видеоподкасты
Парадокс Нестерова LIVE
Интервью, разборы кейсов и разговоры о будущем бизнеса.
контакты
Связаться со мной
Выберите формат сотрудничества. Я лично отвечаю на все заявки в течение 24 часов.
Данные опроса Института психологии РАН об отношении россиян к науке были опубликованы в ноябре в государственных СМИ и развенчали миф о «самой читающей и образованной стране мира». Около 20% соотечественников уверены, что Солнце вращается вокруг Земли, 16% не сомневаются, что люди и динозавры жили в одно и то же время. Почти 40% респондентов верят в существование ведьм и колдунов и около 35% считают, что экстрасенсы могут предсказывать будущее.

Большинству российских «плоскоземельщиков» от 18 до 24 лет — поколение Z. Российское госиздание пишет, что почти такие же результаты показывают опросы, проводившиеся в других странах. Вероятно, это один из первых случаев признания проблемы цифровой идиотизации россиян на почти официальном уровне, и, возможно, речь в действительности идет о бедствии не национального, а планетарного масштаба.
Как сказал недавно в интервью «Москвич Mag» владелец издательской группы «Эксмо-АСТ» Олег Новиков, Россия, а до нее и Советский Союз самыми читающими странами мира в действительности никогда не были, уступая по количественным показателям Европе и Америке в несколько раз. Хорошие книги, а следовательно, и качественная информация в советских реалиях были дефицитными товарами, ими спекулировали, продавали из-под полы, многие советские люди даже соотносили количество недоступных широким массам книг (как предметов роскоши) в домашней библиотеке с уровнем благосостояния.

Книги и большой текст как носители информации и знания в прошлом, по крайней мере для поколения Z. Главный источник информации для него — интернет, а проводник в мире знаний (причем в буквальном смысле) — искусственный интеллект. Действительно ли интернет и нейросети сделали из людей идиотов?

В газете The Guardian недавно вышла статья «Мы живем в золотой век идиотизма?». В публикации рассказывается об исследованиях ученой из MIT Натальи Косминой, которая изучает мозговую активность двух групп подопытных: людей, пишущих эссе самостоятельно, и тех, кто в процессе работы прибегает к помощи интернет-поисковиков и ChatGPT. У второй группы энцефалограммы демонстрируют минимальный уровень мозговой активности, связанной с когнитивными функциями, вниманием и креативностью. В исследовании участвуют студенты MIT и других университетов. После того как они заканчивают писать, их просят процитировать что-нибудь из собственного текста, и, как говорит Космина, никто из воспользовавшихся ChatGPT не может вспомнить ни слова.

«Пик интеллектуального и креативного развития человечества, вершина его эволюции пришлись на 1960–1970 годы прошлого века, когда человечество совершило высадку на Луну, на которую люди не могут вернуться спустя 60 лет, и были заложены основы исследований в области машинного обучения и искусственного интеллекта, — говорит кандидат психологических наук, доцент НИУ МЭИ Александр Белобородов. — С тех пор интеллект человечества деградирует. Это показывают результаты массовых тестирований школьников и студентов в развитых странах мира».

По словам эксперта, показатели развития интеллекта, получаемые в ходе исследований, снижаются с каждым годом уже в поколениях зумеров и «альфа» по сравнению с «икс» и «игрек», рожденных в доцифровую эпоху. А у будущих «бета», поколения нейросетей, рожденных с 2022 года, когнитивное развитие будет еще хуже, считает Белобородов.

«Для развития мозга ему надо отдыхать, разгружаться, медитировать, — продолжает Белобородов. — Мозг вообще самый энергозатратный орган в организме человека. Но у современного человека он практически не отдыхает. С момента пробуждения утром и до позднего вечера современный человек поглощен пассивной переработкой бесконечного потока пустой информации, состоящей из новостей в интернете. Посмотрите, чем заняты люди в общественном транспорте по дороге на работу и обратно, да и на самой работе? Постоянный скроллинг новостной ленты, рилсов и сторис в соцсетях и написание комментариев под ними. Это и поглощает почти всю мозговую активность современного человека. В итоге мозг просто не справляется с потоком информации, и его активность резко снижается».

