Инновационное развитие экономики через внедрение человекоцентричного управления на базе искусственного интеллекта как новый виток эволюции научной организации труда

Введение

Мировая научная повестка представлена довольно противоречивыми взглядами на развитие рынка труда, складывающимися под влиянием Искусственного интеллекта (далее - ИИ). Так, например, Рэймонд Л.Р. [25], Чан Дж. [22], Аутор Д. [21] выражают уверенность, что ИИ будет способствовать более широкому кругу людей выступать в статусе эксперта, так как возможности ИИ могут «компенсировать» годы практики и опыта специалистов и будет наблюдаться рост производительности труда у всех. Иные выводы были получены в результате экспериментов, проведенных Муч М. [24], Тонер-Роджерса Э. [26] , которыми было доказано, что существенный рост производительности труда (в 2 раза) наблюдался только у ведущих исследователей, тогда как у рядовых исследователей, он был минимален. Рожков В. Д., Кузнецов-Сербский М.К., Чеканов П. Е [16] в своей статье приводят результаты эксперимента, позволяющего подтвердить ранее сделанный вывод Лукичева П. [10] о том, что ИИ провоцирует рост неравенства на рынке труда.

Рассмотрению вариантов развития рынка труда с точки зрения потенциального формирования работника нового типа широко представлено в зарубежной и отечественной научной литературе. Вместе с тем, незаслуженно мало внимания уделяется вопросам нивелирования «Синдромом замены» и снятия психологических барьеров, препятствующих креативности, разработке новшеств и повышению производительности труда. Опрос Pew Research, показал, что более половины опрошенных опасаются за потери рабочего места, это вводит их в состояние уныния. Доля россиян, опасающихся ИИ, согласно опросу SuperJob (2025 г.) составляет 12%. [2]

Гипотезой данной статьи является предположение, что именно человекоцентричность в управления должна сегодня стать базой для принятия управленческих решений любого иерархического уровня для поддержания роста производительности труда на рабочих местах. В качестве обоснования эволюционной преемственности подобного предположения, были приведены данные научного управления труда, бережливого производства, экономики знаний.

Искусственный интеллект, рост производительности и опасения…

По данным исследования мировой аудиторско-консалтинговой компании, входящей в пятерку крупнейших, Price Waterhouse Coopers «…к 2030 г. вклад индустрии ИИ может привести к повышению производительности предприятий на 20–30%» [6].

По словам Президента Российской Федерации Путина В.В. «…Следующие 10–15 лет станут временем «колоссальной технологической трансформации… и развития искусственного интеллекта… ИИ намного более прорывная, всеохватывающая, как еще говорят, сквозная технология. Она быстро завоевывает все сферы жизни, автоматизирует решения огромного числа задач… Внедрение ИИ в производственные процессы позволит создать новые рабочие места — «такие, которые требуют умения ставить задачи и работать с данными, обладать инженерным мышлением, брать на себя ответственность [14] …вместе с тем, «с ИИ ничего не спросишь, это просто инструмент, а люди должны принимать решения и работать [15]…».

Казалось бы, рост производительности труда должен был бы сократить продолжительность рабочего дня и рабочей недели у граждан, освободив его для общения с семьей и раскрытия их новых - творческих, экологических инициатив. Однако, результаты исследования American Time Use Survey, в котором участвовали более 124 тыс. респондентов в возрасте от 16 до 65 лет, привел к беспрецедентному результату – чем более сопряжена профессия респондента с ИИ и чем более производительно его рабочее место, тем сильнее фиксируется рост новых задач, делегируемых ему, что в итоге приводит к существенным переработкам [5].

ИИ может провоцировать запуск «парадокса Джевонса», который срабатывает при одновременном выполнении трех условий «рост производительности рабочего места благодаря ИИ - снижение цен за счет увеличения производительности труда - рост спроса за счет снижения цен», приводит к необходимости либо набирать новый персонал, либо увеличивать нагрузку на уже имеющийся персонал.

ИИ, несомненно, один из главных драйверов роста производительности труда на десятилетия вперед, однако его существенным недостатком выступает высокая степень недоверия к нему граждан.

Таблица 1

Доверие к Искусственному интеллекту в разных странах, 2025 г

При чем, уровень экономического развития страны не влияет на уровень роста доверия населения к ИИ.

Научная организация труда и производительность

Не умоляя значимости ИИ для развития производительности и дальнейшего углубления международной схемы разделения и кооперации труда, на наш взгляд, следует предложить компаниям вспомнить о традиционных инструментах научной организации труда (далее - НОТ), которые за последнее столетие существенно эволюционировали.

