Почему умные руководители покупают хайп

В прошлой статье мы разобрали, почему трансформация должна начинаться с результата, а технология в правильной последовательности оказывается восьмым шагом из двенадцати. И всё же остаётся вопрос: если это известно с 1990 года — почему умные, опытные, циничные руководители продолжают покупать технологию раньше, чем поняли проблему?

Индустрия недавно ответила на этот вопрос сама, под запись. В опросе IBM среди генеральных директоров^[1] 61% признали, что торопят внедрение генеративного ИИ быстрее, чем комфортно части их собственной организации. А 51% согласились с формулировкой: «риск отстать заставляет нас инвестировать в некоторые технологии до того, как мы ясно понимаем их ценность». Половина генеральных директоров мира описала solution-first — выбор решения до понимания проблемы — как собственный способ принимать решения.

Разбирать это как глупость бессмысленно: люди, дошедшие до кресла генерального директора, не глупы. Продуктивнее разобрать это как систему — набор стимулов, внутри которых покупка технологии на пике моды оказывается разумным ходом для каждого отдельного руководителя, даже когда для компании в целом это плохая ставка. Ниже — механика этой системы по узлам, с исследованиями и кейсами. А в конце — что реально разворачивает стимулы, потому что призывы «думать своей головой» их не разворачивают.

Провалиться со всеми безопаснее, чем выиграть в одиночку

Самое точное описание механики дал Кейнс — в 1936 году, задолго до ИИ и цифровых трансформаций: «Житейская мудрость учит, что для репутации лучше провалиться общепринятым способом, чем преуспеть неортодоксальным»^[2]. Он писал про профессиональных инвесторов, но формула переносится на корпоративные решения дословно.

У руководителя, который решает, внедрять ли модную технологию, есть три сценария с очень разными карьерными исходами:

• Купил вместе со всеми — не взлетело. «Рынок оказался не готов, вся отрасль набила ту же шишку». Репутация цела, решение легко защищается на любом разборе.
• Не купил — у конкурента взлетело. Виноват лично ты. Это карьерный приговор, и все за столом это понимают.
• Купил один, против течения, — выиграл. Премия. Заметно меньшая, чем штраф в предыдущем сценарии.

Выплаты несимметричны, и человек, который заботится о своей карьере, при такой асимметрии выбирает стадо.

Экономисты формализовали это дважды. Шарфстейн и Стейн («Herd Behavior and Investment», American Economic Review, 1990^[3]; статья открывается той самой цитатой Кейнса) показали: менеджер, которого рынок труда оценивает по его решениям, будет копировать инвестиционные решения других менеджеров, игнорируя собственную информацию, — потому что общая ошибка делится на всех, а одиночная достаётся целиком тебе. В литературе за этим закрепилось название «эффект разделения вины». Бикхчандани, Хиршлейфер и Уэлч^[4] описали второй механизм — информационный каскад: когда достаточно многие уже сделали выбор, для следующего участника разумно повторить его, не глядя в собственные данные. Каждый в цепочке думает, что предыдущие что-то знали. Социологи, наблюдая то же самое на уровне организаций, назвали это мимикрией: при непонятной технологии и неясных целях организации копируют друг друга^[5].

Матрица выплат наглядно: сторона, где стоят все, всегда тяжелее — независимо от того, что у кого в руках.

В корпоративной жизни каскад выглядит буднично. Кейноут на отраслевой конференции: лидер рынка рассказывает про свою ИИ-платформу. Через неделю член совета директоров пересылает генеральному статью «а что у вас с ИИ?». Генеральный задаёт тот же вопрос ИТ-директору — уже не как вопрос, а как поручение. ИТ-директор, у которого нет ни метрики, ни диагностики, но есть три недели до правления, отвечает единственным способом, который укладывается в срок: пилотом. Ни один участник цепочки не принимал решения о технологии — каждый пересылал вниз чужую тревогу, и на каждом звене она становилась обязательнее.

У этой механики есть и народная формулировка — поговорка 1970-х «никого ещё не уволили за покупку IBM». Это не рекламный слоган: IBM никогда так не рекламировалась, фразу разносили сами покупатели и продавцы. Лучшую маркетинговую мантру в истории корпоративных продаж сочинил не маркетинг, а страх покупателя.

