В том, что по производительности труда Россия отстает от многих развитых стран, принято винить в первую очередь недостаток современных технологий. Но дело может быть совсем в другом. Илья Воскобойников, директор Центра исследований производительности Экспертного института НИУ ВШЭ, предостерегает от переоценки чисто технологического фактора, ссылаясь на данные исследований. По его убеждению, отставание в гораздо большей степени связано с низкой эффективностью использования имеющихся ресурсов — от организации производства до управленческих практик. То есть с тем, что в широком смысле слова называют менеджментом. В этой области у нашей страны огромные резервы, считает эксперт.

Станок новый, менеджер старый

В 2025 году российский сотрудник в час создавал продуктов и услуг на $43,2, взятых по паритету покупательной способности. Американский был заметно эффективнее — $81,8, а у таких стран, как Нидерланды, Дания и Бельгия, отрыв был еще сильнее — $92,3, $92,2 и $91,5 соответственно. На первом месте в списке, составленном Международной организацией труда, оказалась Ирландия, чьи сотрудники в час создают ценность на $164,7 — такое место объясняется высоким ВВП ($587 млрд в 2025 году) при небольшом (5,5 млн человек) населении.

В 2023–2024 годах производительность в России быстро росла, однако прошлый год разочаровал: она увеличивалась в пять раз медленнее, чем годом ранее, — 0,7 против 3,4%, подсчитала компания «Эйлер», занимающаяся финансовым анализом. Сигнал тревожный: рост количества продукции на одного работника сильно замедлился. В какой степени это связано с недостатком нужных технологий, который отчасти вызван санкциями?

«Производительность в экономике — характеристика, отражающая уровень затрат труда и капитала на единицу конечного продукта, и она, конечно, зависит от используемых технологий. Технология в экономике предполагает способ производства конечного продукта при заданном минимальном объеме затрат труда и капитала, — напоминает Илья Воскобойников. — Например, чтобы выкопать километр траншеи заданной глубины и ширины, требуется час работы экскаватора. Но технология — это только одна из составляющих производительности, другая — эффективность. Можно выполнить ту же работу за два часа, потратив на 20% больше топлива. Технология та же, но производительность упала».

Этот пример помогает понять, почему разрыв в производительности между странами очень велик, тогда как разрыв в используемых технологиях хоть и существует, но не такой заметный, поясняет Воскобойников. «Россия уступает США по уровню производительности примерно в два раза. Если разрыв объяснять исключительно технологиями, то его преодоление с темпом прироста уровня технологий 1% в год потребует примерно 70 лет. Но мы не ездим на автомобилях, которые использовались в Штатах 70 лет назад, а наши компьютеры и смартфоны, может быть, и не самой последней доступной в США модели, но отставание по ним вряд ли превышает три года. Остальная часть разрыва в производительности связана с неэффективностью производства», — констатирует эксперт.

В истории с экскаватором управленческая задача связана с обеспечением обслуживания машины, наймом экскаваторщика — это часть технологии производства. Однако управлять можно и неэффективно: несвоевременно выполнять профилактику и ремонт двигателя, даром тратить топливо. Тогда производительность снизится из-за плохого управления, а не из-за технологий.

Люди верят, что новая технология повышает производительность, однако это очень коварное слово, предупреждает Воскобойников: «Технология для инженера связана с улучшением технических характеристик продукта. Технология для экономиста — с новыми возможностями для сокращения издержек производства. Для инженера новый станок с расширенными возможностями — это повышение уровня технологий. Для экономиста такой станок может стать и снижением этого уровня, если изготовление нужной детали стало обходиться дороже из-за более высоких требований к квалификации рабочего и, как следствие, более высокой оплаты его труда».

Понятно, что производительность растет, когда затраты факторов производства на единицу продукции падают, но иногда это кажущийся эффект. «Рассмотрим пример, когда людей — операторов клиентской службы банка заменяют ИИ, — предлагает Воскобойников. — Услуги службы поддержки удобно оценивать временем, которое потребовалось клиенту, чтобы полностью решить свой вопрос. Затраты — издержками банка на содержание клиентской службы. Очевидно, что с увольнением операторов-людей затраты банка ощутимо падают. Однако очень сильно растет время, которое клиент тратит на общение с ИИ-оператором». Если ИИ приводит к росту числа ошибочных решений и, как следствие, росту затрат на контроль и исправление ошибок, его внедрение вполне может привести к технологической деградации.

В результате эффект для производительности службы поддержки может оказаться даже отрицательным. Контролировать снижение затрат после замены людей на ИИ легко и приятно, тогда как для получения достоверной оценки затрат времени клиентов и степени их удовлетворенности требуется специальное исследование, которое не всегда проводят. «Падение производительности вследствие внедрения ИИ в некоторых отраслях — для меня вполне ожидаемый результат», — заключает Воскобойников.

