Что ИИ сделает с иерархией в компаниях?

Это вопрос, на который ещё нет ответа. Сёмка Альтман говорит о компании, которую сможет построить один человек или маленькая команда с армией ИИ-агентов. Microsoft рисует другой сценарий: сотрудники становятся менеджерами агентов. Есть и экспериментальная архитектура, где человек задаёт цель управляющему агенту, а тот распределяет работу между агентами и людьми. А в реальных компаниях пока чаще всё проще: человеческая иерархия остаётся и агенты встраиваются внутрь ролей.

Все эти варианты пока возможны. Поэтому я скептически отношусь к тем, кто уже 100% знает, как будет выглядеть “компания будущего”.

Разные прогнозы предполагают, что именно ИИ сделает дешевле. Если исполнение, то можно сокращать часть исполнителей. Координацию – у одного менеджера может стать больше людей и агентов. Передачу информации наверх – может схлопнуться часть мидл-менеджмента. А если дешевле становится централизованный контроль, руководство сможет управлять большим объёмом работы через меньший управленческий аппарат.

Причём “дешевле” здесь отдельная проблема. Экономику ИИ ещё надо уметь нормально считать. Все хотят заменить людей, но далеко не все понимают, сколько токенов съедят агенты, сколько будут стоить интеграции, контроль качества и сами изменения. Иногда может оказаться, что людей дешевле оставить)

Поэтому логика “ИИ автоматизирует информацию, значит мидл-менеджмент исчезнет” слишком простая. Между ними ещё внедрение, качество замещения задач, новая нагрузка на систему и перераспределение прав на решения.

Исследования тоже тянут в разные стороны. В одном опросе компаний с активным внедрением агентов 45% ожидают сокращения уровней мидл-менеджмента в течение трёх лет. Другие исследования показывают рост спроса на менеджеров и изменение их навыков. Эксперименты с генеративным ИИ хорошо измеряют эффект на задачи, но почти ничего не говорят о будущей оргструктуре.

Есть хороший пример ещё до нынешней волны ИИ. Люди изучили данные 25 тыс. производственных предприятий США. Там, где сильнее использовали прогнозную аналитику, штаб-квартира чаще забирала права на решения у локальных менеджеров и централизовала контроль над данными. То есть технология может не сделать компанию плоской, а наоборот усилить центр.

Можно убрать блок из оргструктуры, но ответственность, координация и власть всё равно куда-то переедут.

Я пока вижу три базовых сценария:

1. Тонкая командная башня. Небольшое число людей сверху управляет большим количеством агентов, а цели, ресурсы, критерии оценки и право отменить решение остаются в центре. Это может быть эффективно и при этом ещё более централизованно.

2. Автономные команды людей и агентов. Команды получают свои цели, ресурсы и право самостоятельно решать значимую часть вопросов. Агенты усиливают самоуправление, а центр оставляет общие ограничения и самые важные решения.

3. Гибридная иерархия. Несколько человеческих уровней остаются, агенты встраиваются внутрь каждого, а работа менеджера сдвигается от передачи информации и контроля статусов к интеграции, суждению, развитию людей и разбору исключений. Какие-то уровни могут исчезнуть, а какие-то появиться вокруг экспертизы, правил использования ИИ, контроля рисков и ответственности за решения.

И в любом сценарии можно накопить управленческий долг: убрать менеджеров быстрее, чем система научилась переваривать оставшуюся координацию. Тогда вместо “плоской компании” получаем перегруженного основателя, очереди спорных решений, теневых руководителей и вечное “а кто вообще за это отвечает?”.

Поэтому я бы смотрел не на количество уровней, а на другое: какие значимые решения команда способна принимать сама, кто владеет целями, данными, моделями и критериями оценки, насколько работу можно безопасно и экономически разумно передать агентам.

Я, например, с клиентами сначала глубоко изучаю компанию, роли и процессы, права на решения и ограничения, а уже потом выбираю, где и какой вариант с ИИ имеет смысл. А не пихаю ИИ везде и не выгоняю людей на завод ради красивой оргсхемы.