К середине 2020-х годов традиционные методологии стратегического прогнозирования продемонстрировали свою ограниченную применимость в условиях нарастающей сложности и неопределенности глобальных процессов. В статье предпринимается попытка преодолеть эти ограничения, в частности через отказ от ранее применявшейся модели конуса будущего (Futures Cone, FC). Исследование базируется на концептуальном анализе с опорой на системное мышление, науки о сложности и принципы совместного проектирования (participatory design). В качестве альтернативы предлагается новая аналитическая рамка адаптивной сетевой модели (Adaptive Futures Mesh, AFM), обеспечивающей более эффективное управление неопределенностью благодаря учету «неизвестных неизвестных» переменных. AFM визуализирует каскадные воздействия с акцентом на человеческой агентности, а работа с петлями обратной связи позволяет адаптироваться к меняющимся условиям. К ограничениям исследования относятся отсутствие эмпирической проверки AFM и вероятные затруднения при внедрении в различных контекстах. Вместе с тем, она обладает значительным потенциалом по оптимизации практики стратегического планирования. С ее помощью организации смогут выйти за узкие рамки прогнозирования, повышая готовность к будущему и стратегическую устойчивость в условиях сложности и поликризиса
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
This paper aims to address the limitations of traditional strategic foresight methodologies, specifically the Futures Cone (FC), by introducing and evaluating a novel framework called the Adaptive Futures Mesh (AFM). The study employs a conceptual analysis, drawing on systems thinking, complexity science, and participatory design principles to develop the AFM. The AFM is structured around key components including a dynamic mesh network, uncertainty gradients, adaptive feedback loops, and an emergence engine. The analysis finds that the AFM offers a more robust approach to navigating uncertainty by explicitly incorporating unknown unknowns (dark matter nodes).
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Anderson E.E. (1971) Modern physics and quantum mechanics, Philadelphia, PA: Saunders.
2. Bendor R., Eriksson E., Pargman D. (2021) Looking backward to the future: On past-facing approaches to futuring. Futures, 125, 102666. DOI: 10.1016/j.futures.2020.102666 EDN: IDZLCX
3. Bohr N. (2011) Atomic theory and the description of nature: Four essays with an introductory survey, Cambridge: Cambridge University Press.
4. Chapman G.B., Johnson E.J. (1994) The limits of anchoring. Journal of Behavioral Decision Making, 7(4), 223-242. DOI: 10.1002/bdm.3960070402
5. Choudhury P.P. (2023) Formation of multiphase plasma in galactic haloes and an analogy to solar plasma. Frontiers in Astronomy and Space Sciences, 10, 1155865. DOI: 10.3389/fspas.2023.1155865 EDN: DGGJQA
6. Colosi D., Rovelli C. (2009) What is a particle? Classical and Quantum Gravity, 26(2), 025002. DOI: 10.1088/0264-9381/26/2/025002
7. Copenhaver R. (2019) Philosophy of mind in the early modern and modern ages, New York: Routledge.
8. Cristofaro M., Sousa M.J., Sánchez-García J.C., Larsson A. (eds.) (2021) Managerial and entrepreneurial decision making: Emerging issues, Basel: MDPI.
9. Drees L., Liehr S., Batbuyan B., Marg O., Mehring M. (2022) In search of a nomadic pastoralism for the 21st century. A transdisciplinary development of future scenarios to foster a social-ecological transformation in Mongolia. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 35(3), 481-505. DOI: 10.1080/13511610.2022.2100744 EDN: QEZAEJ
10. Eliade M., Trask W.R., Smith J.Z. (2018) The myth of the eternal return: Cosmos and history (1st ed.), Princeton, NJ: Princeton University Press.
11. Érdi P. (2008) Complexity explained, Cham: Springer.
