизводят паттерны, содержащиеся в данных, на которых они обучены. Исследования luxemburgского Института социально-экономических исследований и работа начала 2025 года выявили, что модели ИИ могут содержать смещения в отношении кандидатов определённых групп населения.
Расширяется и само определение менеджерской работы. Кто-то должен решить, какие задачи отдать ИИ-агентам, проверить результаты, вмешаться при сбое. Это создаёт новый слой «невидимого труда» — часто неоплачиваемого и не учитываемого в метриках. Одновременно растёт хаос в инструментальной базе: 57% менеджеров говорят, что количество используемых приложений увеличилось, 51% отмечают возросшую зависимость между инструментами. Только 29% считают свою ИИ-инфраструктуру полностью оптимизированной и централизованной. Вместо консолидации стека, на который рассчитывали компании, произошло противоположное — сотрудники принимают инструменты самостоятельно, за пределами корпоративных процессов, и это выходит из-под контроля.
Ещё более давящей становится проблема надзора над ИИ-агентами, которые начинают действовать автономно. 58% менеджеров ожидают, что в следующем году будут управлять большим числом ИИ-агентов, чем человеческих сотрудников. 46% беспокоят потенциальные риски потери контроля над действиями этих агентов. 35% опасаются личной ответственности за решения, принятые машиной, которая остаётся в значительной степени непредсказуемой. Менеджеры не хотят полностью автономных агентов — они настаивают на том, чтобы люди были в курсе и консультировались ИИ при решении критически важных задач.
В российском контексте эта проблема усугубляется отсутствием отработанных практик управления ИИ в организациях. Для российского бизнеса критично начать с чётких внутренних регламентов: какие инструменты одобрены, как оцениваются результаты, кто несёт ответственность за решения агентов. На уровне автоматизации внутренних процессов и подготовки контента это уже отработано относительно хорошо, но для более сложных задач управления (оценка персонала, критические деловые решения) нужна ещё система контроля и траста. Без этого компании, внедрившие ИИ «в лоб», получат не рост эффективности, а управленческую головную боль.
В целом исследование подтверждает очевидное, но часто игнорируемое: ИИ это не просто технологический инструмент, это управленческая и организационная проблема. Пока компании не выработают процессы, которые соответствуют темпу внедрения, менеджеры будут тратить всё больше времени не на стратегию, а на то, чтобы удержать систему в целом.