Новое в менеджменте: Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ


Гео и язык канала: Россия, Русский


Официальный канал Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. Новости, мероприятия, аналитика, исследования, обзоры.
gsb.hse.ru

Связанные каналы

Гео и язык канала
Россия, Русский
Статистика

⚡️💡Книги об ИИ третий год подряд возглавляют шорт-лист премии Financial Times

Объявле
н шорт-лист
премии
«Книга года о бизнесе» Financial Times и Standard Chartered. Три книги из шести, вышедших в финал, рассматривают риски и возможности, порождаемые ИИ, — от его применения в военных действиях до создания инструментов контроля и влияния на общество.
 
В финал вышл
и:

🏅 Книга «1873: Первая Великая депрессия и становление современного мира» (1873: The First Great Depression and the Making of the Modern World) Лиаквата Ахамеда анализирует переломный момент в истории США, проводя параллели с современной геоэкономической напряженностью.

 🏅 «Больше, чем вес. История Ozempic и гонки за лекарством от ожирения» (Off the Scales: The Inside Story of Ozempic and the Race to Cure Obesity) Эйми Доннеллан рассказывает об открытии гормона GLP-1 и создании компанией Novo Nordisk препарата для похудения, который вызвал фармацевтическую и культурную революцию. Мы уже публиковали рецензию
на эту книгу в канале.
 
🏅 «Машина бесконечности: Демис Хассабис, DeepMind и поиски сверхразума» (The Infinity Machine: Demis Hassabis, DeepMind, and the Quest for Superintelligence) — биография Демиса Хассабиса, основателя британской лаборатории искусственного интеллекта DeepMind. Автор книги Себастьян Маллаби  провел более 30 часов интервью с главным героем книги, а также сотни часов бесед с коллегами, конкурентами, критиками и бывшими сотрудниками DeepMind. Рецензию
на книгу читайте здесь.
 
🏅В книге «Project Maven: полковник морской пехоты, его команда и начало эры искусственного интеллекта в военном деле» (A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI Warfare) бывшего репортера Financial Times Катрины Мэнсон рассказывается драматическая история о секретном плане Пентагона по внедрению искусственного интеллекта в управление боевыми операциями и роли в этом проекте ряда компаний из Кремниевой долины.
 
🏅В книге «Кровь прольется: кровавый бизнес нефти и газа» (Blood Will Flow: The Murderous Business of Oil and Gas) автор Алекс Перри на примере глубокого расследования исламистской атаки в Мозамбике проливает свет на опасные последствия разведки и добычи нефти и газа.
 
🏅Книга доцента Института этики в сфере ИИ Оксфордского университета Кариссы Велиз «Пророчество. Предсказание, власть и борьба за будущее: от древних оракулов до искусственного интеллекта» (Prophecy: Prediction, Power, and the Fight for the Future, from Ancient Oracles to AI) изучает, как прогнозы, полученные с помощью нейросетей и анализа «больших данных» могут стать инструментом манипуляций и упрочить контроль крупных корпораций над различными аспектами экономики и жизни людей. Рецензия уже опубликована
в нашем канале.

 
❗️Пять из шести последних премий FT были присуждены за книги о технологиях, что свидетельствует о том, насколько сильно технологии влияют на повестку дня как лидеров бизнеса, так и издателей.

В прошлом году премия была присуждена книге «Мыслящая машина» Стивена Уитта о взлете компании Nvidia.  В 2024 году лауреатом стала книга Парми Олсон «Превосходство» о соперничестве пионеров в области искусственного интелле
кта.

#Книги

✅Подписывайтесь на «Новое в менеджменте»
в Max!



❗️⚡️Почему хороший руководитель не всегда выбирает самое выгодное решение

Компания может заработать на сделке, но руководитель отказывается, потому что не хочет вводить клиента в заблуждение. Можно сократить расходы, нарушив обещание сотрудникам, но руководитель соблюдает договоренности. Это неумение считать — или решение, принятое под влиянием иных факторов, помимо денег?

Именно этот вопрос рассматривают старший преподаватель Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ (ВШБ) Том Роулинс и ведущий научный сотрудник Лаборатории теоретической физики Объединенного института ядерных исследований Вячеслав Юкалов в статье “Value and Instrumental Rationalities in Decision-Making: A Probabilistic Theory of Integrity” («Ценностная и инструментальная рациональность в принятии решений: вероятностная теория человекоцентричного выбора»), опубликованной в международном научном журнале Philosophy of Management категории Q1.

Авторы обращаются к различиям между инструментальной и ценностной рациональностью, которые сформулировал Макс Вебер:

✔️инструментальная рациональность («Как лучше достичь цели?»): сравниваются затраты, выгоды, сроки и риски;
✔️ценностная рациональность («Каким принципам я намерен следовать?»): учитываются убеждения и обязательства, даже если верность им не принесет выгоды.

Например, руководитель может отказаться от обмана не потому, что боится штрафа или потери репутации, а потому, что считает обман недопустимым. Внешне решение одно и то же, но основания у него разные.

↘️Авторы предлагают математическую модель, в которой выбор зависит и от расчета полезности, и от ценностного отношения к возможным действиям. Для этого они используют квантовую теорию принятия решений. Том Роулинс отмечает, что выбранная авторами теория удовлетворяет аксиомам Колмогорова без подгоночных коэффициентов.

Двум типам рациональности Вебера соответствуют два взаимодополняющих компонента этой теории: фактор полезности и фактор привлекательности.

💡Фактор полезности 𝑓(𝑛) представляет инструментальную рациональность — расчет пользы от выбора.
Фактор привлекательности 𝑞(𝑛) представляет ценностную рациональность — влияние ценностей и принципов на выбор.
В модели вероятность выбора варианта 𝑛 выражается формулой 𝑃(𝑛)=𝑓(𝑛)+𝑞(𝑛). Таким образом, авторы предлагают формально описывать человекоцентричный выбор через объединение обеих форм рациональности в вероятностной модели принятия решений.

Иными словами, принципы надо рассматривать как самостоятельный фактор решений.

