Управленческое наследие русской школы наук о человеке в эпоху ИИ: от концепции управления кадрами к социальным параметрам цифровой трансформации госслужбы

Актуальность исследования обусловлена необходимостью эффективно управлять проявлениями основных социальных параметров цифровой трансформации государственных организаций в эпоху алгоритмизации: изменение профессиональных ролей государственных служащих, трансформация организационной культуры, формирование новых моделей взаимодействия между государственными служащими и алгоритмическими системами. В статье предпринята попытка переосмыслить теоретическое наследие русской школы наук о человеке применительно к данным параметрам. Автор исходит из того, что фундаментальные идеи, сформулированные И.М. Сеченовым, В.М. Бехтеревым, И.П. Павловым, А.А. Богдановым и В.А. Базаровым во второй половине XIX – начале XX века, не только хронологически предвосхитили многие западные управленческие доктрины, но и сохраняют методологическую ценность для решения проблем, с которыми сталкивается современное управление персоналом государственной службы. Выделяются три управленческих разрыва между современной практикой управления государственными служащими в эпоху ИИ и проблемами, которые остаются без решения: деятельностный разрыв, мотивационный разрыв и институциональный разрыв. Каждый из этих трех управленческих разрывов может быть устранен с применением идей отечественных исследователей. На основе анализа исторических первоисточников выделены пять ключевых принципов, которые образуют целостную систему управления персоналом государственных организаций: активное восстановление через смену деятельности (И.М. Сеченов); целеполагание как социально формируемый механизм (И.П. Павлов и В.М. Бехтерев); непрерывность и опережающий характер обучения, всесторонность развития; а также системность организационных изменений (А.А. Богданов и В.А. Базаров). Делается вывод о необходимости реинтеграции наследия русской школы наук о человеке в современную кадровую управленческую практику государственной службы для использования его как методологического ресурса, позволяющего выстроить систему управления государственными служащими, отвечающую вызовам цифровой эпохи и учитывающую институциональную специфику отечественной системы управления.

1. Айвазян Н.А., Погорелова П.В. Барьеры цифровой трансформации системы принятия государственных решений // Вестник Академии знаний. 2026. № 1(72). С. 665–668.

2. Алексеева М.В. Цифровая трансформация государственного управления на основе искусственного интеллекта // Административное право и процесс. 2025. № 12. С. 16–19. DOI: 10.18572/2071-1166-2025-12-16-19

3. Бехтерев В.М. Рациональное использование человеческой энергии в труде // Институт психологии Российской академии наук. Организационная психология и психология труда. 2022. Т. 7. № 2. С. 254–297. DOI: 10.38098/ipran.opwp_2022_23_2_011

4. Богданов А.А. Тектология: Всеобщая организационная наука. В 2-х кн. Кн. 1. М.: Экономика, 1989.

5. Боровикова Т.В., Капустян Е. П. Формирование профессиональных компетенций госслужащих для эффективного продвижения цифровых продуктов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 4. № 3. С. 17–23. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.03.04.002

6. Игнатькова В.А., Громова М.В. Направления совершенствования профессиональной подготовки государственных служащих в Российской Федерации на основе анализа зарубежного опыта // Вестник евразийской науки. 2025. Т. 17. № 6. URL: https://esj.today/PDF/05ECVN625.pdf

7. Кудина М.В., Смирнов Т.В. Подготовка и развитие кадров государственной службы в условиях цифровой трансформации // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2026. Т. 17. № 2. С. 339–353. DOI: 10.18184/2079-4665.2026.17.2.339-353

8. Кулагина Н.А., Лысенко А.Н., Новиков С.П. Подготовка кадров для цифровой экономики: тренды и проблемы // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2022. № 3. С. 148–160. DOI: 10.15593/2224-9354/2022.3.11