Засчитывается покупка, а не результат

Второй узел — асимметрия видимости. «Внедрили платформу ИИ» — событие: пресс-релиз, слайд для совета директоров, строка в резюме. «Сократили срок обработки заявки с девяти дней до двух, убрав два согласования» — не событие: журналист не позвонит, а в резюме это выглядит подозрительно скромно. Покупка технологии производит видимый результат немедленно и гарантированно; редизайн процесса производит невидимую работу долго и негарантированно. Если система измерения не дотягивается до результата, конкуренцию выигрывает видимость.

Перекос в сторону видимого — не новость и не свойство ИТ. Стив Керр описал его ещё в 1975 году в статье с исчерпывающим названием «О глупости вознаграждать А, надеясь на Б»^[6]: организации систематически платят за то, что легко наблюдать, надеясь получить то, что наблюдать трудно. Общество ждёт от университетов преподавания, а вознаграждает публикации — «публикации легче предъявить». Люди, пишет Керр, выясняют, что именно вознаграждается, и делают это — «или как минимум изображают, что делают», — вытесняя невознаграждаемое. Покупка платформы против редизайна процесса — тот же случай: платформу легче предъявить.

Руководители жертвуют результатом ради видимости вполне сознательно. В опросе Грэма, Харви и Раджгопала^[7] из 401 финансового руководителя 78% признали, что готовы пожертвовать экономической ценностью компании ради сглаживания квартальной прибыли; большинство отказались бы от проекта с положительной чистой приведённой стоимостью, если он ломает квартальный консенсус-прогноз. Это не про ИИ — это про то, что горизонт отчётности систематически побеждает горизонт ценности, и технологические решения принимаются внутри той же машины.

Рынок капитала при этом прямо доплачивает за правильные слова. Исследование эпохи доткомов — Купер, Димитров и Рау, «A Rose.com by Any Other Name»^[8]: простое добавление «.com» к названию компании давало около 74% аномальной доходности за десять дней вокруг объявления — независимо от того, имел ли бизнес хоть какое-то отношение к интернету. Когда пузырь лопнул, те же авторы зафиксировали зеркальный эффект: теперь доходность приносило удаление «.com» из названия. В 2017-м историю переиграли дословно: производитель холодного чая Long Island Iced Tea переименовался в Long Blockchain — акции в моменте выросли почти втрое, блокчейн-бизнеса так и не появилось, регистрацию акций отозвала SEC^[9], а троим фигурантам предъявили обвинения в инсайдерской торговле. К 2024-му регулятор дошёл и до ИИ: SEC оштрафовала первые компании за «ИИ-вошинг» — ложные заявления об использовании ИИ в продуктах^[10]. Само появление отдельного термина для приукрашивания отчётности ИИ-риторикой означает, что риторика окупается — иначе термин был бы не нужен.

Менеджер живёт в должности короче, чем его трансформация

Третий узел — горизонты. Медианный генеральный директор компании из S&P 500 проводит в должности 4,8 года^[11]. ИТ-директор — в среднем 4,6 года, это одна из самых коротких позиций во всём руководстве^[12]; директор по маркетингу — около 4,2, а в 2020-м у сотни крупнейших рекламодателей США медиана падала до 25,5 месяца^[13]. В России короче: по исследованию Ward Howell на данных 160 крупнейших компаний, средний срок генерального директора — около трёх лет против примерно семи на Западе^[14].

Сравните с длительностью настоящей перестройки. Австралийская биржа ASX переписывала клиринговую систему семь лет — и не дописала. GE строила промышленную цифровую платформу с 2011 года до реструктуризации 2018-го. Полный цикл «диагностика → редизайн → внедрение → закрепление → измеренный результат» в крупной компании занимает, по опыту, три-пять лет, из которых первые два не дают ничего показываемого наверх. Руководитель с трёхлетним горизонтом, выбирающий между «начать перестройку, плоды которой достанутся преемнику» и «запустить видимый пилот модной технологии к следующей аттестации», делает выбор, который сделал бы на его месте почти каждый. Экономисты называют это карьерными мотивами (Хольмстрём, 1982/1999): рынок труда оценивает менеджера по наблюдаемым решениям, и решения смещаются к наблюдаемым.