Если объяснять поведение руководителя только через прибыль, KPI и эффективность, часть его решений останется непонятной. Почему он выполняет невыгодное обещание? Почему отказывается от сомнительного контракта? Почему не готов достигать результата любой ценой?

Предложенный подход позволяет рассматривать такие решения не как пренебрежение выгодой по неясным причинам, а как проявление приверженности ценностям. Речь не о том, что приверженность убеждениям отменяет необходимость анализа последствий.

Статья предлагает способ математически описать участие ценностей в выборе. Это не означает, что модель может определить, какие убеждения следует считать нравственными. Но она предсказывает общее поведенение людей и решает известные парадоксы классического рационального выбора, с которыми не справляется традиционная поведенческая экономическая теория, комментирует Том Роулинс.

✅Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


❗️⚡️На искусственный интеллект приходится 76% глобального и 30% российского рынков венчурных инвестиций

 Глобальный рынок венчурных инвестиций продолжает наращивать вложения в ИИ: только в I квартале 2026 года они составили $242 млрд, и крупнейшие раунды инвестиций получили разработчики фундаментальных моделей, следует из отчета российского инвестфонда Kama Flow. За шесть месяцев вложения в ИИ почти вдвое превысили финансирование стартапов этого профиля за весь 2025 год. Доля искусственного интеллекта на венчурном рынке достигла 76%.

📍 По данным на середину 2026 года, капитальные годовые расходы пяти крупнейших в мире владельцев дата-центров – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta (организация признана экстремистской и запрещена в России) и Oracle – прогнозируются на уровне $820 млрд и превышают прогноз совокупных расходов нефтегазовой отрасли на тот же год ($620 млрд). Основной драйвер роста - развитие инфраструктуры для ИИ.

 Российский венчурный рынок в 2025 году составил $159 млн, из них около $51 млн пришлось на проекты ИИ. В 2021 году российский венчурный рынок был в 16 раз больше, чем в 2025-м – $2,5 млрд.  

❗️Из-за малости венчурного рынка ключевым драйвером развития ИИ в России становятся инвестиции крупнейших корпораций. Инвестиции Сбера в ИИ в 2025 году составили 150 млрд руб. Компания «Яндекс» инвестировала  55 млрд руб. Общий объем публично заявленных корпоративных инвестиций в данное направление в 2025 году составил 220 млрд руб. Таким образом, на каждый $1 венчурного финансирования ИИ в России приходится около $52 корпоративных инвестиций – против соотношения 1:2 на глобальном рынке.

 В отличие от глобального рынка, на котором ключевую роль в разработке фундаментальных моделей играют независимые компании (в частности, OpenAI и Anthropic), в России разработка моделей полностью сосредоточена в корпорациях. Доступ к китайскому ПО с открытым кодом создает временное окно возможностей, но оно может закрыться, говорится в отчете. Китайские вендоры уже начинают закрывать коммерческое использование моделей и перестают давать доступ к моделям с открытыми весами: доступными, скорее всего, останутся только решения, не дающие стратегического преимущества.

❗️ По оценке Kama Flow, российскому рынку требуется 84 млрд руб. дополнительных частных венчурных инвестиций ежегодно для формирования устойчивого пула независимых ИИ-компаний. Их масштабирование будет стимулировать спрос на инфраструктуру российских провайдеров: ЦОД, публичные и частные облака, фундаментальные модели и платформенные решения для развертывания ИИ-продуктов.

#Технологии

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте
» в Max!



На искусственный интеллект приходится 76% глобального и 30% российского рынков венчурных инвестиций
 Глобальный рынок венчурных инвестиций продолжает наращивать вложения в ИИ: только в I квартале 2026 года они составили $242 млрд, и крупнейшие раунды инвестиций получили разработчики фундаментальных моделей, следует из отчета российского инвестфонда Kama Flow. За шесть месяцев вложения в ИИ почти вдвое превысили финансирование стартапов этого профиля за весь 2025 год. Доля искусственного интеллекта на венчурном рынке достигла 76%.
 По данным на середину 2026 года, капитальные годовые расходы пяти крупнейших в мире владельцев дата-центров – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta (организация признана экстремистской и запрещена в России) и Oracle – прогнозируются на уровне $820 млрд и они превышают прогноз совокупных расходов нефтегазовой отрасли на тот же год ($620 млрд). Основной драйвер роста - развитие инфраструктуры для ИИ.
 Российский венчурный рынок в 2025 году составил $159 млн, из них около $51 млн пришлось на проекты ИИ. В 2021 году российский венчурный рынок был в 16 раз больше, чем в 2025-м – $2,5 млрд.  
Из-за малости венчурного рынка ключевым драйвером развития ИИ в России становятся инвестиции крупнейших корпораций. Инвестиции Сбера в ИИ в 2025 году составили 150 млрд руб. Компания «Яндекс» инвестировала  55 млрд руб. Общий объем публично заявленных корпоративных инвестиций в данное направление в 2025 году составил 220 млрд руб. Таким образом, на каждый $1 венчурного финансирования ИИ в России приходится около $52 корпоративных инвестиций – против соотношения 1:2 на глобальном рынке.
 В отличие от глобального рынка, на котором ключевую роль в разработке фундаментальных моделей играют независимые компании (в частности, OpenAI и Anthropic), в России разработка моделей полностью сосредоточена в корпорациях. Доступ к китайскому ПО с открытым кодом создает временное окно возможностей, но оно может закрыться, говорится в отчете. Китайские вендоры уже начинают закрывать коммерческое использование моделей и перестают давать доступ к моделям с открытыми весами: доступными, скорее всего, останутся только решения, не дающие стратегического преимущества.
 По оценке Kama Flow, российскому рынку требуется 84 млрд руб. дополнительных частных венчурных инвестиций ежегодно для формирования устойчивого пула независимых ИИ-компаний. Их масштабирование будет стимулировать спрос на инфраструктуру российских провайдеров: ЦОД, публичные и частные облака, фундаментальные модели и платформенные решения для развертывания ИИ-продуктов.
#Технологии

✅Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


💡 Исследователи Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ разработали модель готовности бизнеса к внедрению ИИ-агентов

ИИ-агенты постепенно переходят из разряда экспериментов в инструменты автоматизации бизнес-процессов, однако довести проект до промышленной эксплуатации удается далеко не каждой компании. Чтобы определить факторы успешного внедрения, профессора департамента бизнес-информатики ВШБ ВШЭ Евгений Зараменских, Михаил Комаров и генеральный директор Cloud. ru Михаил Лобоцкий провели 30 глубинных интервью с руководителями направлений ИИ, техническими директорами и специалистами российских компаний. Также была организована экспертная сессия, на которой были опрошены более 100 представителей организаций, где хотя бы один ИИ-агент уже введен в промышленную эксплуатацию. Результаты исследования опубликованы в журнале НИУ ВШЭ «Бизнес-информатика».