Эксперт обращает внимание на еще одно обстоятельство, о котором недавно говорили и другие собеседники «Москвич Mag». По словам Белобородова, цифровая интоксикация в большей степени характерна для беднейших слоев общества и, возможно, ведет к новому разделению как минимум на два класса — имеющих доступ к ценным аналоговым знаниям и потребителей низкокачественного цифрового эрзац-продукта.
«Интернет и цифровые технологии стали для них бегством от душевной пустоты, от реальности в мир интернет-зависимости, — говорит Белобородов о втором зарождающемся классе. — Обеспеченные люди подвержены цифровой интоксикации в меньшей степени, потому что их жизнь и без интернета наполнена яркими событиями. Они могут получить дофамин и эмоции в реальном, а не в виртуальном пространстве».
Профессор петербургской бизнес-школы ИМИСП, эксперт по цифровой трансформации Андрей Нестеров описывает в деталях, что происходит с мозгом, когда человек делегирует задачу машине: «Исследования Harvard Medical School, проводившиеся в 2023–2025 годах, показывают снижение активности префронтальной коры — области анализа, сомнений и сложных рассуждений. Это называют cognitive offloading — вынесение памяти и размышлений наружу. Мозг перестает быть производителем смыслов и все чаще работает как курирующий механизм — сверяет, выбирает, редактирует».

По поводу ценных аналоговых и дешевых цифровых знаний Нестеров говорит следующее: «Знания обесцениваются, когда исчезает работа с источниками и собственная переработка. Сегодня любой школьник может за минуты получить реферат. Возникает иллюзия, что знать больше не обязательно — достаточно уметь сформулировать запрос. Так рождается разделение на дешевое цифровое — быстрые ответы, шаблоны, пересказы — и дорогое аналоговое — умение читать первоисточники, строить аргументы, выдерживать сложность. И именно второе становится новым когнитивным капиталом».

Преподаватель кафедры английского языка и профессиональной коммуникации Финансового университета при правительстве России Светлана Золотарева говорит о появлении нового социального диагноза: «В обществе складывается противоречие между уровнем развития информационных технологий и степенью общественной обеспокоенности по поводу негативных последствий, возникающих в результате неконтролируемого использования цифровых устройств молодежью, в том числе студентами в процессе профессионального обучения. Педагогам необходимо искать пути сопровождения социальной проблемы “цифровой деменции” у студентов и применять способы ее профилактики в педагогической практике».

По мнению эксперта, к основным предпосылкам возникновения «цифровой деменции» в образовании можно отнести пандемию коронавируса, когда использование информационных технологий стало необходимым условием и показалось удобным. «Появилось совершенно новое поколение молодых людей, поколение Z, или digital natives, для которых информационные технологии являются не общественной инновацией, а скорее привычной средой, в которой, например, мобильный телефон или возможность быстрого выхода в интернет считаются обязательными атрибутами, — продолжает Золотарева. — Возникает иллюзия гармонии между внешними и внутренними факторами цифровизации общества. И нельзя не согласиться, что “цифровой стиль жизни” приводит к целому ряду психологических проблем и зависимостей и в первую очередь затрагивает наиболее активных потребителей — студентов вузов».

Число опрошенных «Москвич Mag» экспертов, считающих цифровую идиотизацию бедствием с далеко идущими последствиями, и тех, кто призывает не драматизировать ситуацию, проводя, как обычно, исторические аналогии (с луддитами, разрушавшими первые печатные станки, или педагогами, считавшими врагами образования карманные калькуляторы в 1980-х), примерно одинаковое. Но ни те ни другие пока не готовы предложить хотя бы кажущиеся эффективными меры по предотвращению глобальной пандемии «цифровой деменции». О ее явных признаках уже говорят исследователи, а катастрофические последствия настойчиво дают о себе знать.
Золотой век идиотизма: как интернет и нейросети приближают закат человеческого интеллекта
Новая архитектура компетенций: три «I» и модель MELDS
Мы сталкиваемся с управленческим парадоксом: чем мощнее становится искусственный интеллект, тем критичнее становится чисто человеческое в лидере. ИИ легко сымитирует аналитический отчёт, но он не может взять на себя ответственность. У него нет этики, эмпатии и способности держать смысловую рамку, когда у команды нет полной информации и цена ошибки высока.
Опираясь на исследования Лаборатории «Лидерство + ИИ» и многолетнюю работу с руководителями, я предложил рассматривать ядро лидерской зрелости как авторскую модель трёх «I»: Insight, Integrity и Intuition. Этот фреймворк не заимствован из классических учебников по лидерству, а родился на стыке практики и академии - как попытка точно описать тот минимальный набор человеческих качеств, без которого архитектура лидерства в эпоху ИИ не работает.
· Insight (проницательность),
· Integrity (целостность/честность)
· Intuition (стратегическая интуиция).

