Изображение создано при помощи модели Шедеврум
Эффективность ИИ и его потенциальную способность заменять людей сегодня тестируют в разных сферах. Очередь дошла до стратегического управления. Может ли искусственный интеллект заменить совет директоров, а также об экспериментах в этой сфере — рассказывает кандидат психологических наук Ольга Абрамова.
Ольга Абрамова
Кандидат психологических наук, социальный психолог, антрополог, старший преподаватель Департамента психологии НИУ ВШЭ, коуч со специализацией в инновационном лидерстве в IT, куратор и председатель жюри направления «Психология» во Всероссийском конкурсе исследовательских работ «Высший пилотаж».
В ноябре 2025 года Harvard Business Review опубликовал результаты контролируемого эксперимента, инициаторами которого стали исследователи университетов Wharton и INSEAD. Цель эксперимента — сравнить качество работы традиционного совета директоров и прототипа ИИ-совета.
Так что же человек умеет делать лучше ИИ в стратегических решениях, а что нет? Результаты указали на конкретные сильные и слабые стороны обеих сторон.
Разберем методологию, результаты и практические импликации этого исследования*.
Методология эксперимента — прямое сравнение в идентичных условиях
Эксперимент был построен как параллельное тестирование.
Люди:
Совет директоров, собранный из опытных руководителей — слушателей программы INSEAD. Каждая группа получила кейс реальной компании (под псевдонимом «Fotin») с полным пакетом документов (board book) и провела 2-х часовое модельное заседание.
ИИ-группа:
Многоагентная симуляционная платформа, где каждого «директора» представлял автономный ИИ-агент, запрограммированный на анализ документов, ведение диалога и принятие решений. Система была спроектирована для следования тем же лучшим практикам ведения заседаний, что изучались в программе бизнес-школы.
Ключевые технические особенности ИИ-совета:
Структурированная память
Агенты обладали памятью, работающей в трех временных режимах:
- дословное запоминание краткосрочных реплик,
- среднесрочное хранение суммированных обменов и
- долгосрочное сохранение ключевых выводов.
Это позволяло отслеживать контекст дискуссии.
Алгоритмический диалог
Очередь выступлений определялась алгоритмом, анализирующим релевантность реплики текущей повестке, важности и свежести памяти агентов, а также частоте их высказываний. То есть имитировался естественный поток дискуссии.
Процессуальная дисциплина
Виртуальный «председатель» строго следовал повестке, подводил итоги и обеспечивал участие всех агентов.
Для оценки использовались 8 критериев качества управления (качество решения, реализуемость, использование фактов, инклюзивность, коллективное обучение, участие директоров, глубина проработки, «производительность» директора).
Расшифровки заседаний и человеческих, и ИИ-советов оценивались 3 независимыми экспертами и 3 LLM в условиях двойного слепого метода.
ИИ-совет продемонстрировал статистически значимое превосходство по большинству параметров (5 из 8).
Качество решения
Результат ИИ-совета: максимальный балл.
Результат совета директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: ИИ формулировал четкие, обоснованные резолюции с явными условиями и следующими шагами. Люди же демонстрировали «колебания, движение по кругу без выработки ясной стратегии». Их дискуссии было трудно отслеживать.
Реализуемость решения
Результат ИИ-совета: высокие баллы (2.7 из 3).
Результат совета директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: ИИ предлагал конкретные действия, согласованные с доступными ресурсами; решения оценивались как «практичные и реалистичные». Люди же «редко переводили стратегию в конкретные цели», не уделяли внимания смягчению рисков и проявляли неуверенность в воплощении решений.
Использование фактов и подготовка
Результат ИИ-совета: максимальный балл.
Результат совета директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: ИИ активно цитировал цифры из документов, выявлял и устранял несоответствия в реальном времени, интегрировал количественные данные в аргументацию. Люди проявляли «ограниченное вовлечение в предварительные материалы» и «упускали возможность основывать аргументы на данных».
