Научный архив: статьи

Оптимизация взаимодействия государства и граждан в условиях цифровой трансформации России требует комплексного подхода, выходящего за рамки технологических решений. Для системного анализа этой проблемы предложена и теоретически обоснована интегративная пятикомпонентная концептуальная модель, включающая технологическую инфраструктуру, институционально-правовое обеспечение, механизмы гражданского участия, информационную открытость и среду доверия. Апробация модели, основанная на серии экспертных фокус-групп с представителями власти, бизнеса и научного сообщества, выявила существенную асимметрию в развитии ее компонентов. При технологическом прогрессе фиксируются дефицит доверия к цифровым инициативам государства, скептицизм в отношении реального влияния механизмов электронного участия и слабость диалога между властью и обществом. Обоснован вывод, что эффективная оптимизация взаимодействия невозможна без фундаментальных изменений, направленных на построение доверия, обеспечение реального участия граждан, повышение прозрачности и совершенствование институтов. На основе анализа сформулированы практические рекомендации для государственной политики.

В какой степени искусственный интеллект (ИИ) служит повышению эффективности реализации государственной молодежной политики РФ в условиях технологического развития и цифровой трансформации? Новизна заключается в комплексном анализе уникальных механизмов внедрения ИИ в российскую систему молодежной политики с учетом национальных стратегических приоритетов, а также в выявлении персонализированных подходов к управлению человеческим капиталом молодежи посредством использования ИИ. По результатам анализа функционального потенциала ИИ, Стратегии государственной молодежной политики РФ до 2030 г., а также релевантных практик применения цифровых механик с системами ИИ в контексте реализации молодежной политики авторами выделены три ключевых направления имплементации ИИ-технологий: 1) разработка систем стратегического мониторинга и прогнозирования уязвимостей молодежи, 2) акселерация трансформационных процессов в сфере реализации молодежной политики через внедрение цифровых продуктов с элементами искусственного интеллекта, 3) оптимизация процессов вовлечения молодежи в общественную динамику, интенсификация гражданского участия. Приводятся примеры результативных национальных и зарубежных сценариев в указанных областях, предлагаются новые подходы к гармонизации стратегии молодежной политики посредством внедрения инновационных интеллектуальных технологий. Отмечаются существенные ограничения применения ИИ, включая этические коллизии и методологические сложности. Обозначены ключевые риски при разработке законодательных инициатив, направленных на регулирование использования ИИ в экосистеме управления человеческим капиталом молодежи, подчеркивается важность поиска баланса между стимулированием инноваций и защитой прав и свобод граждан в цифровой среде.

Авторы рассматривают в статье развитие стейкхолдерских отношений и их переход в сферу анализа трансакционных издержек. Анализируя движение бизнеса в сторону цифровизации и появление всё новых цифровых каналов взаимодействия, они акцентируют внимание на необходимости доработки имеющихся теорий и введении новых терминов, позволяющих более полно описать взаимодействия внутри бизнес-экосистем. Показана значимость цифровой трансформации как драйвера развития цифрового взаимодействия. Также авторы указывают на необходимость развития институтов для более полного и безопасного использования всех каналов взаимодействий между участниками. Результатом применения полученных данных видится снижение трансакционных издержек организаций за счет повышения эффективности и скорости коммуникаций и принятия решений между ключевыми стейкхолдерами.

Статья посвящена комплексному анализу цифровой трансформации как ключевого вектора модернизации современного бизнеса. Авторы рассматривают цифровую трансформацию не только как технологический, но и как организационно-культурный и управленческий процесс. Проанализированы ключевые драйверы и барьеры цифровых преобразований, а также представлены методы оценки их эффективности - от KPI и ROI до комплексных фреймворков и кейс-анализа. Особое внимание уделено влиянию цифровизации на бизнес-модели, роль лидерства и устойчивое развитие. В статье представлены межотраслевые примеры (здравоохранение, финансы, производство), иллюстрирующие реальные практики внедрения. Работа опирается на современные научные исследования и прикладные подходы к измерению успеха цифровых трансформаций.

