Алексей Ёжиков
Экзоинтеллект. Как ИИ меняет мышление топ-руководителя, разгружает от операционки и усиливает команду

Предисловие

Эта книга началась с раздражения.

В конце 2022 года я, как и несколько миллионов других пользователей, попробовал ChatGPT на базе модели GPT-3.5. Попросил написать письмо клиенту и получил текст на корявом русском языке с англицизмами, который пришлось переписать целиком. Попросил набросать структуру презентации для клиента и получил набор общих мест, не привязанных ни к отрасли, ни к ситуации. Когда задал конкретный вопрос про специфику рынка, модель уверенно выдала галлюцинации. Первая мысль была предсказуемой: технологически потрясающая вещь, только для серьёзной работы не годится.

Мне понадобилось меньше года, чтобы понять, как я ошибался. За двенадцать месяцев технология менялась скачками. В марте 2023-го GPT-4 заговорила на приличном русском, летом Anthropic Claude открыл контекстное окно на сто страниц, к осени модели получили доступ в интернет, и то, что было невозможным в январе, к декабрю стало рутиной.

Я из тех, кто не мог пройти мимо. Экспериментировал с каждой новой моделью, проваливался, разочаровывался, пробовал снова и по-другому. За сотни часов прошёл путь от раздражённого скепсиса к тому, что сейчас называю экзоинтеллектом: системе, которая изменила то, как я думаю, готовлюсь к работе с клиентами и принимаю решения.

Текст, который вы держите в руках, не сгенерирован нейросетью. Его написал человек, который использовал экзоинтеллект как партнёра по мышлению на каждом этапе работы над книгой. Поэтому он отличается от того, что вы получите, попросив ChatGPT «написать книгу про ИИ для руководителей». За тезисами здесь стоит управленческий опыт, проверенные данные и три года практики, а не пересказ интернета красивым языком.

Сами модели за три года ускорились настолько, что путь, который я проходил вслепую, теперь можно пройти за несколько недель, если есть проводник. Я набил шишки, разобрался и теперь хочу сэкономить время вам.

Пару слов о себе. Двенадцать с лишним лет в топ-менеджменте: IT, digital-маркетинг, стартап-индустрия, VR/AR. В 2013—2014 годах записывал и вёл программы по цифровой трансформации в корпоративных университетах МТС и КРОК, бизнес-школе ИМИСП. Во «второй карьере» я работаю с бизнес-коммуникациями руководителей высшего звена и топ-команд в крупном бизнесе, практикую как коуч и психолог. Среди моих клиентов – топ-руководители Газпром нефти, СИБУРа, Сбер Банка, НЛМК, Ростелекома, X5, UDS Group, ТБанка, РГС Банка и других федеральных компаний.

Экзоинтеллект руководителя не сводится к технологиям, психологии или менеджменту по отдельности. Он соединяет эти области и работает как второй мозг: не заменяет ваше мышление, а разгружает и усиливает его. Мне повезло: я понимаю, как устроены языковые модели, как мыслит руководитель, принимающий решения в сегодняшних условиях, и как изменяется реальное взаимодействие в топ-командах крупных организаций в РФ на протяжении последних 10 лет.

Эта книга написана для руководителей, которые уже пробовали ИИ и решили, что «полезно, но не впечатляет». Вы видели пять процентов возможностей.

Даже если в вашей компании уже идут пилоты по внедрению ИИ в маркетинге, продажах, логистике, производстве, книга всё равно для вас. Без вашего понимания ИИ на уровне мышления и без ИИ-усиленной топ-команды эти проекты, скорее всего, окажутся в тех 95%, которые не дают отдачи. Экзоинтеллект не заменяет и не противоречит тому, что уже есть. Он превращает разрозненные инициативы в отлаженную систему.

Я покажу управленческие проблемы, которые вы привыкли считать нормой, и покажу, как их сегодня можно решать иначе. Всё это оказывается не неизбежными издержками руководства, а симптомами разрыва между сложностью задач и мощностью инструментов, которыми вы пользуетесь.

Книга последовательно рассматривает три системных масштаба: вы, команда, компания. Каждая часть самодостаточна, можно читать выборочно. Но если прочитаете все три, картина сложится целиком. Если после прочтения вы захотите попробовать экзоинтеллект на своей реальной задаче, обращайтесь, мы будем рады помочь.

Алексей Ёжиков

Введение: Гонка, которую вы не видите

Три скорости определяют вашу реальность прямо сейчас, и они расходятся. Технология ускоряется экспоненциально. Языковые модели, составляющие основу современного ИИ, удваивают свои возможности каждые полгода-год, и каждое новое поколение справляется с задачами, которые предыдущее не могло решить в принципе.

Социальные нормы меняются линейно. Организации адаптируют процессы, нанимают людей, пересматривают KPI, но со скоростью, измеряемой кварталами и годами. Корпоративная культура сдвигается ещё медленнее. Исследования цифровой трансформации с 2018 года по настоящее время стабильно показывают, что лишь около тридцати процентов трансформационных проектов достигают поставленных целей¹.

Когнитивные способности руководителей – скорость обработки информации, ёмкость рабочей памяти, качество решений под нагрузкой – не изменились за последние десять тысяч лет. Мозг по-прежнему способен одновременно удерживать в оперативной памяти лишь около четырёх объектов, а отнюдь не девять². Количество переменных, которые CEO должен учитывать в стратегическом решении, тем временем выросло кратно. Объём совещаний, отчётов и входящей информации увеличивается каждый год.

Не менее долговечны сами инструменты принятия решений. Мы используем те же совещания, отчёты и таблицы, что и строители египетских пирамид. Разве что бухгалтер считает числа не на счётах, не на арифмометре, не на калькуляторе, а в 1С. Итоговая таблица, которую рассматривает CEO, при этом остаётся абсолютно идентичной.

Разрыв между скоростями в изменении технологий, социальных структур и когнитивного аппарата растёт, и это ваша рабочая реальность на протяжении многих лет.

Широко, но мелко

На первый взгляд, бизнес активно осваивает ИИ. По данным McKinsey, к середине 2025 года 88% организаций в мире использовали ИИ хотя бы в одной бизнес-функции³. Заметный рост в сравнении с 78% годом ранее и 55% в 2023-м. Но почти две трети из них не вышли за пределы экспериментов и пилотов, и лишь 39% видят хоть какое-то влияние ИИ на финансовый результат.

За этими цифрами скрывается неприятная картина. По данным исследования MIT Project NANDA, проанализировавшего триста корпоративных внедрений ИИ, до 95% организаций не фиксируют измеримой отдачи от инвестиций в генеративный ИИ при совокупном объёме вложений в 30—40 млрд долларов⁴. ИИ используют почти все, но почти никто не получает от этого реальной отдачи.

