DOI: 10.33917/es-6.204.2025.34-41

Статья фокусируется на трех ключевых проблемах, играющих особую роль в исследовании и регулировании развития цифровой технологии «большие данные»: (1) содержание и особенности больших данных как цифровой технологии и как больших массивов информации, которые предопределяют методологические подходы к исследованию траекторий их развития и их правовую базу; (2) глобальные тренды и проблемы перехода на рельсы экономики, основанной на данных; (3) анализ и оценка российских тенденций в глобальном ландшафте.

Источники:

1. Big Data. Definition [Электронный ресурс]. Gartner. URL https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/big-data

2. Гапоненко Н.В. Цифровые технологии за границами хайпа: глобальный ландшафт // Экономические стратегии. 2022. №6. С. 104–110. DOI: https://doi.org/10.33917/es-6.186.2022.104-110

3. Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives. Paris: OECD Publishing, 2019.

4. Навин Кумар. Статистика больших данных за 2025 год (данные о росте и рынке) [Электронный ресурс]. DemandSage. 2025. 24 июня. URL https://www.demandsage.com/big-data-statistics/

5. Data and AI Leadership Executive Survey. Wavestone, 2024.

6. Data, BI and Analytics Trend. BARC, 2025.

7. Большие данные: выгодное приложение или дорогостоящий эксперимент? K2 Cloud и Arenadata, 2025.

8. Готовность российского бизнеса к экономике данных: Мониторинг цифровой трансформации бизнеса. Вып. 2. М.: НИУ ВШЭ, 2023.

DOI: 10.33917/es-6.204.2025.6-15

Несмотря на разнообразие научных дисциплин, занимающихся проблемами управления, практика очень часто показывает примеры малоэффективного управления. В статье выделены и кратко рассмотрены 17 основных препятствий для успешного управления –– начиная от проблем сложности и заканчивая последствиями 1990-х годов. Эти барьеры условно разделены на три направления, относящиеся к системным, инструментальным и социальным аспектам управления. В конце статьи приводится граф зависимости барьеров для управления и экспертная оценка возможностей устранения этих барьеров.

Источники:

1. Эшби У.Р. Введение в кибернетику / Пер. с англ. 4-е изд. М.: URSS, 2009. 432 с.

2. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия / Пер. с англ. СПб.: Питер Ком, 1999. 414 с.

3. Экономическая стратегия фирмы / Под ред. А.П. Градова. 2-е изд. СПб.: Спец.Лит, 2000. 588 с.

4. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики. М.: УРСС, 2005. 240 с.

5. Solomatin A.N. Entropic Approach to Sustainable Development Issues // Thirteenth International Conference “Management of Large-Scale System Development” (MLSD). Moscow (September 2020). IEEE Conference Publications, IEEE Xplore Digital Library [Электронный ресурс]. P. 1–5. URL: https://doi.org/10.1109/MLSD49919.2020.9247737

6. Винер Н. Кибернетика и общество / Пер. с англ. М.: АСТ, 2019. 285 с.

7. Соломатин А.Н. Построение допустимых крупномасштабных систем как условие их управляемости и самоорганизации // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2010): Труды Четвертой международной конференции. Т. 1. М.: ИПУ РАН, 2010. С. 18–26.

8. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. 528 с.

9. Румянцев В.Ю., Шохов А.С. Конвейер платформизации экономики России [Электронный ресурс]. С. 1–12. URL: https://spkurdyumov.ru/uploads/2025/04/konvejer-platformizacii-ekonomiki-rossii.pdf

10. Олескин А.В. Децентрализованная сетевая организация научного сообщества: перспективы и проблемы. М.: URSS: ЛЕНАНД, 2021. 142 с.