Это больше не «soft skills» - это ядро профессиональной капитализации лидера. Модель трёх «I» - не просто ещё один набор красивых слов, а практическая проверка архитектуры лидерства на состоятельность в эпоху ИИ. Если в конкретной управленческой ситуации лидер не демонстрирует проницательность (Insight), не берёт на себя ценностную и репутационную ответственность (Integrity) и не готов опираться на стратегическую интуицию там, где данных по определению недостаточно (Intuition), никакая глубина моделей или масштаб инвестиций в ИИ не компенсируют этот дефицит: архитектура решений начинает рассыпаться, а технологии лишь ускоряют движение организации в неверном направлении.

Также в Лаборатории ИМИСП мы используем модель MELDS, предложенную Полом Догерти и Джеймсом Уилсоном в книге «Человек +Машина» Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI.[6]
Модель описывает пять ключевых компетенций лидера в эпоху искусственного интеллекта, которые, на мой взгляд, необходимо развивать в первую очередь.
M - Mindset, «мышление, модус лидера в эпоху ИИ» - готовность работать в условиях неопределенности.
E - Experimentation, «эксперимент как управленческая норма» - способность организации быстро проводить эксперименты.
L - Leadership, «лидерство гибридных команд» - умение управлять гибридными командами людей и AI-агентов.
D - Data, «дисциплина работы с данным» - понимание природы данных и ограничений алгоритмов.
S - Skills, «персональные навыки» - практическая работа руководителя с инструментами искусственного интеллекта.
MELDS становится «скелетом» архитектуры лидерства в эпоху искусственного интеллекта: он показывает, что ключевым ограничением ИИ остаётся не вычислительная мощность, а человеческая готовность лидера мыслить по‑новому, экспериментировать, брать на себя ответственность, работать с данными и развивать собственные навыки

Agentic AI и новая архитектура компании
Следующий этап развития искусственного интеллекта связан с появлением agentic AI - автономных интеллектуальных агентов, способных выполнять сложные последовательности задач.
В отличие от традиционных моделей, которые отвечают на запрос пользователя, агентные системы способны самостоятельно планировать действия, анализировать результаты и корректировать собственные шаги, фактически становясь «цифровыми сотрудниками» в архитектуре компании [5]
Это меняет архитектуру организации.
Компании постепенно переходят от структуры, где цифровые инструменты поддерживают человека, к структуре, где люди и цифровые агенты образуют гибридные команды. В таких командах алгоритмы берут на себя аналитическую и операционную часть работы, а человек концентрируется на постановке задач, интерпретации результатов и принятии решений.

Как меняется роль совета директоров
Появление искусственного интеллекта меняет и роль высшего уровня корпоративного управления. Если раньше совет директоров в основном сосредотачивался на утверждении стратегий, контроле финансовых результатов и крупных инвестиций в технологии, то сегодня ему приходится обсуждать архитектуру ответственности за решения, принимаемые с участием алгоритмов, задавать рамку допустимых рисков и определять принципы работы с данными и этикой ИИ.
Исследование Deloitte показывает, что всё больше советов директоров начинают включать вопросы ИИ в повестку корпоративного управления, рассматривая их в контексте рисков, этики и стратегической устойчивости [9]
Это означает, что совет директоров постепенно превращается из органа контроля в орган стратегической навигации в эпоху искусственного интеллекта.

