СТРАТЕГИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ И РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ

В фокусе статьи находится проблема формирования, построения, измерения и отслеживания динамики индексов оценки цифровой трансформации промышленных предприятий. Проанализированы композиционные особенности, преимущества и ограничения трех индексов, которые имеют достаточно хорошую сфокусированность на сопоставлении отраслей промышленности (хотя бы укрупненных групп отраслей) по уровню цифровой трансформации или цифровой зрелости с учетом их специфики и которые составлялись хотя бы несколько лет: Industrial Digitalization Index MGI McKinsey, Индекс готовности умной индустрии Всемирного экономического форума, Индекс цифровизации отраслей экономики и социальной сферы ВШЭ. Основной тезис статьи состоит в необходимости разработки единого, непрерывного и релевантного российской практике индекса цифровой трансформации промышленных предприятий с учетом всего того положительного опыта в концептуальных и методических разработках индексов оценки цифровизации, которые удалось наработать исследовательско-аналитическим коллективам международных и российских проектов в данной области. Вместе с тем автор отмечает необходимость избежать ретроспективного построения индексов на основе запаздывающих статистических данных и ориентации только на хорошо апробированные цифровые технологии. Представляется очень важным учесть необходимость внедрения стратегического вектора в методики измерения уровней цифровой трансформации промышленных предприятий. Недостаточно укрупненным образом сгруппировать показатели внедрения цифровых технологий и назвать их некими индексами или субиндексами в качестве основных маркеров цифровой трансформации. С точки зрения статистики такой подход может быть совершенно корректным, достоверным, верифицируемым. Но возникает вопрос относительно продуктивного потенциала сгруппированных технологий в контексте эволюции моделей бизнеса, особенно в промышленности. В рамках построения любых индексов и методов оценки динамики цифровой зрелости, цифровизации, цифровой трансформации лучше столкнуться с неизбежной неопределенностью в части потенциала некоторых фронтирных технологий в попытке предвидеть стык технологических факторов и будущих ниш для моделей бизнеса. При таком подходе индексы цифровой трансформации для промышленных предприятий приобретают проективную и инструментальную функции, поскольку выступают в некотором смысле дорожной картой. Они позволяют улучшить стратегическое видение в вопросах достижения более поздних стадий цифровой зрелости у самих компаний из различных отраслей и секторов промышленности, а также у их стейкхолдеров, ассоциаций, государственных органов (в первую очередь тех, которые отвечают за цифровизацию и промышленную политику).

Технологии, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), все чаще заменяют и дополняют людей в управленческих задачах, таких как принятие решений. Современные технологии искусственного интеллекта способны выполнять когнитивные функции, ранее связанные только с человеческим разумом. Согласно ресурсной концепции фирмы (RBV), когнитивные способности людей являются источником некопируемых конкурентных преимуществ, так как их трудно имитировать, таким образом, технологии ИИ способны менять источники конкурентных преимуществ.

Данное исследование посвящено выявлению факторов, влияющих на решение промышленных компаний о внедрении технологий искусственного интеллекта, а также исследованию взаимосвязи внедрения технологий ИИ с эффектами замещения и/или дополнения когнитивных способностей сотрудников и их влияния на формирование конкурентного преимущества.

Исследование проведено на базе данных 147 промышленных компаний, эмпирические оценки возникновения эффекта замещения при внедрении технологий ИИ и эффекта взаимодополнения проводились при помощи двух моделей: пробит-модели со случайными эффектами (random effect probit) и логит-модели с постоянными эффектами (fixed effect logit), которая позволила оценить внутрифирменную динамику изменения ресурсов при внедрении в бизнес-процесс технологий ИИ, то есть проследить эффект замещения ресурсов при внедрении ИИ.

Полученные результаты показали, что: (1) решение об инвестировании в технологии ИИ зависит от таких факторов, как наличие компетенций для внедрения ИИ, затраты на внедрение новых технологий и уровень текущих затрат в целом по компании, ожидание финансовых и экономических эффектов; (2) решение об инвестициях в ИИ и их интенсивность значительно выше у компаний, ожидающих сокращение времени на выполнение операций, сокращение численности сотрудников за счет уменьшения объема рутинных операций, сокращение затрат на функцию управления персоналом и увеличение скорости разработки и продвижения новых продуктов; (3) наибольшее влияние на формирование некопируемых конкурентных преимуществ оказывает внедрение ИИ в маркетинг и аналитику, разработку и ИТ, продажи и клиентский сервис и разработку новых продуктов; (4) при внедрении ИИ одновременно возникает и эффект замещения, и эффект взаимодополнения, что смещает источники конкурентных преимуществ (несмотря на то что замена традиционных специфических для области когнитивных возможностей человека на многочисленные вычислительные возможности ИИ разрушает существующее преимущество, тем не менее на основе взаимодополнения человеческих и машинных возможностей создаются новые, постоянные некопируемые преимущества). Кроме того, дополнена ресурсная концепция фирмы и показано, что неоднородные несвязанные ресурсы, такие как человек и машина, также могут быть источником уникальных конкурентных преимуществ.