DOI: 10.33917/mic-6.125.2025.5-11

Статья посвящена использованию цифровых технологий для оперирования в информационной сфере активностью субъекта информационных отношений с опорой на элементы искусственного интеллекта. Разработана информационная технология адаптации индивидуально-ориентированных информационных сообщений, формируемых сервисами искусственного интеллекта (смысловых блоков), с учетом выявленной в ходе наблюдения характеристик личности и формирования адаптированных сообщений, интерпретирующих события для задания вектора индивидуализированной логики выбора цепочки поступков субъекта информационных отношений в условиях сложной эпидемиологической обстановки. Предлагается обеспечение возможностей цифровой поддержки информационных сервисов для конфигурируемой модели целевой разработки и точечного доведения до потребителя адаптированных пакетов информационных сообщений — процесса с расширением НЛП-компоненты, отношения к информационной картине реальности, постоянно воспроизводимого поступка в рамках информационной деятельности.

Источники:

1. Агеев А.И., Грабчак Е.П., Логинов Е.Л. Использование суперкомпьютерных технологий для управления работой сверхбольших организационных систем при реализации сложных специальных проектов (операций). Микроэкономика. 2024. № 1. С. 5—10.

2. Агеев А.И., Григорьев В.В., Логинов Е.Л. Квантовые симуляторы как инструмент наблюдаемости цифровой суперсистемы с существенной компонентой непредсказуемого поведения ее элементов. Микроэкономика. 2024. № 5. С. 5—13.

3. 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: 10.33917/es-4.202.2025.78-85

В статье проанализировано социально-экономическое положение работников горнодобывающей промышленности (с 2019 по 2025 г.), выявлены тенденции перехода с традиционных на инновационные инструменты в трудовой деятельности персонала. В том числе обнаружено, что внедрение технологий искусственного интеллекта способствует минимизации человеческого фактора и обеспечивает максимальную отдачу производства. Также в данной статье рассмотрена трансформация качественных и количественных характеристик представителей горнодобывающей промышленности, ее социальные последствия, в частности, влияние работы в горнорудной отрасли на психофизическое здоровье.

Исследована разработка нелинейного алгоритма с использованием методов искусственного интеллекта, включающих в себя нейронную сеть и когнитивные модули как фактор перехода с традиционных на инновационные инструменты в трудовой деятельности персонала горнодобывающей промышленности и имеющих непосредственную значимость для человека.

Источники:

1. Зиновьева О.М., Меркулова А.М., Смирнова Н.А., Щербакова Е.А. К вопросу управления психосоциальными рисками в горном деле // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2022. № 1. С. 20–33.

2. Тимофеева С.С., Бобоев А.А., Дроздова И.В. Идентификация опасностей при добыче рудного золота в России и Узбекистане // Journal of Advances in Engineering Technology. Vol. 1(1). Sept. 2020. С. 1–7.

3. Чеботарев А.Г., Лескина Л.М., Головкова Н.П. Условия труда и профессиональный риск нарушения здоровья рабочих рудных карьеров // Горная промышленность. 2020. № 5. С. 115–119.

4. Березовская А.В., Фомин А.И. Факторы опасности здоровью шахтеров и меры противодействия этим рискам // Международный научно-исследовательский журнал. 2023. № 5(131). С. 1–8.

DOI: 10.33917/es-4.202.2025.70-77

Раскрывается сущность искусственного интеллекта как математической модели, используемой для автоматизации когнитивной деятельности человека. Определяются практические задачи, решаемые с помощью данной технологии, такие как автоматизация рутинных бизнес-процессов, персонализация маркетинговых предложений, выявление мошенничества, поддержка принятия управленческих решений и др. Изучены отрасли, в которых искусственный интеллект находит активное применение, включая здравоохранение, финансовую сферу, розничную торговлю, производство, энергетику и телекоммуникации. Особое внимание уделяется конкретным примерам использования искусственного интеллекта в проведении аукционов, в частности, в сфере недвижимости, энергетики, онлайн-рекламы и распределения вычислительных ресурсов. Раскрыты аукционные модели, их суть и сферы применения, такие как онлайн-аукционы, программатик-реклама, спотовые рынки электроэнергии, финансовые рынки и государственные закупки.

Анализируются перспективы внедрения инструментов на основе искусственного интеллекта в аукционы в контексте дальнейшей цифровизации российской экономики и потенциальные выгоды от их применения, такие как повышение прибыли, оптимизация использования ресурсов, снижение расходов на человеческий труд и прочих операционных затрат.

