О номере
Публикации
Партнеры
Сентябрь 2025 (опубликовано: 15.09.2025)
Выпуск 3(62)
Главная
>
Содержание
>
Роль технологических инноваций и искусственного интеллекта
в межсекторальной интеграции экономических систем
Рудницкий А.В.
Ключевые слова: государственно-частное партнерство, искусственный интеллект, инфраструктурные проекты, цифровая трансформация, инновационное развитие, нейросетевые технологи.
Список литературы:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
УДК 338.49
DOI 10.17586/2310-1172-2025-18-3-113-124
Роль технологических инноваций и искусственного интеллекта
в межсекторальной интеграции экономических систем
Язык статьи -
русский
Ссылка для цитирования: Рудницкий А.В. Роль технологических инноваций и искусственного интеллекта в межсекторальной интеграции экономических систем // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2025. № 3. С. 113-124. DOI: 10.17586/2310-1172-2025-18-3-113-124.
Аннотация. Цель работы – определение потенциала, выявление основных тенденций, проблем и перспективных направлений внедрения технологий искусственного интеллекта (включая различные нейросетевые модели) в процессы государственно-частного партнерства для повышения эффективности управления инфраструктурными проектами, сокращения сроков их реализации и снижения рисков. Предмет исследования – роль нейросетевых инструментов и искусственного интеллекта в оптимизации процессов разработки и реализации инфраструктурных проектов, реализуемых на принципах государственно-частного партнерства. Объектом исследования являются процессы разработки и реализации инфраструктурных проектов на основе государственно-частного партнерства. В проведенном исследовании были использованы общенаучные методы компаративного и системного анализа с применением дополнительных методов систематизации и классификации. В статье применены методы статистической обработки данных с построением динамики показателей, а также кейс-анализ. В статье рассматривается роль прорывных технологий в развитии инструментов взаимодействия государства и бизнеса в инвестиционно-строительной сфере. Проведен анализ теоретических подходов и практического опыта использования искусственного интеллекта в инфраструктурных проектах, раскрыт потенциал и ограничения его применения в проектном управлении. Определены современные тенденции, закономерности и проблемы внедрения нейросетевых моделей в процессы механизма государственно-частного партнерства. Выявлен высокий оптимизационный потенциал искусственного интеллекта для данного вида сотрудничества, а также установлены приоритетные направления его применения. Констатировано отставание сферы государственно-частного партнерства (особенно со стороны государства) во внедрении искусственного интеллекта по сравнению с другими отраслями. Обоснована необходимость комплексного подхода и сотрудничества государства и бизнеса для создания экосистемы внедрения нейросетевых моделей. Определены перспективы дальнейших исследований, заключающихся в разработке унифицированной отраслевой и регионально-ориентированной методологии применения технологических инноваций в совместных инфраструктурных проектах.
Читать статью полностью
Ссылка для цитирования: Рудницкий А.В. Роль технологических инноваций и искусственного интеллекта в межсекторальной интеграции экономических систем // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2025. № 3. С. 113-124. DOI: 10.17586/2310-1172-2025-18-3-113-124.
Аннотация. Цель работы – определение потенциала, выявление основных тенденций, проблем и перспективных направлений внедрения технологий искусственного интеллекта (включая различные нейросетевые модели) в процессы государственно-частного партнерства для повышения эффективности управления инфраструктурными проектами, сокращения сроков их реализации и снижения рисков. Предмет исследования – роль нейросетевых инструментов и искусственного интеллекта в оптимизации процессов разработки и реализации инфраструктурных проектов, реализуемых на принципах государственно-частного партнерства. Объектом исследования являются процессы разработки и реализации инфраструктурных проектов на основе государственно-частного партнерства. В проведенном исследовании были использованы общенаучные методы компаративного и системного анализа с применением дополнительных методов систематизации и классификации. В статье применены методы статистической обработки данных с построением динамики показателей, а также кейс-анализ. В статье рассматривается роль прорывных технологий в развитии инструментов взаимодействия государства и бизнеса в инвестиционно-строительной сфере. Проведен анализ теоретических подходов и практического опыта использования искусственного интеллекта в инфраструктурных проектах, раскрыт потенциал и ограничения его применения в проектном управлении. Определены современные тенденции, закономерности и проблемы внедрения нейросетевых моделей в процессы механизма государственно-частного партнерства. Выявлен высокий оптимизационный потенциал искусственного интеллекта для данного вида сотрудничества, а также установлены приоритетные направления его применения. Констатировано отставание сферы государственно-частного партнерства (особенно со стороны государства) во внедрении искусственного интеллекта по сравнению с другими отраслями. Обоснована необходимость комплексного подхода и сотрудничества государства и бизнеса для создания экосистемы внедрения нейросетевых моделей. Определены перспективы дальнейших исследований, заключающихся в разработке унифицированной отраслевой и регионально-ориентированной методологии применения технологических инноваций в совместных инфраструктурных проектах.
Читать статью полностью
Ключевые слова: государственно-частное партнерство, искусственный интеллект, инфраструктурные проекты, цифровая трансформация, инновационное развитие, нейросетевые технологи.
Список литературы:
- Аверина Т.А., Баркалов С.А., Лаврова Ю.С. Цифровизация процессов активизации ГЧП как инструмент привлечения инвестиций // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2021. № 4. С. 148-154.
- Алферов В.Н., Климятич К.А. Государственно-частное партнерство как инструмент устойчивого развития региона // Проблемы современной экономики. 2020. № 2 (74). С. 195-199.
- Вавилина А.В. Роль и перспективы государственно-частного партнерства в развитии региональной инфраструктуры России / А.В. Вавилина, О.Ю. Кириллова, М.И. Малиновская // Экономические отношения. 2019. Т. 9. № 2. С. 1255-1270. – DOI 10.18334/rp.20.5.40684.
