Статьи в выпуске: 8
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
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