12. Estrada E. (2024) What is a complex system, after all? Foundations of Science, 29(4), 1143-1170. DOI: 10.1007/s10699-023-09917-w EDN: WYLZPF
13. Futch M.J. (2008) Leibniz’s metaphysics of time and space, Cham: Springer.
14. Gall T., Vallet F., Yannou B. (2022) How to visualise futures studies concepts: Revision of the futures cone. Futures, 143, 103024. DOI: 10.1016/j.futures.2022.103024 EDN: QDLXXZ
15. Garrett K., Duda G. (2011) Dark Matter: A Primer. Advances in Astronomy, 2011, 968283. DOI: 10.1155/2011/968283
16. Hancock T., Bezold C. (1994) Possible futures, preferable futures. Healthcare Forum Journal, 37(2), 23-29.
17. Hawking S.W. (2011) A brief history of time: From the big bang to black holes, New York: Bantam.
18. Hawking S.W., Penrose R. (2015) The nature of space and time (2nd ed.), Princeton, NJ: Princeton University Press. DOI: 10.1515/9781400834747
19. Heisenberg W. (2013) Physical principles of the quantum theory (first published in 1930), New York: Dover Publications.
20. Henchey N. (1977) The future of Quebec: Alternative scenarios. McGill Journal of Education, 12(1), 17-27.
21. Hutton S. (1977) Some renaissance critiques of Aristotle’s theory of time. Annals of Science, 34(4), 345-363. DOI: 10.1080/00033797700200271
22. Hvidtfeldt R. (2018) The structure of interdisciplinary science, Cham: Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-319-90872-4
23. Hynes W., Lees M., Müller J.M. (eds.) (2020) Systemic thinking for policy making: The potential of systems analysis for addressing global policy challenges in the 21st century, Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/879c4f7a-en
24. Jaffe A. (2018) The illusion of time. Nature, 556(7701), 304-305. DOI: 10.1038/d41586-018-04558-7
25. Kunseler E.-M., Tuinstra W., Vasileiadou E., Petersen A.C. (2015) The reflective futures practitioner: Balancing salience, credibility and legitimacy in generating foresight knowledge with stakeholders. Futures, 66, 1-12. DOI: 10.1016/j.futures.2014.10.006
26. Maltarich M., Havrylyshyn A. (2023) The emergence engine: Socially mediated individual change. Academy of Management Proceedings, 2023(1), 13126. DOI: 10.5465/AMPROC.2023.84bp
27. Mangnus A.C., Oomen J., Vervoort J.M., Hajer M.A. (2021) Futures literacy and the diversity of the future. Futures, 132, 102793. DOI: 10.1016/j.futures.2021.102793 EDN: AVFQRX
28. Mao H., Liu S. (2023) Research on the influence of innovative design based on the futures cone In: Proceedings of the 2022 2nd International Conference on Computer Technology and Media Convergence Design (CTMCD 2022) (eds. K. Subramanian, J. Ouyang, W. Wei.), New York: Atlantis Press International BV, vol. 99, pp. 403-410. DOI: 10.2991/978-94-6463-046-6_48
29. Meadows D.H., Wright D. (2008) Thinking in systems: A primer, London: Chelsea Green Pub.
30. Merleau-Ponty M. (2004) World of perception, New York: Routledge.
31. Migone A., Howlett M. (2024) Multiple streams and plausibility cones: Using concepts from future studies to depict policy dynamics. International Journal of Public Administration, 48(5-6), 368-380. DOI: 10.1080/01900692.2024.2381769
32. Miller R. (2018) Transforming the future: Anticipation in the 21st century, New York: Routledge.
33. Muntwiler C. (2023) Cognitive biases and debiasing in strategic decision making (PhD thesis), St. Gallen: University of St. Gallen.
34. Nickerson R.S. (1998) Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175-220. DOI: 10.1037/1089-2680.2.2.175
35. Nozick R. (2001) Invariances: The structure of the objective world, Cambridge, MA: Belknap Press of Harvard University Press.
36. Oosterling H.A.F., Tiemersma D. (eds.) (1996) Time and temporality in intercultural perspective, Leiden (Netherlands): Brill.
37. Overton W.F. (1994) The arrow of time and the cycle of time: Concepts of change, cognition, and embodiment. Psychological Inquiry, 5(3), 215-237. DOI: 10.1207/s15327965pli0503_9
38. Partelow S. (2018) A review of the social-ecological systems framework. Ecology and Society, 23(4), 26796887. JSTOR. https://www.jstor.org/stable/26796887.