- Глейзер Э. Триумф города: как наше величайшее изобретение делает нас богаче, умнее, экологичнее, здоровее и счастливее // Экономическая социология. 2013. № 4. С. 75-92.
- Даньшина В.В. Общее представление о понятии «кластер» // Знание. 2017. – № 12-3(52). – С. 39-44.
- Календжян С.О., Першин А.А. Тенденции развития институциональной среды в рамках применения механизмов государственно-частного партнерства в современной России // Экономика, предпринимательство и право. 2024. –Том 14. № 4. – С. 1257-1270. – DOI 10.18334/epp.14.4.120889.
- Мелоян В.Г., Долгова Ю.Б. Потенциальные преимущества, угрозы и опасности искусственного интеллекта и цифровизации для общества и личности // Цифровизация экономики и общества: проблемы, перспективы, безопасность: Материалы VI международной научно-практической конференции, Донецк, 28 марта 2024 года. – Донецк: Цифровая типография, 2024. – С. 178-183.
- Мерзлов И.Ю. Использование искусственного интеллекта в проектах ГЧП / И.Ю. Мерзлов // Экономика 5.0: коллективный интеллект и развитие. Материалы VIII Пермского экономического конгресса. 2024. С. 47-51.
- Муллахмедова С.С., Шахпазова Р.Д., Саралинова Д.С., Омаров З.З. Модель экономического роста Р. Солоу: генезис теории и методологии // РППЭ. 2019. № 2 (110). С. 7-13.
- Нефедов Д.А. О внедрении искусственного интеллекта для повышения добавленной стоимости в международном девелопменте // Прогрессивная экономика. 2025. № 1. С. 7-15. DOI: 10.54861/27131211_2025_1_7.
- Петров А.М., Марков В.А. Национальный проект «Экономика данных и цифровая трансформация государства»: от концепции к реализации. Экономические науки. 2024. № 10 (239). С. 175-186. DOI: 10.14451/1.239.175.
- Сетракова Е.В. Развитие государственно-частного партнерства в регионах России // РЭиУ. 2020. № 1 (61). С. 1-11.
- Стерник С.Г., Тютюкина Е.Б., Помулев А.А. Оценка рисков проектов государственно-частного партнерства с использованием алгоритмов искусственного интеллекта // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2024. Т. 15. № 3. С. 421-438. DOI: 10.18184/2079-4665.2024.15.3.421-438.
- Тарасова О.В. Пространственная диалектика государственно-частного партнерства в России // Проблемы прогнозирования. 2021. № 2 (185). С. 130-140. DOI: 10.47711/0868-6351-185-130-141.
- Шор И.М. Преимущества и барьеры в создании «умных городов» на основе государственно-частного партнерства // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия «Экономика». 2022. № 4 (34), 37. DOI: 10.25688/2312-6647.2022.34.4.03.
- Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. –М.: Эксмо, 2008. 864 с.
- Индекс готовности приоритетных отраслей экономики РФ к внедрению ИИ. Аналитический доклад. – М.: Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, 2024. – IV +85 c. [Электронный ресурс]. URL: https://kurl.ru/byOBO (дата обращения: 28.03.2025).
- Индекс интеллектуальной зрелости отраслей экономики, секторов социальной сферы и системы государственного управления РФ: Аналитический доклад. М.: Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, 2023. – 62 с. [Электронный ресурс]. URL: https://kurl.ru/Fgrok (дата обращения: 28.03.2025).
- Рейтинг субъектов Российской Федерации по уровню развития государственно-частного партнерства за 2023 год. [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/81ecb4b3ed1952d358c2d3396c21b9fc/reiting_gchp_2023.pdf (дата обращения: 10.04.2025).
- Рейтинг искусственного интеллекта за 2023 год. [Электронный ресурс]. URL: https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2024_reyting_iskusstvennogo_intellekta_-_2023_bilayn_brand_analytics/ (дата обращения: 10.04.2025).
- Центр региональной цифровой трансформации. [Электронный ресурс]. URL: https://cit.sakhalin.gov.ru/n/246 (дата обращения: 30.03.2025).
- Направления для управления: где власти хотят использовать искусственный интеллект. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/493186-napravlenia-dla-upravlenia-gde-vlasti-hotat-ispol-zovat-iskusstvennyj-intellekt (дата обращения: 03.04.2025).
- Внедрение ИИ в компании уперлось в возможности инфраструктуры. [Электронный ресурс]. URL: https://k2.tech/press_releases/51-rossijskih-kompanij-ne-gotovy-k-vnedreniyu-iskusstvennogo-intellekta/?ysclid=m8w3o5c765189854291 (дата обращения: 02.04.2025).
- Как искусственный интеллект может улучшить проекты ГЧП. [Электронный ресурс]. URL: https://www.vedomosti.ru/industry/outlook/columns/2024/10/24/1070843-kak-iskusstvennii-intellekt-mozhet-uluchshit-proekti-gchp (дата обращения: 29.03.2025).
- Яков и Партнеры: Генеративный ИИ в странах БРИКС+: тренды и перспективы. [Электронный ресурс]. URL: https://yakovpartners.ru/upload/iblock/cef/py1os9y3tik3dco9v9mkz8fie5rndfsf/210125_generative_AI_BRICS_RUS.pdf (дата обращения: 02.04.2025).
- Интеллект для белых воротничков: как устроен новый рынок ИИ для бизнеса. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/tekhnologii/533728-intellekt-dla-belyh-vorotnickov-kak-ustroen-novyj-rynok-ii-dla-biznesa (дата обращения: 11.04.2025).
- Послание Президента Федеральному Собранию. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/transcripts/messages/73585 (дата обращения: 12.12.2024).