Среднестатистический американский менеджер в настоящее время контролирует 12 прямых подчиненных, и данные показывают, что ИИ является одновременно причиной и оправданием этого тихого, но сейсмического изменения в организации рабочего места в Америке. Это одно из самых радикальных структурных изменений в современном американском офисе, и оно происходит при относительно небольшом объеме общественных дебатов о том, чем именно приходится жертвовать во имя эффективности.
Назовите это эпохой мегаменеджеров. Благодаря сокращению затрат с помощью искусственного интеллекта, упрощению бюрократии и неустанному корпоративному стремлению к рационализации рабочей силы, компании потратили последние три года на сокращение своих менеджеров среднего звена, оставив тому, кто выживет, значительно больший поток сотрудников. Данные очень официальные и поступают непосредственно от Бюро статистики труда. Среднее количество подчиненных менеджеров почти удвоилось с тех пор, как Gallup начал отслеживать эту цифру в 2013 году.
Если ИИ может управлять планированием, обобщать обзоры производительности, отслеживать графики проектов и показывать ранние признаки дисфункции команды, действительно ли нужно так много людей-координаторов? Новое подразделение прикладного проектирования искусственного интеллекта Meta довело эту логику до самого агрессивного предела, внедрив соотношение сотрудников и менеджеров 50:1, что примерно вдвое превышает то, что когда-то считалось внешним пределом функциональной организационной структуры. Будущее сферы труда на следующее десятилетие определится от того, последуют ли этому примеру остальные американские компании или это станет поучительной историей.
Преимущества: скорость, экономия и структурная ясность.
Для компаний непосредственная математика кажется привлекательной. Меньшее количество менеджеров означает меньшие затраты на персонал, более плоскую иерархию и (теоретически) более быстрое принятие решений. Когда старшему вице-президенту больше не придется передавать информацию через два или три уровня менеджеров среднего звена, прежде чем она достигнет людей, выполняющих реальную работу, информация сможет распространяться быстрее, а подотчетность сможет приблизиться к передовой. Анализ Gartner, проведенный в 2024 году, показал, что каждая пятая компания планирует использовать ИИ специально для оптимизации организационных уровней.
ИИ также действительно помогает некоторым менеджерам справляться с возросшей рабочей нагрузкой. Инструменты, автоматизирующие административные задачи — выявление проблем с производительностью, синтез данных команды, составление коммуникаций и координация графиков в больших группах — уменьшают трение, которое когда-то занимало часы в неделю менеджера. Если все сделано правильно, такое усиление ИИ может сделать модель мегаменеджера жизнеспособной: обученный, хорошо поддерживаемый начальник, возглавляющий дюжину человек, может быть более эффективным, чем отвлекающийся, заваленный бумагами начальник, возглавляющий шестерых.
Проблема производительности имеет глубокий исторический прецедент. Широкий анализ, опубликованный на этой неделе Morgan Stanley, рассмотрел пять предыдущих волн американских инноваций (от первой промышленной революции до Интернета) и обнаружил последовательную закономерность: трансформационные технологии увеличивают производительность на одного работника, особенно в сочетании с целенаправленной организационной реорганизацией. Команда главного экономиста США Майкла Гейпена обнаружила, что электрификация удвоила почасовую выработку в несельскохозяйственных предприятиях в период с 1900 по 1929 год. Интернет ускорил рост производительности труда примерно с 1,5% в год до почти 3,0% в год в 2000 году. ИИ должен следовать той же дуге, предположил Гапен, с одной ключевой оговоркой. Исторически такой рост производительности происходил спустя годы, а иногда и десятилетия, после первоначального шока, а не одновременно с ним. Боль имеет тенденцию быть первой.
Чего вам не хватает: наставничества, морального духа и карьерной лестницы.
Человеческая бухгалтерская книга выглядит значительно хуже, чем балансовый отчет. Другое исследование Gartner показало, что 75% HR-руководителей считают, что менеджеры уже перегружены растущими обязанностями, а 69% говорят, что менеджерам не хватает навыков, чтобы эффективно руководить изменениями даже до того, как произойдет полная интеграция ИИ. Данные Gallup показывают, что общая вовлеченность сотрудников упала всего до 21%, что близко к 15-летнему минимуму, а сами менеджеры (а не только люди, которых они контролируют) сообщают о самом резком падении удовлетворенности работой среди всех когорт. The Wall Street Journal недавно заявила, что работа становится все более «унылой», поскольку в эпоху мегаменеджеров во многих офисах царит траурная атмосфера.
Возможно, самая недооцененная цена неконтролируемой инфляции – это то, что происходит с людьми на ранних этапах их карьеры. Коучинг, наставничество и практическое развитие — мягкая инфраструктура, которая исторически создавала каналы управления и передавала институциональные знания от одного поколения к другому — становятся первыми жертвами, когда один руководитель объединяет 12 человек вместо шести. Менеджер, у которого есть дюжина непосредственных подчиненных, просто не может уделять одинаковое количество часов на человека развитию потенциала, предоставлению обратной связи в режиме реального времени или защите интересов младших сотрудников в кабинетах, в которых их нет. Этот разрыв накапливается, создавая угрозу развитию талантов.