Источники:

1. Smith C. Introduction // The History of Artificial Intelligence [Электронный ресурс]. URL: https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf

2. Тимофеева А.Ю., Королева Е.Н. Искусственный интеллект в управлении экономикой // Наука XXI века: актуальные направления развития. 2021. № 1-2. С. 184–188.

3. Реутов Р.В. Влияние инноваций цифровой экономики на механизм нейтрализации дефектов банковского рынка // Экономико-правовые проблемы обеспечения экономической безопасности. 2021. С. 99–102.

DOI: 10.33917/mic-4.123.2025.5-18

Рассматриваются ключевые факторы определяющие развитие искусственного интеллекта в мировой экономике, в т.ч. вероятность доминирования искусственного интеллекта над человечеством в будущем, ключевые аспекты развития искусственного интеллекта с акцентом на нейросети, возможные перспективы развития искусственного интеллекта до 2070 г., перспективы возможных экзистенциальных рисков искусственного интеллекта, а также рисков возникновения киберконфликта. Для исследования проблемы использовался диалог с искусственным интеллектом – с нейросетью ChatGPT от компании OpenAi. Сделан вывод, что будущее развития искусственного интеллекта в мировой экономике остается неопределенным и зависит от множества факторов, включая технологические достижения и социальные изменения. Нерешенной проблемой является налаживание гармоничного регулирующего механизма отношений между человеком и искусственным интеллектом с учетом его интенсивного развития и внедрения в различные управляющие системы мировой экономики. Важными задачами для человечества становиться создание этических норм использования искусственного интеллекта и разработка эффективных стратегий управления этими технологиями, чтобы минимизировать риски и максимизировать выгоды от их внедрения.

Источники: 

1. Агеев А.И., Григорьев В.В., Логинов Е.Л. Квантовые симуляторы как инструмент наблюдаемости цифровой суперсистемы с существенной компонентой непредсказуемого поведения ее элементов. Микроэкономика. 2024. № 5. С. 5-13.

2. Агеев А.И., Иванова О.Д., Лощинин А.А. Технология информационного пространства данных и совершенствование государственного управления. Экономические стратегии. 2023. Т. 25. № 6 (192). С. 62-67.

DOI: 10.33917/es-3.201.2025.98-101

Рассматривается концепция цифрового двойника предприятия (Enterprise Digital Twin, EDT) как организационно- управленческого механизма на основе бизнес-способностей. Бизнес-способность — это целостная система для выполнения определенного вида деятельности, поведение которой стратегически предопределено уникально и однозначно в масштабах экосистемы, а реализация вариативна, включая процессы, организацию и все виды ресурсов. Предложена методология формирования карты бизнес-способностей с использованием федеративного подхода к интеграции данных и технологий искусственного интеллекта (AI), что обеспечивает высокую адаптивность и прозрачность экосистем. На основе теоретического анализа и апробации в реальных компаниях показана практическая значимость EDT для вертикальной и горизонтальной интеграции корпораций и, соответственно, управления многоотраслевыми экосистемами.

Источники: 

1. Grieves M. Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication. 2014.

2. Tao F., Zhang H., Liu A., Nee A.Y.C. Digital Twin in Industry: State-of-the-Art. 2019.

3. Ulrich D., Smallwood N. Capitalizing on Capabilities // Harvard Business Review. 2004.

4. Ross J.W., Weill P., Robertson D. Enterprise Architecture as Strategy: Creating a Foundation for Business Execution. 2006.

5. Kairouz P., McMahan H.B., Avent B., Bellet A., Bennis M., Bhagoji A.N., et al. Advances and Open Problems in Federated Learning, 2021.

DOI: 10.33917/es-3.201.2025.66-76

В предлагаемом материале автор констатирует весьма благоприятный прогноз развития индустрии оценочной деятельности, основанный на широких возможностях, открываемых применением искусственного интеллекта и других цифровых технологий. Для условий России приоритетом является повышение качества услуг оценщиков. В этих целях в первом чтении была принята новая редакция Закона об оценочной деятельности. В целом истекший год был удачным для индустрии оценки. Кратко анализируется состояние сегментов рынка оценки с точки зрения дальнейших перспектив. Одновременно автор обращает внимание на то, что такой феномен, как глобальная турбулентность может вызвать радикальные изменения в экономике. Поэтому главной стратегической задачей компаний становится достижение максимальной степени устойчивости в понимании resilience.

