Статья: Методология конверсии искусственного интеллекта в задачи поиска новых моделей роста и стратегического управления сложными социально-экономическими системами (2026)

Читать онлайн

В условиях сближения технологической, макроэволюционной и демографической сингулярностей традиционные методы анализа и прогнозирования экономического роста снижают свою эффективность. Информационное перенасыщение во многом обосновывает переход от реактивного управления к превентивному, что ставит перед экономической наукой задачу принципиально нового класса — эффективного обнаружения трендов и конкурентных преимуществ в большом потоке данных. Цель исследования: формализовать процесс практической актуализации новых моделей экономического роста для сложных социально-экономических систем. Исследование опирается на междисциплинарный синтез: классическую экономическую теорию роста, институциональный подход, методологию стратегирования, теорию сложных систем и математического моделирования, а также современные достижения в области конвергенции труда человека и интеллектуальных машин. В результате предложена универсальная методология стратегического управления, объединяющая девять связанных этапов: многоуровневое сканирование и прогнозирование трендов; OTSW-анализ как инструмент креативного созидания; системное целеполагание; процессный подход к управлению жизненным циклом цепочек увеличения стоимости; метод главных компонент; построение цифровой аналитической инфраструктуры на основе больших данных; математическое моделирование причинно-следственных связей и поиск точек бифуркаций; многоагентная ИИ-поддержка интерпретации и принятия решений; формирование плана трансформации на основе моделирования поведения цифрового двойника. Методология обеспечивает переход от описания к действию, от корреляции к причинности, от статического планирования к адаптивному управлению. Предложенный алгоритм представляет собой не инструментальную надстройку, а новый подход к стратегическому мышлению, в которой человек и машина выступают партнерами в проектировании будущего. Его значимость заключается в преодолении критических различий: теория и практика, основанные на данных идеи и контекстуальные суждения, проблемы глобального масштаба и практические решения. Потенциальные сферы применения — уровни национального, регионального и корпоративного управления с акцентом на усиление их образовательного и научно-исследовательского потенциалов.

Ключевые фразы: интеллектуальная машина, искусственный интеллект, математическое моделирование, междисциплинарные исследования, СТРАТЕГИРОВАНИЕ, ЭКОНОМЕТРИКА, экономический рост
Автор (ы): Вареник Мария Сергеевна (Varenik M. S.), Журавлев Денис Максимович (ZHuravlev D. M.)
Журнал: УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ КОНСУЛЬТИРОВАНИЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
35. Государственное административное управление. Военное искусство. Военные науки
Для цитирования:
ВАРЕНИК М. С., ЖУРАВЛЕВ Д. М. МЕТОДОЛОГИЯ КОНВЕРСИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАДАЧИ ПОИСКА НОВЫХ МОДЕЛЕЙ РОСТА И СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ // УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ КОНСУЛЬТИРОВАНИЕ. 2026. № 1
Текстовый фрагмент статьи
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.