Введение: кризис антропоцентрической модели управления

Классическая теория менеджмента строится на образе менеджера как суверенного субъекта — рационального, целеполагающего, несущего единоличную ответственность за принятые решения. Этот образ восходит к просвещенческому идеалу автономного разума и был систематически воспроизведён в научном менеджменте Ф. Тейлора, административной теории А. Файоля и поведенческих концепциях Г. Саймона [1, с. 14]. Однако стремительное внедрение систем искусственного интеллекта (ИИ) в управленческую практику обнажает методологическую недостаточность этого образа. Когда алгоритм рекомендует уволить сотрудника, оптимизирует логистическую цепочку или формирует портфель инвестиций — кто является реальным автором управленческого решения?

Данный вопрос перестаёт быть исключительно техническим и приобретает отчётливо философское измерение. По данным McKinsey Global Institute, к 2025 году более 60 % компаний из списка Fortune 500 внедрили системы ИИ в процессы принятия управленческих решений [2, с. 7]. При этом теоретический аппарат организационной науки остаётся преимущественно антропоцентрическим: агентство по умолчанию приписывается людям, тогда как технологии рассматриваются как инструменты, лишённые собственной инициативы. Именно этот разрыв между практикой и теорией обусловливает актуальность настоящей статьи.

Цель работы — обосновать эвристический потенциал акторно-сетевой теории (АСТ) Б. Латура, М. Каллона и Дж. Ло как методологической рамки для изучения ИИ-коллаборации в организациях, а также операционализировать три ключевые аналитические категории, необходимые для описания распределённого агентства в условиях человеко-машинного взаимодействия.

Теоретические предпосылки: от антропоцентризма к симметричной социологии

Ограничения классических теорий организации

Традиционный взгляд на агентство в организациях опирается на дихотомию субъекта и объекта: человек-менеджер выступает активным, целеполагающим субъектом, тогда как технологии, данные и алгоритмы занимают пассивную позицию «средств». Эта онтология, унаследованная от картезианского рационализма, пронизывает такие влиятельные концепции, как теория принятия решений Г. Саймона, концепция «ограниченной рациональности» и ресурсная теория организации [3, с. 29]. Даже в социотехнических концепциях, разрабатывавшихся Тавистокским институтом в 1950–1970-е годы, предполагалось, что социальная и техническая подсистемы существуют раздельно и лишь оптимально «подгоняются» друг к другу [4, с. 3].

Распространение цифровых технологий, а затем и систем ИИ сделало эту дихотомию неустойчивой. В. Дж. Орликовски в концепции «социоматериальности» зафиксировала, что материальность технологий является не внешним контекстом для организации, а неотъемлемой составляющей организационных практик: «материальные и социальные аспекты конститутивно переплетены в повседневной жизни» [5, с. 126]. Тем не менее даже социоматериальный подход оставляет открытым вопрос о природе агентства нечеловеческих акторов: признавая переплетённость, он не разрабатывает инструментария для трассировки того, как именно это агентство реализуется в конкретных управленческих практиках.

Акторно-сетевая теория предлагает иной ответ: вместо того чтобы постулировать онтологическое различие между людьми и нелюдьми, она требует эмпирически проследить, как те и другие встраиваются в сети отношений и каким образом через эти отношения реализуется действие. Именно это делает АСТ перспективным инструментом для анализа ИИ-коллаборации.

Акторно-сетевая теория: ключевые принципы

АСТ возникла в 1980-е годы в рамках исследований науки и технологий (Science and Technology Studies, STS). Бруно Латур, Мишель Каллон и Джон Ло сформулировали её основные принципы, оспаривающие стандартные разграничения между природным и социальным, человеческим и нечеловеческим [6, с. 3]. Фундаментальным принципом АСТ является «обобщённая симметрия»: при описании социотехнических явлений человеческие и нечеловеческие акторы должны анализироваться с применением одного и того же аналитического словаря [7, с. 107]. Следствием этого принципа является понятие «актанта» — любой сущности, которая изменяет ситуацию, вносит различие в сеть отношений [8, с. 39].

