Влияние внедрения инструментов искусственного интеллекта на организационную структуру и компетенции менеджеров среднего звена

В статье представлен комплексный анализ трансформационного влияния внедрения инструментов искусственного интеллекта (ИИ) на организационную структуру и ключевые компетенции менеджеров среднего звена. На основе анализа российских и международных литературных источников, а также практических кейсов внедрения ИИ в исследовании выявлен фундаментальный сдвиг в роли менеджера: от операционного контроля к функциям стратега, коуча и гибридного лидера, обеспечивающего коллаборацию между алгоритмическими системами и командой. В работе систематизированы ключевые технологии ИИ, определяющие тренды цифровизации управления, и предложены принципы адаптации организационных структур для эффективной интеграции алгоритмов. Основной вывод заключается в том, что успешное внедрение ИИ не приводит к сокращению управленческих позиций, а требует целенаправленного развития новых компетенций, таких, как цифровая и ИИ-грамотность, стратегическое мышление, эмоциональный интеллект и этическое лидерство. Результаты исследования формируют положения дорожной карты для компаний по пересмотру систем оценки (KPI) и разработке программ обучения, что представляет значительный интерес для специалистов в области менеджмента, HR и цифровой трансформации

1. Аббасов М. Ш. Применение искусственного интеллекта в системе поддержки принятия управленческих решений // Развитие теории и практики управления социальными и экономическими системами: материалы Одиннадцатой международной научно-практической конференции, Петропавловск-Камчатский, 26–27 мая 2022 года / отв. за вып. А. О. Шуликов. — Петропавловск-Камчатский: Камчатский государственный технический университет, 2022. — С. 85–89. — EDN ZHSZSO.

2. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. — Москва: Радио и связь, 1992. — 256 с.

3. Божкова Е. О., Земзюлина В. Ю. Влияние искусственного интеллекта на трудовые функции работников промышленного предприятия // Весенние дни науки ИнЭУ: сборник докладов международной конференции студентов и молодых ученых, Екатеринбург, 24–26 апреля 2025 года. — Екатеринбург: ООО Издательский Дом «Ажур», 2025. — С. 870–876. — EDN LXLMNM.

4. Алтухов В. В., Золотина О. А., Никулина Ю. О., Разумова Т. О. Влияние технологий искусственного интеллекта на рынок труда в области экономики и менеджмента в России: количественный и качественный аспекты // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. — 2025. — Т. 60, № 2. — С. 148–177. — DOI 10.55959/MSU0130–0105–6–60–2–8. — EDN UOQODU.

5. Агеев А. В., Симонов С. В., Кашин С. М. [и др.] Возможности использования искусственного интеллекта при принятии управленческих решений в системе корпоративного менеджмента // Вестник Челябинского государственного университета. — 2023. — № 12(482). — С. 126–133. — DOI 10.47475/1994–2796–2023–482–12–126– 133. — EDN VGWINX.

6. ГОСТ Р71476–2024 (ИСО/МЭК 22989:2022). Искусственный интеллект. Концепции и терминология искусственного интеллекта. — Введ. 2025–01–01. — Москва: ФГБУ «Институт стандартизации», 2024. — 62 с.

7. Зуб А. Т., Петрова К. С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. — 2022. — № 94. — С. 173–187. — DOI 10.24412/2070–1381–2022–94–173–187. — EDN FLGKRR.

8. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта: аналитический доклад [Электронный ресурс]. — Москва: Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации, 2024. — IV + 85 с. — URL: https:// letaibe.media/wp-content/uploads/2024/12/digital_otchet_indeks_2024_0212.pdf (дата обращения: 06.01.2026).

9. Искусственный интеллект в HR: возможности и границы применения: аналитический отчет [Электронный ресурс] // TEDO. — 2024. — URL: https://data.tedo.ru/publications/ai-in-hr.pdf (дата обращения: 18.05.2025).

10. Искусственный интеллект помог Сбербанку заработать за год дополнительные $700 млн [Электронный ресурс] // ТАСС. — URL: https://tass.ru/ekonomika/7594027 (дата обращения: 10.01.2026).