Введение. Цифровая трансформация региональной экономики становится ключевым фактором ее развития в современных условиях. Взаимодействие традиционных институтов с цифровыми технологиями способствует повышению эффективности экономических процессов, улучшению инвестиционного климата и формированию новых точек роста. Цель данного исследования - выявить влияние цифровизации на типологизацию регионов на примере Приволжского федерального округа (ПФО). Для этого были выполнены следующие задачи: дать характеристику регионам ПФО, определить их типы, разработать инструмент оценки цифровизации регионов с учетом институционального аспекта, показать влияние цифровизации на экономическое развитие регионов. Полученные результаты позволяют определить роль цифровых институтов как драйвера социально-экономического развития и могут быть использованы при разработке стратегий цифрового развития регионов.

Методы исследования. В ходе исследования были использованы общенаучные методы, включая анализ, синтез и обобщение. Применялся метод графического анализа для наглядного представления результатов, а также метод сопоставления и группировки для классификации регионов. Метод сравнительного анализа позволил выявить различия в уровнях цифровизации субъектов ПФО. Кроме того, использовались статистические методы и метод корреляционного анализа для оценки взаимосвязи между цифровыми институтами и экономическим развитием регионов.

Результаты и дискуссия. Представлен анализ типов регионов ПФО, который основывается на их отраслевой структуре, а также величине валового регионального продукта на душу населения. Кроме того, был оценен уровень цифровизации этих регионов с использованием коэффициента локализации.
В результате чего, опираясь на субиндексы и сводный индекс, был определен уровень цифровой трансформации регионов ПФО. Также была установлена зависимость между процессами индустриализации и цифровой трансформацией в данных регионах, выявлена взаимосвязь между уровнем развития региона и его цифровизацией. В дальнейшем полученные результаты могут быть применены в исследованиях, связанных с анализом уровня и динамикой цифровой трансформации, изучении цифрового разрыва, а также в разработке моделей цифровой трансформации регионов России. Было выявлено наличие устойчивой взаимосвязи между показателями цифровой трансформации, отраслевой структурой регионов и валовым региональным продуктом.

Заключение. Цифровую трансформацию следует анализировать с позиции институционального подхода, используя в качестве инструмента оценки индикаторы, отражающие состояние и развитие цифровых институтов. Одной из наиболее острых проблем в этом контексте выступает экономическое и цифровое неравенство между регионами. Статистические данные свидетельствуют о высокой степени корреляции между уровнем социально-экономического развития регионов и их цифровыми показателями, что указывает на их взаимное влияние.

В статье рассматривается цифровая трансформация как стратегический фактор повышения конкурентоспособности организаций в условиях глобальной экономики. Анализируются ключевые технологии и инструменты, обеспечивающие цифровое развитие: автоматизация, облачные вычисления, искусственный интеллект, аналитика больших данных и цифровые платформы. Раскрываются механизмы оптимизации клиентского опыта, персонализации, трансформации бизнес-моделей и развития новых источников дохода. Особое внимание уделено управлению культурными изменениями, кибербезопасности и соответствию нормативным требованиям. Представлены подходы к измерению эффективности цифровых инициатив (KPI, ROI, циклы обратной связи). В заключении обозначены актуальные тренды: IoT, блокчейн и устойчивые цифровые практики как факторы устойчивого глобального роста.

Улучшение системы кибербезопасности и защиты данных становится неизбежным шагом для обеспечения устойчивого развития цифровой экономики. Работа посвящена анализу современных вызовов и угроз, связанных с кибератаками, утечками данных и адаптацией общества к цифровой трансформации. Рассмотрены ключевые направления повышения безопасности информационных систем, включая внедрение блокчейна, использование технологий искусственного интеллекта и развитие квантовой криптографии. Особое внимание автором в статье уделено масштабным утечкам данных в России за последние годы, включая взлом Единого государственного реестра недвижимости, что подчеркивает остроту проблемы защиты государственной и коммерческой информации. Приводятся примеры успешных инициатив, таких как внедрение квантовых каналов связи, обучение специалистов в области кибербезопасности и применение централизованных систем мониторинга сетевых угроз. Автор подчеркивают важность не только технологического обеспечения, но и повышения цифровой грамотности пользователей. Также в статье сделан акцент на необходимости согласованных международных усилий в борьбе с глобальными киберугрозами. В заключении обсуждаются перспективы развития российских технологий в контексте глобальной информационной безопасности.