Второй ключевой концепт — «перевод» (translation). Латур и Каллон описывают перевод как процесс, посредством которого акторы выравнивают интересы, мобилизуют союзников и делают себя незаменимыми посредниками в сети [9, с. 68]. Перевод включает четыре момента: проблематизацию (определение проблемы и позиционирование актора как точки пересечения), интерессирование (удержание других акторов), вербовку (распределение ролей) и мобилизацию (превращение союзников в представляемых). Именно через трассировку переводов АСТ позволяет изучать, как ИИ-системы становятся «обязательными точками прохода» в организационных процессах.

Третий концепт — «инскрипция» — описывает процесс фиксации программы действий в материальном артефакте. Алгоритм содержит инскрипцию намерений разработчиков, политических требований и предположений о пользователях. Когда ИИ-система рекомендует управленческое решение, она воспроизводит совокупность инскриптированных в неё ценностей и алгоритмических правил [8, с. 42]. Четвёртый концепт — «чёрный ящик» (black box) — обозначает сеть отношений, стабилизировавшуюся до такой степени, что её внутреннее устройство перестаёт быть предметом обсуждения: результаты алгоритма принимаются как данность, а не как продукт определённых дизайнерских выборов [10, с. 128].

Постгуманистический горизонт АСТ: от методологии к онтологии

Методологические принципы АСТ вписаны в более широкий постгуманистический проект переосмысления человеческой субъектности. В работе «Мы никогда не были современными» Латур показал, что само противопоставление природы и общества, человека и вещи является не онтологическим фактом, а продуктом «современной конституции» — набора дуалистических разграничений, которые эпоха модерна возвела в ранг очевидностей [11, с. 30–35]. Реальная практика, однако, неустанно производит «гибриды» и «квазиобъекты» — сущности, которые невозможно отнести ни к природному, ни к социальному полюсу. ИИ-система, обучённая на корпоративных данных и принимающая кадровые решения, является именно таким гибридом: она одновременно алгоритмична (технична) и социальна (встроена в организационные практики).

Рози Брайдотти, развивая критический постгуманизм, предлагает рассматривать субъектность не как атрибут индивидуального самосознающего «я», но как реляционный, распределённый процесс, реализующийся через взаимодействие человеческих и нечеловеческих акторов [12, с. 49–52]. Постгуманистический субъект у Брайдотти — это «реляционный, воплощённый и укоренённый, аффективный и ответственный субъект», а не «только трансцендентальное сознание» [13, с. 3]. Применительно к теории управления это означает: менеджер в условиях ИИ-коллаборации перестаёт быть суверенным субъектом и становится одним из узлов распределённой сети, через которую реализуется управленческое действие.

Таким образом, АСТ в сочетании с постгуманистической философией предоставляет не просто методологические инструменты, но и онтологическую рамку, позволяющую концептуально переосмыслить природу агентства в современных организациях. Именно это сочетание обеспечивает теоретическую строгость в анализе феномена ИИ-коллаборации.

Операционализация: три аналитические категории

Гибридный актор

Понятие «гибридного актора» операционализирует центральную идею АСТ о размывании границы между человеческим и нечеловеческим агентством применительно к управленческому взаимодействию. Гибридный актор — это конфигурация, в которой менеджер и ИИ-система образуют единицу действия, не сводимую ни к одному из составляющих элементов в отдельности. Эта конфигурация носит не аддитивный, но конститутивный характер: поведение системы «менеджер + ИИ» качественно отличается от поведения каждого актора по отдельности.

Эмпирически гибридный актор фиксируется через анализ точек принятия решений: как распределяются роли инициатора, советника и исполнителя между человеком и алгоритмом; каковы «точки перевода», в которых алгоритмическая рекомендация трансформируется (или не трансформируется) в управленческое действие. Последние исследования демонстрируют, что в системах ИИ-поддержки принятия решений менеджеры нередко полностью делегируют инициативу алгоритму, сохраняя за собой лишь формальную «финальную подпись» [14, с. 6]. В терминах АСТ это означает превращение ИИ-системы в ключевого медиатора, а не просто посредника (intermediary), транслирующего сигналы без трансформации.

Понятие гибридного актора принципиально отличается от метафоры «человек + инструмент». Инструментальная модель предполагает, что человек управляет инструментом и несёт полную ответственность за результат. Модель гибридного актора, напротив, предполагает, что агентство является результатом сборки и не локализовано в каком-либо одном компоненте. ИИ-система «действует вместе с» человеком, а не «действует вместо» него или «используется» им [15, с. 12].

