В статье уточняются понятийные основы цифровой трансформации и зрелости организаций. В научной литературе понятия «оцифровка», «цифровизация», «цифровая трансформация» и «цифровая зрелость» нередко смешиваются, хотя отражают разные уровни изменений. На основе сравнительного анализа подходов предложено разграничение этих категорий по объекту изменений, масштабу воздействия и характеру результата. Цифровая трансформация трактуется как комплексное изменение организации под воздействием цифровых решений, затрагивающее бизнес-модель, управленческие механизмы и процессы создания ценности. Цифровая зрелость рассматривается как способность организации воспроизводимо получать эффект от цифровых инициатив и интегрировать их в систему управления и развития. Такое разграничение необходимо для корректной экономической интерпретации цифровых изменений.
Практическая значимость исследования состоит в возможности использовать предложенную концептуальную схему при разработке моделей диагностики цифровой зрелости и управлении цифровыми преобразованиями.
В статье рассматриваются подходы государственной политики к разработке и внедрению искусственного интеллекта в транспортном секторе экономики Российской Федерации в условиях глобальной цифровой трансформации. Автор анализирует роль правительства как регулирующего органа, лидера и пользователя цифровых технологий. Также внимание уделяется международному опыту регулирования применения искусственного интеллекта на примере Соединенных Штатов Америки, Китая и Европейского союза. В исследовании рассматриваются текущие приоритеты Российской Федерации, включая технологический суверенитет, поддержку инноваций, правовое регулирование, общественное доверие и региональное развитие интеллектуальных транспортных систем.
В статье делается вывод о том, что эффективная политика в области применения искусственного интеллекта имеет решающее значение для повышения безопасности, эффективности и конкурентоспособности современных транспортных систем.
В статье исследуется проблема внедрения технологий искусственного интеллекта в систему государственной службы Российской Федерации как инструмента оптимизации процессов принятия управленческих решений. Представлен анализ существующих подходов к определению сущности искусственного интеллекта и предложено авторское видение данного понятия. Рассмотрена взаимосвязь федеральных проектов «Цифровое государственное управление» и «Искусственный интеллект» в рамках национальной программы «Цифровая экономика». Определены ключевые направления и механизмы внедрения технологий искусственного интеллекта в государственное управление, включая создание специализированной платформы предиктивной аналитики. Проанализирован опыт Германии по использованию искусственного интеллекта в финансовом секторе государственного управления и предложены рекомендации по его адаптации к российским условиям. Представлены конкретные шаги по созданию комплексной системы использования искусственного интеллекта в государственной службе РФ с учетом требований информационной безопасности и защиты персональных данных.
В условиях снижения доверия к традиционным медиа и политическим институциям цифровые платформы становятся новой ареной для общественной борьбы. Нишевые социальные сети, такие как Twitch, Reddit и Tumblr, создают уникальные экосистемы взаимодействия, где политические сообщения могут распространяться быстрее и в более эмоциональной форме. Изучение их роли в политической агитации актуально, так как эти платформы позволяют напрямую обратиться к сегментам аудитории, не доступным через классические цифровые коммуникационные каналы. Уникальные особенности нишевых платформ позволяют им становиться мощным инструментом формирования политических взглядов граждан и вовлечения их в общественные процессы. Автор анализирует, какие факторы делают эти сети важными для современных политических кампаний и как их использование может повлиять на успех деятельности соответствующих институтов. Исследование основано на анализе существующих кейсов и поведенческих данных пользователей и инструментария платформ. Изучение этой темы поможет институционализировать новые методы политической агитации.
В статье уточняются понятийные основы цифровой трансформации и зрелости организаций. В научной литературе понятия «оцифровка», «цифровизация», «цифровая трансформация» и «цифровая зрелость» нередко смешиваются, хотя отражают разные уровни изменений. На основе сравнительного анализа подходов предложено разграничение этих категорий по объекту изменений, масштабу воздействия и характеру результата. Цифровая трансформация трактуется как комплексное изменение организации под воздействием цифровых решений, затрагивающее бизнес-модель, управленческие механизмы и процессы создания ценности. Цифровая зрелость рассматривается как способность организации воспроизводимо получать эффект от цифровых инициатив и интегрировать их в систему управления и развития. Такое разграничение необходимо для корректной экономической интерпретации цифровых изменений.
Практическая значимость исследования состоит в возможности использовать предложенную концептуальную схему при разработке моделей диагностики цифровой зрелости и управлении цифровыми преобразованиями.
В статье рассматриваются подходы государственной политики к разработке и внедрению искусственного интеллекта в транспортном секторе экономики Российской Федерации в условиях глобальной цифровой трансформации. Автор анализирует роль правительства как регулирующего органа, лидера и пользователя цифровых технологий. Также внимание уделяется международному опыту регулирования применения искусственного интеллекта на примере Соединенных Штатов Америки, Китая и Европейского союза. В исследовании рассматриваются текущие приоритеты Российской Федерации, включая технологический суверенитет, поддержку инноваций, правовое регулирование, общественное доверие и региональное развитие интеллектуальных транспортных систем.
В статье делается вывод о том, что эффективная политика в области применения искусственного интеллекта имеет решающее значение для повышения безопасности, эффективности и конкурентоспособности современных транспортных систем.