В условиях цифровизации инвестиционно-строительной отрасли особое значение приобретает разработка интегрированных моделей управления, обеспечивающих сквозную управляемость проектами на всех стадиях жизненного цикла. Статья посвящена теоретико-методологическому обоснованию интеграции информационного моделирования зданий (BIM) и корпоративных систем планирования ресурсов (ERP) как основополагающего элемента стратегического управления инвестициями в строительстве. Автором проведен анализ функционально-структурной совместимости BIM и ERP-систем, определены архитектурные принципы их интеграции, раскрыты ключевые механизмы и ограничения взаимодействия. В статье в табличном виде раскрыта концепция архитектуры интеграционного подхода, а также даны рекомендации по повышению эффективности сквозного управления строительными инвестициями и влияние интеграции BIM и ERP-систем на ключевые показатели строительных проектов. Резюмируется необходимость реализации современной управленческой парадигмы, основанной на системности, прозрачности, адаптивности и цифровой трансформации строительной отрасли.

В статье рассматриваются особенности развития предприятий транспортного машиностроения в условиях современных вызовов, включая необходимость технологической независимости, цифровой трансформации, а также повышения эффективности и рентабельности их деятельности. Учитывая отраслевую специфику, показана ограниченность применения универсальных организационно-экономических подходов. Обоснована необходимость формирования системы организационно-экономических механизмов, адаптированных к многоуровневой природе управления отраслью.

Предложена и обоснована собственная система организационно-экономических механизмов по уровням экономики (макро- и микроуровень), обеспечивающая координацию инструментов государственной политики, инновационного развития, цифровизации, кадрового и институционального обеспечения.

Научная новизна исследования заключается в интеграции технологических и управленческих аспектов развития отрасли в рамках комплексного подхода к развитию предприятий транспортного машиностроения.

Актуальность. В условиях ускоренной цифровой трансформации государственного управления особую актуальность приобретает разработка устойчивых механизмов обеспечения продовольственной безопасности и формирования здоровьесберегающего питания для населения Арктической зоны Российской Федерации. Настоящее исследование направлено на научное обоснование модели цифрового управления питанием, основанной на интеграции интеллектуальных технологий в систему государственно-социальной политики.

Цель исследования — разработка научно обоснованной модели цифрового управления питанием и продовольственной безопасностью в Арктике в условиях усиливающихся климатических, логистических и инфраструктурных ограничений. В условиях нарастающей климатической нестабильности, нутритивных и когнитивных дефицитов, цифрового неравенства и ограниченного доступа к медицинской помощи возникает потребность в переходе от традиционной продовольственной поддержки к гибкой системе адаптивного и интеллектуального управления питанием населения.

Методология включает структурно-функциональный и сравнительный анализ, цифровое моделирование, элементы поведенческой диагностики, микробиомного подхода и геоаналитики. Применяются сценарные методы оценки рисков, технологии биосенсорного мониторинга, а также инструменты анализа нутритивной уязвимости с учетом демографических, климатических и поведенческих факторов.

Результаты включают разработку оригинальной платформенной модели цифрового управления питанием, интегрирующей телемедицинские решения, интеллектуальные алгоритмы оценки и коррекции рациона, цифровые следы пищевого поведения и биосенсоры, носимые устройства и отечественные цифровые продукты («1С: Плановое питание», облачная система «Научный инструмент анализа питания» (НИАП) и др). Выделена система индикаторов для раннего выявления алиментарных рисков в северных и арктических муниципалитетах и предложены инновационные механизмы персонализированной нутриционной поддержки, включая цифровые двойники рационов и алгоритмы хрононутрициологической адаптации.

Выводы подтверждают, что цифровое питание в Арктической зоне России выступает стратегическим ресурсом социального суверенитета, адаптивности и устойчивого развития. Адаптивные интеллектуальные решения в сфере питания позволяют государству оперативно корректировать меры социальной политики в ответ на региональные вызовы, предупреждать пищевые дефициты и способствовать достижению целей национальных проектов в области демографии, здравоохранения и цифровой трансформации.

