Вызовы экономической безопасности предприятий в условиях цифровой трансформации и переход от статической защиты к динамической адаптивности. Часть 1

DOI: 10.33917/mic-1.126.2026.42-52

Статья посвящена обоснованию важности концепции динамической экономической безопасности предприятия в условиях цифровой трансформации и высокой турбулентности внешней среды. Проанализированы ограничения традиционных статических моделей защиты «периметра», теряющих эффективность из-за информационной перегрузки и нелинейности экономических процессов. Обоснована гипотеза, что уровень защищенности современного бизнеса определяется качеством и скоростью управленческих решений. Предложена архитектура динамической безопасности, основанная на симбиозе искусственного интеллекта (для операционного реагирования в режиме 24/7) и коллективного разума (для стратегического осмысления). Аргументирована необходимость перехода от экстраполяционного прогнозирования к сценарному моделированию и управлению многокритериальным выбором. Сформулированы принципы резильентности бизнеса как способности сохранять траекторию развития через управляемые изменения и когнитивную конвергенцию разнородных данных.

Источники:

1. Глазьев С.Ю. Состояние и перспективы формирования 6-го технологического уклада в российской экономике. Экономика науки. 2024. Т. 10. № 2. С. 11-29. DOI 10.22394/2410-132X-2024-10-2-11-29

2. Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо, 2021. 208 с.

3. Cascio J. Facing the Age of Chaos. Medium. 2020. URL: https://medium.com/@cascio/facing-the-age-of-chaos-b00687b1f51d

4. Gantz J., Reinsel D. The Digital Universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East. IDC Analyze the Future. 2012. pp. 1-16. URL: https://www.cs.princeton.edu/courses/archive/spring13/cos598C/idc-the-digital-universe-in-2020.pdf

5. Simon H.A. Designing Organizations for an Information-Rich World. Computers, Communications, and the Public Interest (ed. by M. Greenberger) Baltimore: The Johns Hopkins Press, 1971. рp.37-72.

6. Абрамов В.И., Арефьев Д.В. Экосистемное развитие предприятий: возможности, риски и особенности оценки их цифровой зрелости. Новое в экономической кибернетике. 2025. № 1. С. 70-84. DOI 10.5281/zenodo.15165454

7. Teece D.J. Business models and dynamic capabilities. Long Range Planning. 2018. Vol. 51. pp. 1. DOI: 10.1016/j.lrp.2017.06.007

8. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. М: Изд. «ДЕЛО», 2003. 360 с.

9. Ackoff R.L. Management Misinformation Systems. Management Science. 1967. Vol. 14(4). URL: http://dx.doi.org/10.1287/mnsc.14.4.B147

10. Канеман Д. Думай медленно. Решай быстро. М.: АСТ, 2011. 656 с.

11. Макафи А., Бриньолфсон Э. Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий. М: АСТ, 2017. 384 с.

12. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика обучающейся организации. М: МИФ. Бизнес, 2018. 496 с.

13. Тетт Д. Проклятие эффективности, или Синдром «шахты». Как преодолеть разобщенность в жизни и бизнесе. М: Олимп-Бизнес, 2017. 336 с.

14. Page S.E. The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies. Princeton: Princeton University Press, 2007. 456 p.

15. Абрамов В.И., Чуркин Д.А. Роль эффективных коммуникаций и коллективного разума при цифровой трансформации компании. Вестник университета. 2024. № 4. С. 50-60. DOI 10.26425/1816-4277-2024-4-50-60.

16. Malone T.W. Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together. New York: Little, Brown and Company, 2018. 352 p.

17. Boyd J.R. A Discourse on Winning and Losing. Air University Press in March, 2018. 267 р.

18. Wickens C.D., Hollands J.G., Banbury S., Parasuraman R. Engineering Psychology and Human Performance. New York: Routledge, 2013. 552 p.

19. Абрамов В.И., Абрамов О.В. Экономическая ценность генеративного искусственного интеллекта в контексте данных: практики и перспективы для бизнеса. Новое в экономической кибернетике. 2025. № 3. С. 93-113. DOI 10.5281/zenodo.17849791

20. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Зиядинов А.С., Зиядинов Д.С. Ключевые тренды развития искусственного интеллекта в мировой экономике. Микроэкономика. 2025. №4. С. 5-18. DOI: https://doi.org/10.33917/mic-4.123.2025.5–18

21. Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston: Harvard Business Review Press, 2018. 272 p.