Мода — это индустрия, и у неё есть поставщики

Хайп не возникает сам — его производит рынок. Эрик Абрахамсон формализовал это в теории управленческой моды^[15]: существуют профессиональные «поставщики моды» — консалтинговые фирмы, гуру, деловая пресса, бизнес-школы, — которые конкурируют за право сформулировать очередное «коллективное убеждение, что определённая управленческая техника — передний край прогресса». Абрахамсон при этом не рисует менеджеров жертвами: это рынок спроса и предложения, где сеттеры угадывают запрос аудитории и возвращают ей его в отточенной риторической упаковке. Спрос на серебряную пулю первичен; консультант лишь отливает пулю по размеру.

Рынок управленческой моды в один кадр: поставщик формулирует «передний край прогресса», спрос уносит его в офисы. Скептик со схемой процесса в кадре тоже есть — справа.

Масштаб текущего цикла этого рынка измерим. По опросу KPMG^[16], 37% американских компаний планировали вложить в генеративный ИИ не меньше $100 млн за год; деловая пресса прямо называла двигатель этих бюджетов страхом упустить момент — FOMO под давлением инвесторов и советов директоров^[17]. Сопоставьте с цифрой из прошлой статьи — фундаментально перепроектировали хотя бы один процесс под ИИ лишь 21% компаний — и получится честный портрет рынка: денег в моде на порядок больше, чем работы над конструкцией.

У этого рынка есть даже официальный календарь — кривая хайпа Gartner, придуманная аналитиком Джеки Фенн в 1995 году. Сама кривая — продукт того же рынка моды: точки на ней расставляются суждением аналитиков, без измерения. Майкл Маллани проверил все кривые Gartner по новым технологиям за 2000–2016 годы^[18]; сводка критики методологии есть и в открытых источниках^[19] и обнаружил, что медианная технология циклу не подчиняется: около 20% отслеживаемых годами технологий устарели, так и не дойдя ни до какого «плато продуктивности», а несколько по-настоящему больших Gartner заметил с опозданием или пропустил. Кривая, по которой индустрия сверяет ожидания, сама не проходит проверку данными.

Любимая цитата корпоративных презентаций — «культура ест стратегию на завтрак», приписываемая Питеру Друкеру, — Друкеру не принадлежит: самое раннее задокументированное употребление датируется 2000 годом, а имя Друкера прикрепилось к фразе лишь к 2011-му, через шесть лет после его смерти^[20]. Индустрия, которая не проверяет атрибуцию собственных любимых цитат, предсказуемо не проверяет и обещания вендоров. Пфеффер и Саттон назвали это небрежным бенчмаркингом^[21]: копирование видимых практик лидеров без разбора, почему они работают и заработают ли в другом контексте. Их формулировка: «Если бы врачи лечили так, как многие компании управляют, было бы куда больше неоправданно больных и мёртвых пациентов — и куда больше врачей за решёткой».

Технология не спорит. А люди — да

Есть и внутренний, политический узел — самый недооценённый из всех. Вспомните, из чего состоит настоящий редизайн процесса: удалить согласование, поднять лимит самостоятельного решения специалиста, забрать у отдела контрольную функцию, объявить чью-то метрику вредной, слить две роли в одну. Каждый ход из этого списка — конфликт с конкретным коллегой, у которого есть имя, история и союзники. Признать, что проблема в конструкции процессов, — значит признать, что проблема в решениях, которые принимали люди за этим же столом, и что чинить её придётся за их счёт.

Покупка технологии конфликтов не создаёт. Бюджет уходит вендору, ответственность выносится наружу, никто из присутствующих не теряет ни статуса, ни людей, а если не получится — виноват будет подрядчик. Технология — единственный участник трансформации, который не сопротивляется.

Насколько сильна эта тяга обойти внутренние барьеры, видно в аудите проекта Watson в онкоцентре MD Anderson: контракты там «нарезались» суммами чуть ниже порога, при котором требуется одобрение попечительского совета, а проект вёлся в обход собственных процедур ИТ-комитета. Люди, покупавшие самую модную технологию десятилетия, потратили заметные усилия на то, чтобы избежать обоснования решения перед управляющими органами. И сюда же — механизм, описанный Репеннингом и Стерманом в «Nobody Ever Gets Credit for Fixing Problems that Never Happened» (2001)^[22]: за предотвращённые проблемы не хвалят. Руководитель, который два года методично убирал лишние согласования, предъявляет отсутствие пожаров — вещь, которую невозможно положить на слайд. Руководитель, который купил платформу, предъявляет платформу. Внутренняя политика и система признания голосуют за второго — до тех пор, пока кто-то наверху не начнёт спрашивать про метрики результата.

