При этом управленческая модель внутри компаний, как правило, не сильно меняется: тимлид проекта также отчитывает за косяки свою команду, руководитель думает о смещении неугодных или некомпетентных в части работы с нейросетями. А рекрутинг-команда вновь обновляет страницы вакансий на джоб-ресурсе, созданные год назад.
О чем это говорит? Подход к работе над привычными задачами изменился, но модель управления осталась прежней. Возникает вопрос: как найти баланс между технологическим скачком на уровне исполнителя и инерцией на уровне руководителя. Пока ИИ переписывает то, как делается работа, менеджмент продолжает оценивать её по логике, в которой роль человека и роль алгоритма еще не разделены. А значит, ответственность, метрики и сама природа "косяка" нуждаются в перестройке.
В прошлых материалах вместе с университетом "Зерокодер" мы обсуждали, какие возможности открывает ИИ и почему навыки работы с нейросетями сегодня напрямую влияют на карьеру и стоимость специалиста на рынке труда.
Вывод был очевидным: нейросети выгодны и бизнесу, и людям. Но за кадром остался важный вопрос: что происходит с управлением и коммуникацией внутри компаний? Когда у сотрудников меняется сам способ работы, перестройка управленческих процессов — лишь вопрос времени.
Сегодня посмотрим, как российские и зарубежные компании выстраивают координацию, коммуникацию и управление в новых условиях работы компании.
Босс не знает больше: как ИИ переписывает три классических стиля управления
Отправной точкой для классификации стилей бизнес-руководства традиционно считается модель Курта Левина 1939 года — на ней до сих пор строится почти любой учебник по менеджменту.
Авторитарный (автократический) — решения принимает один человек, подчиненные исполняют. При такой жестко-иерархичной модели управления, как известно, сложно реализовать какие-то ноу-хау идеи и процессы, поскольку все держится на мнении одного ключевого управленца.
Демократический (партисипативный) — решения обсуждаются с командой, руководитель сохраняет финальное слово. В компаниях с таким типом управления много свободы действий, но сильно размыта степени ответственности, скорость и реакция на тренды и обновления низкая.
Либеральный — руководитель минимально вмешивается, команда сама определяет, как двигаться. Казалось бы, оптимальный баланс, но такая модель управления может работать в уже зрелых устойчивых бизнесах. Менеджер задает общее направление и обеспечивает ресурсы, но решения о методах, последовательности шагов, распределении задач и контроле качества команда принимает сама. При этом без руководителя-арбитра в команде могут происходить конфликты, возможен саботаж сроков исполнения, прокрастинация и несогласованность в приоритетах.
Есть также и другие классификации управленческих моделей, но они не затрагивают современные вопросы перестройки процессов с помощью нейросетей и ИИ-архитектур. Ведь при использовании ИИ-инструментов у сотрудников появляется больше автономии: джун с нейросетью решает задачи, которые раньше требовали привлечения сеньора. Это меняет границы применимости либерального стиля: возможно, в ближайшие 3–5 лет менеджерам придется "отпускать" команды сильнее, чем они привыкли, потому что инструмент изменил уровень экспертизы внутри команды.
Авторитарная модель держится на трех китах, при которых давление сверху превалирует над обоснованием команды: руководитель знает больше рядовых сотрудников; решение нужно принять быстро; цена ошибки рядового сотрудника высока. При такой схеме управления крайне проблематично вырастить сильную гибкую и адаптивную к технологиям команду.
Что касается демократической формы управления: на первый взгляд, ИИ должен помогать: больше данных, больше мнений, лучше обсуждение. На практике — обратный эффект, и об этом мало говорят. Классическая демократическая модель строилась на том, что у каждого участника команды своя уникальная экспертиза и точка зрения. Маркетолог приносил инсайт про аудиторию, финансист — про экономику, разработчик — про техническую реализуемость. Решение получалось богаче, чем сумма частей. Теперь все приходят на совещание, прогнав вопрос через одну и ту же модель, и обнаруживают, что у них одинаковые аргументы, одинаковые формулировки, одинаковые слепые зоны. Будет ли обсуждение в таком случае эффективным и качественным — большой вопрос.