9. Матвеев А.А., Шеина А.Ю. Этические нормы и границы применения искусственного интеллекта в государственном управлении // Уфимский гуманитарный научный форум. 2025. № 1. С. 165–179. DOI: 10.47309/2713-2358-2025-1-165-179

10. Панова Е.А., Тарасова Е.Ю. Развитие цифровых компетенций и цифровой грамотности государственных служащих в условиях цифровой модернизации государственного управления // Государственное управление. Электронный вестник. 2025. № 112. С. 64–77. DOI: 10.55959/MSU2070-1381-112-2025-64-77

11. Поярков Р.А. Искусственный интеллект как инструмент оптимизации процессов принятия управленческих решений в системе государственной службы РФ // Общество: политика, экономика, право. 2025. № 2(139). С. 78–83. DOI: 10.24158/pep.2025.2.9

12. Сёмин А.Н., Гусманов Р.У., Стовба Е.В., Мешкова Н.Г. Применение технологий искусственного интеллекта в органах государственной власти: вызовы и перспективы // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2025. № 5. С. 33–44. DOI: 10.24412/2071-6435-2025-5-33-44

13. Тюрина Ю.А. ИИ-технологии в государственном управлении: институциональные аспекты и риски применения // Управленческое консультирование. 2025. № 5. С. 13–23.

14. Фурсов А.И., Ломаева Т.А. Управление кадровыми процессами в государственном и муниципальном управлении: вызовы XXI века // Первый экономический журнал. 2025. № 8(362). С. 70–78.

15. Ярош О.Б., Нестеренко С.А. Возможности эффективного управления персоналом в органах государственной службы: данные эмпирического исследования // Государственное управление и право. 2025. № 4(8). С. 127–139.

16. Bhushan N. Artificial Intelligence (AI) and its Role in Enhancing the Well-Being of Employees in the Public Sector: A Systematic Review // International Journal of Scientific Research and Modern Technology. 2025. Vol. 4. Is. 12. P. 13–18. DOI: 10.38124/ijsrmt.v4i12.1060

17. Giacomini D., Grandi L. New Development: I Chose to Let the Machine Choose—the Rise of ‘AIcratism’ // Public Money & Management. 2026. Vol. 46. Is. 3. P. 387–391. DOI: 10.1080/09540962.2025.2570740

18. Heidelberg R.L. Obeying Nobody: Public Service and the Ordinary Evil of Administration // Administration & Society. 2026. Vol. 58. Is. 3. P. 436–457. DOI: 10.1177/00953997261421492

19. Huang H., Ma T., Wu J. A Blessing or a Curse? Generative AI, Administrative Burdens, and Policy Alienation in Street-Level Bureaucracy // Governance. 2026. Vol. 39. Is. 2. DOI: 10.1111/gove.70110

20. Maier S.F., Seligman M.E.P. Learned Helplessness at Fifty: Insights from Neuroscience // Psychological Review. 2016. Vol. 123. Is. 4. P. 349–367. DOI: 10.1037/rev0000033

21. Nagitta P. O., Mugurusi O., Obiccia P.A., Awuor E. Human-Centered Artificial Intelligence for The Public Sector: The Gate Keeping Role of the Public Procurement Professional // Procedia Computer Science. 2022. Vol. 200. P. 1084–1092.

22. Porumbescu G.A., Trehan V., Edomwonyi A. Frontline Workers and Civic Tech: Bridging the Responsiveness Gap in Digital Client Encounters // Public Administration Review. 2025. Vol. 86. Is. 4. P. 1045–1059. DOI: 10.1111/puar.70066

23. Selten F., Klievink B. Organizing Public Sector AI Adoption: Navigating between Separation and Integration // Government Information Quarterly. 2024. Vol. 41. Is. 1. DOI: 10.1016/j.giq.2023.101885

24. Zenkl T. The Taming of Sociodigital Anticipations: AI in the Digital Welfare State // Frontiers in Sociology. 2025. Vol. 10. DOI: 10.3389/fsoc.2025.1556675