Что MIT выяснил про советы директоров и ИИ

Оригинал — AI-Savvy Boards Drive Superior Performance в MIT Sloan Management Review. Материал на английском, часть контента издания закрыта подпиской, поэтому ниже — разбор на русском с нашими комментариями. Цифры даны по публикации; интерпретация применительно к российской практике — наша, за неё авторы исследования не отвечают.

Что измеряли

Исследователи разделили советы директоров на «цифровых» и «нецифровых» по формальному признаку: цифровым считался совет, где есть трое или больше директоров с опытом в цифровых технологиях. Не один энтузиаст, а критическая масса — трое, потому что один человек в совете задавливается большинством, а трое формируют повестку.

Выборку в 2024 году пересобрали заново: 2800 публичных компаний с выручкой более миллиарда долларов. Дальше сравнили финансовые показатели компаний с цифровыми советами и без.

Цифра, которая обесценилась за пять лет

В 2019 году критерию соответствовали 24 процента крупных американских компаний. Эти компании обгоняли остальных более чем на 30 процентов по показателям вроде роста капитализации. Вывод тогда звучал так: наличие цифровой экспертизы в совете — конкурентное преимущество.

К 2024 году доля выросла до 72 процентов. И преимущество исчезло: по старому критерию цифровые советы перестали отличаться от остальных по финансовым результатам.

Это важнее самой цифры. Речь не о том, что цифровая экспертиза перестала быть нужной, — она перестала быть отличием. Когда её имеют трое из четырёх, она превращается в санитарный минимум: за отсутствие наказывают, за наличие не награждают.

Новая планка — и её берёт четверть

Тогда критерий подняли. В него добавили генеративный ИИ, агентские системы, робототехнику и отраслевые технологии вроде регуляторных и финансовых.

Новую планку берут 26 процентов компаний. И вот эта четверть снова показывает разрыв, причём заметный: доходность на собственный капитал у них на 10,9 процентного пункта выше среднего по отрасли, тогда как у компаний с советами, не дотягивающими до планки, — на 3,8 пункта ниже среднего.

Разрыв между двумя группами — почти пятнадцать пунктов доходности на капитал. Это не про эффективность внедрения ИИ в операционном контуре. Это про состав людей, которые сидят за столом совета.

Оговорка, которую честно сделать сразу: корреляция здесь не доказывает причинность. Компании, которые в принципе лучше управляются, скорее наберут в совет сильных людей — и лучше сработают по любому показателю. Исследование фиксирует связь, а не механизм.

Три фокуса совета, который справляется

Публикация называет три вещи, на которых держатся сильные советы: стратегия, защита и надзор.

Наша расшифровка — она наша, не авторов:

• Стратегия. Совет спрашивает не «внедряем ли мы ИИ», а «как меняется наша модель зарабатывания». Разница в том, идёт ли обсуждение про инструменты или про то, что через три года будет продаваться и кем.
• Защита. Вопросы данных, кибербезопасности, регуляторики и репутации. Тот контур, где ИИ создаёт новые способы потерять, а не заработать.
• Надзор. Кто отвечает за результат, по каким метрикам совет узнаёт, что пилот удался, и в какой момент проект честно останавливают.

Слабый совет обсуждает только первое — потому что оно приятнее. Про защиту вспоминают после инцидента, а надзор подменяют презентацией менеджмента раз в квартал.

Что переносится на российский совет, а что нет

Переносится сам механизм обесценивания. Он не американский. Через два-три года «мы используем ИИ» будет значить ровно столько же, сколько сегодня значит «у нас есть сайт». Преимущество даёт не факт использования, а глубина: агенты в процессах, а не подписки у сотрудников.

Переносится критическая масса. Один директор с ИИ-экспертизой в совете — это человек, которого вежливо слушают и не слышат. Планка в три человека взята не с потолка.

Не переносится напрямую сам показатель. Доходность на капитал в выборке публичных американских компаний с выручкой от миллиарда долларов — не тот ориентир, по которому стоит мерить российскую непубличную компанию с другой структурой собственности и другой стоимостью капитала. Полезен здесь разрыв между группами, а не абсолютные значения.

Не переносится состав технологий. Регуляторные технологии в американском смысле и в российском — разные вещи. Отраслевую часть планки каждый совет достраивает под свой рынок сам.

Три вопроса на ближайшее заседание

1. Сколько человек в нашем совете могут содержательно разобрать ИИ-инициативу менеджмента — не поддержать и не испугаться, а разобрать? Если ответ «один» или «ноль», это и есть первая задача комитета по назначениям.
2. Что у нас на повестке про ИИ: стратегия, защита и надзор — или только первое?
3. По какой метрике мы через год поймём, что пилот удался, и кто назовёт момент, когда его пора закрывать?

Позицию по роли ИИ в работе самого совета — вплоть до «пустого стула» за столом — разбирает статья Александра Иконникова в Forbes. Её стоит прочитать следующей.