Выше должность — больше теневого использования: как ИИ меняет управление

71% российских руководителей используют ИИ почти каждый день или чаще. Большинство с его помощью ищут и структурируют информацию, анализируют данные. Однако сценарии применения ИИ этим не ограничиваются.

Часто российские топы применяют нейросети для управленческих задач. Например, они обращаются к ИИ-инструментам, чтобы получить «второе мнение» (53%), генерировать идеи и гипотезы (47%), разбирать рабочие кейсы и возможные решения (39%), готовиться к сложным переговорам (25%). Это показало свежее исследование Школы управления РБК, посвященное тому, как ИИ изменил рабочую среду в России.

В США влияние ИИ на управление может быть еще более заметным. Опрос, проведенный платформой Resume Builder в 2025 году среди 1342 лидеров команд, показал, что 65% респондентов используют ИИ в работе. Среди них 94% сообщили, что с помощью ИИ принимают решения, касающиеся подчиненных: о повышении зарплаты (78%), карьерном продвижении (77%), сокращении персонала (66%) и увольнении (64%).

Опрос не уточняет, как именно ИИ участвует в этом процессе — подсказывает, какие есть варианты решения и что стоит учесть, или прямо отвечает на вопрос «Стоит ли уволить этого сотрудника». Но 16% менеджеров признались, что часто позволяют ИИ принимать подобные решения без участия человека, а 5% — что делают это всегда.

Практика обгоняет регламенты

ИИ-инструменты в управленческой практике уже широко распространились. Но о системном, регламентированном их внедрении в большинстве компаний пока речи не идет.

Исследование Школы управления РБК показало, что чаще всего руководители используют для доступа к нейросетям личные аккаунты: 53% — бесплатные, 43% — платные. Только 24% опрошенных сообщили о наличии корпоративных аккаунтов, а 19% — о собственном ИИ-решении в компании. 15% респондентов применяют ИИ-функции, встроенные в рабочие программы.

На уровне команд картина похожая: только 10% опрошенных руководителей рассказали о внедрении ИИ в ключевые процессы, регламентах и повторяющихся сценариях его использования. Чаще всего сотрудники используют ИИ в рабочих задачах на свое усмотрение — об этом сообщили 78% управленцев. Самые популярные ИИ-сервисы среди российских руководителей и специалистов — бесплатные ChatGPT и DeepSeek.

Регламенты отстают от практики не только в российской деловой среде — это глобальное явление. Совместный опрос KPMG и Мельбурнского университета, проведенный среди 48 тыс. человек в 47 странах в 2024–2025 годах, показал: 66% опрошенных регулярно используют ИИ в работе, но о наличии в компании правил или рекомендаций по использованию нейросетей сообщили только 40%.

На высших уровнях управления разрыв еще заметнее. Как показал опрос Diligent Institute, проведенный летом 2026 года среди 104 участников советов директоров из США, 82% респондентов использовали ИИ в работе совета за последние полгода. При этом только 24% рассказали, что в их компаниях существует политика использования ИИ, которая распространяется на совет, и лишь у 6% действуют формальные правила, установленные специально для директоров.

Ситуация может исправиться со временем. В опросе, который юридическая фирма Littler в 2026 году провела среди более 300 топ-менеджеров, штатных юристов и HR-профессионалов в США, 68% респондентов сообщили, что в их компаниях есть официальная политика использования ИИ на рабочем месте. Для сравнения: в таком же опросе 2025 года об этом упомянули лишь 38% респондентов.

Однако, по данным Littler, в 2026 году формальный процесс проверки или согласования ИИ-инструментов есть лишь у 55% компаний, а ограничения, какую информацию можно передавать ИИ-сервисам, установлены только у 54%.

Получается, что правила могут существовать «на бумаге», но нет механизмов, которые контролировали бы их исполнение.

«Главный риск здесь связан с тем, что корпоративная политика безопасности подменяется личными принципами каждого сотрудника: в чаты уходят договоры и внутренние данные без фиксации в журнале и контроля во внутреннем периметре, — пояснил РБК Павел Приступа, руководитель разработки ИИ-продуктов платформы «Агент Атом». — Выбор модели для решения задачи может оставаться за человеком, но правила ее использования должна определять компания».