Инклюзивность процесса и участие директоров
Результат ИИ-совета: максимальный балл (3.0).
Результат совета директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: виртуальный председатель гарантировал участие всех агентов, проверял согласие и давал возможность высказаться альтернативным точкам зрения. Председатели – люди часто позволяли доминировать активным членам, в то время как другие, более скромные, оставались в стороне.
Глубина проработки (изучения вопроса)
Результат ИИ-совета: высокие баллы (2.7 из 3).
Результат совета директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: ИИ демонстрировал структурированное исследование вариантов и компромиссов. Люди «не поддерживали детальных дебатов», позволяли дискуссиям отклоняться от темы и теряли фокус.
Коллективное обучение
Результат ИИ-совета: высокий балл (2.9 из 3).
Результат совета директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: система «памяти» ИИ-агентов (краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной) позволила им в ходе дискуссии эффективно учитывать и интегрировать текущие аргументы «коллег». В человеческих группах этот процесс был менее структурированным и системным.
Работа председателя
Результат ИИ-совета: максимальный балл (3.0).
Результат Совета Директоров: низкие баллы.
Ключевое наблюдение экспертов: ИИ-председатель безупречно следовал повестке, чётко контролировал регламент, последовательно подводил промежуточные итоги и следил за переходом между этапами обсуждения (факты → варианты → решение). Председатели — люди часто теряли контроль над временем и фокусом дискуссии, позволяли ей «уходить в сторону» или «ходить по кругу», что прямо отмечалось в оценках.
Превосходство ИИ не связано с творческим гением или стратегическим озарением. Оно обусловлено безупречным исполнением процессуальной дисциплины: систематическая работа с данными, соблюдение регламента, беспристрастное обеспечение участия и чёткий переход от анализа к решению. Есть системные ограничения ИИ и области, лежащие в сфере исключительно человеческой компетенции. Эксперты единогласно отметили фундаментальные недостатки ИИ-совета, лежащие вне измеримых в эксперименте параметров:
ИИ не способен создавать доверие, улавливать невербальные сигналы, проявлять эмпатию или разрешать межличностные конфликты. Его работа была охарактеризована как «структурно впечатляющая, но эмоционально плоская»;
алгоритм не обладает моральным компасом, не понимает культурного контекста и не может принимать решения в условиях принципиальной неопределенности, где недостаточно данных;
ИИ может предложить оптимальный план, но не может вдохновить на его выполнение, сформировать общее видение или взять на себя ответственность за неудачу.
Эти ограничения отражают принципиальную разницу между инструментальной рациональностью ИИ и человеческой способностью к суждению.
Эксперимент указывает не на замену, а на эволюцию роли совета директоров. ИИ должен использоваться как инструмент предиктивной аналитики и дисциплины; на текущем этапе — это роль «симулятора» или «ассистента».
ИИ можно использовать для:
За живыми директорами остаются ключевые функции:
Таким образом, будущее корпоративного управления (ближайшее будущее) видится в симбиозе, где ИИ выполняет работу по обработке информации и обеспечению процессуальной строгости, высвобождая время и когнитивные ресурсы человека для задач, требующих мудрости, опыта и эмоционального интеллекта. Человек — носитель смысла, этики и ответственности.
Эксперимент Wharton и INSEAD — это в первую очередь диагностический инструмент. Он объективно показывает, что современные советы директоров могут быть неэффективны из-за системных сбоев в процессе: плохой подготовки, доминирования отдельных личностей и потери фокуса.
ИИ в его текущем состоянии предлагает не альтернативу человеку, а поддержку сломанных процессов. Успех компаний в следующем десятилетии будет зависеть от того, смогут ли они грамотно соединить вычислительную мощь и дисциплину ИИ с человеческими качествами суждения и лидерства, создав новую, гибридную модель принятия решений.
* Подробные результаты исследования опубликованы в статье Harvard Business Review Сan AI Boards Outperform Human Ones?
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