Что покупают на пике: короткая галерея

Как выглядит равновесие этих стимулов в деньгах — по одной истории на волну хайпа.

Watson, вершина ИИ-хайпа 2010-х. Онкоцентр MD Anderson запустил проект с IBM Watson в 2012-м; за четыре года потратил $62 млн, до лечения реальных пациентов система не дошла, контракт не продлили^[23]. Позже журналисты STAT добыли внутренние документы IBM: система, обученная на небольшом числе синтетических случаев вместо реальных, выдавала «небезопасные и некорректные рекомендации по лечению»^[24]. IBM вложила в Watson Health по оценкам прессы $4–5 млрд и в 2022-м продала его активы фонду примерно за миллиард.

Zillow, вершина алгоритмического хайпа. Компания поставила на алгоритмическую скупку и перепродажу домов, летом 2021-го сознательно гналась за объёмом — и в ноябре закрыла направление целиком: списания и ожидаемые потери больше $500 млн, сокращение четверти штата, признание гендиректора, что предсказывать цены домов на полгода вперёд компания не умеет^[25].

Блокчейн, урожай 2022 года. Показательнее всех — Австралийская биржа ASX. Семь лет она переписывала клиринговую систему CHESS на распределённый реестр, в ноябре 2022-го остановила проект и списала около A$250 млн; независимый аудит Accenture назвал причиной чрезмерную сложность и кастомизацию решения, председатель биржи публично извинился^[26]. Продолжение ещё показательнее: в 2024-м регулятор подал на биржу в суд — за то, что за девять месяцев до остановки она называла проект «идущим по плану»^[27]. В тот же год без шума закрылись логистическая платформа Maersk и IBM TradeLens («не достигла коммерческой жизнеспособности» — конкуренты не захотели гнать данные через платформу конкурента) и банковский консорциум we.trade. Российская параллель — Мастерчейн: в 2019-м глава блокчейн-лаборатории Сбербанка публично назвал национальную блокчейн-платформу медленной, небезопасной и чрезмерно централизованной и объявил, что новые проекты банк будет строить на других платформах^[28]. Отраслевая ассоциация позже выпустила материал с заголовком, который стоит целой лекции о психологии хайпа: «Как разочарование в блокчейне заставило ещё больше поверить в него?»^[29]

Метавселенная. Подразделение Reality Labs принесло Meta* около $64 млрд накопленных операционных убытков к концу 2024 года, и счёт продолжает расти^[30]. Корпоративные подражатели вышли тише: Disney закрыла метаверс-подразделение в марте 2023-го, Microsoft тогда же похоронила соцплатформу AltspaceVR. *Meta Platforms признана экстремистской организацией, её деятельность запрещена на территории РФ.

Промышленный интернет вещей. GE при Иммельте обещала стать «софтверной компанией из мировой десятки» к 2020 году с $15 млрд выручки от софта; в платформу Predix по оценкам прессы ушло больше $4 млрд, после чего GE Digital реструктурировали, а активы понесли продавать^[31]. На этой же волне McKinsey ввела в оборот термин «чистилище пилотов»: в её опросе 2018 года 84% компаний с IoT-инициативами застряли в пилотной стадии, 28% из них — дольше двух лет^[32].

Российский госсектор, где стимулы те же, но деньги бюджетные. Счётная палата в 2020-м насчитала 876 федеральных государственных информационных систем при 60–75 млрд рублей расходов за три года; проверив 50 из них, аудиторы заключили: «данные не актуализируются, данные несопоставимы», часть систем дублирует друг друга^[33]. В ЕГИСЗ, по данным аудиторов, передавалась лишь пятая часть утверждённого перечня электронных меддокументов, а врачи дублировали ввод в несколько несвязанных систем — цифровизация, добавившая ручной работы^[34]. Нацпрограмма «Цифровая экономика» в 2019-м показала худшее кассовое исполнение среди всех нацпроектов — 53,6%^[35]. Механика та же: засчитывается «система создана в срок», а не «процесс стал быстрее», — просто масштаб бюджетный.

