DOI: 10.33917/mic-2.127.2026.44-52

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:

22. Rittel H.W.J., Webber M.M. Dilemmas in a General Theory of Planning. Policy Sciences. 1973. Vol. 4, № 2. pp. 155-169.

23. Keeney R.L., Raiffa H., Rajala D.W. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-Offs. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1977. p. 403 URL: https://www.researchgate.net/publication/3116639_Decisions_with_Multiple_Objectives_Preferences_and_Value_Trade-Offs

24. Талеб Н.Н. Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости. М.: КоЛибри, Азбука-Аттикус. 2012. 736 с.

25. Robinson J.B. Futures Under Glass: A Recipe for People Who Hate to Predict. Futures. 1990. Vol. 22, iss. 9. pp. 820-842. DOI: 10.1016/0016-3287(90)90018-D

26. Гордеев В.В., Абрамов В.И. Прогнозирование бизнес-процессов как инструмент принятия решений в рамках проактивного подхода к управлению. Экономика и управление. 2025. Т. 31. № 7. С. 893-902. DOI 10.18334/evp.6.4.123876

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

DOI: https://doi.org/10.33917/es-1.181.2022.92-97

В статье предлагается подход к выработке стратегических управленческих решений на уровне головных компаний оборонно-промышленных объединений в отношении развития кадрового потенциала. Выявление взаимосвязей между принимаемыми решениями и их последствиями осуществляется на основе анализа изменений ранговой статистики ключевых показателей деятельности предприятий. Исходя из данных о возрастном распределении сотрудников АО «Концерн ВКО „Алмаз-Антей“» обоснована необходимость корректировки показателя среднего возраста. Особое внимание уделено вопросу совершенствования расчета параметра производительности труда в рамках исследовательских организаций ОПК.

Источники:

1. Меньщиков В.В., Козлов Г.В., Ерошин С.Е. Оценка эффективности деятельности предприятий оборонного концерна // Электронная промышленность. 2005. № 3. С. 66–73.

2. Меньщиков В.В., Козлов Г.В., Ерошин С.Е. Метод построения рейтинговой системы оценок // Вестник машиностроения. 2007. № 9. С. 73–76.

3. Ерошин С.Е., Козлов Г.В. Оценка эффективности деятельности исследователей в различных секторах науки // Экономические стратегии. 2016. № 2. С. 116–123.

4. Меньщиков В.В., Козлов Г.В., Кутузов И.В. Модельный анализ возрастной динамики кадровой структуры предприятий оборонно-промышленного комплекса // Промышленная политика в Российской Федерации. 2008. № 6.

5. Коновальчик А.П., Ерошин С.Е. Образовательный аспект цифровизации // Инновации. 2021. № 2. С. 11–15.

6. Ерошин С.Е., Козлов Г.В. Анализ системы управления научными исследованиями // Инновации. 2020. № 6. С. 42–45.

7. Ерошин С.Е., Климентов Г.А. Формирование системы показателей эффективности НИОКР // Инновации. 2020. № 11. С. 26–29.