11. Макарова О. Н., Мартыненко О. В., Полещук С. М., Шалыгина Е. В. Использование технологий искусственного интеллекта в управлении организации // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. — 2025. — Т. 62, № 3. — С. 66–75. — DOI 10.17586/2310–1172–2025–18–3–66–75. — EDN ELYWRA.

12. Касимова М. З. Обзор и анализ возможностей и последствий внедрения AI-технологий в HR-процессы // Финансовые рынки и банки. — 2025. — № 7. — С. 66–73. — EDN QOAWZF.

13. Кобелев С. В., Морозкин А. А., Харитонова Е. С. Внедрение генеративного ИИ в деятельность финансовой компании: ожидания, эффективность, обучение персонала // Профессиональное образование и рынок труда. — 2024. — Т. 12, № 4(59). — С. 97–113. — DOI 10.52944/PORT.2024.59.4.007. — EDN VNGWEE.

14. Магомедова Х. А., Магомедова А. А. Общие вопросы внедрения решений на базе технологии искусственного интеллекта в отечественный бизнес // УЭПС: управление, экономика, политика, социология. — 2021. — № 2. — С. 11–16. — DOI 10.24412/2412–2025–2021–2–11–16. — EDN VASSNN.

15. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года [Электронный ресурс]: утв. Указом Президента Рос. Федерации от 10 окт. 2019 г. № 490: в ред. от 15 февр. 2024 г. № 124. — URL: https://pravo.gov.ru (дата обращения: 06.01.2026).

16. Куликов Д. Тренды рынка труда России в 2026 году [Электронный ресурс] // EasyDocs. — 2025. — URL: https://easydocs.ru/blog/tpost/kgjzjeuox1-trendi-rinka-truda-rossii-v‑2026-godu?ysclid=mk9y85f7ma755503057 (дата обращения: 08.01.2026).

17. Харсанов Э. Д. Роль инструментов ИИ в принятии управленческих решений // Вестник евразийской науки. — 2025. — Т. 17, № 1. — EDN VLWCIR.

18. Янковский Р. М. Внедрение информационных технологий и искусственного интеллекта в практику корпоративного управления: количественное исследование. — Москва: Национальный совет по корпоративному управлению, 2023. — 67 с. — EDN DTMMTZ.

19. X5 успешно автоматизировала прогнозирование спроса и пополнение товарного запаса [Электронный ресурс]. — URL: https://www.x5.ru/ru/PublishingImages/Pages/Media/News/X5-JDA.pdf?ysclid=mgy31hrnbz634883711 (дата обращения: 11.10.2025).

20. Activating middle managers through capability building [Электронный ресурс] // McKinsey & Company. — 2023. — URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-andorganizational-performance/our-insights/activatingmiddle-managers-through-capability-building (дата обращения: 30.12.2025).

21. Brivio E., Gaudioso F., Vergine I., Mirizzi C. R., Reina C., Stellari A., Galimberti C. Preventing technostress through positive technology // Frontiers in Psychology. — 2018. — Vol. 9. — Art. 2569. — DOI 10.3389/fpsyg.2018.02569.

22. Dastin J. Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women // Ethics of Data and Analytics. — 2022. — P. 296–299. — URL: https://www.reuters.com/article/idUSKCN1MK08G/ (дата обращения: 07.01.2026).

23. AI Adoption Trends in Global Enterprises [Электронный ресурс] // Gartner Research. — 2023. — URL: https://stefanini.com/en/insights/news/gartner-top-tech-trends-for-2023-ai-trism (дата обращения: 07.01.2026).

24. Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning [Электронный ресурс] // McKinsey & Company. — URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificialintelligence/notes-from-the-ai-frontier-applicationsand-value-of-deep-learning (дата обращения: 30.12.2025).

25. «Seymartec ТОиР. Повышение эффективности ТОиР на предприятиях ТЭК, горно-металлургического комплекса и машиностроения» [Электронный ресурс] // III ежегодный международный форум. — 2025. — URL: https://seymartec.ru/toir-2025/ (дата обращения: 07.01.2026).