Руководители знают о рисках

Несмотря на то что корпоративные правила и регулирующие механизмы зачастую отсутствуют, российские руководители в целом осведомлены об основных рисках использования ИИ.

39% опрошенных Школой управления РБК не передают конфиденциальные данные ИИ-сервисам, а 38% удаляют или заменяют сведения, по которым можно определить человека или компанию. 20% используют в работе с чувствительной информацией только разрешенные компанией ИИ-инструменты, еще 20% не сталкивались с такими задачами. Только 7% сообщили, что передают ИИ конфиденциальные данные без изменений.

И хотя базовые правила сильно снижают риск утечки, они не сводят его к нулю, отмечает Александр Коренев, руководитель проектов по внедрению ИИ в банке «Левобережный», эксперт Школы управления РБК. «Остаются ошибки самого сервиса, ошибки в настройках доступа, — объяснил он. — Любой внешний ИИ-сервис нужно воспринимать как стороннюю компанию, которой вы передаете данные. Если какую-либо информацию компания не готова увидеть за своими пределами, ее нужно либо обезличивать, либо обрабатывать только в одобренной корпоративной системе».

Большинство российских управленцев ответственно проверяют результаты нейросетей — 72% сами сверяют их с исходными данными или другими источниками. 30% опрошенных проверяют выдачу через другой ИИ-сервис, а 20% — отправляют дополнительный запрос для проверки в том же сервисе. 17% респондентов делегируют проверку профильному специалисту, а 10% — сотруднику или коллеге. Однако 24% руководителей ограничиваются лишь просмотром результата, а 3% сразу используют его, даже не просматривая.

Но эффект от использования ИИ не сводится к повышенным рискам безопасности — меняется и то, как руководители думают над самим решением.

Нейросети влияют на качество решений

Руководители, которых опросила Школа управления РБК, отметили, что благодаря регулярному использованию ИИ они стали рассматривать больше вариантов выполнения задачи (56%), реже самостоятельно искать информацию (43%) и писать тексты (39%), чаще проверять собственные предположения (42%) и быстрее принимать решения (34%).

Станислав Моисеев, генеральный директор платформы «Агент Атом», советует учитывать, что об этих эффектах мы знаем со слов респондентов, но в их ответах есть тревожное сочетание: ИИ помогает руководителям и рассматривать больше вариантов, и решать быстрее. «Это может быть как более эффективная проверка рекомендаций ИИ, так и более поверхностная, — говорит Моисеев. — Модели склонны соглашаться с пользователем, первый ответ легко становится якорем, а если все пользуются одними и теми же моделями, решения начинают походить друг на друга».

Казалось бы, разве есть разница — советуется директор с заместителем или с нейросетью, прежде чем принять решение? На самом деле — есть.

«Коллега или сотрудник погружен в контекст. Он знает особенности текущей ситуации, специфику деятельности компании, конкретного проекта и, формулируя советы, исходит из этих предпосылок, — поясняет Сергей Сухов, консультант собственников и первых лиц компаний по внедрению стоических систем мышления, создатель проекта «Парадигма», эксперт Школы управления РБК. — Нейросеть этот контекст не знает, если она специально не дообучена на данных компании, и, соответственно, не может его учитывать».

Вступайте в сообщество Школы управления РБК в Telegram или «Максе», чтобы общаться с руководителями из разных сфер, выстраивать нетворкинг и получать советы экспертов.

У консультаций с нейросетями есть и другие особенности. Профессор бизнес-школы IMD Хосе Парра-Мояно и его коллеги провели в 2025 году любопытный эксперимент, о котором рассказали в статье для Harvard Business Review: они предложили 300 топ-менеджерам спрогнозировать, как в течение месяца изменится цена акций Nvidia на бирже. Половина участников могла консультироваться с коллегами, другая половина — задавать вопросы ChatGPT. Участники из второй группы оказались гораздо оптимистичнее и увереннее в своих прогнозах, но они были менее точными, чем у тех, кто советовался с людьми.

Исследователи объясняют это комплексом причин.