Российская ИИ-волна на момент публикации — в разгаре той же траектории. По опросу Arenadata (2026), 44% организаций тестируют ИИ в пилотах и экспериментах, активно используют — 21%, и эта доля за год не выросла, а слегка снизилась^[36]. Исследование «Яков и Партнёры» и Яндекса (2025^[37], 150 техдиректоров крупных компаний) фиксирует системный переход от пилотов к промышленному применению лишь в пяти отраслях из шестнадцати. Чистилище пилотов, локализованная версия.

Закончить галерею стоит редким жанром — признанием. Греф на Финополисе в октябре 2025-го, о биометрии: «Мы её вывели на рынок. Потратили на неё десятки миллиардов рублей» — при том что вопрос окупаемости этой ставки остаётся открытым и по признанию самого банка^[38]. Ценность признания в его редкости: подавляющее большинство таких ставок тихо переименовывается в «стратегические инвестиции» и никогда не сверяется с замером «до».

Чек-лист: пять признаков, что вы покупаете хайп

Механику выше можно свернуть в диагностику. Если в обсуждаемой инициативе сходятся два-три признака из пяти — вы смотрите на хайп-закупку, чем бы она ни называлась в презентации.

1. Решение родилось не из ваших данных. Источник инициативы — конференция, статья, звонок члена совета директоров или новость о конкуренте, а не замер собственного процесса. Каскад в действии: вы собираетесь потратить бюджет на чужую тревогу.
2. В обосновании нет метрики с числами. Есть «повышение эффективности» и «конкурентное преимущество», но нет строки «показатель — текущее значение — целевое значение — дата замера».
3. Срочность взялась из моды, а не из бизнеса. На вопрос «что случится, если начать через полгода?» нет ответа в деньгах или клиентах — только «все уже».
4. Пилот не может провалиться. Критериев остановки нет, либо они появятся «по ходу». Такой пилот — рассроченная покупка.
5. Инициатива обходит обычные фильтры. Бюджет нарезан под порог одобрения, проект идёт мимо архитектурного комитета, спонсор торопит с «окном возможностей». Именно так выглядели контракты Watson в MD Anderson.

Что разворачивает стимулы

Из механики выше следует главное: solution-first не лечится просвещением. Руководители, покупающие хайп, в массе своей знают, что делают, — 51% сказали это социологам IBM прямым текстом. Лечится это изменением того, что в организации засчитывается.

Сделать вопрос о метрике дешёвым и обязательным. «Какая метрика изменится, с какого значения на какое и когда?» — вопрос, который стоит ноль и убивает большинство хайп-закупок на подлёте. Пока его задаёт случайный скептик, это наезд; когда он вписан в шаблон заявки на бюджет — это институт. Строка в шаблоне выглядит буквально так: «показатель — текущее значение — целевое значение — дата замера — кто отвечает». Пять полей, ни одно не заполняется словом «эффективность». Для оценки экономической целесообразности изменения есть готовая методика.

Требовать замер «до» до бюджета. Проект без базового замера невозможно закрыть с вердиктом «не сработало», а значит, он всегда «сработает». Обязательный замер «до» превращает будущий разговор о результате из спора мнений в сравнение чисел.

Покупать эксперимент, а не трансформацию. У страха отстать есть дешёвая форма: ограниченный пилот с заранее объявленными критериями остановки. Заранее — ключевое слово: критерии, сформулированные после запуска, всегда оказываются такими, чтобы пилот прошёл. Рабочая формулировка критерия: «если к 1 марта доля заявок, обработанных без ручной правки, ниже 60% — пилот закрывается, продление не обсуждается». Пилот без такого предложения в уставе — рассроченная покупка.

Проводить пре-мортем перед бюджетом. Техника Гэри Кляйна^[39]: до старта команда представляет, что проект уже провалился, и каждый письменно объясняет почему. Приём легализует скепсис — говорить о причинах будущего провала перестаёт быть нелояльностью и становится упражнением, — и вытаскивает на стол ровно те возражения, которые в обычном обсуждении глотаются из-за асимметрии рисков «кто первый усомнился, тот и пессимист».