Исследование Лаборатории ИИ Школы управления СКОЛКОВО, проанализировавшее более 1600 кейсов внедрения в двадцати пяти отраслях, объясняет почему. Причина не в технологиях и не в «железе». Она лежит в управленческих ошибках, и каждая из них связана с тем, как руководство понимает (или не понимает) ИИ. Когнитивная дистанция между топ-менеджментом, владельцами бизнес-процессов и разработчиками приводит к «витринным» пилотам ради статуса, но без пользы для бизнеса⁵. Звучит знакомо?

Те, кто развивает экзоинтеллект

Уже существуют руководители, которые работают с ИИ на другом уровне. Они не «пишут письма с ChatGPT», а думают иначе, готовятся к стратегическим сессиям иначе, принимают решения иначе.

Мы говорим, что они владеют экзоинтеллектом. Под этим мы понимаем персональную когнитивную систему руководителя, в которой человеческое мышление усилено структурами, процедурами и технологиями больших языковых моделей.

Что значит «иначе»? Например, CEO, работающий с экзоинтеллектом, готовится к совету директоров за 40 минут вместо 3—4 дней, причём видит более чистую картину, чем раньше. Не потому что торопится, а потому что рядом с ним работает кремниевый секретарь-референт, свободный от корпоративных фильтров. Как именно это устроено, мы подробно разберём в главе 1.

Шкала: где вы сейчас

Чтобы разговор был конкретным, введём общий язык. Ниже приведена шкала уровней владения инструментами ИИ от 0 до 6, которую мы используем в работе с руководителями. Прочитайте описания и честно определите, где вы находитесь.

Уровень 0. Отрицание. «ИИ? Хайп, который меня не касается.» Не использует ИИ или попробовал один раз в 2023 году и решил, что «не работает». Может использовать статусные аргументы: «У меня есть люди для этого».

Уровень 1. Поверхностное использование. «ИИ? Умный Google, полезный для мелочей.» Задаёт вопрос, получает ответ, копирует, вставляет. Может написать письмо, перевести текст, обобщить документ. Считает, что «в теме». Нет итераций, нет контекста, нет обратной связи с моделью.

Уровень 2. Любопытство. Начинает экспериментировать шире. Пробует разные инструменты. Иногда получает впечатляющие результаты, но не может их воспроизвести. Использует эпизодически, без системы.

Уровень 3. Регулярный диалог. Работает с нейросетями ежедневно. Даёт контекст, ведёт многоходовые диалоги, подбирает модели под задачи. Начинает менять рабочие процессы с учётом возможностей нейросетей.

Уровень 4. Партнёрство. Нейросети становятся партнёром по мы-шлению, а не инструментами для выполнения задач. Руководитель использует их для стресс-тестирования идей, моделирования позиций, подготовки к сложным переговорам. Начинает видеть то, чего раньше не замечал, потому что кремниевый партнёр задаёт вопросы, которые не решается задать живая команда.

Уровень 5. Интеграция. Персональная ИИ-инфраструктура: набор контекстов, проектов, рутин, которые работают как когнитивная экосистема. Нейросети перестают быть отдельными инструментами и становятся частью способа мышления.

Уровень 6. Архитектура. Проектирует ИИ-системы для других: команды, организации. Понимает, где ИИ даёт рычаг, а где создаёт новые проблемы. Способен выстроить архитектуру командного взаимодействия углеродных и кремниевых участников.

Большинство CEO в России сегодня находятся на уровнях 0—1 (отрицание или поверхностное использование). По нашим оценкам, здесь от 60% до 75% руководителей высшего звена. Это стартовая позиция, а не приговор. Важно понимать масштаб разрыва: между уровнем 1 и уровнем 4 лежит не «получить больше знаний и навыков», а другой способ работы с информацией, решениями и людьми.

Барьер, которого вы не видите

Почему большинство руководителей застревают на первых двух уровнях? Очевидным ответом кажется «нет времени разбираться», но реальная причина лежит глубже.

Главный барьер не технический, а компетентностный: руководитель не знает, чего не знает. Когда вы попросили ChatGPT написать письмо и получили посредственный результат, вы сделали логичный вывод: инструмент посредственный. Но вы оценили Ferrari по поездке за хлебом. Не потому что не умеете водить, а потому что никто не показал, на что эта машина способна на трассе. И у вас нет времени разбираться вслепую.

К моменту написания книги на российском рынке уже существует более двадцати программ обучения ИИ для руководителей, от мастер-классов за 4000 рублей до полугодовых бизнес-лабораторий за 850 000 рублей. Мы проанализировали их все⁶. Ни одна не доводит руководителя до уровня 4 и выше, то есть до уровня, на котором ИИ становится партнёром по мышлению, а не улучшенным поисковиком. Лучшие программы поднимают до уровня 3, и это потолок. Причина проста: переход на четвёртый уровень требует не одноразовой программы с набором промптов, а другого подхода, построенного вокруг вашего контекста, ваших задач, вашего способа мышления. В формате курса на сто человек это сделать невозможно.

При целенаправленном сопровождении переход с уровней 0—1 до уровня 4 занимает четыре-восемь недель. Без проводника он может занять месяцы и даже больше.

Принцип снежного кома

Усиление работает экспоненциально. CEO, который освоил экзоинтеллект, быстрее усиливает команду. Он понимает, что возможно, и может направлять процесс. Усиленная команда быстрее трансформирует компанию, потому что принимает более точные решения о том, где ИИ даёт рычаг, а где нет. Каждый следующий шаг ускоряет все предыдущие. Данные McKinsey подтверждают эту динамику¹.

Это видно в самой индустрии ИИ. Между лидирующими проприетарными моделями (Claude, ChatGPT, Gemini) и догоняющими общедоступными (DeepSeek, Qwen, GLM) разрыв почти исчез в алгоритмических задачах. Но в том, что критично для руководителя – лингвистическая точность, моделирование поведения людей, работа с неопределённостью, удержание контекста стратегической сессии на сотни страниц – сохраняется разрыв в одно поколение моделей. Между ними и российскими моделями (YandexGPT, GigaChat) дистанция ещё больше. Мы говорим не столько о качестве русского языка, сколько о глубине рассуждений, объёме контекста и экосистеме инструментов. Полтора-два года в этой индустрии составляют пропасть. Так как лидеры используют свои модели для ускорения собственной разработки, эта пропасть воспроизводит себя.

То же самое происходит с компаниями. CEO, который начинает осваивать экзоинтеллект сегодня, через год будет на два-три года впереди тех, кто начнёт через год. Не потому что «бежал быстрее», а потому что каждый месяц обучения ускоряет следующий. Первый снежок, заложенный сейчас, превращается в ком, который конкурентам будет невозможно догнать.

Компании, системно инвестирующие в ИИ на уровне руководства, получают в 2—6 раз более высокую доходность для акционеров по сравнению с отстающими. Разрыв нарастает: digital и ИИ при системном внедрении работают как сложный процент.