Нечеловеческий агент

Категория «нечеловеческого агента» описывает способность ИИ-системы вносить различие в организационный процесс независимо от намерений конкретного человека. В рамках АСТ агентство не предполагает сознательности или интенциональности: достаточно, чтобы сущность «делала разницу» [8, с. 71]. ИИ-система, отфильтровывающая резюме кандидатов по критериям, инскриптированным в алгоритм, является нечеловеческим агентом: она активно формирует кадровый состав организации, воспроизводя и усиливая определённые социальные паттерны [16, с. 5].

Важно разграничить нечеловеческий агент как аналитическую категорию АСТ и расхожую риторику «автономного ИИ». АСТ не приписывает ИИ-системам самосознания или независимых целей — она лишь требует признать, что алгоритм является полноправным актором в сети отношений, а его действия не сводятся к простой передаче команд человека. Это разграничение принципиально важно для корректного анализа: признавая агентство ИИ как нечеловеческого актора, мы не снимаем вопроса об ответственности людей-разработчиков и менеджеров, а напротив, усложняем его, показывая распределённый характер ответственности [14, с. 9].

Применительно к управленческой практике нечеловеческий агент фиксируется там, где алгоритм не только «помогает» менеджеру, но и переформатирует саму управленческую проблему: задаёт доступные опции, ограничивает информационный горизонт, присваивает численные оценки качественным явлениям. Именно в этих точках ИИ выступает медиатором — актором, трансформирующим смысловое содержание управленческого действия [17, с. 3].

Коллаборативная субъектность

«Коллаборативная субъектность» — это интегративная категория, описывающая субъектность управленческого действия как свойство не индивидуального менеджера, а гетерогенной сети, включающей людей, алгоритмы, данные, интерфейсы и организационные нормы. Эта категория синтезирует идеи АСТ о распределённом агентстве с постгуманистической концепцией реляционной субъектности Брайдотти [12, с. 54].

Коллаборативная субъектность проявляется через несколько механизмов. Во-первых, через «перераспределение инициативы»: в процессе работы с ИИ-системой менеджер принимает на себя роль «рецензента» или «верификатора» предложений алгоритма, а не генератора первичной идеи. Во-вторых, через «трансформацию ответственности»: субъект, несущий ответственность за решение, становится размытым — алгоритм «предлагал», менеджер «согласился», компания «действовала». В-третьих, через «производство новых возможностей»: коллаборация открывает управленческие опции, невозможные ни для человека, ни для алгоритма в отдельности [14, с. 11].

Данная категория принципиально отличается от концепций «человеко-машинного взаимодействия» (Human-Computer Interaction), которые сохраняют антропоцентрическую рамку: человек — субъект, машина — объект взаимодействия. Коллаборативная субъектность предполагает, что сам субъект действия является конфигурацией сети, а не априорным центром. Это сближает данную категорию с понятием «организующей способности» (organizing capability), введённым в контексте анализа ИИ в организациях, которая «возникает из отношений человека и алгоритма» [18, с. 4].

Применение к анализу ИИ-коллаборации: аналитическая рамка

Предложенные категории образуют связную аналитическую рамку для изучения ИИ-коллаборации в организациях. Её применение предполагает трёхуровневый анализ. На уровне акторов исследователь фиксирует состав сети: кто является человеческими и нечеловеческими актантами (менеджеры, ИИ-система, данные, интерфейсы, регуляторные нормы, алгоритмические модели)? Каковы программы действий, инскриптированные в каждого актанта? Какие из них функционируют как чёрные ящики?

На уровне переводов исследователь трассирует процессы выравнивания интересов: как ИИ-система становится «обязательной точкой прохода» в организационном процессе? Какие переводы стабилизировали существующую конфигурацию сети? Где возникают «точки разрыва» — ситуации, когда менеджер отклоняет рекомендацию алгоритма или, напротив, подчиняется ей вопреки собственному суждению? Последние представляют особую ценность для исследователя, поскольку именно в них становится видимым распределение агентства [19, с. 48].