➡️ Авторы разработали пятиуровневую модель зрелости, которая показывает, насколько компания готова системно внедрять и масштабировать ИИ-агентов. Модель учитывает четыре компоненты зрелости: технологическую — состояние инфраструктуры и данных, организационную — зрелость процессов и наличие экспертизы, управленческую — стратегию и финансирование, а также культурную — готовность сотрудников взаимодействовать с автономными системами.

1️⃣ На начальном уровне зрелости ИИ-агенты реализуются в виде отдельных пилотных проектов, которые часто запускают энтузиасты; системной интеграции, стратегии и устойчивого финансирования еще нет. 

2️⃣ На повторяемом уровне у компании уже есть несколько успешных кейсов, появляются процедуры выбора проектов, первые интеграции через API и команда, отвечающая за направление. 

3️⃣ На уровне определенности применение агентов уже институционализируется: формируются корпоративные стандарты разработки и тестирования, центр компетенций, стратегия и дорожная карта, а сотрудников начинают системно обучать работе с ИИ.

4️⃣ На управляемом уровне агенты становятся частью сквозных бизнес-процессов, появляются KPI для оценки их влияния на операционные и финансовые результаты, а контроль рисков включает логирование, аудит и другие технические механизмы. 

5️⃣ На оптимизируемом уровне агентные системы глубоко встраиваются в бизнес: взаимодействуют друг с другом, участвуют в адаптации и оптимизации процессов и могут становиться основой новых продуктов и бизнес-моделей.

➡️ Таким образом, зрелость определяется не количеством запущенных ИИ-проектов, а тем, насколько компания готова встроить агентов в свои данные, системы, процессы и управленческие механизмы. Исследование показывает, что для успешного внедрения недостаточно выбрать хорошую ИИ-модель: не менее важны качество данных, интеграция с ИТ-системами, компетенции, организация процессов и контроль над действиями агента. Авторы исследования выделили семь факторов успешного внедрения ИИ-агентов. Читайте о них в карточках. ↘️

#Технологии

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


🔔❗️Презентация образовательной программы «Архитекторы организаций будущего: персонал и новые смыслы в эпоху ИИ»

🗓 13 октября, 19:00–21:00
📍 Москва, Шаболовка, 26, стр. 5

Трансформация бизнеса, развитие технологий и рынка труда меняют принципы управления персоналом. ИИ стремительно перестраивает процессы и выходит далеко за пределы традиционных кадровых задач.

❗️От директора по персоналу сегодня ждут решений, которые непосредственно повлияют на бизнес: повысят эффективность, помогут внедрять ИИ и перестраивать организацию без роста сопротивления и выгорания команд.
При этом директорам по персоналу приходится действовать с учетом весьма вероятной кадровой оптимизации и сохраняющегося дефицита экспертизы в организационном проектировании.

⚡️13 октября Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ представит новую образовательную программу «Архитекторы организаций будущего: персонал и новые смыслы в эпоху ИИ».

На встрече
:

✔️панельная дискуссия: как связаны персонал, данные, финансы и технологии в организации будущего;
✔️представление архитектуры программы и ее ключевых тем;
✔️вопросы преподавателям и профессиональный нетворкинг.

Встреча будет интересна директорам по персоналу, генеральным и функциональным директорам, директорам по стратегии и цифровой трансформации.

Подробности и регистрацияhttps://exed.hse.ru/future-org-architects-dod?utm_source=post&utm_medium=dod&utm_campaign=hse)' rel='nofollow' target='_blank'>. (https://exed.hse.ru/future-org-architects-dod?utm_source=post&utm_medium=dod&utm_campaign=hse)' rel='nofollow' target='_blank'>https://exed.hse.ru/future-org-architects-dod?utm_source=post&utm_medium=dod&utm_campaign=hse)' rel='nofollow' target='_blank'>https://exed.hse.ru/future-org-architects-dod?utm_source=post&utm_medium=dod&utm_campaign=hse)

Ждем вас на мероприя
тии!

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max! (https://max.ru/GSB_HSE_News)


❗Как управлять изменениями, если они не прекращаются

Трансформация стала практически повсеместной и непрерывной. Только 1% организаций в настоящее время не переживают изменения, следует из данных глобального опроса KPMG, в котором приняло участие более 1700 гендиректоров. Большинство компаний одновременно реализуют несколько инициатив: внедрения искусственного интеллекта, цифровизации, перестройки операционной модели и внедрения новых бизнес-моделей. Среднее число проектов изменений – 3,5. 36% предприятий проходят одновременно через пять и более трансформаций. Несмотря на рост числа изменений, прирост эффективности по-прежнему наблюдается лишь в относительно небольшой группе.  Только 14% топ-менеджеров считают свои компании лидерами в своем сегменте рынка по эффективности.

↗️Большинство организаций пока не готовы к эффективному масштабированию ИИ.  Вместо того чтобы создавать  интегрированные системы, они накладывают возможности ИИ на разрозненные технологические стеки и информационные базы. В результате только 12% респондентов отмечают существенное улучшение эффективности благодаря внедрению ИИ. Лидеры трансформации на основе ИИ применяют другой подход. Они перестраивают технологические основы, чтобы обеспечить масштабирование ИИ, заменяют разрозненные системы и устаревшие приложения безопасными и устойчивыми экосистемами, рассчитанными на непрерывные изменения. 
  