Американский ученый и инженер Тейлор Ф.У. в 1911 г. в своем труде «Принципы научного управления», изложил авторское видение НОТ, в котором уделял внимание триаде: «люди – организация процесса - техника» через хронометраж, разделение труда, стандартизацию и экономическое стимулирование. У Тейлора рабочий винтик в механизме, без личности, эмоций и мышлений. Именно за подобное пренебрежение к рабочим, современники прозвали систему Тейлора «потогонной».

Одним из ярких родоначальников отечественной школы НОТ выступал Гастев А.К., положивший в 1922 г. в основу своей системы «строго учтенный опыт», под которым понимался опыт, который прошёл через систему наблюдения, измерения, документации, позволявшей разработать Стандарт, который можно и нужно передать другим [3]. Гастев К.А. одним из главных условий приращения производительности труда называл экономию времени на выполнение той или иной операции, а это в условиях жесткого административного управления возможно при условии минимизации «бессмысленной работы, которая крадет радость у рабочих» [3]. Гастев А.К. в своем подходе концентрировался на конкретном рабочем, его персональной производительности, а для этого необходимо было изучить весь процесс производства на конкретном рабочем месте, выявить лишние движения и смоделировать рациональный трудовой процесс. НОТ – это инструмент, базирующийся на хронометраже, нормировании операций и последующей стандартизации рабочих мест. Гастев А.К. при поддержке Ленина В.И. в 1921 г. создал первый в мире Центральный Институт труда (далее - ЦИТ), который занимался решением следующих задач: нормирование и стандартизация труда; массовое обучение рабочих и служащих (в это время издавалось около 20-ти журналов по этим темам); исследованиями биомеханики труда (продолжение работ Сеченова И.М. [17], опередившим работы Тейлора Ф.У.); воспитанием идейного рабочего.

По наблюдениям современников, производительность на предприятиях, внедривших НОТ, возрастала кратно. Интересен факт, который описан во многих источниках. В 1931 году в Москве состоялось соревнование по укладке кирпичей различными способами. Так, при использовании метода Джильбретта-Тейлора, максимальное количество кирпичей составило 350 штук в час, при использовании метода ЦИТ – 907 (в 2,6 раз больше) [7].

Бережливое производство и производительность

Во многом под влиянием школы человеческих отношений (Фоллет М.П.) и последующим развитии менеджмента в рамках поведенческой школы (Маслоу А., Макгрегора Д.), запросы к ученым в области НОТ стали трансформироваться от снижения потерь времени к снижению физических потерь (в широком смысле). Это дало толчок к развитию идеологии Бережливого производства (далее - БП). Отцом основателем новой идеологии стал Тайичи Оно, который с 1945 по 1975 гг, проводил массовые наблюдения на предприятиях (в основном на Toyota), постепенно создавая новую производственную философию. Следует напомнить, что начиная с 1930-х г. Япония создала Институт по изучению опыта советской индустриализации, изучая и развивая идеи ЦИТ по НОТ.

В основе БП лежит определение ценности для потребителя и, являющееся базой создания такого технологического потока, который устранит или минимизирует 7 видов потерь (Перепроизводство; Ожидание; Лишняя транспортировка; Лишние этапы обработки; Излишние запасы; Ненужные движения сотрудников; Брак) [18]. Собственно сам термин «бережливое» ввел в оборот в 1988 г. инженер по качеству General Motors Крафчик Д., актуализируя гибкость и «стройность» производственного процесса. [23].

По мере развития общества, изучения психологических особенностей человеческого восприятия себя и результатов своего труда, вовлеченности и мотивации, произошло смещение акцента с устранения физических потерь в сторону устранения когнитивных потерь.

Промежуточным этапом развития БП в сторону Управления знаниями (далее - УЗ) можно считать развитие философии БП включением в нее Лайкером Дж. в 2003 г. восьмого типа потерь - Неиспользованный человеческий потенциал (навыки, инсайты, творческие способности сотрудников) [8].

По данным Соломона Н., генерального директора Федерального центра компетенций, «внедрение БП позволяет…повысить производительность труда на 47%» [19].

Управление знаниями и производительность

Когда-то Шеннон К. вывел парадокс управления: «Мы управляем будущим, которое не знаем, на основании прошлого, которое изменить не можем» [9]. Наши прошлые убытки, вызванные потерями, мы вернуть не можем, а вот изучить их, найти первопричины и смоделировать новую модель взаимодействия всех акторов – можем... Это происходит посредством выявления связей между явлениями и процессами. И это про получение нового знания, которое в дальнейшем поможет нам накопить ресурсы и получить увеличивающуюся полезность.

Управление знаниями, как термин, ввел в оборот в 1986 г. Вииг К.М в своей работе «Основы управления знаниями» [27]. Ученый настаивал, что дальнейший рост производительности возможен за счет постоянного обновления и грамотного использования интеллектуальных активов.

