Мир новой экономики, 2024, том 18, № 3

THE WORLD OF
NEW ECONOMY
T. 18 •  № 3 • 2024
ISSN 2220-6469 (Print)
ISSN 2220-7872 (Online)
Мир новой ЭконоМики
DOI: 10.26794/2220-6469
Издание перерегистрировано 
в Федеральной службе по надзору 
в сфере связи, информационных технологий 
и массовых коммуникаций:
ПИ  № ФС77-82263
от 23 ноября 2021 г.
The edition is reregistered
in the Federal Service for Supervision 
of Communications, 
Informational Technologies and Media Control:
PI No. ФС77-82263
of 23, November, 2021
Периодичность издания — 4 номера в год
Publication frequency — 4 issues per year
учредитель: Финансовый университет
founder: financial university
Индексируется в базах данных: CrossRef, DOAJ, Ebsco, 
Dimensions, EconLit, EconBiz, RePec, eLibrary.ru,  Russian 
Index of Science Citation (RINTs),  CyberLeninka и др. 
Indexed in databases: CrossRef, DOAJ, Ebsco, Dimensions,  
EconLit, EconBiz, RePec, eLibrary.ru,  Russian Index 
of Science Citation (RINTs), etc.
Журнал включен в первую категорию Перечня 
рецензируемых научных изданий ВАК (К1) по научным 
специальностям: 5.2.1. — Экономическая теория 
(экономические науки), 5.2.3. — Региональная 
и отраслевая экономика (экономические науки), 5.2.4. — 
Финансы (экономические науки), 5.2.5. — Мировая 
экономика (экономические науки), 5.2.6 — Менеджмент 
(экономические науки)
A journal included in the fi
 rst category of the List of the 
VAC’s peer-reviewed scientifi
 c publications of the Higher 
Attestation Commission (K1) on scientifi
 c specialties:
5.2.1. — Economic theory (economic sciences),
5.2.3. — Regional and sectoral economics (economic 
sciences), 5.2.4. — Finance (economic sciences), 5.2.5. — 
World Economy (Economic Sciences), 5.2.6 — Management 
(economic sciences)
All articles of journal “The World of the New Economy ” 
are published with a digital object 
identifi
 er (DOI)
Все статьи журнала «Мир новой экономики»
публикуются с указанием цифрового идентификатора 
объекта (digital object identifi
 er, DOI)
The Journal is distributed by subscription.
Subscription index: 42131 in the consolidated
catalogue “The Press of Russia”
Журнал распространяется по подписке.
Подписной индекс 42131 в объединенном
каталоге «Пресса России»
Vol. 18 •  no. 3 • 2024
wOrLD Of new eCOnOMY
jOurnaL Of SCIenTIfIC HYPOTHeSeS anD SuCCeSSfuL BuSIneSS DeCISIOnS 
DOI: 10.26794/2220-6469

Редакционная коллегия
Международный 
издательский совет
Леочи П., д-р, профессор Университета 
Саленто, Лечче, Италия;
Симон Г., д-р, профессор, председатель 
правления «Саймон, Кухер энд 
партнерс стрэтэджи эндмаркетинг 
консалтенс», Бонн, Германия;
Хан С., д-р, профессор, руководитель 
департамента экономики Блумсбургского 
университета, Блумсберг, США;
Хирш-Крайсен Х., д-р, профессор 
Дортмундского технологического 
университета, Дортмунд, Германия.
Редакционный совет
Порфирьев Б. Н., д-р экон. наук, профессор, 
академик РАН, Научный руководитель 
Института народнохозяйственного 
прогнозирования РАН, Москва, Россия;
Агеев А. И., д-р экон. наук, проф., генеральный 
директор Института экономических стратегий 
(ИНЭС), проф. МГИМО, Москва, Россия;
Балацкий Е. В., д-р экон. наук, профессор, 
директор Центра макроэкономических 
исследований Финансового 
университета, Москва, Россия;
Головнин М. Ю., д-р экон. наук, 
член-корреспондент РАН, директор 
Института экономики РАН; 
Ершов М. В., д-р экон. наук, проф. Финансового 
университета, главный директор по 
финансовым исследованиям Института 
энергетики и финансов, Москва, Россия;
Иванов В. В., канд. техн. наук, д-р экон. 