Награждать за похороненные пилоты. Асимметрия «за покупку не уволят, за отказ — могут» разворачивается только встречной асимметрией. Лучший документированный пример — лаборатория Google X: там командам платят премии и дают повышения за то, что они сами закрыли свой проект, и только за один год так убили больше сотни идей^[40]. Логика прямая: закрытый по критериям пилот — это сэкономленный бюджет внедрения, и он должен попадать в годовые цели спонсора со знаком плюс. Пока в компании нет способа получить признание за «мы проверили и не стали», люди будут внедрять всё, что проверяли.

Считать до покупки. Заметная часть хайп-ставок умирает от одного честного расчёта: узкое место не там, куда целится технология. Прогон вариантов в имитационной модели на своих данных стоит часы работы аналитика и заменяет веру сравнением сценариев — как это выглядит на живых процессах, видно в витрине посчитанных кейсов.

Проверить базу до надстройки. Многолетнее исследование World Management Survey^[41] меряет в компаниях 18 базовых практик — мониторинг операций, постановку целей, работу с людьми — и находит, что качество этой скучной базы объясняет 20%+ разброса производительности между фирмами: сопоставимо с вкладом НИОКР, ИТ и человеческого капитала. Практический ход: перед покупкой технологии пройтись по этим 18 практикам как по чек-листу. Если процессы не мониторятся, цели не каскадированы, а стимулы не связаны с результатом — резерв эффективности лежит здесь, и он дешевле любой платформы.

Когда страх отстать оправдан

Иногда стадо право. Новая технология действительно может создавать способность, которой раньше не существовало, и опоздание действительно бывает фатальным — история производителей плёночных фотоаппаратов написана именно об этом. Проблема — в форме ставки, которую этот страх диктует. Разумный ответ на неопределённость — маленькая обратимая ставка с измеряемым исходом: пилот, эксперимент, опцион. Неразумный — необратимая ставка размером с трансформацию, сделанная до понимания ценности, «потому что все уже».

Информационные каскады при этом хрупки: Бикхчандани с соавторами показали, что каскад, в котором каждый копирует предыдущего, разваливается от небольшой порции настоящей информации — именно потому, что под ним нет суммы независимых суждений. На практике это означает, что компания, которая реально мерит свои процессы, знает своё узкое место и умеет считать эффект до внедрения, получает преимущество ровно в момент разворота моды: ей не нужно вместе со всеми списывать ставку и начинать заново. Устойчивость к хайпу — это привычка к измерению.

Итог

Решения «сначала технология» — не эпидемия глупости, а равновесие: асимметрия карьерных рисков толкает к стаду, система признания засчитывает покупку вместо результата, горизонт менеджера короче горизонта трансформации, индустрия моды профессионально производит «передний край прогресса», а покупка технологии — единственный ход, не требующий конфликта с коллегами. Внутри таких стимулов умный человек покупает хайп именно потому, что он умный.

Поэтому и выход не в призывах. Выход — поменять несколько правил игры: обязательный вопрос о метрике, замер «до» как условие бюджета, пилоты с заранее объявленными критериями остановки, пре-мортем, признание за честно закрытые эксперименты и расчёт вместо веры. Ни одно из этих правил не требует ни бюджета, ни платформы — только решения, что отныне засчитывается результат. А правильная последовательность шагов для тех, кто это решение принял, уже написана — в первой статье серии.

Остался последний поворот. Все правила выше должен кто-то ввести и удерживать — а у наёмного менеджера, как мы видели, стимулы против. Единственный человек в системе, у которого горизонт длиннее трансформации и который платит за хайп собственными деньгами, — собственник. Почему менеджер всегда будет знать о процессах больше владельца, как это знание используется и какие инструменты контроля реально работают — тема следующей статьи серии: про агентскую проблему, асимметрию информации и то, что с ними делать совету директоров.

