Экономисты Мариана Маццукато и Рози Коллингтон утверждают, что консультанты могут в лучшем случае давать сомнительные рекомендации, а в худшем — усугублять дисфункцию в правительстве и частном секторе. В своей книге «Большая афера: как консалтинговая индустрия ослабляет наш бизнес, инфантилизирует наши правительства и деформирует нашу экономику» экономисты утверждают, что консультанты появились в эпоху после Рональда Рейгана сокращения регулирования, требующего вмешательства третьих сторон, чтобы спасти институты, которые потеряли веру в себя.
Вместо того, чтобы привести корабль в порядок, утверждали Маццукато и Коллингтон, эти консультанты просто создавали «впечатление ценности», иллюзию полезности и ничего больше, в то время как правительство и частные компании тратили деньги, чтобы нанять их.
В эпоху искусственного интеллекта, который обещает сэкономить компаниям деньги за счет автоматизации административных работ, использование чат-ботов для руководства может стать привлекательной альтернативой для компаний, которые больше не хотят или не могут раскошелиться на консультантов. Но новые исследования показывают, что, хотя вы и можете спросить ИИ, что бы он сделал с консультантом, за небольшую цену, его совету, возможно, не стоит следовать. Фактически, помощь ИИ может просто представить старую проблему в новой среде.
Недавнее исследование, проведенное бизнес-школой Esade при Университете Рамона Луллия в Барселоне, показало, что, когда нескольким крупным языковым моделям (LLM) было предложено предоставить рекомендации по теме работы, они тяготели к ответу, который больше соответствовал модным словечкам, а не к предоставлению рекомендаций, которые лучше соответствовали бы сценарию. Исследователи назвали склонность ИИ использовать один и тот же жаргон для формирования своих суждений «предвзятостью».
«LLM — это не тот коллега, который критически оценивает текущие идеи, изучает детали контекста, проверяет предположения и отвергает их, когда всем удобно», — написали авторы исследования в посте Harvard Business Review, подводя итоги своего исследования. «С точки зрения стратегии, LLM могут быть больше похожи на новоиспеченного MBA или младшего консультанта, повторяющего то, что популярно, а не то, что подходит для конкретной ситуации».
Недавние увольнения среди консалтинговых компаний «большой четверки» на фоне более широкого спада в отрасли позволяют предположить, что компании, возможно, уже теряют ценность в глазах потенциальных клиентов. PwC сократила 150 сотрудников службы поддержки бизнеса в ноябре 2025 года, примерно в то же время McKinsey сократила сотни рабочих мест.
«Нашей компании исполняется 100 лет, и мы работаем в период быстрого развития искусственного интеллекта, который трансформирует бизнес и общество», — заявил агентству Bloomberg в прошлом году представитель McKinsey.
Но появление «тенденции» предполагает, что ИИ далек от того, чтобы давать указания компаниям, ищущим совета по технологиям, и это исследование раскрывает предвзятость, с которой борются студенты LLM.
Как проявляется «падающий тренд»
Чтобы измерить склонность ИИ давать ответы, соответствующие тенденциям, а не логике, исследователи протестировали семь моделей, включая GPT-5, Claude, Gemini и Grok, в 15 000 симуляциях и сценариях. Модельям было предложено выбрать одно из двух решений, когда они столкнулись с напряженностью на рабочем месте, например, должна ли компания отдавать приоритет долгосрочному росту над краткосрочным ростом или должна ли компания использовать технологии для автоматизации или расширения рабочих мест работников.
Исследователи предсказали, что если бы LLM давали советы, основанные на конкретных деталях ситуации, модели могли бы выбрать разные решения. Вместо этого все семь моделей в целом сгруппировали свои ответы вокруг одной и той же стратегии, что указывает на предпочтение «модных словечек современного менеджмента и культурных стереотипов».
Даже когда исследователи перефразировали вопросы или просили проанализировать плюсы и минусы, модели ИИ во многих случаях демонстрировали явное предпочтение аналогичной торговой стратегии. Авторы исследования предупреждают, что использование ИИ в качестве консультанта не приведет к созданию индивидуальных бизнес-решений, а скорее к стандартному решению, которое можно будет предложить любой компании, когда ее об этом попросят, независимо от деталей поставленной задачи.
«Это свидетельствует о реальном риске для лидеров», — говорят исследователи. «Может показаться, что программа LLM очень адаптирована к вашей ситуации, но в то же время незаметно направляет вас к одной и той же небольшой группе современных тенденций управления».
Разоблачение предвзятости LLM
Другими словами, когда его просят дать рекомендации по сложному сценарию работы, ИИ не анализирует ситуацию, а вместо этого извергает ключевые фразы в зависимости от того, как часто он сталкивался с ними во время обучения на данных. В случае с ChatGPT, согласно исследованию, бот иногда отказывался предлагать бинарный вариант и вместо этого рекомендовал оба решения. Исследование, опубликованное в журнале Nature в прошлом году, показало, что лесть ИИ не только непродуктивна, но и может быть вредна для науки, подтверждая предвзятость тех, кто ее подстрекает, вместо того, чтобы предоставлять пользователям данные, подтвержденные научной литературой или другими надежными, более беспристрастными источниками.
Исследователи «трендслопа» не полностью избегали использования LLM для решения сложных рабочих ситуаций. Они предположили, что модели все еще могут быть полезны для выработки альтернативных решений или выявления «слепых зон» в определенных сценариях. Согласно исследованию, если вы знаете о предвзятости ИИ в отношении таких концепций, как увеличение или долгосрочные стратегии, вы можете бросить вызов этим предубеждениям, чтобы получить более проницательные рекомендации.
«В конечном счете, лидерство — это принятие трудных решений в условиях неопределенности и принятие на себя ответственности за них», — говорят исследователи. «ИИ не может и не должен быть заменой».
