В условиях цифровой трансформации экономики возрастает потребность в подготовке специалистов нового типа - экономистов, обладающих как базовыми экономическими знаниями, так и цифровыми, аналитическими и технологическими компетенциями. Настоящая статья посвящена исследованию применения технологий искусственного интеллекта в системе высшего образования для повышения эффективности и персонализации подготовки студентов экономических направлений. Проведён сравнительный анализ отечественных и международных практик внедрения ИИ в образовательный процесс, включая адаптивные платформы, интеллектуальные помощники, системы оценки компетенций и автоматизированные тренажёры. На основе эмпирических данных выявлены преимущества применения ИИрешений в обучении (повышение мотивации, вовлечённости, адаптивности контента), а также обозначены ключевые барьеры их распространения в вузовской среде. В результате сформулированы практические рекомендации по интеграции ИИ в образовательные стратегии вузов, готовящих специалистов в области экономики.
В условиях ускоренной цифровизации мировой экономики происходит существенная трансформация традиционных экономических моделей. Данное исследование направлено на выявление характера и направлений изменений, происходящих в результате внедрения цифровых технологий в ключевые элементы экономической системы. На основе анализа современных научных источников, эмпирических данных и кейс-стадий были изучены такие аспекты, как переход от линейной модели производства к платформенной логике, рост роли данных как экономического ресурса, изменения в структуре занятости и собственности. В работе используется смешанный методологический подход, включающий контент-анализ стратегических документов, сравнительный анализ цифровых платформ и регрессионную оценку влияния цифровых факторов на экономическую результативность. Основное внимание уделяется таким технологиям, как искусственный интеллект, интернет вещей (IoT), блокчейн и большие данные. Результаты показывают, что цифровая трансформация способствует повышению гибкости бизнес-моделей, ускоряет циклы инноваций, однако одновременно порождает институциональные вызовы, включая рост цифрового неравенства, угрозу монополизации платформ и необходимость переопределения роли государства в экономике. В заключении предложены рекомендации по адаптации экономической политики к новым цифровым реалиям.
В условиях ускоряющейся цифровизации и глобальной конкуренции региональные инновационные системы (РИС) приобретают особую значимость как институциональные и инфраструктурные механизмы стимулирования устойчивого экономического роста. Настоящее исследование направлено на анализ структуры, функций и влияния РИС на динамику социально-экономического развития территорий. На основе сравнительного анализа данных по регионам, обладающим различным уровнем инновационной активности, выявлены ключевые факторы эффективности инновационной экосистемы и определены внутренние механизмы её влияния на валовой региональный продукт, занятость и инвестиционную привлекательность. Предложена авторская модель оценки результативности региональных инновационных систем с учётом кластерного развития, взаимодействия с научно-образовательными организациями и потенциала трансфера технологий. Результаты исследования могут быть полезны для региональных администраций, научных центров и институтов развития при формировании стратегии инновационного развития.