↗️Предприятия по-прежнему ориентированы на стабильность, а не на непрерывные изменения. Работа организована по функциональному принципу, решения принимаются последовательно, а процессы оптимизируются локально, а не в сквозных цепочках создания ценности. Такие операционные модели замедляют работу и размывают ответственность.  Только 12% организаций, по их собственным оценкам, способны запускать новые инициативы в течение трех месяцев, в то время как более 50% на это требуется шесть месяцев или даже больше.

❗️Что советует делать KPMG

✔️Согласовывать стратегические приоритеты, выбор бизнес-модели и потоки создания ценности с измеримыми результатами.
✔️Рассматривать пользовательский опыт, персонал, возможности инструментов ИИ и операционные модели как единое целое. 
✔️Анализировать сигналы в реальном времени — от показателей эффективности, данных о клиентах, рынках и рисках — для динамической корректировки направления развития. 
✔️Обеспечить контроль на уровне предприятия для поиска компромиссов между ростом, рисками, скоростью и эффективностью.

❗️Чего делать не следует
 
✅Пересматривать стратегию, не меняя операционную модель, которая должна ее обеспечивать. 
✅Оптимизировать цепочку создания ценности или пользовательский опыт в отрыве от корпоративных приоритетов. 
✅Рассматривать внедрение искусственного интеллекта, цифровых, или операционных изменений как отдельные проекты преобразований.
✅Управлять изменениями силами разрозненных групп сотрудников, которые затягивают принятие решений и размывают ответственность.

#Управление_изменениями #Стратегия

☑️ Подписывайтесь на "Новое в менеджменте" в Max! (https://max.ru/GSB_HSE_News)


Как ИИ изменил подход к маркетингу

Большинство руководителей компаний, производящих потребительские товары, признают, что эпоха формирования спроса с помощью средств массовой коммуникации закончилась. По данным компании BCG, более половины потребителей поколения Z и миллениалов, а также более 40% потребителей в возрасте 45 лет и старше изучают и сравнивают варианты товаров перед покупкой. Пути, по которым они принимают решения о покупке, разветвляются: с пяти точек соприкосновения покупателя с брендом десять лет назад до более чем 15-ти сегодня.

➡️ Искусственный интеллект значительно ускоряет изменения в маркетинге. Поисковая и генеративная оптимизации все чаще определяют, какие бренды становятся узнаваемыми. По данным BCG, примерно 20% потребителей регулярно обращаются к искусственному интеллекту при совершении покупок. За 12 месяцев, закончившихся в июле 2026 года, поисковый трафик больших языковых моделей вырос почти на 150%. Агентный маркетинг может значительно снизить затраты на создание контента и охват расширяющегося спектра каналов, сократить циклы кампаний продвижения, повысить эффективность распределения ресурсов и  улучшить персонализацию.
 
📍 Например, производитель протеиновых батончиков David Protein стал одним из самых быстрорастущих брендов в своей категории, приводит пример BCG. За год компания достигла оборота в $100 млн, внедрив ИИ в исследования, разработки и маркетинг. В том числе она создала огромное количество контента для социальных сетей и рекламных кампаний силами команды из 20 человек, в то время как для бренда такого масштаба обычно требуется 50–100 человек. 

У бренда пребиотической газировки Poppi похожая история.  За четыре года узнаваемость бренда выросла в 38 раз, при этом компания задействовала ИИ, чтобы взять на себя больше маркетинговых задач.  Poppi полагается не на продакшн-агентства и не на большие команды специалистов, а на ИИ, который оптимизирует производство, копирайтинг, исследования, повышает операционную эффективность и улучшает качество аналитики. Для каждой из этих функций требуется всего один штатный сотрудник.

‼️ Четыре фактора, которые, по оценкам BCG, меняют подход к маркетингу:

1️⃣ Отделы маркетинга должны создавать в десятки тысяч раз больше контента, чем раньше. Крупный производитель потребительских товаров, который раньше делал 500 рекламных материалов в год, теперь должен выпускать от пяти до шести миллионов, чтобы охватить все сегменты аудитории.

2️⃣ Контента, созданного с помощью ИИ, уже настолько много, что человеческое творчество и способность принимать решения становятся высшей ценностью.

3️⃣ Стратег-человек будет координировать весь процесс проведения кампаний, а ИИ-агенты под его контролем будут отвечать за создание, обновление и оптимизацию контента. Отдельные специалисты по почтовым рассылкам, медиа, веб-сайтам и другим каналам больше не понадобятся.

4️⃣ Из-за роста применения ИИ-агентов растет важность сохранения контроля компаний над уникальными маркетинговыми данными, такими как правила использования бренда, распределение стратегических приоритетов, накопленные знания и неявный опыт маркетологов.

#Маркетинг

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


‼️ 20 выпускников Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ (ВШБ) вошли в рейтинг лучших российских менеджеров

ИД «Коммерсантъ» и Ассоциация менеджеров представили результаты 27-го ежегодного рейтинга «Топ-1000 российских менеджеров». Этот рейтинг составляется Ассоциацией с 2001 года и публикуется в газете «Коммерсантъ». Рейтинг формируется путем голосования самих топ-менеджеров, которые оценивают профессиональные результаты коллег по отраслевым направлениям. 

➡️ Сразу 20 выпускников программ ВШБ вошли в рейтинг в различных номинациях. 

Так, в топ-250 высших руководителей в отрасли ИТ 1-е место занял Павел Воронин, генеральный директор МТС Web Services, окончивший программу «Доктор делового администрирования (DBA)». 

В топ-100 коммерческих директоров 2-е место в отрасли «Металлургия и горнодобывающая промышленность» занял Дмитрий Береснев из АЛРОСы (выпускник программы корпоративного обучения «Лидеры Segezha Group»). 

В топ-100 финансовых директоров 3-е место в отрасли «Связь и телекоммуникации» занял заместитель генерального директора «Вымпелком» Антон Щелоков (программа LAB: Leadership Accelerator Beeline). 

1-е место в топ-25 директоров по кибербезопасности у Сергея Волкова, Сloud. ru («Управление клиентским опытом на основе ценности для клиента и бизнеса»). 