Разгрузить себя, чтобы стать лучше

Сделаю ход, которого вы, возможно, не ожидаете. Было бы логично сказать: «Бегите быстрее! Осваивайте! Внедряйте!» Половина книг про технологии именно это и делает: нагнетает ощущение отставания и предлагает ещё одну порцию задач поверх тех, которыми вы и так завалены.

Я предлагаю другое. Вы и так перегружены. Ваша оперативная память забита совещаниями, отчётами, решениями, которые можно было не принимать лично, и конфликтами, которые вполне могли бы решиться без вас. В компаниях с выручкой свыше 1 трлн рублей топ-менеджеры проводят на совещаниях 429 часов в год, то есть 54 рабочих дня. Лишь 57% этих совещаний оцениваются как полезные⁷. Двадцать три рабочих дня в год уходят на бессмысленные встречи. И это только совещания, без учёта потока писем, отчётов и «срочных» вопросов, которые ваша команда эскалирует наверх.

Первый шаг не в том, чтобы бежать быстрее, а в том, чтобы разгрузить себя. Вытащить из головы то, что её забивает: рутину подготовки к встречам, структурирование потока информации, удержание контекста по десяткам параллельных проектов, решения, которые ваша команда могла бы принимать сама.

Когда появится пространство, появится и ресурс. Для стратегии, для команды, для ИИ-трансформации компании. Экзоинтеллект начинается с разгрузки, а не с ускорения. Сначала нужно выдохнуть, а потом уже бежать.

Карта книги

Эта книга посвящена трём масштабам, в которых экзоинтеллект меняет правила игры.

Часть I. Я. Ваши личные управленческие проблемы: когнитивная перегрузка, стратегическое одиночество, иллюзия «я в теме ИИ». Мы покажем, что причина не в личных слабостях, а в системном эффекте: задача объективно стала больше, чем один мозг. Дадим наше определение и описание экзоинтеллекта. Увидим, как экзоинтеллект снимает первый слой нагрузки и возвращает вам пространство для мышления.

Часть II. Команда. Откуда берётся вторая половина вашей перегрузки: обратное делегирование, функциональные колодцы, коллективная осторожность, потеря знаний при ротации. Каждая из этих дисфункций создаёт нагрузку, которую вы берёте на себя. Мы покажем, как экзоинтеллект на уровне команды снимает второй слой и позволяет команде принимать больше решений самостоятельно.

Часть III. Компания. Когда вы разгружены и команда работает автономнее, появляется ресурс для главного стратегического вопроса: как ваша компания будет жить с ИИ? Не как с IT-проектом, а как со сдвигом масштаба цифровой трансформации. Мы покажем, почему без вашего личного опыта любые корпоративные инвестиции в ИИ обречены.

Последовательность не случайна. Каждый шаг создаёт условия для следующего, и каждый следующий ускоряет все предыдущие. Начнём с вас.

Часть I: Я

Как разгрести завалы

и вернуть себе пространство для мышления

Сколько решений вы принимаете на основании неполной информации?

Вспомните последнее стратегическое решение, которое вы приняли. Не кадровое, не бюджетное, а именно стратегическое: куда двигаться, от чего отказаться, во что инвестировать. Вспомнили? Теперь ответьте себе честно: какая доля информации, необходимой для этого решения, была у вас в момент, когда вы его принимали?

Большинство руководителей, которым я задаю этот вопрос, называют число в диапазоне 30—60%. Остальное заполнено интуицией, прошлым опытом и доверием к тем, кто принёс данные. Это ощущается как норма, потому что все так живут. Ваши коллеги-CEO принимают решения точно так же. Консультанты и бизнес-школы учат «принимать решения в условиях неопределённости» как будто это доблесть, а не вынужденная мера.

Но за привычностью скрывается системная проблема, и она растёт с каждым годом. Дело не только в том, что информации слишком много. Дело в том, что та информация, которая до вас всё-таки доходит, систематически искажена.

Три фильтра между вами и реальностью

Между тем, что происходит в вашей компании на самом деле, и тем, что вы видите на совещаниях и в отчётах, стоят как минимум три слоя искажений. Каждый из них работает незаметно и снижает качество картины, хотя ни один не создан с умыслом навредить.

Первый фильтр: ваш собственный стиль. Ваша команда быстро выучивает, какую информацию вы воспринимаете хорошо, а на какую реагируете негативно. Если вы склонны к оптимизму, вам приносят оптимистичные данные. Если раздражаетесь на плохие новости, плохие новости перестают доходить. Подчинённые не врут, а рационально адаптируются к вашему стилю. Финансовый директор, который дважды получил жёсткую реакцию на пессимистичный прогноз, в третий раз принесёт нейтральную формулировку. Коммерческий директор, заметивший, что вы оживляетесь при амбициозных планах, начнёт с амбициозной цифры и припасёт оговорки на потом.

Дело не в конформизме или слабости характера, а в рациональном поведении внутри системы, где реакция руководителя определяет карьерные последствия. Ваш стиль формирует невидимый редакционный фильтр, через который проходит вся информация, прежде чем попасть к вам на стол.

Второй фильтр: безопасность. Информация, которая может вызвать неприятные последствия для того, кто её доносит, сглаживается, откладывается или не сообщается вовсе. Углы скруглены, формулировки смягчены, контекст опущен. Проект идёт с отставанием на месяц, но в отчёте появляется «незначительное отклонение от графика, ситуация под контролем». Клиент выразил серьёзное недовольство качеством, а к вам долетает «получена обратная связь, работаем над улучшением».

По данным множественных исследований, готовность сообщить об ошибке остаётся самой слабой из всех характеристик психологически безопасной среды. В российских компаниях эта закономерность особенно заметна: сотрудники довольно свободно обращаются за помощью и предлагают новые идеи, но сообщить о собственной ошибке или обсудить беспокойство относительно командной работы готовы в последнюю очередь⁸.

Парадокс в том, что наименее безопасной среду ощущают не рядовые сотрудники, а средние менеджеры – те, кто передаёт информацию снизу вверх и сверху вниз. Именно на них давление выглядеть компетентным перед руководством и не подставить команду создаёт двойное замалчивание: проблемы не уходят ни наверх, ни вниз⁹. В результате первое лицо получает отфильтрованную картину мира, из которой систематически вычищены плохие новости.

Третий фильтр: интерпретация. Каждый функциональный руководитель подаёт данные через призму своей функции и своих интересов. Финансовый директор видит риск, коммерческий видит возможность, технический видит сложность реализации. Они не искажают информацию сознательно: каждый видит свою часть слона и добросовестно описывает то, что видит. Проблема в том, что никто не видит слона целиком. А вы, единственный, кто должен собрать полную картину, получаете на вход уже отфильтрованные, смягчённые и специфически интерпретированные фрагменты.

