Многосторонний эффект технологий искусственного интеллекта для региональной экономики: от бизнеса до госсектора

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования является разностороннее влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на социально‑экономическое развитие регионов России. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы, как направления воздействия искусственного интеллекта на ключевые сферы региональной экономики (бизнес, государственное управление, инфраструктуру), показатели расчета эффектов различного типа, условия максимизации положительных эффектов. Особое внимание уделяется тому, что успешная интеграция искусственного интеллекта и цифровых платформ способна стать значимым фактором устойчивого развития территорий, обеспечивая баланс между экономической эффективностью, социальной справедливостью и технологической безопасностью. Актуальность исследования определяется тем, что искусственный интеллект постепенно трансформируется из узкотехнологического инструмента в системообразующий элемент территориального развития. Его внедрение способно не только оптимизировать отдельные процессы, но и сформировать новую парадигму управления, основанную на данных, прогнозировании и персонализации услуг. Методология исследования включает анализ нормативных документов (в том числе нацпроекта «Цифровая экономика»), особенности внедрения искусственного интеллекта в крупных компаниях и органах государственной власти в регионах РФ, также системный и сравнительный анализ эффектов цифровизации в разных типах населенных пунктов. Обработка данных осуществлялась на основе официальной статистики и отчетов профильных ведомств. Основными выводами проведенного исследования являются выявленные эффекты внедрения технологий искусственного интеллекта в государственные органы власти за счет снижения издержек и роста удовлетворенности граждан, а также в бизнес-процессы бизнеса. Определены ключевые барьеры для успешного внедрения, среди которых дефицит инфраструктуры в малых городах, нехватка кадров, высокие затраты на масштабирование и пробелы в нормативной базе. Научная новизна состоит в систематизации условий максимизации эффекта искусственного интеллекта для региональной экономики, уточнении возможностей использования цифровых платформ для данных процессов. Область применения результатов включает формирование региональной политики в сфере цифровой трансформации, разработка программ переподготовки кадров, проектирование информационно-технологической инфраструктуры и совершенствование нормативно‑правового регулирования искусственного интеллекта. Сделан вывод о необходимости комплексной стратегии, включающей развитие цифровой инфраструктуры, межсекторное партнерство и адаптацию законодательства.

Об авторах

Кирилл Алексеевич Слободчиков

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: kirill.slobodchikov0208@inbox.ru
ORCID iD: 0009-0002-7485-6525
аспирант; кафедра Экономика инновации;