39. Raczkowski K., Komorowski P. (eds.) (2025) International economic policy for the polycrisis, New York: Routledge. DOI: 10.4324/9781003487913
40. Ramos V.J. (2019) Analyzing the role of cognitive biases in the decision making process, Hershey, PA: IGI Global.
41. Rovelli C. (2007) Quantum gravity, Cambridge: Cambridge University Press.
42. Schliesser E. (2013) Newton’s philosophy of time. In: A companion to the philosophy of time (eds. H. Dyke, A. Bardon), New York: Wiley, pp. 87-101. DOI: 10.1002/9781118522097.ch6
43. Skov M., Nadal M. (eds.) (2023) The Routledge international handbook of neuroaesthetics, New York: Routledge.
44. Stechert P. (2006) Informatics system comprehension: A learner-centred cognitive approach to networked thinking. Education and Information Technologies, 11(3-4), 305-318. DOI: 10.1007/s10639-006-9014-4
45. Sterman J.D. (2000) Business dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world (International student edition), New York: McGraw-Hill.
46. Park E., Shin H. (2024) Contextualizing comedy techniques for speculative design: Unraveling futures cone from sketch comedy series, ‘2032/2033 futures’. Paper presented at the DRS2024 Conference, 23-28 June, Boston, USA. DOI: 10.21606/drs.2024.433
47. Tabatabaei N. (2011) Detecting weak signals by internet-based environmental scanning (Master’s Thesis), Waterloo: University of Waterloo.
48. Taleb N.N. (2010) The black swan: The impact of the highly improbable (2nd ed.), New York: Random House.
49. Taleb N.N. (2012) Antifragile: Things That Gain From Disorder, New York: Random House.
50. Van den Ende M.A., Wardekker A., Hegger D.L.T., Mees H.L.P., Vervoort J.M. (2022) Reflection: Applying participatory foresight methods in practice. In: Towards a climate-resilient future together (eds. M.A. van den Ende, A. Wardekker, D.L.T. Hegger, H.L.P. Mees, J.M. Vervoort), Cham: Springer International Publishing, pp. 61-70. DOI: 10.1007/978-3-031-07682-4_4
51. Varela F.J., Depraz N. (2005) At the source of time: Valence and the constitutional dynamics of affect. Journal of Consciousness Studies, 12(8-10), 61-81.
52. Voros J. (2003) A generic foresight process framework. Foresight, 5(3), 10-21. DOI: 10.1108/14636680310698379
53. Walker B., Holling C.S., Carpenter S.R., Kinzig A.P. (2004) Resilience, adaptability and transformability in social-ecological systems. Ecology and Society, 9(2), 5. DOI: 10.5751/ES-00650-090205
54. Winkler J., Moser R. (2016) Biases in future-oriented Delphi studies: A cognitive perspective. Technological Forecasting and Social Change, 105, 63-76. DOI: 10.1016/j.techfore.2016.01.021
55. Zavala Rodríguez E.B., Marco Gómez J., Franch Gutiérrez J. (2019) Towards adaptative monitoring for self-adaptative systems, Barcelona: Universitat Politècnica de Catalunya.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Тема динамических способностей (dynamic capabilities) за последние годы приобрела новое звучание. Как и другие компетенции высшего порядка, такие способности обеспечивают постоянное обновление знаний, гибкую рекомбинацию ресурсов, адаптацию к быстро меняющейся среде. Их ключевым элементом выступает работа с будущим, начиная с базовых навыков грамотности в отношении будущего — futures literacy (FL). Поскольку данная компетенция служит основополагающей для кадрового потенциала организаций, целесообразно начинать ее развитие уже в рамках университетских программ. Удовлетворению этой насущной потребности длительное время препятствовало отсутствие объективных инструментов, позволяющих измерять степень освоения FL. Авторы статьи восполняют описанный пробел, предлагая инновационный подход к выявлению и стандартизации оценки компетенции FL. В работе представлены шесть теоретических аспектов FL в качестве основы для группировки соответствующих метрик, выставления итоговых оценок и их интерпретации. Эти аспекты — субкомпетенции «предвидение», «оценка будущих сценариев» и «принятие решений в условиях неопределенности» — могут быть описаны независимо друг от друга. Возможность измерять исходный уровень FL позволит разрабатывать более эффективные образовательные программы по культивированию данной компетенции.