Следует упомянуть таких ученых как Нонако И. и Такеучи Х., которые разработали инструмент трансформации знания в работающий актив [12], ведь в экономике знаний, развитие Интеллектуального капитала (коллективный мозг) – это когнитивные способности человека, внедренные в производственный процесс. Это происходит, когда Человеческий капитал (через превращение неявных знаний в явные) развивает Организационный капитал (стандарты и процедуры).

На рисунке 1 представлена эволюция НОТ по состоянию до 2010 г.

Рисунок 1. Эволюция научной организации труда 1920-2010 гг.

Источник: составлено Минева О.К., Арманская О.В.

Человекоцентричность в эпоху ИИ и производительность

2020-е года привели к небывалому интересу по внедрению в производственный процесс инструментов ИИ и замеров, которые прогнозируют рост производительности труда до 30% [6].

Международная организация труда в 2025 г. привела следующие данные: «ИИ может изменить мир труда, преобразовав около 30 тысяч профессиональных задач. От 25% до 34% рабочих мест в мире потенциально подвержены воздействию ИИ…Правительства, профсоюзы и другие организации должны участвовать в социальном диалоге и формировать инклюзивные стратегии, которые могут повысить производительность, качество работы, сохранив рабочие места и идентичность человека…» [11].

Приведенные в таблице 1 сведения о чрезвычайно низком доверии людей к ИИ, во многом связано с «Синдромом замены», когда ИИ выступает не инструментом поддержки и развития когнитивных возможностей, а угрозой размывания идентификации человека как творца новой ценности.

Отчасти для поддержания человекоцентричности на современном производстве был разработан ISO 27500-2016 «Организация, ориентированная на человека. Обоснование и общие принципы», посвященный здоровью, благополучию и безопасности работника.

Норман Д. предложил философию Человекоцентричного дизайна при которой происходит настройка производственной системы вокруг людей (слушать людей; баланс времени на работу и личную жизнь; персонализация рабочих задач; создание смысловой базы работы) [13].

Однако, оба эти документа не акцентируют важность человекоцентричности в системе координат современного производства и ИИ. В связи с этим, на наш взгляд, сегодня пришло время говорить о новой категории потерь, которые следует решать с помощью НОТ – работу с идентификационными потерями личности для удержания мотивации к созданию новшеств, инноваций и роста производительности труда.

Это может быть проявлено при внедрении Человекоцентричного управления на базе ИИ.

Рисунок 2. Эволюция научной организации труда 1920-2020 гг.

Источник: составлено Минева О.К., Арманская О.В.

Основной философией данной идеологии должно стать осознание тотальной человекоцентричности как управленческой нормы. Через нее должно выстраиваться и стратегия, культура, процессы, регламенты, стандарты и стиль руководства и лидерства.

ü Управление знаниями бесшовно пронизывает всю систему управления без функционального обособления, а становится незримой инфраструктурой, через ИИ-ассистентов и постоянного оявнивания (оцифровки) извлекаемого экспертного знания, которое в свою очередь становятся постоянной обучающей площадкой для сотрудников с открытым кодом доступа;

ü Отказ от традиционного штатного расписания с указанием должностей в сторону персонализированных задач, учитывающих имеющиеся и развивающиеся компетенции конкретных сотрудников (ИИ идентифицирует демонстрируемые и желаемые компетенции каждого сотрудника и подбирает индивидуальные траектории обучения);

ü Смысловая база трудовой деятельности – человек выступает осознанным творцом создания нового блага (товара, знания), через вовлеченность в процесс.

ü Человекоцентричность – как переход от минимизации потерь к дизайну человеческого потенциала.

Заключение

По результатам исследования можно заключить, что недоверие к ИИ выступает сегодня тормозом развития экономики и инноваций. Для преодоления «Синдрома замены», следует изменить парадигму управления, сделав человекоцентричность – управленческой нормой. Потери времени, физические, когнитивные уступают идентификационным. Залогом роста производительности труда в новой парадигме становится не только ИИ, но и постоянно развивающийся в поиске нового человек, имеющий четкую смысловую базу деятельности. Это все оказывает прямое воздействие на вовлеченность человека. Согласно мировым трендам: по оценке компании Gallup, Inc. глобальная вовлеченность в 2024 г. в мире составляла 18%, что привело к экономическим потерям в мировом масштабе в размере 8,8 трлн $ (9% от мирового ВВП) [4].

Это еще раз актуализирует важность смены управленческой парадигмы на человекоцентричную, в которой человек будет чувствовать себя уверенно, рассматривая ИИ как дополнительный инструмент развития персональных компетенций, формирующий базу зарождения новых инноваций и прироста производительности труда.