Человеческий фактор

На Западе связь между плохим управлением и неудачным внедрением технологий — очень горячая тема: в последнее время ее часто поднимают именно в связи с распространением ИИ. Исследование Гарвардской школы бизнеса (HBS), опубликованное в феврале 2025 года, показало, что основная причина, по которой ИИ‑инструменты пробуксовывают, — слабо выстроенные процессы в компаниях, снижающие точность данных. Исследователи проанализировали пять лет работы ИИ‑системы по планированию смен для работников розничных сетей. Система управляла сменами 300 тыс. сотрудников 6200 магазинов в 2000 американских городов (всего 99 млн смен). Главной ее задачей было обеспечивать достаточное количество человек на смене в соответствии с прогнозируемым спросом.

Исследование показало, что сбор данных в подавляющем большинстве компаний хромал настолько, что людям то и дело приходилось вмешиваться в работу системы: менеджеры вносили ручные правки в 84% смен. Еще 7,9% смен требовали корректировок из‑за ошибочных данных, поданных на вход ИИ. Анализ выявил системные проблемы. В систему вводили неточные сведения, когда и сколько могут работать конкретные сотрудники, и неверно описывали задачи, которые они могут выполнять. В итоге возникал эффект домино: одна ошибка провоцировала каскад последующих корректировок. Из‑за них графики отклонялись от оптимального баланса спроса и присутствия рабочей силы на 20 п.п., что серьезно снижало эффективность работы магазинов.

Исследователи отметили, что такие же тенденции наблюдались при использовании других инструментов, например когда ИИ применяли для прогнозирования запасов и ценообразования на основе предыдущих данных о продажах или для принятия решений о найме. Главным источником ошибок служил человеческий фактор — менеджеры плохо представляли способности своих сотрудников, не знали, что у компании на складе, не могли сформулировать, какого работника они хотели бы нанять. Однако в итоге люди, пользовавшиеся подобными системами, переставали доверять ИИ как технологии.

Вывод, который сделали ученые, кажется очевидным, но чаще всего наталкивается на непреодолимую стену непонимания в компаниях: еще до внедрения ИИ менеджмент должен построить четкие управленческие процессы. Иначе технологию, изначально предполагающую автоматизацию, придется поддерживать в ручном режиме, а отдача от нее будет намного ниже ожиданий.

Похожий вывод был сделан в опубликованном в ноябре 2025 года совместном исследовании компаний «Яков и партнеры» и «Яндекс». Оно показало, что главные проблемы внедрения ИИ в России лежат в основном в управленческой и операционной плоскостях, а не в технологической. Основные барьеры связаны с некорректным сбором данных, дефицитом нужных специалистов и отсутствием метрик эффективности, которые могли бы показать реальную финансовую отдачу от внедрения.

Почему внедрять технологии у компаний как-то получается, а улучшать менеджмент — нет? «Технология видима. Ее можно купить, поставить, показать, включить в отчет. Менеджмент невидим, пока не начинает ломаться. Пример: согласование договора занимает три недели, ИИ ускоряет подготовку текста до часа. Но если при этом остаются пять уровней согласования, общий цикл почти не меняется. Проблема, получается, была не в скорости написания договора, а в архитектуре принятия решений», — поясняет руководитель Центра образовательных разработок Московской школы управления «Сколково» Денис Конанчук.

Улучшать менеджмент сложнее, потому что это поднимает вопросы о власти, ответственности, привычных ролях и праве принимать решения. Поэтому компании часто внедряют технологию поверх старой системы. А устойчивый эффект в бизнесе работает ровно наоборот — сначала надо пересобрать процесс, а лишь затем встраивать в него технологию. Купить новый станок проще, чем изменить сложившееся отношение к работе, резюмирует Воскобойников.

Возвращения не случилось

Исследование Гарвардской школы бизнеса в очередной раз проиллюстрировало давно известное специалистам по алгоритмам наблюдение: «Мусор на входе — мусор на выходе». Плохо налаженные процессы приводят к плохим решениям, и ИИ как технология тут ни при чем: слабый менеджмент и без всяких технологий приводил к удручающим результатам.

Ученые проводят аналогию с другим серьезным вызовом наших дней, не имеющим прямого отношения к технологиям, — гибридной работой. После отмены ковидных ограничений многие компании начали настаивать на возвращении сотрудников в офисы. В качестве причины они ссылались как раз на продуктивность труда, упавшую за время удаленки. Руководители фокусировались не на той проблеме, выяснили авторы исследования, опубликованного в ноябре 2025 года в журнале MIT Sloan (использовались данные по более чем 8500 компаниям США): результативность работы снижается не из-за отсутствия работников в офисе, а из-за недостатка лидерских компетенций у менеджеров.

Исследование показало, что компании, успешно работавшие в гибридном режиме, добивались результатов за счет четкой постановки целей и измерения результатов, а не физического присутствия сотрудников на работе. Именно это стало во многих случаях уязвимой точкой: когда пандемия вынудила предприятия перейти на гибридный режим, начальники утратили способность руководить распределенной командой, формулировать задачи и контролировать их исполнение.