Семь выпускников ВШБ вошли в топ-100 директоров по маркетингу. А 1-е место в секторе «Строительство и девелопмент» занял Александр Лебедев из ГК ФСК («Управление отделом продаж»). 

«Мы гордимся выпускниками ВШБ, среди которых — руководители и ведущие специалисты крупнейших российских компаний. Для нас особенно важно видеть, что знания и компетенции, полученные в ВШБ, помогают им развивать профессиональную экспертизу и достигать признания на уровне рейтинга "Топ-1000 российских менеджеров". И особенно ценно, что многие из этих выпускников сегодня работают в компаниях — партнерах ВШБ, которые, в свою очередь, делятся своей практикой и опытом с нынешними студентами. Так формируется преемственность поколений и живая связь между образованием и бизнесом», — отметил директор ВШБ Валерий Катькало. 


Поздравляем выпускников ВШБ с высокой оценкой и победой! 

#ВШБ_События

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


❓ Где чаще всего буксует трансформация?

Исследование Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ (ВШБ) «Управление изменениями 2026: взгляд лидеров» дает неудобный ответ: главный барьер изменений – не сотрудники и не процессы. Это сами руководители.

➡️ 64 топ-менеджера из 53 компаний рейтинга РБК топ-100 подтвердили: лишь половина проектов трансформации достигает заявленного результата.
Стратегия есть, дорожная карта есть, команда собрана. Но через несколько месяцев — у руководителей разные приоритеты, у сотрудников разные трактовки, новые практики не становятся нормой. В этот момент задача лидера — создавать ясность, выдерживать сопротивление и переводить инициативу в устойчивый способ работы.

🔔 8 октября в кампусе ВШБ состоится презентация программы «Лидерство непрерывных изменений: от идеи к устойчивому результату».

На встрече:
➖ презентация исследования «Управление изменениями 2026: взгляд лидеров»;
➖ открытая дискуссия о вызовах трансформации на примерах реальных кейсов;
➖ знакомство с программой для руководителей высшего звена.

Встреча будет интересна тем, кто ведет масштабные преобразования — директорам, собственникам бизнеса и лидерам трансформаций.

➡️ 8 октября, 19:00–21:00
➡️ Москва, Шаболовка, 26, стр. 5

Подробности и регистрация ↘️

#ВШБ_События

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


⚡️ Как развить оптимизм — у себя и команды

Оптимизм помогает справляться с трудностями. Однако когда проблемы накапливаются, стресс усиливается, а ощущение контроля снижается, попытки просто думать позитивно работают все хуже. Исследователь позитивной психологии Мишель Гилан предлагает рассматривать оптимизм не как черту характера или эмоциональное состояние, а как навык, который можно развивать с помощью повторяющихся действий.

Такой подход она называет устойчивым оптимизмом. Речь идет о создании системы привычек и моделей поведения, которые помогают трезво воспринимать ситуацию, принимать более взвешенные решения и сохранять способность двигаться вперед в условиях стресса.

➡️ Один из принципов устойчивого оптимизма — создавать небольшие, но заметные свидетельства прогресса. Гилан рекомендует регулярно фиксировать небольшие достижения и положительные события. Это не отменяет существующих трудностей, но помогает не сводить восприятие ситуации исключительно к ним. В команде эту практику можно встроить в рабочий ритм — например, проводить короткие утренние встречи, во время которых фиксировать один положительный результат предыдущего дня и четкую приоритетную задачу на сегодня.

➡️ Второй элемент — восстановление. Если человек не оставляет себе времени для восстановления, его способность справляться с новыми нагрузками постепенно снижается. Поэтому устойчивый оптимизм предполагает сознательное установление границ между работой и личным временем.

➡️ Еще один принцип — переводить сложные проблемы в формат конкретных задач, которые можно решать совместно. Для этого Гилан предлагает посвящать совещания одной проблеме за раз, причем обсуждение должно проходить без взаимных обвинений. Поддерживать устойчивость помогает и понимание смысла работы. Напоминание сотрудникам о том, кому и какую пользу приносит продукт или услуга, позволяет поддерживать мотивацию даже при высоком уровне нагрузки.

➡️ Главный вывод Гилан состоит в том, что устойчивый оптимизм лучше формировать не тогда, когда кризис уже достиг максимума, а заранее. Небольшие повторяющиеся действия постепенно становятся привычной моделью реакции. Поэтому во время серьезного стресса человеку или команде уже не приходится заново придумывать, как действовать: есть отработанные способы фиксировать прогресс, выделять приоритеты, совместно искать решения и восстанавливать ресурсы.

#Совет_недели

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!




Как ArcelorMittal Brazil трансформирует продажи с помощью ИИ

Бразильское отделение металлургической компании ArcelorMittal управляет одной из крупнейших систем продаж стали в Бразилии: в ней более 1000 торговых представителей обслуживают клиентов в разных регионах и через разные каналы. Однако долгое время в ArcelorMittal Brazil не было единого подхода к продажам, говорится в описании кейса этой компании, посвященном внедрению ИИ и недавно опубликованном McKinsey.

ArcelorMittal привлекла консультантов из McKinsey для внедрения технологических инструментов, но те пришли к выводу, что компании нужна более глубокая перестройка модели продаж. Продавцы не имели оперативного доступа к информации о ценах, наличии продукции и сроках доставки: им приходилось звонить в центральный офис и возвращаться к клиенту с ответом позже. Из-за этого компания рисковала упускать сделки, а обещанные сроки доставки иногда не совпадали с реально возможными. Кроме того, система продаж мотивировала сотрудников прежде всего увеличивать объемы, поэтому они могли предоставлять клиентам большие скидки даже в ущерб марже.

➡️ Компания изменила подход к продажам: к показателю объема добавила прибыльность, а для продавцов создала мобильный помощник AMis. Он объединил в одном приложении актуальные данные о ценах, запасах и доставке (благодаря интеграции с основными информационными системами ArcelorMitTAL) и инструменты на основе ИИ. Продавцы могли прямо во время встречи голосом формировать коммерческие предложения, автоматически превращать разговор с клиентом в структурированные заметки и получать рекомендации с учетом истории его покупок.