Корпоративная эхокамера

Когда три фильтра накладываются друг на друга, вы принимаете решения не на основе реальности, а на основе согласованной командной проекции реальности, отредактированной, смягчённой и подстроенной под ваш воспринимаемый стиль. Всё это складывается в корпоративную эхокамеру, которая работает бесперебойно.

Ни один участник не действует из злого умысла. Финансовый директор не скрывает данные, а расставляет акценты. Руководитель проекта не врёт о сроках, а формулирует так, чтобы вы не вмешивались раньше времени. HR-директор не замалчивает конфликт, а ждёт «подходящего момента», который никогда не наступает. Каждый рационально адаптируется к системе. Но в сумме это создаёт такую среду, где вы систематически лишены той картины, которая вам нужна для качественных решений.

Мета-анализ Лу, Юань и Маклеод, охватывающий 65 экспериментов и более 3000 групп, показал: когда оптимальное решение требует объединения уникальной информации, которой обладают разные участники, группы обнаруживают его в восемь раз реже, чем когда все располагают полными данными¹⁰. Группы систематически обсуждают то, что и так известно всем, и игнорируют уникальные знания отдельных участников. Чем выше статус участника, тем сильнее перекос: высокостатусные члены группы говорят больше, их слушают охотнее, а уникальная информация от людей с более низким статусом остаётся невысказанной¹¹.

Перенесите это на вашу реальность. На любом совещании, где вы присутствуете, вы автоматически становитесь самым высокостатусным участником. Каждое ваше слово весит больше. Каждая ваша реакция корректирует поведение остальных. Информация, которую знают только ваши подчинённые и которая может не совпадать с вашей позицией, имеет наименьшие шансы быть озвученной.

Почему сейчас это больно как никогда

Вы могли бы возразить: руководители всегда принимали решения в условиях неполной информации. Что изменилось?

Изменилась не сама неполнота, а её состав. Двадцать лет назад типичное стратегическое решение в крупной компании включало три-пять значимых переменных: рынок, конкуренты, регуляторика, внутренние ресурсы. Сегодня к ним добавились геополитические санкции и контрсанкции, ограничения на технологический импорт, кадровый дефицит в целых отраслях, стремительная смена технологических платформ, необходимость локализации цепочек поставок. Причём эти переменные не просто добавились в список, а переплелись друг с другом. Решение об импортозамещении компонента влияет на сроки, сроки влияют на контрактные обязательства, обязательства влияют на отношения с партнёрами, отношения с партнёрами определяют доступ к следующему рынку. Цепочки взаимозависимостей удлинились, а просчитывать их по-прежнему приходится в голове и на совещаниях.

К совещательной перегрузке, о которой мы говорили во введении, добавляется ещё один слой. Исследование McKinsey показывает, что лишь 38% членов топ-команд считают, что их команда фокусируется на работе, действительно требующей коллективного рассмотрения¹². Остальные «пытаются покрыть всю повестку», не различая вопросы, требующие совместного решения, и те, которые достаточно мониторить. Система забита шумом, а механизмы фильтрации не справляются.

Поверх этого шума работает корпоративная эхокамера. Даже информация, которая всё-таки пробивается через поток, доходит до вас в искажённом виде. Вы оказываетесь перегружены не просто объёмом, а объёмом искажённых данных.

Как это работает с экзоинтеллектом

CEO готовится к заседанию совета директоров. Тема: решение о запуске нового направления, которое потребует перераспределения ресурсов между дивизионами. Обычная подготовка выглядит так: два дня на сбор материалов от функциональных руководителей, день на анализ и структурирование, ещё полдня на то, чтобы привести всё в презентацию. Получается 3—4 дня, из которых половина уходит на логистику: кого запросить, что собрать, как состыковать противоречивые данные из разных функций.

Внутри этого процесса работают все три фильтра одновременно. Коммерческий директор присылает материалы, акцентирующие возможности нового рынка. Финансовый директор присылает модель, подчёркивающую риски. Технический директор описывает сложность реализации, но не в терминах бизнес-выгод, а в терминах сроков и ресурсов. Каждый прислал свой фрагмент слона. А вам нужно собрать целое из уже отфильтрованных кусков, причём картина искажена ещё до того, как вы открыли первый файл.

CEO с развитым экзоинтеллектом проходит тот же маршрут иначе. Его система уже держит контекст: стратегические приоритеты компании, позиции каждого функционального руководителя, историю предыдущих решений по смежным вопросам, финансовые ограничения текущего периода. CEO загружает свежие данные и формулирует задачу: «вот решение, которое я рассматриваю. Покажи, где слабые места, какие возражения можно ожидать от каждого функционального руководителя и от акционеров, и какие данные мне нужны для ответа на каждое из них».

Главное здесь не скорость, хотя и она существенна. Главное, что кремниевый слой не пропускает информацию через три фильтра. Он не знает, что CEO раздражается на пессимистичные прогнозы. Он не оберегает свою карьеру. Он не представляет интересы конкретной функции. Он показывает то, что есть, включая аргументы, которые коммерческий директор мог смягчить, риски, которые финансовый директор мог не акцентировать, и взаимозависимости, которые целиком никто не видит из-за своих функциональных колодцев.

Что это значит для вас

Вы не плохой руководитель, и ваша команда не плохая. Вы работаете в системе, которая производит искажения так же естественно, как двигатель внутреннего сгорания производит выхлоп. Причина не в людях, а в устройстве иерархической организации, где один человек принимает финальные решения на основе информации, прошедшей через множество фильтров.

Проблема в том, что эти свойства невидимы изнутри. Вы не можете оценить качество информации, которую не получили. Вы не знаете, что именно ваша команда не донесла, смягчила или отложила. Вы привыкли к определённому уровню неопределённости и считаете его нормой.

Экзоинтеллект не устраняет фильтры (они неизбежны в любой организации) и не заменяет живую команду (она нужна для другого). Он создаёт канал, свободный от статусных искажений, функциональных призм и карьерной осторожности, через который реальность доходит до вас в менее отредактированном виде.

Но прежде чем мы пойдём дальше, стоит разобраться со вторым антипаттерном: тем, что происходит, когда информационная перегрузка сочетается с невозможностью услышать честное «нет». Об этом следующая глава.

Когда вы последний раз слышали честное «нет»?

Вы выходите к команде с идеей. Может быть, это новое направление, которое вы обдумывали несколько недель. Может быть, решение о реструктуризации, которое назревало давно. Может быть, стратегическая ставка, от которой зависит следующий год. Вы формулируете позицию, смотрите на людей вокруг стола, и наступает знакомая тишина. Потом кивки, потом «В целом согласен, есть нюансы, но в целом да». Кто-то уточняет сроки. Кто-то задаёт технический вопрос. Никто не говорит: «Подожди, я думаю, что это ошибка, и вот почему».

Когда вы в последний раз слышали настоящее, аргументированное возражение против своей позиции от кого-то из своей команды?

