Проблема обновления модели экономического развития России на базе достижения технологического суверенитета требует выработки стратегических решений в рамках инвестиционной политики экономического роста. Статья посвящена определению моделей технологического обновления по структуре инвестиций в «старые – новые» технологии и разработке алгоритма выявления этих моделей на основе оценки связи инвестиций и риска. Методологическая база исследования представлена теорией технологических изменений. Методы включают элементы структурного, статистического, регрессионного и эконометрического анализа, а также применяются методы таксономии, позволяющие выделить различные варианты моделей инвестирования и технологического обновления. Информационную базу составили статистические данные Росстата за 2010–2022 гг., представленные показателями инвестиций в основной капитал и затратами на технологические инновации. Результатом является идентификация модели технологического обновления российской экономики по структуре инвестиций в «старые – новые» технологии и чувствительности общего показателя технологичности к инвестициям. Выделены стратегии технологического развития по влиянию расходов на динамику технологичности в виде «лидерства», «рывка», «сдачи позиций» и «деградации». По влиянию инвестиций в новые технологии на технологическое обновление обоснованы модели: «блокировки», «ригидности», «обновления» и «насыщения». Аналогичный подход реализован к инвестициям в старые технологии с выделением моделей: «деградации», «отсталости», «опоры на старые технологии», «опоры на новые технологии». Построена теоретическая модель связи инвестиций и риска, институциональных параметров процесса инвестирования. Выявлено, что российская экономика обнаруживает модель отсталости с локальными технологическими инновациями, что требует масштабного увеличения инвестиций в новые технологии, снижения рисков и модификации институциональных условий.
Углубление технологического разрыва между промышленными регионами, усиление внешнеэкономических ограничений и необходимость достижения технологического суверенитета определяют актуальность перехода к интеллектуальному формату развития промышленных экосистем с высокой степенью сложности, динамической самоорганизации и когнитивной трансформации. Статья направлена на разработку концептуального фреймворка оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в условиях экономики данных и институциональной трансформации. Методологическая база исследования основана на онтологическом и системно-структурном подходах, синтезе концепций Индустрий 5.0–6.0, когнитивной экономики, цифрового суверенитета и зрелостных моделей. Использованы методы нарративного анализа, сравнительного типологизирования, нормализации показателей, индексного моделирования и экспертной калибровки весовых коэффициентов. Информационную базу составили аналитические материалы, подготовленные Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации за 2023–2024 гг. В результате сформирован концептуальный фреймворк, включающий: 1) многоуровневую типологию зрелости, отражающую эволюцию экосистем от базовой цифровизации к институционализированной интеллектуальности; 2) категориальную модель оценки интеллектуальной зрелости промышленных экосистем с расчетом интегрального индекса; 3) систему критериев и индикаторов по одиннадцати направлениям оценки; 4) методику стратификации и ранжирования промышленных экосистем по уровню интеллектуальной зрелости; 5) управленческие функции фреймворка в качестве инструмента стратегического планирования, мониторинга и когнитивной трансформации. Выявлено, что фреймворк обеспечивает структурированную платформу для стандартизации методов оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем, создавая основу для институционализации ИИ, формирования программ развития и перехода к адаптивным, рефлексивным и стратегически управляемым промышленным экосистемам.