Источники:

1. Clemons D. The Future of Appraisal Management [Электронный ресурс]. Gosourceval. January 14, 2025. URL: https://gosourceval.com/ appraisal-management-trends/

2. The future of the appraisal industry: trends and predictions [Электронный ресурс]. Appraisal Partners. December 29, 2024. URL: https:// www.appraisalpartners.com/the-future-of-the-appraisal-industrytrends-and-predictions/

3. Новые методы улучшения качества оценочных услуг: законодательный аспект [Электронный ресурс]. НИК Оценка. URL: https:// nikocenka.ru/akcii_i_novosti/novye_metody_uluchsheniya_kachestva_ ocenochnyh_uslug-_zakonodatelnyj_aspekt

4. Оценщики не могут оставаться в стороне от развития современных технологий [Электронный ресурс]. КоммерсантЪ. 2024. 29 августа. URL: https://www.kommersant.ru/doc/6906381

5. Какие изменения произошли на рынке оценки за год [Электронный ресурс]. Союз. URL: https://srosoyz.ru/01.01.02.01/1552

6. Зарплаты растут, людей нет. Как и почему Россия оказалась в ловушке кадрового голода [Электронный ресурс]. Секрет фирмы. 2024. 4 февраля. URL: https://secretmag.ru/survival/rossiya-okazalas-vlovushke-kadrovogo-goloda.htm/

DOI: 10.33917/es-2.200.2025.104-109

Рассматриваются фундаментальные причины мошенничества в финансовой сфере на основе мировой практики и российского опыта борьбы с киберпреступностью. Растущие показатели свидетельствуют о неэффективности всех принимаемых мер, включая ограничения, вводимые государствами. Решить вопрос можно, лишь обратившись к альфе и омеге экономической науки — к человеку, точнее, к человеческому капиталу, который автор в предыдущих исследованиях на основе трудов советской кибернетической школы определил не только как знания, таланты и способности, но и как направленные алгоритмы мышления. Эти алгоритмы являются сейчас основным объектом присвоения. За них конкурируют между собой банки, IT-корпорации, операторы связи и мошенники в целях управления человеком и склонения его к передаче своих финансовых ресурсов или своих данных для присвоения их мошенниками.

Источники:

1. Результаты ежегодного всероссийского социологического мониторинга «Финансовая грамотность россиян — 2024» [Электронный ресурс]. Аналитический центр НАФИ. М., 2024. URL:https://nafi.ru/upload/iblock/9bd/9bd4081a5c55f503ab6610296892
ed2a.pdf?utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fmedia%2Fid
%2F5d41a1ee8da1ce00afb2d1e5%2F66c5dd22a7321d7404b4c06e

2. Алексеевских А. «Родственник попал в беду». Новые схемы мошенничества и лайфхаки для россиян [Электронный ресурс]. Газета.ru. 2024. 6 сентября. URL: https://www.gazeta.ru/amp/business/2024/09/06/19704493.shtml

3. Dornadula V.N., Geetha S. Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning Algorithms // Procedia Computer Science. 2019. No. 165. P. 631–641. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.01.057

4. Thennakoon A., Bhagyani C., Premadasa S., Mihiranga S., Kuruwitaarachchi N. Real-Time Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning. 2019 9th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), Noida, 2019, 10–11 January. P. 488–493. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8776942 https://doi.org/10.1109/CONFLUENCE.2019.8776942

DOI: 10.33917/mic-2.121.2025.47-56

Исследуются исторические особенности развития цензуры как системы ограничений и элемента обеспечения социально-экономической безопасности. Проанализированы механизмы цензуры в разные эпохи становления мира. Обозначены пути решения проблем в информационной среде с использованием технологий в современном мире.