Анализ актуальных тенденций патентования обнаруживает важные закономерности, способные стимулировать технологический прогресс в отдельных секторах — прежде всего за счет обнаружения существующих пробелов и определения новых направлений исследований. В статье рассматривается, как экономическое освоение результатов исследований и разработок (ИиР) отражает динамику инновационного процесса и учитывается при стратегическом планировании, формировании политики и управлении этой сферой. На примере финансирования государственных научно-технологических институтов бразильского аэрокосмического и оборонного секторов показано, как эти тенденции влияют на формирование активных стратегий технологического развития. Показано, что динамика ИиР и инновационной деятельности указанных институтов точно отражает потребности и тенденции развития соответствующих технологических направлений. Результаты свидетельствуют о расширении спектра исследовательских интересов и усложнении инновационных экосистем, в которых действуют эти институты. Успех инновационной политики зависит от способности прогнозировать тренды, инвестировать в перспективные области и обеспечивать трансфер технологий в реальный сектор экономики. Такой подход позволяет научным учреждениям оперативно реагировать на зарождающиеся изменения и рыночные возможности, способствуя устойчивому развитию и научно-техническому прогрессу
Вконтексте повсеместного распространения цифровой экономики организации сталкиваются с необходимостью перехода на эту модель посредством цифровой трансформации (ЦТ). При правильном проведении ЦТ достигаются существенные преимущества с точки зрения поддержания устойчивости и конкурентоспособности в постоянно меняющейся среде. Подобные преобразования выходят за рамки простого внедрения передовых технологий и предполагают управление процессами повышенной сложности, глубокую рекомбинацию бизнес-процессов, структур, методов внешних коммуникаций и др. Однако указанные факторы не учитываются большинством организаций. Другими словами, ЦТ недооценивается с точки зрения сложности, продолжительности и интенсивности адаптационного напряжения. Подобные преобразования удаются «с первой попытки» только 10–20% организаций, причем крупные компании терпят неудачу чаще всего. В настоящем исследовании анализируются причины, по которым большинство инициатив ЦТ не достигают поставленных целей. Особый акцент делается на связи цифровых компетенций руководителей с результативностью технологических реформ. С этой целью проанализирован массив релевантных публикаций по теме ЦТ за последние пять лет. Согласно выводам, большинство организаций вступают в ЦТ без надлежащей подготовки в виде заблаговременного пересмотра компетенций и корпоративной культуры, выхода за рамки устоявшихся моделей мышления и поведения, которые прежде обеспечивали конкурентоспособность, но в новом контексте перестают работать. Сформулированы принципы, повышающие шансы на успешные цифровые преобразования. Статья вносит вклад в растущий объем знаний по методам управления в условиях трансформационных переходов.