Актуальность исследования связана с ограниченной результативностью проектов цифровой трансформации крупных предприятий, реализуемых зачастую без ее согласования со стратегическими целями развития. В условиях перехода к шестой длинной волне технологической конъюнктуры Н. Д. Кондратьева крупные предприятия уже накопили массивы больших данных, однако не располагают платформами, предоставляющими инструменты преобразования результатов их обработки в управленческие решения, направленные на рост производительности труда, интерпретируемой как измеримое выражение интереса объекта стратегирования.

Целью исследования является разработка интеллектуальной и адаптивной модели стратегического управления развитием процессов за счет обоснованного выбора приоритетных направлений трансформации в рамках цифровой платформы предприятия. Предложенная архитектура платформы предназначена для поддержки управленческих решений при стратегировании цифрового развития системы бизнес-процессов предприятий в сложившихся условиях высокой технологической изменчивости и организационной фрагментации.

Методология исследования включает несколько этапов. На первом этапе была разработана классификация бизнес-процессов, отражающая их функциональную роль в проектируемом контуре цифрового управления. Далее проводится оценка цифровой зрелости процессов, основанной на анкетировании по критериям автоматизации, интеграции с корпоративными информационными системами и формализованности регламентов. Параллельно ведется обработка ретроспективных данных показателей деятельности, позволяющая количественно оценить вклад каждой группы процессов в рост производительности труда.

Полученные оценки использованы для позиционирования процессов в матрице стратегической значимости, отражающей соотношение между уровнем цифровой зрелости и вкладом их цифровизации в рост производительности труда. Это позволило выделить приоритетные для цифровой трансформации процессы и послужило основой для проектирования цифровой платформы, реализующей функции целеполагания, сценарного анализа, мониторинга показателей и координации участников преобразований. Классификация бизнес-процессов формирует основу для согласования стратегических целей с текущими задачами предприятия.

Полученные результаты подтверждают выдвинутую гипотезу о целесообразности использования показателя производительности труда в качестве функции полезности и позволяют рассматривать предложенную архитектуру цифровой платформы как основу для перехода от фрагментарных подходов к структурированной и управляемой цифровой трансформации. Перспективы исследования связаны с апробацией предложенной модели в различных отраслях промышленности.

Настоящее исследование анализирует институциональные и технологические вызовы интеграции систем искусственного интеллекта (ИИ) в публичное администрирование и государственные сервисы, фокусируясь на классификации ролей алгоритмов в процессах принятия решений, балансе интересов в сотрудничестве с коммерческими поставщиками ИИ-решений и инфраструктуры, а также обеспечении национальной технологической автономии. Применен качественный междисциплинарный подход, сочетающий нормативноправовой анализ, тематический анализ эмпирических кейсов из практики различных стран и теоретический синтез. Данные собраны из официальных источников, рецензируемых научных публикаций и новостных источников с использованием метода снежного кома для отбора кейсов, а кодирование проводилось итеративно. В результате разработана оригинальная авторская шестиуровневая пирамидальная модель распределения ответственности в зависимости от степени автономии алгоритмов ИИ в цепочке принятия решений: от полной делегации («ИИ-Капитан») через предложение готового решения с утверждением человеком («ИИ-Штурман»), набор конфигураций («ИИ-Советник»), анализ среды с сигнализацией триггеров («ИИ-Наблюдатель» ), выполнение трудозатратных задач с ревизией оператором («ИИ-Рабочие руки») до рутинной поддержки без решений («ИИ-Рутинный помощник»). Модель наложена на градации рисков (высокий, ограниченный, минимальный) для оценки последствий ошибок. Выявлена дилемма государственно-частного партнерства, обеспечивающего доступ к инновациям, но усиливающего зависимость и уязвимости. Также обоснована роль суверенного ИИ как стратегии снижения этих рисков. Для эффективной интеграции алгоритмов в государственные сервисы рекомендуется внедрение обязательной классификации систем ИИ по уровням автономии и критичности, где шестиуровневая таксономия обеспечивает дифференцированный подход к распределению ответственности, минимизируя институциональные пробелы и риски предвзятости.