Если вы затрудняетесь вспомнить, вы не одиноки. Точнее, вы как раз очень одиноки, и именно в этом проблема. Стратегическое одиночество руководителя остаётся одной из самых недообсуждённых и разрушительных управленческих дисфункций. Большинство CEO даже не осознают, что живут с ней каждый день, потому что внешне всё выглядит нормально: команда есть, совещания проводятся, решения принимаются. Просто принимает их, по существу, один человек, а остальные оформляют согласие.

Анатомия «вежливого согласия»

В предыдущей главе мы говорили о том, как информация искажается на пути к CEO. Но искажение информации составляет лишь часть проблемы. Вторая часть касается того, что происходит, когда CEO начинает думать вслух. Когда он формулирует гипотезу, пробрасывает идею, ищет слабые места в собственном рассуждении. В здоровой интеллектуальной среде это момент, когда включается конструктивный спор: кто-то видит изъян в логике, кто-то предлагает альтернативу, кто-то задаёт вопрос, который меняет угол зрения. В реальности большинства российских топ-команд включается нечто иное.

Как это выглядит на практике? Авторы из McKinsey описывают характерную сцену: CEO заканчивает говорить, наступает тишина, затем он высказывает позицию, все кивают, звучит вежливое согласие¹³. Исследование 354 топ-менеджеров из 28 компаний показало, что культура открытой обратной связи относится к самым слабым местам управленческих команд наряду с дефицитом психологической безопасности и неспособностью открыто работать с конфликтами.

Но за вежливым согласием прячется нечто более серьёзное, чем просто пассивность. Когда никто не возражает, CEO лишается возможности проверить качество своего мышления. Идея, не прошедшая стресс-тест, остаётся непроверенной гипотезой. А непроверенная гипотеза, помноженная на власть CEO, превращается в стратегическое решение, которое никто не подвергал сомнению.

Последствия предсказуемы. Если подчинённые не возражают CEO, боятся выдвигать контраргументы и находить слабые места, в трудные моменты ему не на кого опереться. И когда такой момент неизбежно наступает, CEO обнаруживает, что стоит один, без честной обратной связи и без людей, готовых вместе с ним нести ответственность за трудный выбор.

Стратегия отражает настроение, а не реальность

Есть ещё одно следствие, менее очевидное, но не менее опасное. Когда у руководителя нет конструктивного оппонента, его решения начинают систематически отражать не объективную реальность, а его текущее эмоциональное состояние.

Механизм прост. В понедельник CEO вдохновлён встречей с потенциальным партнёром, и стратегия звучит как амбициозный манифест. В четверг он встревожен макроэкономическими новостями, и приоритетом становится «не рисковать, сохранить позиции». Ни в понедельник, ни в четверг его никто не остановил и не спросил: «Подожди, это решение основано на данных или на твоём настроении после утренней встречи?» Потому что задать такой вопрос CEO означает карьерный риск, несопоставимый с возможной пользой.

В когнитивной психологии это хорошо изученное явление. Человек в приподнятом настроении систематически недооценивает риски и переоценивает вероятность успеха. Человек в тревожном состоянии делает ровно наоборот. Дело здесь не в слабости характера, а в базовой нейрофизиологии, которая работает у всех, включая самых опытных руководителей. Разница в том, что у большинства людей есть социальное окружение, которое корректирует эти колебания: коллеги, друзья, партнёр, который говорит «подожди, ты уверен?». У CEO такого окружения на работе нет. Совет директоров собирается раз в квартал, встречи с коучем проходят раз в 2—4 недели, а решения принимаются каждый день.

Размывание ответственности усиливает проблему. В коллегиальных органах управления (правлении, стратегическом комитете) ответственность размывается до состояния, при котором невозможно персонифицировать ни провал, ни успех. Топ-менеджеры предпочитают стратегию минимизации личных рисков, даже если это идёт в ущерб корпоративным интересам¹⁴. В этих условиях коллегиальные органы системно порождают размывание ответственности.

Коллегиальные решения превращаются из инструмента коллективного разума в инструмент коллективной безответственности. Все согласились, а значит, никто не виноват.

Системная механика молчания

Если вы сейчас подумали: «У меня-то другая команда, мне говорят честно», позвольте предложить проверку. Вспомните последний случай, когда кто-то из вашей топ-команды публично и аргументированно изменил вашу позицию. Не уточнил деталь, не предложил поправку, а действительно переубедил вас. Заставил вас сказать: «Ты прав, я был неправ, меняем курс».

Если таких случаев за последний год набирается меньше трёх, это диагностический маркер. Не потому что ваши люди плохие, а потому что система, в которой вы все находитесь, не производит честного оппонирования. Причина не в конкретных людях, а в системном эффекте, подтверждённом десятилетиями исследований.

В вертикальных структурах с выраженной дистанцией власти оппонирование руководителю остаётся карьерным риском, несопоставимым с возможной наградой. Мы уже видели в предыдущей главе: готовность сообщить о собственной ошибке – наименее выраженная характеристика безопасной среды в российских компаниях, а наименее защищёнными чувствуют себя средние менеджеры, через которых информация идёт к первому лицу. Если даже им сложно признать промах, то какого качества оппонирование может получить CEO?

Масштабный мета-анализ Фразье и коллег, обобщивший 136 независимых исследований и данные более чем 22 000 человек и почти 5000 групп, показал, что связь между психологической небезопасностью и низкой результативностью существенно сильнее в культурах, где высок уровень избегания неопределённости¹⁵. Россия принадлежит именно к таким культурам. Это значит, что именно в российских компаниях дефицит безопасности сильнее всего бьёт по качеству командных решений. И именно в российских компаниях преодолеть его труднее всего, потому что вертикальная модель управления, укоренившаяся в корпоративной культуре, активно его воспроизводит.

Как группа усиливает молчание

Проблема не ограничивается тем, что люди боятся возражать. Исследования групповой динамики описывают точный механизм того, что происходит, когда CEO высказывает позицию на совещании, и этот механизм работает даже в командах, где формально приветствуется открытое обсуждение.

Проблема начинается ещё до того, как кто-то открыл рот. Подтверждающее смещение – склонность искать, замечать и запоминать информацию, которая подтверждает уже имеющиеся убеждения – работает как когнитивный фильтр на входе¹⁶. Если позиция CEO известна или угадывается заранее, каждый участник приходит на совещание с уже отфильтрованным набором данных. Противоречащие факты не скрыты, а буквально не замечены. Группа ещё не начала обсуждение, а информационное поле уже сужено.