наук, член-корреспондент РАН, заместитель 
президента РАН, Москва, Россия;
Миркин Я. М., д-р экон. наук, проф., 
заведующий отделом международных рынков 
капитала ИМЭМО РАН, Москва, Россия.
Сильвестров С. Н., главный редактор, д-р 
экон. наук, проф., заслуженный экономист РФ, 
директор Института экономической политики 
и проблем экономической безопасности 
Финансового университета, Москва, Россия;
Казанцев С. В., заместитель главного 
редактора, д-р экон. наук, проф., главный 
научный сотрудник Института экономики 
и организации промышленного производства 
СО РАН, Новосибирск, Россия;
Подвойский Г. 
Л., заместитель главного 
редактора, канд. экон. наук, ведущий 
научный сотрудник Института 
экономики РАН, Москва, Россия;
Юданов А. Ю., заместитель главного 
редактора, д-р экон. наук, проф. кафедры 
экономической теории Финансового 
университета, Москва, Россия;
Варнавский В. Г., д-р экон. наук, проф., 
заведующий сектором Института мировой 
экономики и международных отношений 
имени Е. М. Примакова РАН, Москва, Россия;
Куприянова Л. М., канд. экон. наук, доцент 
кафедры бизнес-аналитики факультета 
налогов, аудита и бизнес-анализа Финансового 
университета, Москва, Россия;
Медведева М. Б., канд. экон. наук, проф., 
заместитель руководителя по учебнометодической работе департамента 
мировых финансов Финансового 
университета, Москва, Россия;
Рубцов Б. Б., д-р экон. наук, проф. 
кафедры  финансовых рынков и 
финансового инжиниринга Финансового 
университета, Москва, Россия;
Толкачев С. 
А., д-р экон. наук, проф., 
главный научный сотрудник Института 
глобальных исследований факультета 
международных экономических отношений 
Финансового университета, Москва, Россия.
Журнал входит в Перечень периодических научных изданий, рекомендуемых ВАК для публикации  
основных результатов диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук
Мир новой экономики • Т. 18 № 3’2024
wne.fa.ru

EDITORIAL BOARD
INTERNATIONAL 
PUBLISHING COUNCIL
Silvestrov S. N., Editor-in-Chief, Doctor of 
Leoci P., Doctor, Professor of the 
Economics, Professor, Honored Economist of the 
University of Salento, Lecce, Italy;
Russian Federation, Director of the Economic Policy 
Simon G., Doctor, Professor, President 
Institute and the problems of economic security 
of “Simon, Kucher & Partners Strategy & 
of the Financial University, Moscow, Russia;
Marketing Consultancy”, Bonn, Germany;
Kazantsev S. 
V., Deputy editor-in-chief, 
Khan S., Doctor, Professor, Head of 
Doctor of Economics, Chief Researcher at 
Economics Department of Bloomsburg 
University, Bloomsburg, USA;
the Institute of Economics and Industrial 
Hirsch-Kreisen H., Doctor, Professor of Dortmund 
Engineering, Siberian Branch of the Russian 
Technical University, Dortmund, Germany.
Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia;
Podvoiskiy G. L., Deputy editor-in-Chief, Ph.D. 
of Economics, Leading Researcher of the Russian 
EDITORIAL 
COUNCIL
Academy of Sciences (RAS), Moscow, Russia;
Porfiriev B. N., Doctor of Economics, Chairman 
Yudanov A. Yu., Deputy editor-in-chief, Doctor 
of the Editorial Board, Professor, Academician 
of Economics, Professor of the Economic Theory 
of RAS, Research Supervisor of the Institute of 
Chair of the Financial University, Moscow, Russia;
Economics Forecasting of RAS, Moscow, Russia;
Varnavskiy V. G., Doctor of Economics, Professor, 
Ageev A. I., Doctor of Economics, Professor, 
Head of the Primakov Institute of World 
Director of the Institute for Economic Strategies 
Economy and International Relations of the 
(INES), Professor MGIMO, Moscow, Russia;
Balackij E. 
