Штучний інтелект руйнує посередній менеджмент

У підпорядкуванні Хуан Реньсюна є близько 60 керівників, які напряму звітують йому. Він не призначає заступника та не проводить двосторонні зустрічі один на один. Він каже: «Я ніколи не проводжу з ними зустрічі один на один. Якщо є проблеми — виносьте їх на стіл, і всі разом беруться за їхнє розв’язання».

Згідно з традиційною управлінською наукою, верхня межа кількості людей, яких лідер може ефективно керувати, — від 3 до 8; якщо їх більше, це легко виходить з-під контролю. Але Хуан Реньсюн завдяки такій надзвичайно плоскій структурі зумів увійти до трійки лідерів у світі за ринковою капіталізацією.

У 2022 році Маск узявся за Twitter, за кілька тижнів скоротив 7500 співробітників до приблизно 1500. Зовнішні спостерігачі загалом прогнозували, що платформа «посиплеться», але Twitter (нині X) не лише вижив, а й продовжує ітерації продукту.

Ці два приклади розкривають одне з тих питань, які в сучасних компаніях мовчки визнають: роль середньої ланки в пірамідальній структурі — в чому вона насправді полягає?

Середня ланка: ретрансляційна станція інформації

Правда, можливо, трохи жорстока: ми вже дві тисячі років використовуємо ієрархічну систему управління — і вона від початку не є «найкращим розв’язанням» для еволюції організацій. Це радше вимушений компроміс, зумовлений людськими фізіологічними обмеженнями.

Чи то система повітів-округів у Цінь, вкладена система командування в римських військах, чи то штабні офіцери, спеціально створені під час відбудови прусської армії в XVIII столітті — усі проєкти ієрархічного устрою великих організацій в історії людства по суті розв’язували одне й те саме питання: як точно передавати інформацію в масових людських спільнотах.

Ключова функція менеджерів середньої ланки зводиться до однієї речі: перекласти рішення зверху на інструкції, які можна виконати знизу; зібрати обставини знизу в інформацію, яку зверху можна зрозуміти. Вони не є інструментом влади — вони радше інформаційним протоколом.

Під час раннього розширення Huawei Рен Чжэнфей витратив багато зусиль на створення системи бізнес-центрів і розробку процесів взаємодії; логіка знизу була така сама: як забезпечити узгоджену роботу десятків тисяч людей, щоб інформація не спотворювалася під час передачі.

Тепер, якщо подивитися на скорочення в Twitter, те, що зробив Маск, логічно доволі зрозуміло: він перевіряв, які посади справді створюють продукт, а які займаються передаванням інформації та внутрішньою координацією.

Коли Маск обходить ці «ретрансляційні станції», і інженери напряму стикаються з кодом, машина й далі працює. Але підхід Twitter був грубим. Після масових скорочень зникли й багато дійсно корисних координаційних функцій, а деякі проблеми платформи згодом сплили назовні.

Це означає: одних лише скорочень людей недостатньо для розв’язання кореневої проблеми — потрібен механізм заміни.

Три експерименти китайських гігантів

Поки не з’явився механізм заміни, у конкурентному середовищі китайських інтернет-компаній це ще давно усвідомили: втрати виникають саме під час обігу інформації. І вони намагалися загнати ефективність людської кооперації до межі за допомогою максимально радикальних правил.

ByteDance намагалася руйнувати інформаційні бар’єри завдяки дуже високій прозорості. За допомогою внутрішніх інструментів співпраці Feishu співробітникам надавали достатньо багато довідкової інформації, зменшуючи кількість наказів і погоджень та знижуючи залежність від середньої ланки. Але зі зростанням масштабу ByteDance все ж пізніше повернулася до архітектури бізнес-напрямів із поділом за бізнес-лініями; ієрархія непомітно повернулася. Однієї інформаційної прозорості було недостатньо.

Pinduoduo максимально спростила рівні та застосувала сильну орієнтацію на результат — і завдяки цьому змогла вивести цифри ефективності, з якими ніхто не міг змагатися в електронній комерції. Але цю дорогу майже неможливо повторити. Вона спирається на екстремально високу щільність талантів і культурний тиск — більшість компаній не можуть дозволити собі таку ціну.

У Haier Чжан Жуймінь у 2005 році розділив 80 тисяч працівників на понад 4000 мікро-організацій підприємницького типу, де кожен підрозділ напряму відповідав перед користувачами, скасувавши багато посад проміжного менеджменту. Але за 10 років понад 20 тисяч працівників пішли, бо не змогли адаптуватися до моделі з високим рівнем самостійності. Чим більший масштаб, тим вищі витрати на координацію; і якщо покладатися лише на перезбирання за допомогою інституційної перебудови — на цьому й «порахувало» до межі.

Ці три траєкторії підтверджують одну реальність: у чисто людських організаціях прагнення до максимальної плоскої структури часто впирається в дилему — або втрата контролю, або високий тиск. Прибрати середню ланку — й потік інформації легко обривається. Підвищити узгодженість за допомогою інституцій і культури, — на те, що може зробити людський механізм, по суті вже поставлено стелю.

