ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В РОЛИ ЛИНЕЙНОГО МЕНЕДЖЕРА: ВЫЗОВЫ И ВОЗМОЖНОСТИ ДЛЯ БИЗНЕСА

ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A LINE MANAGER: CHALLENGES AND OPPORTUNITIES FOR BUSINESS

Elizaveta Ravilevna Galiullina

Student, Department of Economic Theory, Samara State University of Economics,

Russia, Samara

Polina Aleksandrovna Kazakova

Scientific supervisor, Lecturer, Secondary Vocational Education, Samara State University of Economics,

Russia, Samara

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена анализу внедрения искусственного интеллекта в функциональную сферу линейного менеджмента в российских компаниях. Предметом исследования выступают процессы автоматизации операционного планирования, контрольных функций и оценки персонала. Цель работы – идентификация ключевых возможностей и барьеров автоматизации управленческих функций. Методологическая база включает анализ практических кейсов, данных эмпирических исследований и изменений российского законодательства (сентябрь 2025 г.). Результаты демонстрируют, что технологии ИИ уже применяются в российском бизнесе, однако сталкиваются с правовыми рисками, социально-психологическим сопротивлением персонала и технологическими ограничениями. Область применения результатов – управленческая практика российских предприятий. Вывод: ИИ не заменяет менеджера-человека, но выступает необходимым инструментом, требующим формирования новых профессиональных компетенций.

ABSTRACT

The article analyzes the implementation of artificial intelligence in the functional domain of line management within Russian companies. The subject of the research is the automation of operational planning, control functions, and personnel assessment. The purpose is to identify key opportunities and barriers to the automation of managerial functions. The methodological framework includes analysis of practical cases, empirical research data, and changes in Russian legislation (September 2025). The results demonstrate that AI technologies are already being used in Russian business but face legal risks, socio-psychological resistance from personnel, and technological limitations. The scope of application is the managerial practice of Russian enterprises. Conclusion: AI does not replace the human manager but acts as a necessary tool requiring the formation of new professional competencies.

Ключевые слова: искусственный интеллект, линейный менеджмент, управление персоналом, автоматизация, трудовые отношения, персональные данные, российский бизнес, цифровая трансформация.

Keywords: artificial intelligence, line management, human resource management, automation, labor relations, personal data, Russian business, digital transformation.

В современной научной литературе проблематика внедрения искусственного интеллекта в сферу управления персоналом и операционную деятельность линейных менеджеров получает всё более широкое освещение. Аверьянов, Гуртов и Шабаева в своём исследовании рассмотрели отраслевые аспекты кадрового обеспечения сферы ИИ, акцентировав необходимость подготовки специалистов нового профиля. Малыхина проанализировала проблемы внедрения цифровых технологий в управление персоналом российских компаний, выделив в качестве основных барьеров дефицит квалифицированных кадров и сложности интеграции с существующими IT-системами. Минина, Карапетян и Вередюк исследуют новые вызовы для сферы труда в условиях цифровой экономики, включая трансформацию трудовых отношений и возникновение новых форм занятости. Сопилко фокусируется на применении ИИ в HR-менеджменте, тогда как Тарасова – на цифровых инструментах оценки и развития персонала. Черняков и Чернякова анализируют современные тенденции цифровизации управления персоналом, отмечая рост инвестиций в автоматизацию HR-процессов. Вместе с тем комплексный анализ внедрения ИИ именно в функции линейного менеджмента с учётом последних изменений российского законодательства и конкретных отраслевых кейсов в научной литературе представлен недостаточно полно.

Цель настоящей работы заключается в выявлении ключевых возможностей и барьеров автоматизации функций линейного менеджмента на основе технологий искусственного интеллекта в российских компаниях, а также в разработке практических рекомендаций для бизнеса.

Линейный менеджер — ключевое звено в управленческой иерархии. Именно он распределяет задачи, контролирует сроки, оценивает качество работы, мотивирует сотрудников и решает операционные вопросы. Каждая из этих функций может быть частично автоматизирована с помощью ИИ.

ИИ-агенты уже сегодня способны выполнять функции диспетчера и контролёра. Как сообщает CNews, российская платформа управления бизнесом Kaiten запустила систему ИИ-сотрудников, которые отвечают за «ключевые процессы контроля и планирования»: они отслеживают ход реализации проектов, контролируют распределение ресурсов, прогнозируют риски и предлагают управленческие шаги для повышения эффективности. В чате с таким ИИ-агентом руководитель может получить ответ на вопрос о состоянии проектов или эффективности команды без ручного составления отчётов.