Уязвимости архитектуры: вопросы без готовых ответов
Было бы интеллектуально нечестно завершить этот текст только описанием возможностей. Любая архитектура имеет точки уязвимости - и архитектура лидерства в эпоху искусственного интеллекта не исключение.
Мы намеренно формулируем эти уязвимости как открытые вопросы - не потому что не решаемся отвечать, а потому что ни один из них не имеет на сегодняшний день ни универсального, ни окончательного ответа. Именно здесь находится реальная граница управленческого знания.
Где проходит граница между «ИИ помогает решать» и «ИИ решает за человека»? По мере того как алгоритмы становятся убедительнее и быстрее, эта граница смещается - незаметно для самого руководителя. Исследование MIT Media Lab 2025 года фиксирует когнитивный эффект: чем чаще человек делегирует мышление, тем труднее ему вернуть его обратно. Для лидера-архитектора это означает, что делегирование алгоритму требует такой же осознанности, как делегирование человеку - с явной постановкой задачи, критериями качества и точкой возврата ответственности.
Кто несёт ответственность за решение agentic AI в реальном бизнес-процессе? Когда цифровой агент принимает решение в операционном контуре и это решение приводит к ошибке - кто является субъектом ответственности: тот, кто внедрял систему, кто формулировал задачу, или тот, кто не поставил ограничение? Корпоративное право, управленческая практика и этика ИИ пока дают на этот вопрос разные ответы. Лидер-архитектор не ждёт, пока право догонит технологию: он фиксирует границы полномочий агента заранее - так же, как фиксирует полномочия любого сотрудника, принимающего решения от имени компании.
Как измерить качество архитектуры лидерства до того, как она даст сбой? Human Elevation Metrics, описанные в этом тексте, позволяют отслеживать эффект. Но архитектура может казаться устойчивой ровно до момента, когда система оказывается в нестандартной ситуации. Предиктивных метрик для оценки «управленческой хрупкости» в эпоху ИИ пока не существует. Это не повод откладывать измерение - это повод строить архитектуру с запасом прочности, а не только с расчётом на штатный режим.
Как сохранить вовлечённость команды, когда ИИ справляется быстрее - и люди это видят? Это не вопрос о замене рабочих мест. Это более тонкая управленческая проблема: о смысле, который человек находит в своей работе, когда алгоритм выполняет её за секунды. Мотивация, построенная на скорости и точности исполнения, в этой среде разрушается. Мотивация, построенная на суждении, авторстве и ответственности за результат - нет. Это означает, что архитектура лидерства должна явно отвечать на вопрос: за что именно человек в этой команде отвечает так, как не может алгоритм.
Что происходит, когда архитектуру выстраивает меньшинство? Все четыре вопроса выше - про внутреннюю устойчивость компании. Но есть системная уязвимость, которая возникает снаружи: партнёры, поставщики и контрагенты, не выстроившие собственную архитектуру ответственности, создают риски для тех, кто её выстроил. Управленческая зрелость одной компании не изолирует её от управленческой незрелости экосистемы вокруг. Это означает, что архитектура лидерства — не только внутренний проект, но и требование к партнёрской среде.
Эти вопросы - не слабость архитектуры. Это её честная граница. Лидер-архитектор отличается от лидера-эксперта не тем, что знает все ответы заранее, а тем, что проектирует систему, способную замечать собственные сбои раньше, чем они становятся кризисом.

Вместо заключения
Технологическое преимущество копируется за квартал. Архитектура лидерства - годами.
ИИ не принимает плохих решений. Он масштабирует решения тех, кто его настраивает.
Делегировать алгоритму задачу - управленческий выбор. Делегировать ответственность - управленческая иллюзия.
Компания, которая измеряет ИИ в сэкономленных часах, оптимизирует прошлое. Компания, которая измеряет его в качестве решений, проектирует будущее.
Чем мощнее становится ИИ - тем дороже стоит человек, который умеет думать сам.

Вопрос для размышления
Когда ИИ в вашей компании станет сильнее — вы станете лидером, который его направляет, или руководителем, которого он заменяет?

Взгляд вперед
Смысл, который лидер привносит в бизнес, невозможно сгенерировать промптом. Его можно только прожить - в конкретных развилках: где мы готовы ускоряться любой ценой, а где сознательно ставим границы; где делегируем машине, а где, несмотря на соблазн автоматизации, удерживаем человеческое решение на себе. В этом и проявляется архитектура лидерства в эпоху искусственного интеллекта: не в наборе технологий, а в том, как лидер распределяет между собой и алгоритмами ответственность за будущее компании.
Мы только в начале пути, и дальше начнётся самая сложная и самая интересная часть работы - проектирование будущего, в котором технологии работают не на обнуление человека, а на его возвышение, а архитектура лидерства позволяет этому будущему действительно состояться
Автор: Андрей Нестеров, профессор практики, руководитель лаборатории «Лидерство+ИИ» бизнес-школы ИМИСП
[1] BCG. As AI Investments Surge, CEOs Take the Lead on Decision Making and Upskilling Themselves (Jan 15, 2026).
https://www.bcg.com/press/15january2026-as-ai-investments-surge-ceos-take-lead
[2] McKinsey. The State of AI in 2025.
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai/
[3] McKinsey. Superagency in the Workplace.
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work
[4] Dell’Acqua F., Mollick E., Lakhani K. Navigating the Jagged Technological Frontier.
https://d3.harvard.edu/navigating-the-jagged-technological-frontier/
[5] Mollick E. et al. Cyborgs, Centaurs and Self-Automators.
https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/26-036_e7d0e59a-904c-49f1-b610-56eb2bdfe6f9.pdf
[6] Daugherty P., Wilson H. Human + Machine.
https://www.oreilly.com/library/view/human-machine/9781633693876/
[7] Deloitte. State of AI in the Enterprise (2026).
https://www.deloitte.com/global/en/issues/generative-ai/state-of-ai-in-enterprise.html
[8] Ping An Group. Interim Results 1H2025.
https://group.pingan.com/media/news/2025/25-interim-results.html
[9] McKinsey. The AI Reckoning: How Boards Can Evolve.
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-technology/our-insights/the-ai-reckoning-how-boards-can-evolve
Made on
Tilda