Том 19, № 4 (2024)

Введение. Актуальность темы исследования обеспечивается принятыми руководством страны законодательными актами, в ходе исполнения которых возникают определенные трудности. Повышение экономического роста российских регионов при одновременном соблюдении требований к устойчивому развитию территорий и сокращению используемых для производства продукции энергетических ресурсов является непростой государственной задачей. Цель. Основываясь на расчетах темпов роста промышленного производства и потребления электроэнергии, определить электроемкость продукции и степень ее влияния на устойчивое развитие региональных экономик для принятия соответствующих типологических решений органами власти. Материалы и методы. Анализируются данные Росстата по промышленному производству, потреблению энергии, валовому региональному продукту за 2017–2022 гг., расчет темпов роста осуществляется базисным методом, при анализе полученных данных используется метод группировок. Результаты. В статье рассматривается вариант решения двуединой задачи посредством управления темпами роста как производства промышленной продукции, так и ее электроемкости со стороны региональных властей. Полученные данные позволяют сгруппировать однотипные по характеристикам развития регионы. На базе таких групп, учитывающих особенности электропотребления, электроемкость, сформировавшуюся структуру отраслей региональных экономик, становится возможным определение степени влияния происходящих процессов (анализируемых показателей) на валовой региональный продукт. Предлагаемый подход имеет не только теоретическую значимость, но и практическую, поскольку способствует принятию региональными властями референтных управленческих решений по управлению темпами роста независимых переменных. Выводы. К элементам новизны исследования можно отнести постановку проблемы, предлагаемую методику оценки темпов роста электроемкости промышленной продукции, определение степени ее влияния на отраслевую структуру валовой добавленной стоимости (разделы B, C, D, E), формирующую валовой региональный продукт.

Введение. Искусственный интеллект является областью компьютерной науки по созданию систем для выполнения задач, требующих интеллектуальных способностей. Сочетание искусственного интеллекта с цифровой экономикой формирует новые возможности, в том числе способствует оптимизации выполнения рутинных административных задач руководителями современных коммерческих организаций, что и обусловило актуальность темы настоящей статьи. Цель. Изучить тенденции в развитии искусственного интеллекта в процессе оптимизации рутинных административных задач, установить перспективные направления дальнейшего его развития. Методы. Традиционные общенаучные методы: дедукции, анализа, систематизации. Результаты. Автор изучил тенденции в развитии искусственного интеллекта, представил обзор технологий и методов по его применению в управлении, сопроводив их краткой характеристикой. Рассмотрено также применение технологий искусственного интеллекта на российских предприятиях. Выводы. По результатам проведенного исследования было установлено, что внедрение технологий искусственного интеллекта для оптимизации решения рутинных административных задач позволяет упростить и ускорить работу сотрудников, повысить результативность производства. Именно этим обусловлено желание множества российских компаний приступить к использованию в своей деятельности искусственного интеллекта или в дальнейшем интегрировать его в процесс управления.

Введение. Процессы цифровой трансформации охватывают деятельность организаций на всех уровнях управления и в разных контурах взаимодействия. Данный тренд стал реальностью современного бизнеса, значимость и влияние которого продолжает нарастать. Логика представленного исследования основана на декомпозиционном подходе к оценке цифровой зрелости предприятия и проявляется в следующей последовательности: 1) внутренний микроконтур взаимодействия – бизнес-процессы и внутренняя среда – метрики внутреннего микроконтура (автоматизация, инструменты, навыки, информация); 2) внешний мезоконтур – взаимодействие с партнерами и клиентами – метрики внешнего мезоконтура (совместимость, платформы, интеграция, данные); 3) внешний макроконтур – адаптация бизнес-моделей и процессов в соответствии с внешними условиями осуществления деятельности – метрики внешнего макроконтура (экономика, политика, технологии, конкуренция). Предложенная декомпозиция универсальна и модифицируема по составу показателей и факторов в зависимости от конкретного исследовательского запроса. Цель. Обоснование декомпозиционного подхода к измерению цифровой зрелости организации на основе метрик цифрового развития в пределах микро-, мезо- и макроконтуров взаимодействия. Материалы и методы. В статье использованы методы систематизации и обобщения информации, сравнительного анализа, логико-структурной декомпозиции и моделирования. Результаты. В основе предложенного подхода лежит структурная декомпозиция метрик цифровой зрелости бизнеса в пределах микро-, мезо- и макроконтуров взаимодействия. Такой подход позволяет проводить измерение цифровой зрелости как отдельно, в отношении каждого контура взаимодействия, так и комплексно, с возможностью разработки рациональной цифровой стратегии в соответствии с соразмерностью инновационных изменений в каждом контуре. Кроме того, авторский подход дополнен положениями теории стадийной эволюции организационных систем, раскрывающей характеристики этапов «созревания» организации по шкале цифровой зрелости и определяющей основу последующей корректировки цифровой стратегии. Выводы. Измерение цифровой зрелости бизнеса позволяет определить текущее состояние деятельности организации в процессе цифровизации, задать перспективные направления инновационного развития. Декомпозиционный подход к оценке цифровой зрелости обеспечивает дополнительный массив данных, позволяющих отслеживать равнозначность динамики цифровых изменений в каждом контуре организационного взаимодействия.