Приложение разрабатывали и отлаживали вместе с самими продавцами. Ранние версии сразу передавались сотрудникам в полях, которые тестировали их и давали обратную связь. AMis позволял формировать коммерческие предложения голосом прямо во время встречи, автоматически превращать разговор с клиентом в структурированные заметки и получать рекомендации на основе истории его покупок. Пилот проводился с контрольной группой, чтобы сравнить результаты нового и прежнего подходов.

➡️ Через несколько недель продавцы – пользователи AMis начали опережать коллег из контрольной группы. Компания оценила дополнительный вклад пилотного проекта в маржу примерно в 53 млн бразильских реалов (примерно $10,5 млн), количество клиентских контактов за время пилота почти утроилось. 

📍Кейс ArcelorMittal показывает, что ценность ИИ в продажах проистекает не столько из автоматизации отдельных операций, сколько из изменения всей модели сбыта, отмечает McKinsey. ИИ не заменяет опыт продавцов алгоритмами, а дополняет его актуальными данными и рекомендациями в момент принятия решения. После пилотного проекта AMis появились в большинстве коммерческих команд  ArcelorMittal в Бразилии. Уровень использования системы достиг около 70%, а для ее дальнейшего развития компания создала отдельную команду.

#Операционный_менеджмент #Технологии

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


‼️ Самые популярные публикации сентября в канале «Новое в менеджменте» 

1️⃣ Почему гендерное разнообразие не гарантирует развития ESG-повестки
max.ru/GSB_HSE_News/AaBwlO75TbE
 
Присутствие женщин в составе советов директоров российских компаний не обязательно усиливают их приверженность теме ESG.

2️⃣ Где компании ищут новые источники роста
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaB8fZ5wDZE
 
Куда инвестировать, если новых продуктов уже недостаточно для конкурентного преимущества, – рекомендации Gartner.

3️⃣ Что отличает компании с высокой отдачей от ИИ
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaBivdPocXw
 
Высокой эффективности от внедрения ИИ добиваются лишь 6% компаний. Как это им удается?

4️⃣ 10 прогнозов Gartner о том, как изменится бизнес к 2030 году
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaCleZVNKc8
 
Как ИИ изменит базовые механизмы работы организаций во множестве сфер — от создания ПО до госуслуг. 

5️⃣ Как принять неизвестность
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaBsnK8iYMI
 
Рецензия на книгу «Как не знать: ценность неопределенности в мире, требующем ответов».

6️⃣ Как Ozempic изменил бизнес и общество
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaCQ4Cc-DyQ
 
Препарат для лечения диабета вызвал фармацевтическую и культурную революцию, а также стал символом неравенства..

7️⃣ Три шага к более простой и эффективной работе
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaC4kn-0D2U
 
Люди тратят время впустую на дела, которые продолжают делать по привычке или потому, что когда-то на них согласились. Как с этим покончить?

8️⃣ Как поддерживать высокую результативность без выгорания
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaCL8LFeeSQ
 
Четыре принципа, которые помогают руководителям поддерживать высокую результативность без давления на сотрудников.

9️⃣ Хорошее впечатление важнее производительности
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaCgqivkPho
 
Руководители часто полагаются на личное мнение в оценке сотрудников. И ошибаются.

🔟 Что на самом деле определяет успех внедрения ERP
https://max.ru/GSB_HSE_News/AaDJrIC0PSI
 
Успешный технический запуск ERP-системы еще не означает, что компания получит от нее ожидаемый результат.

Приятного чтения, дорогие подписчики!


Почему быстрое решение текущих проблем ослабляет цепи поставок

По данным исследования KPMG, руководители компаний заинтересованы в реформах, но постоянная необходимость решения текущих проблем приводит к накоплению долгов по операционной модели.

📍 Долг в операционной модели цепи поставок — это добавочные затраты и сложности, возникающие из-за краткосрочных обходных путей, разрозненных процессов, фрагментированных ИТ, нечетких прав принятия решений и ситуативных мер реагирования на сбои (таких, как срочные дорогие грузоперевозки, экстренные закупки, перераспределение складских запасов, ручная сверка и др.). Каждое из таких решений оправданно в конкретный момент, но временные процессы и решения становятся постоянными, замедляют и удорожают будущую трансформацию цепи поставок.

Неудивительно, что 75% руководителей цепей поставок, опрошенных KPMG, хотят провести всестороннюю трансформацию своей операционной модели в ближайшие три года. 

➡️ Быстрее всего долг по операционной модели, как показал опрос, накапливается по трем причинам (и именно их руководители должны устранять в первую очередь): из-за фрагментарной цифровизации, сохраняющегося дефицита квалифицированных кадров и расширяющегося ландшафта рисков.

➡️ 84% опрошенных руководителей считают операции в своих цепях поставок полностью цифровыми. Но толкуют цифровизацию неправильно. Для них фрагментированная сеть разрозненных инструментов и изолированного ПО – это признак цифровой зрелости. Они усугубляют долг по операционной модели инвестициями в разнородные и не связанные друг с другом инструменты.

➡️ 77% респондентов жалуются на постоянный дефицит квалифицированных кадров. Он особенно болезненен потому, что опытные специалисты, лучше всего подходящие для перепроектирования цепи поставок, по-прежнему вынуждены ежедневно поддерживать имеющуюся несовершенную модель бизнеса и заниматься ручным преодолением операционных кризисов в авральном порядке. 

➡️ Компании по-прежнему озабочены снижением затрат, однако на первое место в списке главных задач топ-менеджмента сейчас вышло управление рисками, об этом заявили 51% респондентов. Рисков стало больше, а последствия их реализации усугубляются. Главная забота – кибербезопасность, за ней следуют риски, создаваемые поставщиками на разных уровнях и сложным регулированием. Потенциальные угрозы выходят далеко за пределы одной компании. 

↗️ KPMG предлагает «план погашения задолженности» по операционной модели из четырех шагов:

➖ Оптимизировать рабочие процессы перед внедрением технологий: выявить обходные пути и процедуры обмена данными между фрагментированными системами, которые потребляют больше всего ресурсов.