На этом грунте растут следующие две проблемы. Во-первых, теория информационных каскадов, подтверждённая тремя десятилетиями исследований, описывает рациональный механизм: когда первые два-три участника поддержали позицию, остальные рационально игнорируют собственные сомнения¹⁷. Логика проста: «Если два умных человека до меня уже согласились, вероятно, они знают что-то, чего не знаю я. Мои сомнения, скорее всего, ошибочны». На совещании, где CEO высказался первым, каскад запускается мгновенно. Первый заместитель кивает, второй поддерживает, третий видит два подтверждения и ставит свои сомнения на паузу. К пятому участнику альтернативная позиция уже не прозвучит.

Во-вторых, обсуждение завершает работу через групповую поляризацию – одно из самых устойчивых явлений в социальной психологии. Обсуждение не уравновешивает позиции участников, а усиливает начальную тенденцию¹⁸. Если CEO вошёл в совещание с оптимистичной гипотезой, группа выйдет с ещё более оптимистичной. Если с осторожной, то выйдет с ещё более осторожной. Механизм работает через два канала одновременно: аргументов «за» доминирующую позицию звучит больше (в том числе потому, что подтверждающее смещение отфильтровало «против» ещё на входе), а участники сравнивают себя с группой и сдвигаются к воспринимаемой норме.

За всем этим стоит не злой умысел, а социальная физика, работающая в любой иерархической группе. Чем выше статус руководителя, тем сильнее эффект.

Ирония лидерских команд

Ричард Хакман и Рут Вейджман изучили более 120 лидерских команд по всему миру. Они описали четыре «иронии управленческих команд» – контринтуитивные закономерности, которые объясняют, почему наверху всё работает не так, как ожидаешь¹⁹. Две из них стоит разобрать подробно.

Первая ирония: лидерские команды в большинстве менее эффективны, чем команды на более низких уровнях организации. Это контринтуитивно: казалось бы, наверху самые опытные, самые компетентные люди. Но именно наверху самые высокие ставки, самая сильная статусная конкуренция и самое мощное давление к согласию. Те самые механизмы, которые мы только что описали (подтверждающее смещение, каскады, поляризация), работают наверху с максимальной интенсивностью.

Вторая ирония: лишившись формального лидера, многие управленческие команды теряют эффективность. Члены команды воспринимают себя прежде всего лидерами своих функций и направлений, а не частью коллективного руководства. Без внешней объединяющей силы, своего топ-руководителя, они не просто работают хуже, а перестают работать как команда вовсе.

Всё это складывается в замкнутый круг. CEO перегружен, потому что принимает решения один. Команда не развивает навык совместного принятия решений, потому что все решения принимает CEO. CEO не может делегировать, потому что команда не способна принимать решения самостоятельно. И чем дольше этот круг работает, тем глубже он закрепляется.

Контринтуитивный факт: скорость через глубину

На этом месте вы, возможно, думаете: «Ну хорошо, качество решений страдает. Но зато я решаю быстро. В моей отрасли промедление стоит дороже ошибки». И это понятная логика: если рынок ускоряется, время на дискуссии кажется роскошью.

Однако исследование Кэтлин Эйзенхардт из Стэнфорда, изучившее процессы стратегических решений в восьми компаниях микрокомпьютерной индустрии – одной из самых быстро меняющихся отраслей того времени, – показало ровно обратное²⁰. Руководители, которые принимали решения быстро и при этом достигали лучших результатов, использовали больше информации, а не меньше. Рассматривали больше альтернатив, а не меньше. Применяли двухуровневую систему советников, а не единоличное принятие решений. И лучше разрешали конфликты внутри команды, интегрируя стратегические решения с тактическими планами.

Скорость и качество не противоречат друг другу. Но они совмещаются только при другой архитектуре принятия решений. Не «один умный человек думает быстрее», а система, которая позволяет быстро собирать данные, генерировать альтернативы и стресс-тестировать гипотезы. Именно этого у одинокого CEO нет. Он может решать быстро или тщательно, но не может быстро и тщательно одновременно, потому что когнитивная мощность одного мозга ограничена, а команда вместо того чтобы расширять пространство решений, сужает его через вежливое согласие.

Как это работает с экзоинтеллектом

CEO с развитым экзоинтеллектом не несёт стратегический груз в одиночку. У него есть постоянный равный партнёр: не подчинённый, не коллега, не консультант, приезжающий раз в квартал, а постоянный собеседник, доступный в любой момент, когда нужно проверить идею.

В первой главе мы показали, что кремниевый референт свободен от корпоративных фильтров. Но в контексте стратегического одиночества важнее другое: он умеет спорить. Кремниевый спарринг-партнёр делает то, что не может сделать ни один человек из вашего окружения: честно стресс-тестирует вашу идею, моделирует позиции каждого заинтересованного участника, систематически ищет слабые места в аргументации, примеряет контраргументы, которые ваша команда не озвучит. И делает это в любой момент, когда вам нужно проверить мысль, а не раз в квартал на стратегической сессии.

Как это выглядит на практике? Допустим, вы обдумываете решение о выходе на смежный рынок. Вместо того чтобы неделю носить эту идею в голове и потом вынести её на совещание, где получите привычные кивки, вы проговариваете её с экзоинтеллектом. «Вот мой замысел. Покажи, почему это может не сработать. Какие возражения выдвинет финансовый директор? А операционный? А совет директоров? Какие данные мне нужны, чтобы ответить на каждое из этих возражений? Какие альтернативы я не рассмотрел?»

За тридцать-сорок минут такого диалога вы получаете то, что обычно появляется через две недели обсуждений, и то если повезёт. Не потому что ИИ «умнее» вашей команды, а потому что он свободен от тех ограничений, которые делают живые споры почти невозможными: статусного страха, функциональной предвзятости и политических расчётов.

Экзоинтеллект не заменяет команду. Решение по-прежнему принимаете вы, и живые люди по-прежнему нужны для его реализации. Но на стадии обдумывания, когда идея формируется, тестируется и уточняется, вы больше не ограничены собственной головой и вежливыми кивками окружения. У вас есть тот самый конструктивный спор, которого вам не хватало.

Экзоинтеллект снимает эту нагрузку. Не полностью (живые отношения с командой и советом директоров по-прежнему ваша задача), но в той части, где она наиболее разрушительна: в ежедневном процессе мышления, в котором вам нужен честный, компетентный и бесстрашный собеседник.

Что это значит для вас

Две главы показали две стороны одной проблемы. В первой мы увидели, что информация, которая до вас доходит, систематически искажена. Во второй убедились, что даже ваше собственное мышление некому проверить. Вы принимаете решения на основе неполных данных, и у вас нет партнёра, который укажет на слабые места в вашей логике. Получается двойной дефицит: на входе плохие данные, а на выходе нет проверки.

Прежде чем переходить к решению, стоит разобраться с третьим антипаттерном, с убеждением, которое мешает даже начать. Большинство CEO, с которыми я работаю, уже пробовали ИИ и решили, что он «для серьёзных вещей не годится». Они считают, что уже в теме. Почему это ловушка и что они на самом деле не видят, разберём в следующей главе.