Источники

1. IBM Institute for Business Value. CEO Study 2024 — ссылка.
2. Keynes, J. M. The General Theory of Employment, Interest and Money, 1936, гл. 12 (текст) — ссылка.
3. Scharfstein, D., Stein, J. Herd Behavior and Investment. American Economic Review, 80(3), 1990 — ссылка.
4. Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., Welch, I. A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades. Journal of Political Economy, 100(5), 1992 — ссылка.
5. DiMaggio, P., Powell, W. The Iron Cage Revisited. American Sociological Review, 48(2), 1983 — ссылка.
6. Kerr, S. On the Folly of Rewarding A, While Hoping for B. Academy of Management Journal, 18(4), 1975 — ссылка.
7. Graham, J., Harvey, C., Rajgopal, S. The Economic Implications of Corporate Financial Reporting. Journal of Accounting and Economics, 40, 2005 — ссылка.
8. Cooper, M., Dimitrov, O., Rau, P. R. A Rose.com by Any Other Name. Journal of Finance, 56(6), 2001 — ссылка.
9. SEC. Приказ по делу Long Blockchain Corp., 2021 — ссылка.
10. SEC. Пресс-релиз о первых делах об ИИ-вошинге (Delphia, Global Predictions), март 2024 — ссылка.
11. Equilar. CEO Tenure Rates — ссылка.
12. Korn Ferry. Age and Tenure in the C-Suite — ссылка.
13. Spencer Stuart. CMO Tenure Study — ссылка.
14. Ward Howell / Talent Equity Institute. Исследование преемственности CEO в России («Генеральная линия») — ссылка.
15. Abrahamson, E. Management Fashion. Academy of Management Review, 21(1), 1996 — ссылка.
16. KPMG. GenAI Executive Survey, 2024 — ссылка.
17. CNBC. FOMO Drives Tech Heavyweights to Invest Billions in Generative AI, 2024 — ссылка.
18. Mullany, M. 8 Lessons from 20 Years of Hype Cycles, 2016 — ссылка.
19. Gartner Hype Cycle: сводка критики методологии — ссылка.
20. Quote Investigator. Culture Eats Strategy For Breakfast — атрибуция — ссылка.
21. Pfeffer, J., Sutton, R. Evidence-Based Management. Harvard Business Review, январь 2006 — ссылка.
22. Repenning, N., Sterman, J. Nobody Ever Gets Credit for Fixing Problems that Never Happened. California Management Review, 43(4), 2001 — ссылка.
23. Forbes. MD Anderson Benches IBM Watson, 2017 — ссылка.
24. STAT News. IBM's Watson Recommended Unsafe and Incorrect Cancer Treatments, 2018 — ссылка.
25. CNBC. Zillow closes home-buying business, 2021 — ссылка.
26. Forbes. ASX Blockchain Project Goes Down the Drain, 2022 — ссылка.
27. Ledger Insights. Иск ASIC к ASX из-за провалившегося DLT-проекта, 2024 — ссылка.
28. CNews. «Сбербанк раскритиковал „официальный российский блокчейн“», 2019 — ссылка.
29. Ассоциация ФинТех. «Как разочарование в блокчейне заставило ещё больше поверить в него?» — ссылка.
30. Отчётность Meta Platforms за FY2024: убытки Reality Labs (разбор Shacknews) — ссылка.
31. Fox Business. GE Shifts Strategy for Digital Business After Missteps — ссылка.
32. McKinsey. How Digital Manufacturing Can Escape Pilot Purgatory, 2018 — ссылка.
33. Счётная палата РФ. Оценка федеральных ГИС (разбор D-Russia), 2020 — ссылка.
34. Счётная палата РФ. Выводы по ЕГИСЗ (разбор D-Russia) — ссылка.
35. CNews. Кассовое исполнение нацпрограммы «Цифровая экономика», 2020 — ссылка.
36. Arenadata. Опрос об использовании ИИ в организациях, 2026 — ссылка.
37. Яков и Партнёры, Яндекс. «ИИ в России — 2025» — ссылка.
38. Комсомольская правда. Выступление Г. Грефа на форуме «Финополис», октябрь 2025 — ссылка.
39. Klein, G. Performing a Project Premortem. Harvard Business Review, 2007 — ссылка.
40. Teller, A. The Unexpected Benefit of Celebrating Failure. TED, 2016 — ссылка.
41. Bloom, N., Van Reenen, J. Measuring and Explaining Management Practices Across Firms and Countries. QJE, 2007 — ссылка.

Дополнительная литература:

• Holmström, B. Managerial Incentive Problems: A Dynamic Perspective (1982). Review of Economic Studies, 66(1), 1999.