Почему самоуправление не пережило встречу с ИИ
В 2014 году в России вышла книга Фредерика Лалу "Открывая организации будущего", которая стала настольной для многих передовых предпринимателей. В ней говорилось о зарождении автономных команд, где будет меньше начальников, больше доверия и решения, прицельно работающие на выполнение задач, а не только KPI. В ней стало фигурировать понятие "бирюзовой организации" — структуры, в которой решения принимаются не по вертикали, а на уровне самих исполнителей. Идея мгновенно стала модной: HR-конференции, корпоративные стратегии, обложки бизнес-журналов. Прошло десять лет, и выяснилось, что бирюзовых компаний по-прежнему единицы, а с приходом ИИ модель столкнулась с проблемами, которых Лалу в 2014 году предвидеть не мог.
Показательный пример — российская ИТ-компания Neti. В 2017 году сооснователь Олег Халилов вдохновился опытом самоуправления, но через два года от нее отказались. До смены модели одно из направлений работало с нулевой рентабельностью и порой уходило в минус. Пришлось вернуться к прежней модели руководства.
ВкусВилл пошёл другим путём. Компания долго позиционировала себя как "бирюзовая", но со временем отказалась от этого термина и сформулировала собственную модель — "клиентократия", где вместо классических KPI действует система обещаний перед покупателем или другой командой. По этим обещаниям отслеживают метрики и экономику команды: например, поставку качественных, свежих и натуральных товаров и ответ на каждый запрос потребителя. ВкусВилл — хороший пример демонстрации перестройки HR-подхода, но не отражения использования ИИ-решений, которые могут сильно трансформировать малый и средний бизнес.
Активное проникновение ИИ и нейросетей в бизнес-процессы приводит руководителей в замешательство: с одной стороны, инструменты стали доступней, но сильные линейные руководители, которые приводят команды к эффективному результату, стоят дорого. И их сложно нанять быстро и на выгодных всем условиях.
Поэтому основатель оказывается на распутье: дальше тянуть компанию на собственном внимании и силе воли или, наконец, построить систему, где порядок рождается не из героизма одного человека, а из ясных метрик, прозрачных процессов и встроенных в работу ИИ-инструментов.
Компания "Зерокодер" оказалась в похожей ситуации.
Метрикократия: анатомия модели управления "Зерокодер"
За лидерством "Зерокодера" в ИИ-обучении стоит долгая история: команда начинала с небольшого Telegram-чата для любителей ноукод-разработки, а сегодня входит в число лучших EdTech-компаний России в сегменте онлайн-обучения новым профессиям и работе с ИИ.
Любая трансформация такого масштаба ставит перед основателями неудобный вопрос: как сохранить динамику, не потеряв управляемость. С ним столкнулась и команда "Зерокодера" во главе с сооснователем Кириллом Пшинником — поиск оптимального баланса в работе с командами и процессами оказался отдельным проектом внутри компании.
"Классическая иерархия слишком медленная. Чистая "бирюзовая" модель управления часто не приводит к результатам из-за размытой ответственности. Бизнесу сегодня нужна система, где у людей есть автономность, но эта автономность привязана к цифрам, результатам и реальному влиянию на компанию. Требовалось новая форма управления, которую нужно было придумать и выстроить внутри университета. Так родилась метрикократия", — говорит Кирилл Пшинник, сооснователь и CEO "Зерокодера".
Метрикократия уже стала эталоном для значительной части b2b-клиентов "Зерокодера" и начинает внедряться в ряд компаний сегмента МСП. Это гибридная модель, в которой сочетается свобода в распределении ролей и решений и строгая дисциплина метрик с максимально оцифрованными процессами.
В метрикократии любой сотрудник может общаться с топ-руководством на равных, предлагать идеи и брать на себя роль лидера проекта — независимо от должности и зоны ответственности. Но есть условие: прежде чем выносить гипотезу на обсуждение, ее нужно "упаковать" в данные. Это значит ответить на четыре вопроса:
- Какие выводы даёт ретроспектива похожих проектов?
- Какие цели, задачи и метрики будут решающими в оценке успеха?