Почему «пробовал ChatGPT, не впечатлило» – это ловушка

Вы уже попробовали ИИ. Попросили написать письмо, обобщить документ, ответить на вопрос. Получили что-то гладкое, но не слишком полезное, и сделали вывод. «В целом любопытно, но для серьёзных вещей не годится». Может быть, вы используете ИИ регулярно для мелких задач: перевести текст, набросать черновик, быстро найти информацию. Может быть, у вас в компании уже идут проекты по внедрению ИИ, и вы считаете, что понимаете тему достаточно, чтобы принимать по ней решения.

Если это про вас, то вы находитесь в ловушке, и она тем опаснее, что изнутри ощущается как компетентность.

В первых двух главах мы разобрали проблемы, которые для вас привычны: информационные искажения и стратегическое одиночество. Вы, скорее всего, узнали себя. Третья ловушка устроена иначе: вы можете не подозревать, что в ней находитесь. Вы уверены, что уже составили мнение об ИИ. Проблема в том, что это мнение основано на опыте, который показал вам от силы пять процентов реальных возможностей. И пока вы считаете, что «в теме», разрыв между вами и теми, кто действительно разобрался, увеличивается с каждым месяцем.

Что именно вы можете не видеть

Дело не просто в том, что вы используете мощный инструмент для простых задач. Дело в том, что за последние два года сам инструмент изменился настолько, что ваш прошлогодний опыт буквально не описывает текущую реальность.

Исследователи из организации METR, которая специализируется на оценке возможностей ИИ-систем, в 2025 году опубликовали данные, которые стоит осмыслить. Длина задач, которые передовые модели способны выполнять автономно с пятидесятипроцентной надёжностью, удваивается каждые семь месяцев на протяжении последних шести лет²¹. Это означает, что модель, которую вы попробовали год назад, и модель, доступная сегодня, различаются примерно втрое по возможностям. Разница не в нюансах, она качественная: задача, для которой прошлогодняя модель была непригодна, для сегодняшней является рутиной.

Если вы в 2023 году попросили ChatGPT написать письмо и получили посредственный результат, вы, вероятно, использовали бесплатную версию модели, которая значительно уступала по возможностям платной версии того же сервиса. Сегодня лидирующие модели способны вести многоходовой анализ, работать с контекстом объёмом в сотни страниц, самостоятельно выполнять цепочки задач с использованием внешних инструментов и критически оценивать собственные промежуточные результаты. Deloitte прогнозировала, что уже к концу 2025 года 25% компаний, использующих генеративный ИИ, запустят пилотные проекты с автономными ИИ-агентами, а к 2027 году эта доля вырастет до пятидесяти процентов²².

Поэтому не стоит судить о нейросетях по тому единственному разу, когда вы попросили «написать письмо» и получили безликий текст. Или по нескольким эпизодическим запросам, которые сделали без контекста и без итераций. Качество выхода прямо пропорционально качеству входа: поверхностный вопрос без контекста порождает поверхностный ответ. Но ситуация коварна ещё и системно, и вот почему.

Иллюзия компетентности

Исследование Университета Аалто обнаружило явление, которое журналисты окрестили «обратным эффектом Даннинга – Крюгера», хотя сами авторы описывают его осторожнее²³. Классический эффект Даннинга – Крюгера состоит в том, что наименее компетентные люди больше всего переоценивают свои способности, а наиболее компетентные, наоборот, склонны к скромности. С ИИ эта закономерность исчезла: при использовании ChatGPT абсолютно все участники переоценивали свою результативность, но наибольшую переоценку демонстрировали те, кто считал себя ИИ-грамотным.

CEO, который попробовал ИИ и «составил мнение», переоценивает качество этого мнения сильнее, чем тот, кто вообще не пробовал. Причина в том, что человек задаёт один вопрос, получает уверенно звучащий ответ и принимает его за показатель своего понимания технологии. Без итерации, без критической проверки, без попытки понять, где ответ точен, а где модель импровизирует.

Для CEO эта ловушка особенно опасна по трём причинам. Во-первых, у вас нет времени на эксперименты. Вы попробовали, составили мнение и двинулись дальше. Во-вторых, вокруг вас нет людей, которые могут показать разницу между поверхностным и глубоким использованием ИИ. Ваша команда, с высокой вероятностью, находится на том же уровне или ниже. В-третьих, ваш статус создаёт ещё один барьер: чем выше позиция руководителя, тем меньше шансов, что кто-то скажет ему «вы используете это неправильно». Знакомый паттерн из предыдущей главы, только здесь он касается не бизнес-стратегии, а вашего понимания технологии.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Примечания

1

McKinsey Digital (2024). «Rewired and running ahead»: 89% крупных компаний ведут цифровую трансформацию, но реализовали лишь 31% ожидаемого роста выручки и 25% ожидаемой экономии. Компании с ведущими цифровыми и ИИ-компетенциями превосходят отстающих в 2—6 раз по совокупной доходности для акционеров (TSR) в каждом из изученных секторов, и разрыв увеличивается. BCG (2020). «Flipping the Odds of Digital Transformation Success»: до 70% цифровых трансформаций не достигают целей. Ранее McKinsey (2018). «Unlocking success in digital transformations»: опрос 1793 респондентов: менее 30% трансформаций успешны, для цифровых – лишь 16%.

Вернуться

2

Классическая работа Miller (1956) «The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information», установившая знаменитое ограничение рабочей памяти человека «7±2», была уточнена. Последующие исследования снизили цифру до 4±1 объектов (Cowan, 2001), но принцип ограниченной ёмкости не оспаривается.

Вернуться

3

McKinsey Global Survey (2025). «The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation». Опрос июня – июля 2025, 1993 респондента из 105 стран. 88% организаций используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, но 62% находятся на стадии экспериментов или пилотов. Лишь 39% фиксируют влияние ИИ на EBIT, причём у большинства оно составляет менее 5%. Компании, извлекающие значимую ценность из ИИ, составляют только около 6% выборки.

Вернуться

4

Challapally et al. (2025). «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025». MIT Project NANDA. Анализ 300 публичных внедрений ИИ, 150 интервью с руководителями, опрос 350 сотрудников. 95% организаций не получают измеримой отдачи от корпоративных инвестиций в генеративный ИИ; лишь 5% пилотов выходят на измеримое влияние на P&L.

Вернуться

5

Лаборатория ИИ Школы управления СКОЛКОВО (2025). «От пилота к масштабу: как встроить ИИ в процессы и получить отдачу». Анализ 1600+ кейсов внедрения ИИ в 25 отраслях, 30 глубинных интервью с экспертами российских компаний. Главный вывод: успех ИИ-проекта определяет не алгоритм, а культура работы со знанием внутри компании.