Сглаженная иерархия также подрывает традиционный карьерный рост способами, которые только начинают проявляться в данных. Когда на лестнице меньше ступенек, меньше способов двигаться вверх и меньше видимых моделей того, как выглядит продвижение. Каждый третий руководитель отдела кадров сообщил, что реструктуризация, основанная на искусственном интеллекте, лишила их организации критически важных институциональных знаний, которые оставшаяся рабочая сила просто не могла заменить.
Парадокс опыта
Нил Томпсон, ученый-исследователь из Массачусетского технологического института, который изучает, как возможности ИИ развиваются в экономике, предлагает более тонкую основу для понимания того, что на самом деле поставлено на карту. В своем исследовании, в котором оценивались 40 моделей искусственного интеллекта для тысяч реальных рабочих задач, каждая из которых оценивалась профессионалами в соответствующей области, Томпсон и его коллеги обнаружили, что автоматизация не влияет одинаково на все части работы. Критическая переменная заключается в том, являются ли автоматизируемые задачи экспертной частью роли или административной основой вокруг них.
«Если какая-то часть вашей работы автоматизирована и для ее выполнения не потребовались необходимые знания, это здорово», — сказал Томпсон. «Вы можете уделять больше времени той части своей работы, которая действительно ценна». Их исследование, проведенное в соавторстве с экономистом Массачусетского технологического института Дэвидом Атором, показывает, что, когда автоматизация удаляет низкоквалифицированные компоненты работы, заработная плата оставшихся работников на самом деле имеет тенденцию расти: их меньше, но они делают больше того, что делает их незаменимыми. Опасность, предупреждает Томпсон, заключается в противоположном сценарии: когда ИИ нацелен на экспертное ядро роли (так же, как GPS положил конец мастерству навигации, которое когда-то определяло мастерство таксиста); Зарплаты падают, а идентичность профессии ослабевает.
Вопрос, нависший над эпохой мегаменеджеров, заключается в том, что испытывают сценарные менеджеры. Если ИИ справится с административным шумом и позволит менеджерам выполнять больше функций фактического лидерства (коучинг, стратегическое мышление, развитие талантов), математика может работать. Но если инфляция в сфере контроля настолько серьезна, что менеджеры не могут выполнять экспертную часть своей работы, модель рискует не обеспечить ни эффективности, ни наставничества, а только истощение.
Переход, который мы видели (но плохо управляли) раньше
Томпсон старается не присоединиться к пессимистам. Их исследование выявило «нарастающую волну» возможностей ИИ: устойчивый рост, а не прибойную волну. «Если люди, которых вы слышите весь день, говорят: «К концу 2026 года работа будет полностью преобразована», это означает, что у нас есть немного более длительный график, чем этот», — сказал он. Но в нем также подчеркивается, что прилив нарастает достаточно быстро, поэтому политические меры должны начинаться уже сейчас, прежде чем вода достигнет уровня по колено.
Это предупреждение эхом отразилось на протяжении полутора столетий экономической истории. Каждая крупная волна инноваций в американской истории — от паровой энергетики и железных дорог до электрификации и Интернета — вытесняла рабочих, концентрировала первоначальные доходы среди держателей капитала и вызывала политическую реакцию, прежде чем преимущества производительности наконец расширились. Экономисты Morgan Stanley отмечают, что в предыдущие пять волн «работников переназначали, а не устарели», но переходные периоды были мучительными, а распределение выгод во многом зависело от политических решений, инвестиций в образование и институциональной адаптации. Когда эти системы реагировали хорошо (как это было во время «Великого сжатия» середины 20-го века, которое совпало с расширением профсоюзов, прогрессивными налогами и законопроектом о военнослужащих), инновации приводили к всеобщему процветанию. Когда они отстали, неравенство углубилось.
«С 1980 года концентрация доходов и богатства резко возросла, что обусловлено доходностью капитала, техническими изменениями, ориентированными на квалифицированные кадры, а также решениями государственной политики, которые изменили политику эпохи Великого сжатия», — пишет команда Гапена. «Инновации сами по себе не предопределяют неравенство: институты и государственная политика опосредуют распределение выгод».
Открытый вопрос (и именно он определит, запомнится ли эпоха мегаменеджеров как прорыв в производительности или как кризис управления) заключается в том, смогут ли все еще действующие руководители провернуть тот же трюк. Сейчас они похоронены под 12 прямыми подчиненными; лишен административной поддержки; их просят возглавить инициативы по трансформации ИИ, для которых их не нанимали и не обучали; и делать все это в условиях, когда доверие и вовлеченность сотрудников находятся на историческом минимуме. Технологии, которые должны были облегчить их работу, сделали их, по крайней мере на данный момент, одновременно более трудными, одинокими и важными. Является ли это ценой перехода или новым постоянным статусом лидерства в Америке, является определяющим вопросом на рабочем месте этого десятилетия.