V., Doctor of Economics, Professor, 
Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia;
Director of the Center of macroeconomic researches 
Kupriyanova L. M., PhD in Economics, Associate 
of the Financial University, Moscow, Russia;
Professor of the Chair of Business Analytics, Deputy 
Golovnin M. Yu., Doctor of Economics, 
Head of “Economics of intellectual property” faculty 
Corresponding member of RAS, Director of the 
of the Financial University, Moscow, Russia;
Institute of Economics of RAS, Moscow, Russia;
Medvedeva M. B., PhD in Economics, Professor, 
Yershov M. 
V., Doctor of Economics, Professor 
Deputy Head for Educational and Methodical 
of the Financial University, Major Director 
of Financial Research of the Institute of 
Work of the Global Finance Chair of the 
Energy and Finance, Moscow, Russia;
Financial University, Moscow, Russia;
Ivanov V. 
V., PhD. (Tech. Sciences), Doctor 
Rubtsov B. B., Doctor of Economics, Professor 
of Economics, Corresponding member 
of the Banking and Financial Markets Chair of 
of RAS, Vice-President of the Russian 
the Financial University, Moscow, Russia;
Academy of Sciences, Moscow, Russia;
Tolkachev S. 
A., Doctor of Economics, 
Mirkin Ya.M., Doctor of Economics, Professor, 
Professor, First Deputy Head of the Economic 
Head of International Capital Markets 
Department IMEMO, Moscow, Russia.
Theory Chair of the Financial University.
The journal is included into the list of periodicals recommended for publishing doctoral  
research results by the Higher Attestation Commission
The World of New Economy • Vol. 18, No. 3’2024
wne.fa.ru

СОДЕРЖАНИЕ
4
ЭКОНОМИКА XXI ВЕКА 
Комаров Н.М., Голубев С.С., Пащенко Д.С., Щербаков А.Г. 
Перспективы развития инструментов искусственного интеллекта  
в программах цифровой трансформации  
промышленных предприятий..
....................................................................6
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА
© Журнал 
МИР НОВОЙ ЭКОНОМИКИ / 
THE WORLD OF NEW 
ECONOMY.
Свидетельство  
ПИ  № ФС77-82263
от 23 ноября 2021 г.
Издается с 2007 г.  
Учредитель: Финансовый 
университет 
T. 18,  № 3/2024
Балацкий Е.В., Екимова Н.А. 
Инвестиционные приоритеты для технологического прорыва  
на основе эффекта масштаба....................................................................17
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ
Учредитель журнала  
и главный редактор с 2007 
по 2015 год д-р экон. наук, 
профессор Н.Н. Думная
Лопухин А.В., Плаксенков Е.А., Сильвестров С.Н. 
Бизнес-экосистемы: особенности организации взаимодействий  
и коммуникаций.
..........................................................................................33
Главный редактор
С. Н. Сильвестров
Митяков С.Н., Митяков Е.С. 
Формирование промышленных экосистем как инструмент 
антикризисного управления......................................................................47
Заведующий редакцией 
научных журналов
В. 
А. Шадрин
Выпускающий редактор
Ю. М. Анютина
Толкачев С.А. 
Сдвиг парадигмы: заменит ли продуктивизм  
«вашингтонский консенсус»?.
....................................................................63
ЭКСПЕРТНЫЙ ДОКЛАД
Переводчик
Д.В. Онегов
Референс-менеджер
В.М. Алексеев
Абдикеев Н.М., Нарбут В.В. 
Информационная основа оценки технологической безопасности 
Российской Федерации: проблемы и пути решения.