Вернуться

6

Анализ автора. Проанализировано 20+ программ обучения ИИ для руководителей на российском рынке, включая программы СКОЛКОВО, СберУниверситета, НИУ ВШЭ, Центрального университета, Нетологии, Skillbox, Яндекс Практикума и других. Ни одна не заявляет и не достигает выхода на уровень «ИИ как партнёр по мышлению» (уровень 4+).

Вернуться

7

ЭКОПСИ Консалтинг совместно с АНО «Россия – страна возможностей» (2023). «Первое всероссийское исследование управленческих совещаний». 1395 топ-менеджеров из 1358 организаций, 14 отраслей. Результаты опубликованы: Безручко П., Вебер Т., Комиссаров А. «Быстро, редко и по делу: как проводить совещания максимально эффективно» // Harvard Business Review Россия.

Вернуться

8

Edmondson (1999). «Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams». Данные о российском контексте: Тихонова М., Измагурова В. «Психологическая безопасность в компании» в журнале «Штат» (HR Media).

Вернуться

9

Hagen, Zhao (2025). «Middle Managers Feel the Least Psychological Safety at Work» // Harvard Business Review. Средние менеджеры ощущают наименьшую психологическую безопасность из-за страха неудачи, недостатка поддержки со стороны коллег того же уровня и слабого моделирования открытости старшим руководством. Они – ключевое «передаточное звено», замалчивающее проблемы в обе стороны.

Вернуться

10

Lu, Yuan, McLeod (2012). «Twenty-Five Years of Hidden Profiles in Group Decision Making: A Meta-Analysis». Рассмотрены 65 исследований, 3189 групп. Группы упоминают общеизвестную информацию на два стандартных отклонения чаще, чем уникальную. При наличии «скрытого профиля» (оптимальное решение требует объединения уникальных данных) группы находят его в 8 раз реже, чем при полной информации.

Вернуться

11

Tost, Gino, Larrick (2013). «When Power Makes Others Speechless: The Negative Impact of Leader Power on Team Performance». Три экспериментальных исследования на бизнес-задачах: ощущение власти у лидера порождает вербальное доминирование, снижает открытую коммуникацию в команде и ухудшает качество решений. Эффект возникает из-за молчаливого согласия команды с доминированием руководителя.

Вернуться

12

Kruyt, Malan, Tuffield (2011). «Three steps to building a better top team» // McKinsey Quarterly. Только 38% опрошенных руководителей заявили, что их команда фокусируется на работе, действительно требующей коллективного рассмотрения. 35% считают, что топ-команда правильно распределяет время между значимыми темами.

Вернуться

13

Desmarescaux et al. (2025). «Demystifying top-team performance: What every CEO needs to know» // McKinsey Center for CEO Excellence.

Вернуться

14

Gormley, Matsa (2016). «Playing It Safe? Managerial Preferences, Risk, and Agency Conflicts». Исследование показало, что менеджеры, защищённые от внешнего давления, систематически совершают действия, снижающие их личный риск за счёт стоимости компании.

Вернуться

15

Frazier et al. (2017). «Psychological Safety: A Meta-Analytic Review and Extension». Анализ 136 независимых выборок (более 22 000 человек, около 5000 групп). В среднем по миру психологическая безопасность умеренно связана с результативностью команд. Но в культурах, где люди склонны избегать неопределённости и не высовываться, эффект резко возрастает: связь с результативностью сильнее примерно втрое, с вовлечённостью – вдвое. Россия по этому культурному параметру превышает все страны, вошедшие в «группу высокого избегания» в данном исследовании.

Вернуться

16

Подтверждающее смещение в групповом контексте: Hinsz, Tindale, Vollrath (1997). «The Emerging Conceptualization of Groups as Information Processors». Обзор описывает, как индивидуальные когнитивные искажения усиливаются при групповой обработке информации. О том, что группы систематически обсуждают общую (уже известную всем) информацию в ущерб уникальной: Stasser, Titus (1985). «Pooling of Unshared Information in Group Decision Making».

Вернуться

17

Bikhchandani et al. (2024). «Information Cascades and Social Learning». Комплексный обзор 30-летнего развития теории информационных каскадов. Она описывает механизм, при котором люди рационально отказываются от собственного мнения в пользу наблюдаемого поведения большинства. Лабораторное подтверждение: Anderson, Holt (1997). «Information Cascades in the Laboratory».

Вернуться

18

Групповая поляризация впервые описана в Moscovici, Zavalloni (1969). «The Group as a Polarizer of Attitudes». Мета-анализ: Isenberg (1986). «Group Polarization: A Critical Review and Meta-Analysis». Эффект устойчив и для рискованных, и для осторожных сдвигов. Явление подтверждено далеко за пределами лабораторий – в судах, государственных комитетах, корпоративных советах директоров: Sunstein (1999). «The Law of Group Polarization».

Вернуться

19

«Четыре иронии лидерских команд» описаны у Wageman, Hackman (2010). «What makes teams of leaders leadable?» // Nohria, Khurana (Eds.), «Handbook of Leadership Theory and Practice». Эмпирическая база: исследование более 120 топ-менеджерских команд в разных отраслях и странах: только 21% оказались высокоэффективными, 42% – низкоэффективными: Wageman et al. (2008). «Senior Leadership Teams: What It Takes to Make Them Great».

Вернуться

20

Eisenhardt (1989). «Making Fast Strategic Decisions in High-Velocity Environments». Исследование 8 компаний в микрокомпьютерной индустрии. Быстрые и успешные руководители использовали больше информации, рассматривали больше альтернатив и применяли двухуровневую систему советников. Скорость решений при таком паттерне коррелировала с лучшей результативностью компании.

Вернуться

21

Kwa et al. (2025). «Measuring AI Ability to Complete Long Tasks», METR. Анализ динамики автономных возможностей frontier-моделей за 6 лет: длина задач (в единицах времени, которое потребовалось бы профессионалу), выполняемых с 50% надёжностью, удваивается примерно каждые 7 месяцев. Экстраполяция тренда предполагает, что к концу десятилетия модели смогут автономно выполнять проекты длительностью в месяц; авторы оговаривают существенную неопределённость прогноза.

Вернуться

22

Loucks et al. (2024). «Autonomous generative AI agents: Under development» // Deloitte TMT Predictions 2025. Прогноз: 25% компаний, использующих генеративный ИИ, запустят пилотные проекты с автономными агентами в 2025 году, 50% – к 2027 году. Основан на опросе «State of Generative AI in the Enterprise».

Вернуться

23

Fernandes et al. (2025). «AI makes you smarter but none the wiser: The disconnect between performance and metacognition». Классический эффект Даннинга – Крюгера исчезает при использовании ИИ: все участники переоценивают свою результативность, причём наиболее грамотные в ИИ демонстрируют наибольшую переоценку. Авторы связывают это с минимальным вовлечением: большинство участников отправляли единичный промпт без итерации, что ограничивает метакогнитивную рефлексию.

Вернуться