➖ Автоматизировать процедуры реагирования на отклонения. Нужно создать конвейеры данных и правила принятия решений, которые запускают автоматизированные действия при появлении ограничений в цепи поставок, чтобы сократить ручное вмешательство.

➖ Стратегически масштабировать внедрение ИИ: выбрать один сложный сценарий использования — нестабильный логистический маршрут, одну группу поставщиков или категорию продукции с высокой изменчивостью — в качестве базовой модели. А когда эффективность ИИ подтвердится, можно развернуть его в большем масштабе.

➖ Расширить периметр защиты: обеспечить согласованную работу команд по управлению цепями поставок, по закупкам, кибербезопасности и соблюдению нормативных требований, а также выявлять зависимости от поставщиков, чтобы сбои в их поставках не распространялись на всю цепь.

Как подчеркивает KPMG, трансформация цепи поставок начинается с осознания руководителями своих долгов по операционной модели, которые им придется погашать.    

#Операционный_менеджмент #Цепи_поставок

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


⚡️ ИИ забирает заказы не у всех

Распространение генеративного ИИ меняет рынок фриланса, однако разные виды интеллектуального труда реагируют на новую технологию по-разному, показало исследование профессора Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ (ВШБ) Желько Текича, аспиранта ВШБ Юрия Омельченко и выпускницы школы Арины Дунаевой, которое опубликовано в международном журнале уровня Q1 Technology in Society.

📍 Исследователи проанализировали обезличенные данные о сделках 11 894 специалистов платформы Profi.ruревод, д с февраля 2022-го по январь 2024 года. Они изучили шесть направлений: работу с текстами (копирайтинг, рерайтинг и редактирование), пеизайн, маркетинг, программирование и веб-разработку. В качестве основной контрольной группы использовались специалисты той же платформы, оказывающие офлайн-услуги, например ремонт техники, услуги визажистов и фитнес-тренеры. Точкой отсчета стал февраль 2023 года, когда Google Trends зафиксировал резкий рост интереса россиян к ChatGPT.

➡️ Сильнее всего изменения затронули работу с текстом и перевод. Среди фрилансеров, которые работали на платформе и до, и после февраля 2023 года, доля выполнявших хотя бы один заказ в месяц снизилась относительно контрольной группы на 6,7 п.п. в работе с текстами и на 8,7 п. п. в переводе. Одновременно в этих сферах уменьшились количество заказов и доходы.

➡️ Среди шести исследованных направлений именно маркетинг получил самый высокий показатель потенциальной подверженности большим языковым моделям. Тем не менее статистически сопоставимого падения активности маркетологов исследователи не обнаружили. Аналогичная картина наблюдалась в программировании и веб-разработке. Авторы предполагают, что такие виды работы сложнее заменить целиком: в маркетинге большую роль играют взаимодействие с клиентом и последовательные доработки, а в программировании и веб-разработке — интеграция, тестирование и специфические требования заказчика.

➡️ Иного рода парадокс обнаружился в дизайне. По используемому авторами индексу подверженности профессий искусственному интеллекту AIOE (Artificial Intelligence Occupational Exposure) эта сфера имела самый низкий показатель среди изученных направлений, однако доля дизайнеров, выполнявших хотя бы один заказ в месяц, после распространения генеративного ИИ снизилась относительно контрольной группы на 4,4 п.п. При этом в месяцы, когда дизайнеры выполняли хотя бы один заказ, средняя стоимость заказа выросла примерно на 12% относительно контрольной группы. Авторы допускают, что простые визуальные задачи заказчики могли начать выполнять самостоятельно с помощью генеративного ИИ, поэтому среди работ, которые продолжали отдавать профессионалам, увеличилась доля более сложных проектов.

➡️ Результаты исследования показывают, что воздействие генеративного ИИ на рынок труда определяется не только тем, может ли технология технически выполнить конкретную задачу. Значение имеют характер самой деятельности и доступность инструментов, удобство их использования и возможность встроить их в рабочий процесс. Поэтому потенциальная «подверженность ИИ» показывает, где изменения более вероятны, но сама по себе не позволяет предсказать, когда они произойдут и какую форму примут, делают выводы исследователи.

#Технологии

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


Риски выходят из-под контроля

Компаниям становится сложнее выявлять риски до того, как они успевают серьезно повлиять на бизнес. Так считают 64% руководителей внутреннего аудита, которых опросила компания Gartner. Среди причин — быстрое внедрение ИИ, новые стратегии и модели работы компаний, изменения регулирования и геополитическая неопределенность.

➡️ Только около 30% руководителей подразделений говорят, что информация служб аудита, управления рисками и контроля существенно влияют на их способность управлять рисками. Самого доступа к информации недостаточно: руководители должны понимать, что именно им необходимо делать и как учитывать риски при принятии решений.

Поэтому знания в области управления рисками не должны оставаться только в специализированных службах. Gartner предлагает передавать необходимые компетенции руководителям подразделений, которые ежедневно принимают деловые решения.

↗️ Один из способов сделать это — встроить знания специалистов непосредственно в рабочие процессы. Вместо дополнительных инструкций и обучения руководители смогут получать необходимые рекомендации в тот момент, когда принимают решение. Помочь в этом может ИИ: компании могут перенести знания аудиторов, специалистов по рискам и контролю в автоматизированные системы, которые будут доступны для всех руководителей бизнес-функций.

Службы аудита, управления рисками и контроля должны совместно определить, что означает качественное управление рисками, и выявлять, каких знаний не хватает руководителям. Такой подход позволит сократить дублирование работы и распространить экспертизу профильных специалистов на всю организацию. Их задача будет заключаться не в том, чтобы самостоятельно контролировать все больше рисков, а в том, чтобы помочь бизнесу безопасно принимать тысячи решений каждый день, заключает Gartner.