Manus: 78 людей, 1,25 мільярда доларів США

Справжній механізм заміни, який здатен зламати цю «стелю», уже з’являється.

У 2025 році AI-компанія Manus, заснована в Китаї, а згодом переїхала до Сінгапуру, дала остаточну відповідь. Їх достатньо було лише команди зі 78 людей, щоб за 9 місяців досягти доходу, еквівалентного приблизно 1,25 мільярда доларів США в річному вимірі. Наприкінці 2025 року Meta придбала її, заплативши понад 20 мільярдів.

У Manus не існує традиційного процесу погоджень, немає менеджерів проєктів для координації «посередині». Їхня система працює в скоординованій взаємодії кількох AI-програм: одна відповідає за декомпозицію завдань, одна — за виконання, ще одна — за перевірку результатів. ШІ автономно завершив всю координацію, а ці 78 людей зосередилися на тих частинах, яких система тимчасово не може досягти: інтуїтивні оцінки, межі цінності та перший крок у зовсім нових сценаріях.

Це не щасливий стартап. Це доказ того, до якої ефективності можна дійти після того, як «затикають» вразливість. Невелика команда може «підважити» величезну комерційну цінність — саме таке «якісне стрибкоподібне» підвищення ефективності виникає після того, як AI перебирає на себе координаційні повноваження.

AI: інфраструктура для перехоплення координаційного рівня

Manus не є винятком — це відбувається в масштабі більшому.

Засновник американської фінтех-компанії Block (у складі якої відомі платіжні застосунки Square і Cash App) Джек Дорсі (Jack Dorsey) на початку цього року провів архітектурну зміну, яка сколихнула ринок. Кількість співробітників у компанії зменшили з понад 10 тисяч до менше ніж шести тисяч; головним чином скоротили менеджерів середньої ланки, продакт-менеджерів і аналітиків.

У листі керівників акціонерам написано: це зроблено, щоб відбудувати новий спосіб роботи, поєднавши розумні інструменти з меншою, більш плоскою командою. Реакція ринку була позитивною, а ціна акцій упродовж одного дня значно зросла.

Але важливіше за це скорочення — заради чого саме вони це будують. Щоб AI справді замінив середню ланку, потрібні дві речі.

Перше — актуальна «картина» всередині компанії в реальному часі. Block працює віддалено; рішення, код, дизайн — усе залишає цифрові сліди. Система, зчитуючи ці дані, у реальному часі тримає в голові внутрішній стан усієї компанії: хто що робить, де виникла «задертість», де знаходяться ресурси. Раніше це вимагало від менеджерів синхронізації через наради; тепер AI автоматично вирівнює внутрішній стан.

Друге — модель «правди» для клієнта. Ключова робота традиційної середньої ланки та продакт-менеджерів — розуміти потреби користувачів і перетворювати їх на напрям продукту, але інтерв’ю та опитування за природою містять зміщення: те, що люди кажуть, і те, що вони роблять, часто не збігається. Block обробляє мільйони реальних транзакційних даних і перетворює потік грошей на факт поведінки. Зміни в грошових потоках у продавців, міграції користувачів, зсув у структурі споживання — усе це система може вловити й скласти вхідні дані для рішень.

У поєднанні ці дві здатності повністю замінюють ті функції, які середня ланка раніше виконувала з інтеграції інформації та координації рішень. Організація починає стискатися до трьох типів ролей:

глибокі експерти — працюють напряму в повному контексті, який надає система; відповідальні за конкретні задачі — отримують конкретну проблему, мають право протягом обмеженого часу залучати всі необхідні ресурси; після розв’язання проблеми ця роль розформовується; експерти, які вирощують людей — і роблять практичну роботу, і навчають тих, хто поруч.

Багато нарад із вирівнювання прогресу зникають, тому що система вже на нижньому рівні виконала синхронізацію інформації. Тривала «життєва форма» середнього менеджменту починає переписуватися.

Але все це тримається на одній умові: чи є в компанії достатньо висока щільність і достатньо правдиві цифровізовані дані, щоб система могла побудувати ці дві «карти реальності». Без такої бази AI — це лише більш ефективний інструмент, а не сама організація.

Зникнення середньої ланки не тому, що вони не старалися

Хуан Реньсюн за допомогою 60 прямих підлеглих обходить ієрархію — і 30 тисяч працівників у Nvidia зберігають швидкість ухвалення рішень на рівні стартапу; після того як Twitter скоротив 80% співробітників, платформа продовжує працювати як і раніше; Block віддав половину координаційної роботи системі; Manus зі 78 людьми досяг продуктивності, притаманної середній компанії.

Ці речі не є випадковістю і не є винятком для окремих геніїв; це один і той самий тренд, який проявляється в різних місцях.

Протягом двох тисяч років причин існування ієрархій було лише одна: люди тоді були єдиним доступним механізмом ретрансляції інформації. І ця передумова зараз змінилася.

Зникнення менеджерів середньої ланки не тому, що вони не старалися, а тому, що те, на чому вони покладалися для свого існування, — збір, агрегація, передавання й переклад інформації — система робить уже швидше, точніше й дешевше.

Дві тисячі років вимушених компромісів — на цьому все закінчується.