- Что считается отличным результатом — в конкретных цифрах?
- Кто за него отвечает?
Идеи не блокируются сверху потому, что их принес ассистента отдела, например, их можно увидеть и представить на ежедневной онлайн-встрече всех отделов, сотрудников и топ-руководства. Но для абсолютно всех идей и запусков работает единое правило "Предлагая — оцифруй".
При этом важно, чтобы в проект поверили все отделы: в 90% случаев по-настоящему сильные идеи требуют вовлечения смежных команд. "Выстреливают" обычно 3 из 10 гипотез, но в связке живой команды и ИИ-инструментов их можно проверить быстрее, дешевле и эффективнее.
В "Зерокодере" не принято обсуждать межкомандные процессы кулуарно: если для проекта нужна поддержка других отделов, разговор выносится на общую встречу. Решение о вовлеченности принимается там же, быстро и предметно. Закрытые согласования в распределенной команде не дают полной картины — ни ситуации в целом, ни выгоды для компании.
Такая управленческая модель меняет и характер внутренних споров. В компаниях без прозрачных данных конфликт часто уходит в личные оценки: кто убедительнее выступил, чей отдел важнее, у кого больше доверия собственника. В метрикократии спор остается, но становится полезнее для бизнеса. Он не про борьбу за правоту, а про трактовку, приоритезацию задач и поиск лучшего решения.
У такой модели есть и важный кадровый эффект. Сотруднику проще брать инициативу, когда правила игры понятны заранее. Ошибка перестает быть личным провалом, если гипотеза была честно сформулирована и проверена. Команда видит, почему решение не сработало, и может изменить подход. Для сильных сотрудников это ценная среда: здесь можно влиять на результат, а не просто выполнять поручения.
Такой подход даже породил особый тип специалиста, которых в "Зерокодере" называют "бумерангами": профессионал уходит в другую компанию, набирается опыта и возвращается. Причина почти всегда одна: скучает по автономности и возможности реально влиять на результат. В компанию не берут тех, кто был уволен по какой-то причине. Но принимают специалистов, доказавших свою эффективность, работоспособность и любознательность в период своего прошлого опыта в университете.
Для рынка, где сильные специалисты быстро выгорают от череды согласований и активной деятельности, недооцененной коллегами или руководством, работа по модели метрикократии становится весомым конкурентным преимуществом. А значит, вновь желанным местом для работы.
Метрикократия для ИИ-ориентированных компаний
Если коротко, метрикократия идеально вписывается в формат бизнесов, настроенных на максимальную автоматизацию процессов с ИИ.
Метрикократия основана на цифрах: выручке, конверсиях, лидах, аналитике клиентов и не только. Все эти данные — чистая математика, которой сложно манипулировать. Эти данные важно открывать для всех сотрудников и делиться ими при планировании своих идей и гипотез к обсуждению. Подобные данные требуют времени команды, сонастройки и проверки перед демонстрацией команде. С ИИ-агентами и стеком генеративных нейросетей это можно сделать за несколько минут и бюджетом на подписку на выбранный ИИ-сервис.
Внедрение ИИ-экосистемы, то есть цепочки ИИ-агентов, реализующих рутинную работу отдела продаж, клиентского сервиса, маркетинга, технической службы экономит компании несколько млн рублей суммарно и позволяет не раздувать штат ради контроля исполнения. В маркетинге "Зерокодер" уже несколько месяцев работает ИИ-архитектура, в которую входит цепочка субагентов, собирающих креативы, предлагающих гипотезы, помогающих в лидогенерации и реализации продаж через онлайн-сервисы.
Координационные вещи, вроде организации созвонов, выбора оптимальных дат встреч и ежедневной сводки по продажам, выполняют чат-боты, настроенные на передачу сведений в закрытые Телеграмм-чаты. Такие материалы очень здорово разгружают команду, помогают быстрее оптимизировать координацию действий и скорректировать свои идеи по метрикам в моменте, если это требуется перед защитой гипотезы.