Особенно показателен опыт Сбербанка, где multi-agent ИИ-система используется для анализа эффективности персонала. Согласно исследованию МГС Инк и HR-платформы Jint, российские компании чаще всего используют ИИ для отбора кандидатов по скриншоту рекламы и обучения персонала, при этом почти треть компаний вообще не применяет ИИ для принятия решений; данные Defini и AMIKA показывают, что 68% компаний с ИИ в HR доверяют ему первичную фильтрацию резюме, 41% — подготовку и проверку тестовых заданий, 32% — общение с кандидатами через чат-ботов, тогда как доверие к ИИ в финансовых решениях составляет лишь 5%, в оценке клиентов — 4%, в маркетинговых решениях — 3%. Как отмечает CEO платформы Jint Валерий Метков, при накоплении больших массивов данных после внедрения ИИ сотрудникам иногда предлагают перейти на двухчасовой рабочий день с пропорциональным урезанием затрат на услуги; в промышленности компания Gartner в 2025 году оценила эффективность ИИ при создании новых продуктов и выявила, что стала работать на 10% больше сотрудников, чем годом ранее.

Российское законодательство в сфере трудовых отношений и защиты персональных данных создаёт существенные барьеры для автоматизации управления.

Во-первых, как отмечают эксперты юридической фирмы «Кучер Кулешов Максименко и партнёры», уже существуют судебные прецеденты, связанные с увольнением сотрудников после внедрения ИИ. В одном из дел суд встал на сторону работника, которому после автоматизации его функций предложили либо перейти на двухчасовой рабочий день с пропорциональным снижением зарплаты, либо уволиться. Суд признал, что фактически произошло сокращение штата, но работодатель не предоставил предусмотренных законом гарантий. Эксперты подчёркивают: «Внедрение ИИ-систем, способных выполнять функции работников, с точки зрения трудового права не является изменением технологических условий труда и не может служить самостоятельным основанием для расторжения трудового договора».

Во-вторых, с 1 сентября 2025 года вступили в силу новые требования к обработке персональных данных в России. Согласие на обработку должно быть полностью отделено от других документов (трудовых договоров, оферт и т.д.), а его получение не может быть «привязано» к другим действиям. Для ИИ-систем, которые автоматически собирают и анализируют данные о сотрудниках (переписки, перемещения, эффективность), это создаёт серьёзные риски. Мониторинг персонала с помощью ИИ должен осуществляться в соответствии с локальными нормативными актами, где чётко определены цели, методы, периодичность и объём собираемых данных, а также получено письменное согласие работников.

Технологии внедряются для людей, но люди не всегда готовы к технологиям. Исследование Ассоциации менеджеров, охватившее более 130 российских компаний, показывает: треть организаций (33%) сталкиваются с сопротивлением сотрудников при внедрении ИИ.

Причины этого сопротивления многообразны:

• Страх потери работы — небезосновательный, как показывает пример Сбербанка;
• Недоверие к алгоритмам — 38% HR-профессионалов опасаются неверных кадровых решений из-за ошибок ИИ;
• Потеря смысла труда — психолог Вероника Ахметова предупреждает, что взаимодействие с ИИ может вызывать депрессию и выгорание, если система не выстроена правильно.

Показательно, что 58% российских топ-менеджеров уверены: ИИ никогда не сможет заменить их самих. При этом 100% участников опроса Ассоциации менеджеров убеждены, что ИИ неспособен принимать моральные и этические решения. 89% считают, что алгоритмы не заменят человеческие эмоции, эмпатию и мотивацию команды.

Оптимизм в отношении ИИ разбивается о суровую реальность российского бизнеса. Те же исследования показывают: 57% компаний сталкиваются с трудностями интеграции ИИ-решений с существующими IT-системами, 55% — с вопросами безопасности.

45% руководителей отмечают, что в компаниях не хватает людей, умеющих работать с ИИ, ещё 44% сталкиваются с тем, что сотрудники плохо понимают ИИ и не умеют им пользоваться». ИИ требует новой грамотности — умения формулировать запросы, проверять результаты на «галлюцинации» моделей, выстраивать безопасные контуры обработки данных. В российских компаниях эти компетенции пока скорее исключение, чем правило.

Характерно, что лишь 12% российских организаций используют ИИ постоянно и на нём строится основная часть их деятельности. 80% используют технологические решения периодически, в качестве помощников.