• Нейросеть опирается на данные за прошлые периоды, экстраполируя тренды. Поэтому ее советы, вероятнее всего, следовали логике «если стоимость акций росла раньше, она продолжит расти», без учета текущего контекста.
• ChatGPT формулирует советы уверенно, приводит множество аргументов и данных, что побуждает пользователей придавать этим рекомендациям больше веса, чем собственным суждениям.
• У нейросети нет интуиции и эмоций, которые часто служат сдерживающим фактором. Человек, увидев небывалый взлет стоимости акций, скорее всего, почувствует беспокойство: «Если цена на пике, она может рухнуть». Исследователи предполагают, что в обсуждении с коллегами люди озвучивали свои опасения, тогда как те, кто беседовал с ChatGPT, осторожного мнения не получали.
• Сам процесс обсуждения в группе может подталкивать к осторожности и достижению консенсуса. По наблюдению исследователей, участники дискуссии смягчали крайние позиции друг друга и часто находили компромиссное решение — как правило, более консервативное, чем то, что предлагала нейросеть.
• Когда у человека есть доступ к огромному массиву информации, он рискует поддаться иллюзии знания. Как пишут исследователи, участники, беседовавшие с ChatGPT, могли поддаться этой иллюзии, из-за чего проявляли чрезмерную уверенность в решении.

В 2025-м ученые из Университета Карнеги — Меллона и Microsoft Research провели исследование среди 319 работников умственного труда и выяснили: чем выше уверенность человека в ответе ИИ, тем меньше усилий он прикладывает для критической проверки результата.

Исследователи выявили и еще одну закономерность: чем чаще человек использует ИИ, тем реже он проявляет критическое мышление.

ИИ часто используют «в тени»

Учитывая, что использование ИИ само по себе может влиять на решения руководителя, важным становится вопрос прозрачности.

В исследовании Школы управления РБК лишь единицы опрошенных управленцев скрывают от сотрудников, что применяют ИИ: 2% скрывали несколько раз, 1% скрывает регулярно. Однако открыто обозначает это лишь треть — 32% руководителей. Большинство (58%) выбрали вариант «не скрываю, но и не сообщаю специально». 7% ответили, что не считают нужным сообщать.

То есть на практике коллеги и подчиненные чаще всего просто не знают, были ли конкретное решение, документ или обратная связь подготовлены с участием ИИ.

Нужно ли в принципе это обозначать? «Не думаю, что руководитель обязан отчитываться о каждой консультации с чат-ботом, — считает Станислав Куликов, руководитель направления «Развитие персонала и внедрение изменений» в «ЭКОПСИ Консалтинг», эксперт Школы управления РБК. — Но если вывод ИИ существенно повлиял на решение, особенно затрагивающее людей, об этом стоит сказать. Команде важно понимать, на чем основано решение и кто за него отвечает. Ответственность в любом случае остается за руководителем».

Глобальное исследование TrustedTech, проведенное весной 2026 года среди 2 тыс. сотрудников в США и Великобритании, рисует еще более тревожную картину. 65% руководителей используют несогласованные с компанией ИИ-инструменты, на уровне топ-менеджмента этот показатель составляет 73%, тогда как среди рядовых сотрудников — 31%. При этом 77% всех респондентов осведомлены о рисках, к которым приводит подобная практика, и 56% опрошенных руководителей выразили беспокойство из-за теневого использования ИИ подчиненными.

«Первое, что нужно признать IT-директорам, — проблема не в рядовых сотрудниках, а в руководстве, — говорит Энди Нолан, вице-президент по технологиям в TrustedTech. — Так что, если стратегия управления IT-безопасностью строится на контроле за младшим персоналом, вы смотрите не в ту сторону. Риски сосредоточены на самом верху».

В том, что руководители сами используют несогласованные инструменты и обеспокоены тем, что подчиненные поступают так же, нет лицемерия, считает Нолан, — это симптом того, что скорость побеждает правила.

«Руководителям нужно действовать быстро, и когда одобренных инструментов еще нет или они не подходят для решения их задач, они обходят правила. Это объяснимое человеческое поведение, но именно из-за него конфиденциальные данные оказываются в сервисах, о которых IT-специалисты ничего не знают», — отмечает эксперт.

Станислав Куликов тоже считает, что компании стоит обратить внимание, как именно топ-менеджеры пользуются ИИ, решая рабочие задачи.