Список литературы

  1. Быстров А. В., Васильев С. В., Радайкин А. Г. Современные тренды развития высокотехнологичных предприятий в условиях суверенизации промышленности // Вестник Академии знаний. – 2025. – № 2 (67). – С. 161-165. – EDN: MTASQW.
  2. Влияние цифровизации на развитие "Умных городов" / К. А. Татаринов [и др.] // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – Т. 9, № 6 (147). – С. 147-152. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2024.06.09.018. – EDN: ZVIZML.
  3. Гатауллин А. Р. Искусственный интеллект в государственном управлении // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2024. – № 3-2 (90). – С. 22-27. – doi: 10.24412/2500-1000-2024-3-2-22-27. – EDN: CAIHAJ.
  4. Индекс готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта: аналитический отчет / Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации; МГУ имени М. В. Ломоносова. – 2021. – 159 с.
  5. Каратуева Е. Н. Искусственный интеллект в муниципальном управлении: международный опыт и возможности применения в России // Социально-политические науки. – 2023. – № 2. – С. 15-20.
  6. Кожаев Ю. П. Трансформация предприятия на основе искусственного интеллекта // Славянский форум. – 2025. – № 1 (47). – С. 182-187. – EDN: TNBVWZ.
  7. Комлев Е. Ю., Бирюков И. А. Правовые основы применения технологий искусственного интеллекта в государственном и муниципальном управлении: современное состояние и перспективы развития // Закон и право. – 2024. – № 5. – С. 81-85. – doi: 10.24412/2073-3313-2024-5-81-85. – EDN: BDFUNT.
  8. Краснов А. Н., Трифонов П. В., Шмелева Л. А. Искусственный интеллект в сфере городского планирования и муниципального управления // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 6. – С. 302-304. – EDN: FWIMFV.
  9. Леднева О. В., Сидорова О. Е. Анализ результатов выполнения национального проекта "Цифровая экономика" в Российской Федерации // Информатизация в цифровой экономике. – 2025. – Т. 6, № 2. – С. 197-214. – doi: 10.18334/ide.6.2.123311. – EDN: WYRAUO.
  10. Новлянский В. В., Пелихов Д. А. Роль искусственного интеллекта в сфере бизнеса и промышленности // Вестник науки. – 2024. – № 1 (7). – С. 556-562. – EDN: SUXXED.
  11. Полтавцева Е. А., Сафонова Т. В. Облачные решения для развития производства // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. – 2023. – № 1 (45). – С. 80-86. – EDN: BVKHFD.
  12. Рождественская И. А., Кабалинский А. И. Умные города в России: перспективы и ограничения развития // Вестник РАЕН. – 2023. – Т. 23, № 2. – С. 73-78. – doi: 10.52531/1682-1696-2023-23-2-73-78. – EDN: MLRNHR.
  13. Синявская О. В., Бирюкова С. С., Горват Е. С., Карева Д. Е., Стужук Д. А., Чертенков К. О. Платформенная занятость в России: масштабы, мотивы и барьеры участия. – М.: НИУ ВШЭ, 2022. – doi: 10.17323/9785-7598-2494-7. – EDN: FILRJK.
  14. Смыслова О. Ю., Макаров И. Н., Гущин Д. В. Цифровизация и устойчивое развитие: новые вехи в пространственном планировании территорий России // Креативная экономика. – 2024. – Т. 18, № 7. – С. 1683-1702. – doi: 10.18334/ce.18.7.121386. – EDN: LEPOCJ.
  15. Ступин Р. С. Индекс готовности к внедрению искусственного интеллекта в отраслевое государственное управление: опыт Российской Федерации // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Государственное и муниципальное управление. – 2024. – № 1. – С. 157-172. – doi: 10.22363/2312-8313-2024-11-1-157-172. – EDN: WRCJQP.
  16. Цифровая экономика: 2023: краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др.; Нац. исслед. ун-т "Высшая школа экономики". – М.: НИУ ВШЭ, 2023. – 120 с.
  17. Ali O, Abdelbaki W, Shrestha A., Elbasi E, Alryalat M.A., Dwivedi Y.K. A systematic literature review of artificial intelligence in the healthcare sector: Benefits, challenges, methodologies, and functionalities. Journal of Innovation & Knowledge. 2023; 8(1): 100333. doi: 10.1016/j.jik.2023.100333. EDN: BPKWNI.
  18. Gerlich M. Perceptions and acceptance of artificial intelligence: A multi-dimensional study // Social Sciences. – 2023. – Т. 12. – №. 9. – С. 502.
  19. Grashof N., Kopka A. Artificial intelligence and radical innovation: an opportunity for all companies? // Small Business Economics. – 2023. – Т. 61. – №. 2. – С. 771-797. doi: 10.1007/s11187-022-00698-3. EDN: XQABIP.
  20. Hansen E. B., B0gh S. Artificial intelligence and internet of things in small and medium-sized enterprises: A survey // Journal of Manufacturing Systems. – 2021. – Т. 58. – С. 362-372.
  21. Horvath L. et al. Citizens' acceptance of artificial intelligence in public services: Evidence from a conjoint experiment about processing permit applications // Government Information Quarterly. – 2023. – Т. 40. – №. 4. – С. 101876. doi: 10.1016/j.giq.2023.101876. EDN: RPYSAE.
  22. Kelly S., Kaye S. A., Oviedo-Trespalacios O. What factors contribute to the acceptance of artificial intelligence? A systematic review // Telematics and Informatics. – 2023. – Т. 77. – С. 101925. doi: 10.1016/j.tele.2022.101925. EDN: HGXJPN.
  23. Ruiz-Real J. L. et al. Artificial intelligence in business and economics research: Trends and future // Journal of Business Economics and Management. – 2021. – Т. 22. – №. 1. – С. 98-117. doi: 10.3846/jbem.2020.13641. EDN: JCKNJS.
  24. The implications of artificial intelligence and machine learning in health financing for achieving universal health coverage: findings from a rapid literature review. Geneva: World Health Organization; 2022. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).