На уровне субъектности исследователь задаётся вопросом о том, как коллаборативная субъектность изменяет профессиональную идентичность менеджера: как он переживает своё положение в сети, как описывает границы своего авторства и ответственности, как соотносит собственное суждение с алгоритмической рекомендацией. Эти вопросы составляют феноменологическое измерение анализа, которое органично дополняет структурный анализ сетей, проводимый в рамках АСТ.

Рамка применима к широкому кругу управленческих контекстов: от HR-аналитики и систем поддержки принятия стратегических решений до алгоритмического управления операционными процессами. Методологически она совместима как с качественными методами (наблюдение, феноменологические интервью, дискурс-анализ), так и с количественными инструментами (сетевой анализ, анализ алгоритмических решений). Это обеспечивает широкий эмпирический охват при сохранении теоретической строгости.

Дискуссия: возможности и ограничения АСТ как методологии

АСТ неоднократно подвергалась критике, которую необходимо учитывать при её применении к анализу ИИ-коллаборации. Первое направление критики касается проблемы «плоской онтологии»: уравнивая все акторы на аналитическом уровне, АСТ рискует нивелировать асимметрии власти, исторически сложившиеся структурные неравенства и политические измерения организационной жизни [20, с. 63]. Применительно к ИИ эта проблема особенно остра: алгоритмы разрабатываются корпорациями, преследующими определённые интересы, и несут в себе инскрипции, отражающие эти интересы. Для преодоления данного ограничения необходима интеграция АСТ с критической теорией, позволяющей анализировать, «чьи интересы» закодированы в нечеловеческих агентах.

Второе ограничение связано с масштабируемостью метода. АСТ предполагает детальную трассировку конкретных сетей, что требует значительных исследовательских ресурсов и затрудняет сравнительные кросс-организационные исследования. Для работы с крупными выборками организаций необходима адаптация метода, включающая разработку стандартизированных процедур кодирования актантов и переводов. Ряд исследователей предлагает использовать АСТ как «аналитическую сенсибилизацию», а не как строгий методологический протокол [21, с. 57].

Третье ограничение касается нормативного измерения. АСТ в своём «чистом» варианте является дескриптивной теорией: она описывает, как складываются сети, но воздерживается от оценки того, как они должны складываться. Для управленческих приложений это ограничение принципиально: менеджеры и политики нуждаются не только в описании конфигурации человеко-машинных сетей, но и в нормативных критериях для их оценки. Это требует сопряжения АСТ с этическими теориями — в частности, с концепцией добродетельного дизайна или теорией распределённой ответственности [14, с. 14].

Заключение

Акторно-сетевая теория предоставляет эффективный методологический инструментарий для изучения ИИ-коллаборации в организациях. Принцип обобщённой симметрии, понятия актанта, перевода, инскрипции и чёрного ящика позволяют описать управленческую практику в её реальной сложности: не как деятельность суверенного субъекта, использующего инструменты, а как процесс, реализующийся в гетерогенных сетях человеческих и нечеловеческих акторов.

Три операционализированные в статье категории — «гибридный актор», «нечеловеческий агент» и «коллаборативная субъектность» — образуют связную аналитическую рамку, применимую как к теоретическому анализу, так и к эмпирическим исследованиям организаций, использующих ИИ-системы. Эта рамка органично вписывается в постгуманистический теоретический горизонт, предложенный Р. Брайдотти и другими представителями критического постгуманизма, и позволяет исследовать трансформацию субъектности менеджера как ключевую проблему философии управления в эпоху ИИ.

Перспективы дальнейшего развития предложенной рамки связаны с её эмпирической верификацией в контексте конкретных организаций, интеграцией с этическими теориями для выработки нормативных критериев оценки ИИ-коллаборации, а также с разработкой сравнительной методологии, позволяющей анализировать различные конфигурации человеко-машинных сетей в разных отраслях и организационных культурах.

