Внушительные запасы нефти и газа и стратегическое расположение Ирана открывают большие перспективы перед нефтехимической промышленностью страны. Вместе с тем, быстрые и сложные политико-экономические, технологические и правовые перемены порождают серьезные вызовы для будущего отрасли. Для изучения возможных вариантов развития событий в исследовании представлены результаты Форсайт-анализа иранской нефтехимической индустрии, выполненного совместно с профильными торгово-промышленными палатами по методологии сценарного планирования Глобальной бизнес-сети (Global Business Network, GBN). Первичные и вторичные данные для исследования были собраны с применением различных методов, включая углубленный анализ литературы, межстрановый сравнительный анализ и подробные интервью с экспертами. Данный подход позволил выявить ключевые факторы, определяющие траекторию развития отрасли, которые были классифицированы по уровню неопределенности и значимости для ее развития. Результаты анализа легли в основу четырех сценариев, отражающих полный спектр потенциальных траекторий развития нефтехимической отрасли Ирана: «Феникс» (потенциальное возрождение), «Проблески» (умеренный рост), «Застой» (отсутствие динамики) и «Амфибия» (борьба за выживание). Кроме того, были выявлены индикаторы реализации каждого из сценариев. Исследование не ограничивается простым описанием возможных вариантов будущего: участие в сценарном планировании руководителей отрасли позволило определить ключевые возможности и угрозы, соответствующие каждой из выявленных траекторий. Подобный комплексный подход обеспечил более глубокое понимание эволюции отрасли, чтобы заинтересованные стороны могли разрабатывать обоснованную политику и предлагать стратегии достижения успеха в постоянно меняющемся мире
Форсайт-исследователи, как и другие профессиональные сообщества, эволюционируя, совершают переходы к более сложным теориям и практикам, позволяющим решать комплексные задачи на новых уровнях, требующих целостного охвата в работе со сложными социальными, экономическими, технологическими и экологическими системами. Возникает необходимость понимания природы сложных систем для формирования соответствующего мышления, выходящего за рамки устоявшихся представлений о природе возможностей. Неоднородная способность к освоению новых знаний привела к появлению в кругах Форсайт-исследователей философского разделения между относительно узким (в логике корпоративных стратегий) и более целостным, трансформативным взглядами на будущее. В статье оценивается степень такого разделения и динамика его изменения посредством выборочного анализа практик ведущих мировых Форсайт-центров. Представлен обзор их философий, концепций и практик, оценена степень готовности к системному подходу сквозь призму пяти измерений Форсайта. Исследование выявило не столь очевидный тренд — многие центры понимают ценность и действенность теории систем для решения современных проблем в усложняющемся контексте и вводят «системность» в свою философию. Однако возникают трудности с синтезом рациональных и иррациональных аспектов в стратегическом мышлении, которые заложены историческими и когнитивными аспектами. Преодоление этой когнитивной дитохомии позволяет специалистам по Форсайту «видеть будущее далеко, глубоко и всеохватно в целостности» и получать более точное представление о том, что приближается и как к этому превентивно подготовиться
Растущий массив реализованных Форсайт-проектов в разных секторах, сопровождающийся значительной долей неточных предположений и ошибочной интерпретации возникающих событий, побуждает экспертное сообщество к комплексной и объективной оценке результатов таких исследований. От сценарного планирования ожидают более реалистичных представлений о картинах будущего, уменьшающих степень неопределенности и влияние когнитивных предубеждений при принятии решений. Тема оценки результатов Форсайта особенно актуальна в сфере энергетики, от состояния которой зависит развитие экономики и социальной сферы, качество окружающей среды. В статье анализируются результаты египетского энергетического Форсайта «Egypt LEAPS» с точки зрения перспектив самого сектора, вовлеченности участников в процесс, их восприятие картины будущего и точность предположений. Уделяется внимание важному аспекту — методикам противодействия когнитивным предубеждениям, которые сопутствуют освоению сложности и неопределенности в рамках Форсайт-исследований. Представленная работа будет полезной как для составителей прогностических сценариев, так и для лиц, принимающих решения в более широком контексте
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.
Продуктивным подходом к интеграции стратегического Форсайта и машинного обучения выступает модель Generalized Strategic Foresight Model embedding MLOps (GSF(M)²) — унифицированная структура управления, сочетающая интерпретационную глубину долгосрочного сценарного Форсайта с адаптивностью процедур машинного обучения в режиме реального времени. Модель устраняет структурные недостатки существующих систем принятия решений, где методы Форсайта генерируют упреждающие идеи, но лишены механизмов операционализации, тогда как алгоритмы машинного обучения автоматизируют процессы, но игнорируют стратегический и партисипативный контекст, а также социально-организационную специфику. Системный обзор литературы по методологии PRISMA (по 16 публикаций в каждом блоке — Форсайт и жизненный цикл машинного обучения) выявил методологические пробелы обоих направлений при сопоставлении с эталонными архитектурами. GSF(M)² синтезирует преимущества обоих подходов, встраивая логику Форсайта в адаптивные процессы машинного обучения, а автоматизированные циклы обратной связи — в сценарное планирование. Результатом стала постоянно обучающаяся экосистема, позволяющая в режиме реального времени осуществлять корректировку сценариев, параметров моделей и стратегических вариантов. Синтез упреждающей аналитики, непрерывного сканирования стратегического горизонта и приоритизации на базе данных обеспечивает повышение эффективности разработки политики и институциональную гибкость в условиях международной и технологической неопределенности. GSF(M)² представляет собой первую двухуровневую структуру коэволюции стратегического Форсайта и адаптивных алгоритмов в единой рефлексивной архитектуре управления