Стоит отметить, что даже при учете максимальной автоматизации решений, командный состав не сокращается: текучка кадров — не выше 1% среди топ-руководителей, среди среднего звена — в пределах 5%, когда средний показатель по России составляет 15%, согласно отчетам HR-агентства Ancor.
Метрикократия на практике: прогнозирование спроса на ИИ-обучение и быстрая проверка гипотез
На волне активного обсуждения нейросетей 3 года назад руководитель "Зерокодер" Кирилл Пшинник для своих нужд стал изучать инструментарий ChatGPT и понял, насколько он может быть универсальным инструментом и востребованным помощником для бизнеса. Его энергичные попытки доказать, что за ИИ-технологиями будущее в то время команда восприняла с осторожностью и скепсисом: не было доказательной базы на примере анализа больших данных, четкого понимания возможностей, ограничений и аспектов по безопасности.
При этом компания не отступила от принципов метрикократии. Команда стала пропускать аргументы и результаты руководителя через жесткий фильтр: стоимость проверки гипотезы, прогноз оплат первого курса на основе ИИ-аналитики, компетенции и типологии аудитории, потенциально заинтересованной в обучении. Ключевой критерий запуска сформулировали предельно конкретно — если после ознакомительного вебинара о работе с ChatGPT поступит хотя бы 10 заявок, проект получит зеленый свет.
Реальность превзошла расчеты многократно. На вебинар зарегистрировались более 4 тыс. человек, несколько тысяч подключились в прямом эфире. Заявки оставили свыше 200 участников, а к концу месяца курс приобрели более 400.
Именно так — через персональную ответственность руководителя и продуктолога в сочетании с дисциплинированным анализом метрик — компания запустила с нуля новое направление обучения и за считанные недели ощутимо увеличила месячную выручку.
Стоит признать: такой формат работы подходит не каждому. Метрикократия не оставляет пространства для того, чтобы "пересидеть" или создавать видимость деятельности — тем более если человек сопротивляется внедрению новых технологий. Процессы здесь максимально прозрачны и оцифрованы, а темп реализации проектов высокий. Поэтому вполне закономерно, что на этапе перестройки часть сотрудников примет решение уйти. И в этом нет драмы — это естественный ход вещей.
Зато в этой же среде инициативные и ответственные люди растут стремительно. Дария, например, пришла в компанию в 2021 году на позицию ассистента проджект-менеджера, а спустя полтора года заняла должность академического директора. Те, кто когда-то начинал в отделе продаж рядовым менеджером, сегодня возглавляют целые направления и выстраивают их развитие самостоятельно.
Базовые принципы внедрения метрикократии
1. Метрики — норма для всех отделов, и ими нужно делиться
Создавать кампанию, проект или гипотезу в закрытом от коллег режиме — значит терять важный контекст. Ключевые идеи стоит обсуждать на дейли-встречах с руководителями смежных отделов или в корпоративных чатах до запуска и прототипирования. Цифры должны видеть все члены команды: когда перед всеми открыты объективные данные, решение сложнее продавить авторитетом.
2. Внедрение — поэтапное
Начинать с пилота в одном-двух отделах, где процессы уже поддаются оцифровке. Подключать ИИ-агентов и связки генеративных нейросетей: они помогают команде самостоятельно сверять текущие показатели, ретроспективу данных, риски и ожидаемый результат. Статусность роли в этой схеме вторична, это важно влияние на цель.
3. Процесс идет сверху вниз
Если основатель не погружен в операционные вопросы и полностью отдал управление советникам — это путь к провалу. Каждый начнёт тянуть одеяло на свой отдел, забыв об общем результате. Метрикократия требует от основателей твёрдости и доверия, от руководителей, строгости и человечности, от сотрудников, инициативности и честности.
4. ИИ наиболее эффективен там, где результат можно оцифровать
Агенты и ассистенты работают на полную мощность в аналитике, маркетинге, продажах, финансовом планировании, то есть везде, где есть измеримый результат. Именно в таких цифроцентричных направлениях связка "метрики + ИИ" даёт максимум.
Чтобы сразу начать считать и анализировать метрики, команда "Зерокодера" собрала для читателей два готовых промпта, для анализа и для визуализации данных через дашборд.