Анализ российских реалий позволяет сформулировать несколько выводов и практических рекомендаций.

Российские топ-менеджеры единодушны: ИИ не заменит руководителя в стратегическом мышлении, разрешении конфликтов, мотивации команды. Но он может и должен взять на себя значительную часть рутинных функций: мониторинг KPI, первичную фильтрацию кандидатов, составление отчётов, напоминание о дедлайнах. Эксперт Михаил Ларькин, преподаватель MBA в РАНХиГС, консультирующий крупнейшие российские компании, утверждает, что грамотное внедрение ИИ способно «освободить до 20 часов в неделю» для линейного руководителя. Это время можно направить на развитие сотрудников, стратегическое планирование и работу с клиентами — то, что действительно требует человеческого участия.

Для российских компаний, внедряющих ИИ в управление, критически важно:

• Разработать локальные нормативные акты, регламентирующие использование ИИ-систем для мониторинга и оценки персонала, с чётким определением целей и методов;
• Получить письменное согласие сотрудников на обработку их персональных данных, причём такое согласие должно быть отделено от трудового договора;
• Обеспечить «право на объяснение» — сотрудник должен иметь возможность оспорить решение, принятое алгоритмом (например, о неэффективности);
• Исключить использование публичных нейросетей (типа ChatGPT) для обработки конфиденциальных данных о персонале — они могут использовать эти данные для дообучения.

Технологии бесполезны без людей, умеющих с ними работать. Компаниям необходимо:

• Обучать линейных менеджеров работе с ИИ-инструментами — от промт-инжиниринга до интерпретации аналитики;
• Формировать культуру «человеко-машинного сотрудничества», где ИИ воспринимается не как конкурент, а как ассистент;
• Создавать новые роли — например, «менеджера по гибридным командам», отвечающего за координацию работы людей и ИИ-агентов.

Искусственный интеллект в роли линейного менеджера в России — это не футуристический сценарий, а текущая реальность, хотя и с большими оговорками. Сбер, Газпром нефть, Ростелеком, Алроса и многие другие компании уже используют ИИ для контроля, планирования и оценки персонала. Однако массовое внедрение наталкивается на правовые барьеры, технологические ограничения и, что важнее всего, человеческое сопротивление.

Вывод: ИИ не заменит менеджера-человека, но менеджер, использующий ИИ, заменит того, кто этого не делает. Российскому бизнесу предстоит найти баланс между эффективностью, которую дают алгоритмы, и сохранением человеческого достоинства, доверия и мотивации сотрудников. Это сложная, но решаемая задача — при условии грамотной правовой, технологической и культурной трансформации.

Список литературы:

1. Аверьянов, А. О. Отраслевой аспект кадрового обеспечения стратегического развития сферы искусственного интеллекта / А. О. Аверьянов, В. А. Гуртов, С. В. Шабаева. —  // Российский экономический журнал. — 2024. — Т. 17, № 3. — С. 279–290.
2. Малыхина, А. С. Проблемы внедрения цифровых технологий в управление персоналом: пример российских компаний / А. С. Малыхина. — // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. — 2025. — Т. 16, № 2. — С. 213–220. — DOI: 10.18287/2542-0461-2025-16-2-213-220.
3. Минина, В. Н. Цифровая экономика: новые вызовы для сферы труда и управления персоналом / В. Н. Минина, Р. В. Карапетян, О. В. Вередюк ; под редакцией В. Н. Мининой. — Санкт-Петербург : Издательство СПбГУ, 2024. — 312 с. — (Цифровая экономика: исследования и практика). — ISBN 978-5-288-06345-7.
4. Сопилко, Н. Ю. Технологии искусственного интеллекта в контексте применения в сфере HR-менеджмента / Н. Ю. Сопилко. — // Вестник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». — 2025. — № 4. — С. 31–47. — DOI: 10.28995/3033-7216-2025-4-31-47.
5. Тарасова, О. В. Инструменты и подходы к регулярной оценке и развитию персонала с использованием цифровых технологий / О. В. Тарасова. — // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право. — 2025. — № 2. — С. 95–98. — DOI: 10.37882/2223-2974.2025.02.30.
6. Черняков, М. К. Цифровизация управления персоналом: современные тенденции и вызовы для российских предприятий / М. К. Черняков, И. А. Чернякова. — // Russian Journal of Management. — 2025. — Т. 14, № 2. — С. 166–186. — DOI: 10.12731/2070-7568-2025-14-2-297.