Литература:

1. Минцберг, Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации / Г. Минцберг. — СПб.: Питер, 2004. — 512 с.
2. McKinsey Global Institute. The State of AI in 2025 / McKinsey & Company. — New York, 2025. — 68 с.
3. Simon, H. A. Administrative Behavior: A Study of Decision-Making Processes in Administrative Organizations / H. A. Simon. — 4th ed. — New York: Free Press, 1997. — 368 p.
4. Trist, E. L., Bamforth, K. W. Some Social and Psychological Consequences of the Longwall Method of Coal-Getting: An Examination of the Psychological Situation and Defences of a Work Group in Relation to the Social Structure and Technological Content of the Work System / E. L. Trist, K. W. Bamforth // Human Relations. — 1951. — Vol. 4, № 1. — P. 3–38.
5. Orlikowski, W. J. The Sociomateriality of Organisational Life: Considering Technology in Management Research / W. J. Orlikowski // Cambridge Journal of Economics. — 2010. — Vol. 34, № 1. — P. 125–141.
6. Latour, B. On Actor-Network Theory: A Few Clarifications Plus More Than a Few Complications / B. Latour // Soziale Welt. — 1996. — Vol. 47, № 4. — P. 369–381.
7. Callon, M. Some Elements of a Sociology of Translation: Domestication of the Scallops and the Fishermen of St Brieuc Bay / M. Callon // The Sociological Review. — 1984. — Vol. 32, Suppl. 1. — P. 196–233.
8. Latour, B. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network Theory / B. Latour. — Oxford: Oxford University Press, 2005. — 301 p.
9. Callon, M., Latour, B. Unscrewing the Big Leviathan: How Actors Macrostructure Reality and How Sociologists Help Them to Do So / M. Callon, B. Latour // Advances in Social Theory and Methodology / ed. by K. Knorr-Cetina, A. Cicourel. — London: Routledge, 1981. — P. 277–303.
10. Latour, B. Science in Action: How to Follow Scientists and Engineers Through Society / B. Latour. — Cambridge: Harvard University Press, 1987. — 274 p.
11. Latour, B. We Have Never Been Modern / B. Latour. — Cambridge: Harvard University Press, 1993. — 157 p.
12. Braidotti, R. The Posthuman / R. Braidotti. — Cambridge: Polity Press, 2013. — 229 p.
13. Braidotti, R. A Theoretical Framework for the Critical Posthumanities / R. Braidotti // Theory, Culture & Society. — 2019. — Vol. 36, № 6. — P. 31–61.
14. Gurumoorthi, S., Meiller, Y. Distributed Agency in AI-Driven Organizations: Actor-Network Theory as a Lens for Responsible Integration / S. Gurumoorthi, Y. Meiller // ESCP Impact Paper. — 2025. — № 2025–36-EN. — 18 p.
15. Aysan, H. Artificial Intelligence as a Distributed Actor: Rethinking Organizational Theory Through Sociotechnical Networks / H. Aysan // Advances in Intelligent Automation and Applications. — 2025. — Vol. 5. — P. 1–18.
16. Raisch, S., Krakowski, S. Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmentation Paradox / S. Raisch, S. Krakowski // Academy of Management Review. — 2021. — Vol. 46, № 1. — P. 192–210.
17. Noponen, T. et al. Taylorism on Steroids or Enabling Autonomy? A Systematic Review of Algorithmic Management / T. Noponen et al. — Tampere: Tampere University, 2025. — 84 p.
18. Stelmaszak, M. Artificial Intelligence as an Organizing Capability Arising from Human-Algorithm Relations / M. Stelmaszak, M. Joshi, I. Constantiou // Journal of Management Studies. — 2026. — Vol. 63, № 2. — P. 335–365.
19. Акторно-сетевая теория Б. Латура в контексте ухода от антропоцентризма в постгуманизме // Киберленинка. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/aktorno-setevaya-teoriya-b-latura-v-kontekste-uhoda-ot-antropotsentrizma-v-postgumanizme (дата обращения: 02.04.2026).
20. Alcadipani, R., Hassard, J. Actor-Network Theory, Organizations and Critique: Towards a Politics of Organizing / R. Alcadipani, J. Hassard // Organization. — 2010. — Vol. 17, № 4. — P. 419–435.
21. Orlikowski, W. J., Scott, S. V. Sociomateriality: Challenging the Separation of Technology, Work and Organization / W. J. Orlikowski, S. V. Scott // Academy of Management Annals. — 2008. — Vol. 2, № 1. — P. 433–474.