#Операционный_менеджмент

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


💡 Эпикурейство против ИИ: как прогнозные алгоритмы угрожают свободе воли  
 
Развитие искусственного интеллекта ставит перед обществом ряд важных этических проблем, в том числе вопрос о том, насколько широко можно использовать прогнозы, полученные с помощью нейросетей и анализа «больших данных». В теории эти технологии могут с большой точностью предсказать поведение людей, на практике такие прогнозы сами по себе могут стать инструментом манипуляций. Книга доцента Института этики в сфере ИИ Оксфордского университета Кариссы Велиз «Пророчество. Предсказание, власть и борьба за будущее: от древних оракулов до искусственного интеллекта» (Prophecy: Prediction, Power, and the Fight for the Future, from Ancient Oracles to AI) — одна из первых попыток анализа этой проблемы.
 
➡️ Карисса Велиз исследует, как попытки предсказывать будущее на протяжении истории были не просто поиском знаний, а инструментом власти. Она показывает, что оракулы древности, астрологи Средневековья, а сегодня — технологические компании и алгоритмы ИИ — выполняют одну и ту же функцию: используют прогнозы, чтобы укреплять своё влияние, редуцировать ответственность и ограничивать способность людей самим формировать свою судьбу. 
 
↗️ Автор приводит конкретные примеры того, как ИИ становится самостоятельным фактором, влияющим на жизни людей. Например, она описывает такой психологический и социальный феномен, как самоисполняющиеся пророчества. Модель искусственного интеллекта помечает соискателя как неподходящего для трудоустройства, а все компании используют похожее программное обеспечение. Соискатель остается без работы и отсутствие работы искусственно подтверждает исходные ошибочные данные, превращая вероятностные предположения в системную дискриминацию.
 
Еще одно когнитивное искажение — ловушка индуктивной определенности. Технологические компании наживаются на страхе людей перед неизвестным будущим, представляя алгоритмическую вероятность как единственный возможный вариант событий. Велиз возражает, что прогнозы, основанные на данных, полностью опираются на прошлый опыт и ошибочное предположение, что завтрашний день будет в точности повторять вчерашний и не появится принципиально новых факторов, способных существенно или полностью изменить правила игры.
 
❗️ Велиз предупреждает, что, собирая все больше персональных данных для автоматизации принятия решений по ипотечным кредитам, медицинскому
обслуживанию и трудоустройству, общество отдает свободу выбора людей в руки подконтрольного крупным корпорациям программного обеспечения
. Более того, правила работы этих алгоритмов чаще всего являются непрозрачными, что оставляет их владельцам свободу для различных манипуляций.
 
Велиз утверждает, что вместо того, чтобы стремиться к сбору все большего количества данных для прогнозирования будущего, здоровое и свободное общество должно сосредоточиться на повышении устойчивости к неизбежным изменениям. Книга, повторят некоторые тезисы эпикурейской философии, призывая людей вернуть себе свободу воли и принять неопределенность, которая, в определенном смысле, и есть свобода человека.
 
📍 The New York Times в своей рецензии пишет, что «Пророчество» — это в том числе книга о растущем неравенстве: обычные люди в итоге переплачивают за такси и авиабилеты и торгуются со страховыми компаниями из-за отказов в выплатах, в то время как технологические миллиардеры строят центры обработки данных для ИИ и роскошные бункеры, чтобы пережить грядущую климатическую катастрофу, ими же и вызванную. Книга вошла в лонг-лист бизнес-книг года по версии Financial Times.

#Книги

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


🔔 Приглашаем на встречу киноклуба Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ (ВШБ)

➡️ 30 сентября, 18:00
➡️ Кампус ВШБ, ул. Шаболовка, 26, ауд. 5207

Инициатором и ведущим киноклуба ВШБ выступает приглашенный преподаватель программы «Доктор делового администрирования» / DBA, заслуженный и ординарный профессор НИУ ВШЭ Сергей Филонович.

На первой встрече к просмотру и обсуждению предлагается фильм Мэта Джонса «Кто убил BlackBerry» (Канада, Финляндия, 2023)
, который рассказывает о взлете и падении канадской компании, в свое время лидировавшей на рынке мобильной связи.

Изобретательность и готовность рисковать — очевидные причины успеха BlackBerry.
Но нельзя ли усмотреть в нестандартных решениях компании истоки будущих проблем? Как влияют на судьбу компании личные качества и стиль поведения ее руководителей? Как отличить ценные традиции бизнеса от избыточного консерватизма, ведущего к краху? Эти и другие важные вопросы практики бизнеса будут обсуждаться на первой встрече киноклуба.

Подробности и регистрация по ссылке ↘️

#ВШБ_События

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!


⚡️ Что делегировать, когда задач становится слишком много

Когда компания завалена множеством задач — запускает новые проекты и продукты, проводит сделки или организационные реформы, топ-менеджменту рано или поздно приходится заняться поиском способов борьбы с перегрузкой колектива и при этом заботиться о том, чтобы эффективность работы не снижалась. И это настоящий вызов для руководителей, пишет Harvard Business Review.

Один из способов снизить перегрузку — делегировать логику принятия решений. Значительная часть управленческих критериев обычно остается в голове руководителя: с кем нужно посоветоваться, какую информацию собрать, какие факторы считать приоритетными и чем можно поступиться. Пока команда не знает этих правил, сотрудники вынуждены постоянно обращаться к руководителю за согласованием. Если же объяснить ход принятия решений, команда сможет самостоятельно справляться с большим объемом работы.

➡️ HBR предлагает объяснить ближайшим подчиненным, как именно принимаются решения. Также следует четко определить, что в условиях высокой нагрузки считается хорошим результатом. Если требования к скорости выросли, руководителю следует прямо обозначить, где допустима упрощенная версия результата и что именно в нее должно входить. Наконец, необходимо установить порог эскалации — определить ситуации, в которых участие руководителя действительно обязательно.

↗️ Проблема перегрузок должна воспроизводиться на каждом управленческом уровне. Прямые подчиненные руководителя нередко сами делают работу, которую могли бы передать своим сотрудникам. HBR советует обсуждать на встречах один на один, какую хотя бы небольшую задачу менеджер может передать кому-то из своей команды.

#Совет_недели

✅ Подписывайтесь на «Новое в менеджменте» в Max!

Показано 20 последних публикаций.