Стартапы-единороги стали символом предпринимательского успеха, драйверами инноваций и создания богатства. В круг стран с развитой культурой предпринимательства и значительной концентрацией единорогов входят ведущие мировые экономики: США, Китай, Индия, Великобритания, Германия, Франция, Нидерланды и Швеция. Наибольшее распространение эти компании получили в секторах финтеха, здравоохранения и транспорта, что делает указанные отрасли наиболее релевантными для анализа. Цель работы — моделирование и прогнозирование экспансии единорогов посредством трех- и четырехпараметрических логистических моделей и сигмоидных моделей роста Гомпертца на базе платформы Dealroom. Устранение пробела в изучении численности единорогов предоставит политикам и инвесторам важные сведения о предельной емкости рынка стартапов данного типа и сроках его насыщения. Результаты исследования показывают, что модель Гомпертца предлагает оптимистичные оценки уровня насыщения рынка единорогами, тогда как прогнозы логистической модели отличаются большей реалистичностью как по текущим данным, так и согласно прогнозной динамике. Трехпараметрическая модель Гомпертца оптимальна для анализа распространения единорогов в Китае, логистическая трехпараметрическая — для США, Великобритании и всех отраслей, а четырехпараметрическая логистическая наилучшим образом объясняет динамику в Индии, Германии, Франции, Нидерландах и Швеции. Прогнозы указывают, что все изученные страны и секторы, за исключением США и финтеха, достигнут точки насыщения к 2030 г. Данные выводы имеют ключевое значение для стратегического планирования, регулирования, разработки политики и формирования инвестиционных портфелей
В статье исследуется специфика взаимодействия ключевых факторов предпринимательской экосистемы (ПЭ) в условиях экономической турбулентности. Системная динамика ПЭ проанализирована на примере России через призму теории сложных адаптивных систем. На основе метода fuzzy DEMATEL и опроса экспертов, изучающих ПЭ в российских городах, выявлены ключевые движущие силы, определяющие устойчивость экосистемы. Установлены причинно-следственные связи и специфика механизма адаптивности предпринимательских экосистем в контексте повышенной сложности и нестабильности. Главными факторами их реконфигурации оказались нормативная среда, человеческие ресурсы и доступ к капиталу, тогда как инновационная деятельность в значительной степени определяется внешними условиями. Полученные результаты подчеркивают необходимость адаптивной политики, направленной на повышение устойчивости предпринимательских экосистем. Предложена новая методологическая структура для изучения адаптивности ПЭ в странах с развивающейся экономикой
Развитие технологий, обеспокоенность климатиче скими изменениями и стремление многих стран сократить выбросы парниковых газов за по следнее десятилетие существенно повысили мировой спрос на автомобили на альтернативных видах топли ва. Наиболее перспективной заменой традиционному углеводородному транспорту выглядят электромоби ли, включая полностью электрические модели (BEV) и подзаряжаемые гибриды (PHEV). На некоторых регио нальных рынках электротранспорт, вероятно, выйдет на лидирующие позиции уже в 2030е гг. Вместе с тем, в отличие от машин с двигателем внутреннего сгорания, производство электромобилей требует более широкого спектра цветных металлов, что может ограничить даль нейшую электрификацию транспорта. С помощью сценарного подхода в статье проанали зирована динамика рынка электромобилей и рассчитана потребность в ключевых металлах для каждого сценария. Результаты показывают, что до 2050 г. ускоренное разви тие электротранспорта окажет значительное влияние на рынок кобальта, умеренное — на рынки лития, никеля и меди, незначительное — на рынки марганца и алю миния. Распространение электромобилей в ближайшие десятилетия создает для стран — экспортеров цветных металлов, включая Россию, существенные возможности наращивания поставок на мировые рынки
Стремительное развитие технологии искусственного интеллекта (ИИ) ведет к усилению глобальной конкуренции, меняя динамику соотношения сил между разными странами. В статье анализируются влияние распространения ИИ на перспективы соперничества в оборонной сфере между США и Китаем, а также эффекты этого процесса для небольших стран с ограниченным геополитическим влиянием. На основании обзора тематической литературы и опроса экспертов составлен набор возможных сценариев на период до 2050 г., которые описывают разные варианты развития противостояния США и Китая на Земле и в космосе, отражают соответствующие векторы стратегий для малых стран в том или ином контексте. Сценарии могут служить стратегической канвой для разработки проактивной политики национальной безопасности с учетом меняющегося международного ландшафта. Предложенные рекомендации направлены на то, чтобы «выровнять игровое поле» и помочь таким субъектам не только решать проблемы, связанные с развитием ИИ в военной сфере, но и использовать возможности, возникающие в результате технологических сдвигов. Представленные выводы формируют потенциальную основу для разработки стратегий национальной безопасности даже в условиях институциональных и инфраструктурных ограничений. Лица, принимающие решения, могут ориентироваться в сложной среде, динамизм которой во многом определяют технологии ИИ
Издательство
- Издательство
- ВШЭ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- Юр. адрес
- 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
- ФИО
- Анисимов Никита Юрьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- hse@hse.ru
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.hse.ru/