Авторы исследования подчеркивают, что массовое возвращение сотрудников в офисы в США фактически провалилось. С первого квартала 2024 года требовать присутствия персонала в офисе стали на 12% больше менеджеров, но фактическая посещаемость увеличилась лишь на 1–3%. Требуя от людей, чтобы те проводили в офисе минимум три-четыре дня, компании получили согласие в среднем на два. Почему у них не получилось отправить сотрудников обратно на рабочие места?

Менеджеры закрыли глаза на несоблюдение правил, потому что в конечном итоге вынуждены были оценивать результаты, а не следование нормам, делают выводы исследователи. Худшие показатели были у тех компаний, которые подошли к возвращению в офисы формально: установили, сколько дней в неделю сотрудник обязан присутствовать, и отслеживали посещаемость по данным бейджей. Между «шашечками» и «ехать» такие компании однозначно выбрали «шашечки» — и потеряли ту самую продуктивность, ради которой якобы и пытались вернуть людей в офисы.

Это антипример. А в качестве примера того, как надо работать, авторы MIT Sloan приводят Atlassian — разработчика известной системы проектного управления Jira. В компании ставят три-пять квартальных целей для команд и прозрачно отслеживают прогресс: любой сотрудник может увидеть статус любой цели. Если команды достигают поставленных целей, руководители позволяют им выбирать удобный для них график работы.

Костыль технологий

Чем объясняется довольно низкая по сравнению с западными странами продуктивность труда в России? «Когда-то я наивно полагал, что проблема в плохом состоянии основных фондов предприятий. Много лет назад это представление разбилось о кейс одного нового, с иголочки, завода с совершенно фантастическим оборудованием и столь же фантастическим непониманием руководством основ операционного менеджмента. Последствия — бесконечные простои и брак», — вспоминает научный сотрудник Высшей экономической школы Санкт-Петербургского государственного экономического университета Андрей Бесчасный.

Эксперты склонны считать эту проблему в каком-то смысле исторической, очень характерной для нашей страны. Знаменитый пример: в 1764 году крепостной Иван Ползунов изобрел и сконструировал первую паровую машину — практически одновременно с англичанином Джеймсом Уаттом. Но если последний тут же нашел промышленника, пожелавшего внедрить изобретение, нашему умельцу владельцы завода посоветовали не умничать. «В России веками складывались условия, когда стимулы к эффективному труду и внедрению инноваций были подорваны. Эта историческая инерция привела к формированию в культуре недоверия к инициативам снизу, склонности к жесткому администрированию, отсутствию права на ошибку, без которого никакие инновации просто немыслимы», — констатирует Бесчасный.

К тому же тщательное планирование и методичное внедрение для российских управленцев традиционно скучноваты. «У нас часто сильнее ценится изобретение, чем его внедрение, — отмечает Конанчук. — У нас сильная культура запуска проектов, но слабая культура масштабирования изменений». Эта черта управления ярко проявилась с тем же внедрением ИИ: многие бизнесы запускают пилот за пилотом, но никак не распространяют опыт по всей компании.

В России исторически сильна ориентация на аврал и мобилизацию, уверен старший партнер, руководитель направления «HR-консалтинг» консалтинговой компании «Экопси» Григорий Финкельштейн. «У нас хорошо получается героически тушить пожары. Традиционно ценится руководитель, который в критической ситуации соберет людей, продавит решение, добьется результата любой ценой. И гораздо меньше ценится менеджер, который так выстроит систему, что пожара вообще не возникнет, — поясняет эксперт. — Россия не раз развивалась по одной и той же логике: сначала долгое отставание, затем осознание угрозы, затем резкий мобилизационный рывок сверху».

Примеры таких догоняющих рывков — петровские реформы и сталинская индустриализация. Такой способ развития может давать впечатляющие результаты, но он всегда дорого стоит: требует чрезвычайной концентрации ресурсов, перегрузки людей, отказа от нормальной планомерности — и часто создает проблемы, которые потом приходится решать новым авралом. Такая модель формирует особую управленческую культуру. «В предельных случаях это доходит до архаичных форм управления, когда руководитель считает, что подчиненных можно заставить работать только грубым давлением. Это не экзотика, а симптом более широкой проблемы: если труд не воспринимается как дорогой и ценный ресурс, то нет сильного запроса ни на современные технологии, ни на современный менеджмент», — заключает Финкельштейн.

Наконец, никуда не делось традиционное кумовство. «Общаясь с работниками некоторых промышленных предприятий, я не раз слышал, что заменить станок бывает проще, чем уволить плохого работника — ставленника директора. В такой ситуации, боюсь, замена станка на более дорогой без квалифицированного персонала, способного использовать все его новые возможности, может привести не к росту, а к падению производительности», — ставит диагноз Воскобойников. Компании пытаются исправить плохой менеджмент технологиями, но без изменения самих процессов эти технологии так и будут играть роль ненадежного костыля.