Идеи для лидера: управление под руководством ИИ и
проблема бонусов

В первую декаду мая, когда из-за длинных выходных деловая активность в России замирает почти на две недели, передышка — отличный повод подумать о долгосрочных изменениях. Если искусственный интеллект и новые форматы работы ломают привычные схемы, возможно, лидеру пришло время не трансформировать существующие процессы, а создавать новые.

Руководителю уже недостаточно харизмы и видения — нужны инженерный взгляд на процессы, моральный радар в работе с алгоритмами и привычка регулярно пересматривать уже принятые решения.

Исследования и материалы, вошедшие в дайджест «Идеи для лидера» на этой неделе, показывают, как экспансия ИИ-агентов приводит к появлению новых лидерских моделей и HR-инструментов, и каким образом алгоритмы предугадывают следующий виток развития для рядового сотрудника.

Лидерство в эпоху AI

Привычные модели лидерства, например, трансформационное или ситуационное лидерство, не учитывают роль алгоритмов в управлении, принятии решений и коммуникации. Ученый из Швейцарской школы бизнеса доктор Виктор Фримпонг опубликовал исследование о том, как искусственный интеллект влияет на процесс управления. С одной стороны, благодаря автоматизации, аналитике и персонализации у лидеров возрастает эффективность, появляется больше времени, чтобы фокусироваться на стратегии. С другой стороны — предвзятость алгоритмов, снижение эмпатии и отсутствие прозрачности при принятии решений могут разрушать лидерские качества в человеке. Виктор Фримпонг ожидает, что в ближайшем будущем появятся три новые модели лидерства. Во-первых, AI-ассистируемое лидерство, при котором руководители используют ИИ для поддержки принятия решений, анализа данных и прогнозирования. Такая модель будет применяться в отраслях с высокой степенью неопределенности и важностью человеческого фактора. Алгоритмическое лидерство — модель, при которой управление командой и бизнес-процессами полностью осуществляется через алгоритмы. И распределенное лидерство, когда принятие решений становится более децентрализованным и менее иерархическим благодаря ИИ и инструментам командной работы.

Новый взгляд на старые процессы

Традиционные структуры, которые на протяжении последнего столетия определяли работу — фиксированные рабочие места, четко определенные роли, жесткие процессы — рушатся под тяжестью перемен. Старший партнер в Mercer и автор шести книг о будущем работы и автоматизации Равин Джесутасан в колонке для MIT Sloan Management Review говорит о том, что, несмотря на огромный потенциал для создания более эффективных процессов благодаря доступу к новым технологиям, компании раз за разом промахиваются и совершают одни и те же ошибки. Но не из-за нехватки новых технологий, а потому что цепляются за устаревшую конструкцию организации рабочих процессов. Джесутасан считает, что рост продуктивности невозможен без радикального переосмысления, и вместо автоматизации существующих процессов он предлагает «разобрать их по косточкам». Это позволит понять, что именно должен делать человек, что — AI-агент, а что следует делать при помощи ИИ. Если использовать подход «от задачи к технологии», а не наоборот, топ-менеджер открывает для себя путь к гибкости, масштабируемости и настоящей коллаборации людей и ИИ.

Эффективность стратегической команды

Генеральные директора, стремящиеся сформировать четкую стратегию, обычно полагаются на внутреннюю стратегическую команду — подразделения, которые помогают продумывать и упрощать принятие решений с высокими ставками, а также продвигать конкретные стратегические инициативы. Аналитики BCG изучили более 430 таких команд в разных компаниях и пришли к выводу, что более половины топ-менеджеров недовольны работой этих команд в своих организациях. А порядка трети директоров по стратегии и сами признают, что им не удается достичь запланированных результатов. В BCG отмечают, что успеха удается добиться тем командам, которые четко формулируют свои полномочия, согласовывают их с CEO и наводят порядок в управлении. А без ясных правил игры и структуры отчетности даже сильные команды теряют эффективность. Еще один признак успеха — умение сотрудничать с другими подразделениями. Сильные команды слушают и в совете директоров, и в бизнесе. Третьей важной составляющей в BCG называют умение работать с деньгами, а не просто мыслить стратегически. Навыки работы с финансами и M&A влияют на результат сильнее, чем цифровые компетенции или soft skills.

Консультационный совет

Основателю стартапа, если он не серийный предприниматель, важно собрать вокруг себя консультативный совет, чтобы избежать слепых зон при масштабировании — от стратегии до выхода на новые рынки. Аналитики J.P. Morgan отмечают , что, в отличие от совета директоров, консультанты не могут принимать решения или брать на себя управление активами. Они только дают советы, связи, опыт и критический взгляд со стороны. Например, при экспансии на европейский рынок они могут подсказать, как адаптировать продукт и маркетинг, выбрать правильные страны, обойти барьеры и избежать проблем с сертификацией и GDPR (Общий регламент по защите данных пользователей). Главное — это подобрать хороший состав, который можно будет пересобирать по мере роста бизнеса, чтобы он помог предпринимателю мыслить стратегически, идти быстрее и избегать ловушек, в которые уже попали другие.

Бонусы и мотивация

Материальные стимулы, такие как бонусы или прибавка к окладу, не всегда положительно влияют на качество рабочей силы компании. Ученые Энрике Кастро-Пирес и Джордж Георгиадис из Университета Майами в своем исследовании «Стимулы и отбор» пришли к выводу, что выплата сотрудникам бонусов в ряде случаев может навредить рабочему процессу, а не помочь. Они выяснили, что большие выплаты привлекают не только сильных, но и слабых сотрудников — причем в некоторых отраслях среди соискателей будет непропорционально больше непрофессиональных людей, ведь они чаще ищут работу. Так, повышение комиссии с 5% до 7% может звучать как способ привлечь к себе на работу профессиональных и опытных продажников, но на деле может заполнить отдел случайными энтузиастами, не умеющими продавать. Чтобы избежать ловушек, компании стоит не просто «поднимать ставки», а тонко настраивать систему мотивации так, чтобы она была особенно привлекательна именно для высококлассных кандидатов.

Персонализированное развитие сотрудников

К 2026 году искусственный интеллект будет прогнозировать продуктивность, оценивать культурную совместимость и управлять карьерными треками. Профессор бизнес-практики «Сколково» Елена Витчак в своем Telegram-канале пишет об изменениях на рынке HR: платформы вроде Workday, SAP, SuccessFactors теперь умеют создавать динамичные профили сотрудников в режиме реального времени и предлагать персонализированное развитие. Например, алгоритмы способны подбирать менторов, курсы или проекты, исходя из потенциала и целей сотрудников. Эксперт ожидает и массовой автоматизации рутинных задач — от скрининга до онбординга. Благодаря различным решениям компании смогут быстрее закрывать вакансии, снижать стоимость найма, прогнозировать текучесть и точнее управлять уровнем мотивации.