«Последствия ошибки или утечки данных на этом уровне особенно велики, — говорит эксперт. — Компании нужны понятные правила: какие данные можно передавать ИИ, для каких решений обязательна человеческая проверка и как фиксировать основания значимых решений. Такие правила стоит строить вокруг риска решения, а не вокруг самого факта использования ИИ-бота».

Как исправить ситуацию

Тимур Угулава, руководитель агентства «Медиасфера», эксперт Школы управления, отмечает, что внедрение ИИ в работу обычно начинается стихийно, с отдельных энтузиастов, которые первыми начинают применять технологию задолго до появления в компании регламентов и согласованных инструментов. Отсюда рождается хаос, и возникает вопрос — найдется ли в команде тот, кто эту практику возглавит и систематизирует.

«Это требует ресурсов, ведь нейросети слишком быстро меняются, и то, что было сделано сегодня, уже завтра придется переделывать, — говорит Угулава. — Для этого нужна редкая роль в команде: человек-«нейрофикатор», который, с одной стороны, понимает бизнес-процессы, с другой — разбирается в техническом стеке нейросетей. Так что все упирается в управленческую волю, компетенцию и наличие этой роли в команде».

Можно выделить несколько направлений, с которых стоит начать, чтобы упорядочить управленческую практику применения ИИ.

Определить границы и выстроить механизмы проверки

Старший директор-аналитик Gartner Эмили Роуз Макрэй, аналитик рынка HR Tech, сооснователь NexaRH Батист Одрери и их коллеги солидарны: автономия искусственного интеллекта недопустима в HR-процессах, которые напрямую и необратимо влияют на карьеру и благополучие людей. Это решения о найме, увольнении, дисциплинарных взысканиях.

Станислав Куликов считает, что для подобных кадровых и других решений с серьезными последствиями стоит ввести правило «второе мнение — от человека». «При этом человек должен самостоятельно оценить аргументы и исходные данные, а не просто согласовать предложенный ИИ вариант, — говорит эксперт. — Иначе «второе мнение» быстро превратится в формальность».

Отдельная задача — проверка результатов ИИ в целом. Александр Коренев рекомендует подходить к ней гибко. «Не нужно одинаково тщательно проверять все, что сделал ИИ, — отмечает эксперт. — Расчеты и формальные требования можно проверять автоматически, результаты типовых задач — контролировать выборочно, а эксперта подключать там, где высока цена ошибки».

Повышать прозрачность

Специалисты по безопасности сходятся в том, что бороться с теневым использованием ИИ с помощью запретов бессмысленно. Старший вице-президент по технологиям Paysafe Амар Акшат объясняет, что блокировка инструмента не останавливает использование, а лишь заставляет людей его скрывать.

Более эффективный путь — облегчить доступ к легальным инструментам, которые решают задачи пользователя, не вынуждая его искать несанкционированные альтернативы.

Учить не только эффективности, но и ответственности

По данным упомянутого выше исследования ResumeBuilder, лишь треть (32%) руководителей, использующих нейросети в кадровых вопросах, формально обучались работать с ИИ этично. 43% получали неформальные рекомендации, а 24% не проходили никакого обучения в этой области.

А эксперимент Гарвардской школы бизнеса с участием 758 консультантов Boston Consulting Group показал, что даже умелое использование ИИ парадоксальным образом усиливает тех, кто менее результативен, и может снижать качество работы тех, кто без ИИ показывал высокие результаты.

«Это говорит о том, что сам по себе уверенный навык обращения с инструментом без умения критически осмыслить полученный результат может усиливать риск чрезмерного доверия, а профессиональная экспертиза еще не гарантирует устойчивости к ошибкам ИИ, — говорит Наталья Демченко, директор по продукту Школы управления РБК. — Поэтому программы обучения руководителей сегодня должны не только объяснять метод — «как спросить у нейросети», — но и учить определять, когда усомниться в ответе, что проверить дополнительно, когда нельзя передавать модели ответственность за рассуждение или идею».

Демченко считает, что чем больше интеллектуальной работы руководитель может передать ИИ, тем важнее становятся те способности, которые позволяют ему качественно этой работой управлять: задавать вопросы, формулировать критерии, давать обратную связь, сомневаться, выбирать и нести ответственность за выбор.