............................73
МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА 
Корректор
С.Ф. Михайлова
Балюк И.А., Балюк М.А. 
Новая парадигма международных финансовых отношений России.
...84
Верстка
Е.А. Смирнова
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА
Али И., Кумар В., Гусев В. 
Факторы, определяющие инфляцию в Пакистане: комплексный 
анализ макроэкономических переменных (1991–2022)....................96
Оформление подписки  
в редакции  
8 (499) 553-10-71 
(вн. 10-80) 
e-mail: sfmihajlova@fa.ru 
С.Ф. Михайлова
Мамедов Т.Н. 
Финансовая поддержка несырьевого экспорта,  
обеспечивающая динамичное развитие  
экономики России.
.....................................................................................114
РЕАЛЬНЫЙ СЕКТОР
Адрес редакции:  
125167, Москва, 
Ленинградский пр-т,  
д. 53, к. 5.6
Тел.: +7(499) 553-10-74  
(вн. 10-88).  
E-mail: julia.an@mail.ru;
wne.fa.ru
Завьялова Т.В. 
Климатическая повестка в России: смещение ориентиров  
и новые вызовы.........................................................................................125
Подписано в печать:  
01.11.2024
Формат 60 × 84 1/8
Заказ № 1349
Печ. л. 17,2
Матвеев Е.О. 
Эффективность применения преференциальных режимов 
в государственных закупках для субъектов малого 
предпринимательства.
..............................................................................138
Отпечатано
в отделе полиграфии 
Финансового 
университета (Москва, 
Ленинградский пр-т, 51)
Новиков С.В., Макиева И.В. 
Развитие креативной сети региона  
в рамках экосистемного подхода...........................................................148
Мир новой экономики • Т. 18 № 3’2024
wne.fa.ru

Contents
5
XXI CENTURY ECONOMY
Komarov N.M., Golubev S.S., Pashchenko D.S., Shcherbakov A.G. 
AI Tools in the Digital Transformation Programmes  
of Industrial Enterprises.................................................................................6
ECONOMIC POLICY
© WORLD OF NEW 
ECONOMY 
Journal Certificate  
PI No. ФС77-82263.
of 23, November, 2021.
Issued since 2007.
Founders: Financial 
University
Vol. 18, No. 3/2024
Balatsky E.V., Ekimova N.A. 
Investment Priorities for Technological Breakthroughs Based  
on Scale Effect...............................................................................................17
ECONOMIC THEORY
Founder and editor 
of the magazine from 2007 
to 2015 Doctor of Economics, 
Professor N.N. Dumnaya
Lopukhin A.V., Plaksenkov E.A., Silvestrov S.N. 
Business Ecosystems in Terms of Creating Interactions  
and Communications....................................................................................33
Editor-in-chief
S.N. Silvestrov
Mityakov S.N., Mityakov E.S. 
Creating Industrial Ecosystems as a Tool for Anti-Crisis Management....47
Science journal editorship 
manager
V.A. Shadrin
Tolkachev S.A. 
Paradigm Shift: Will “Productivism” Replace  
the Washington Consensus?........................................................................63
Publishing editor
Yu.M. Anyutina
EXPERT REPORT
Translator
D.V. Onegov
Abdikeev N.M., Narbut V.V. 
Information Basis to Assess Russian Technological Security:  
Problems and Solutions...............................................................................73
Reference Manager
V.M. Alekseev
WORLD ECONOMY
Proofreader
S.F. Mihaylova
Balyuk I.A., Balyuk M.A. 
The New Paradigm of Russia’s International Financial Relations.
...........84
FINANCIAL ANALYTICS
Makeup
E.A. Smirnova
Ali I., Kumar V., Gusev V. 
Determinants of Inflation in Pakistan: A Comprehensive Analysis  
of Macroeconomic Variables (1991–2022)...............................................96
Mamedov T.N. 
Financial Framework for Non-Resource Exports  
to Foster the Dynamic Growth of the Russian Economy.
........................114
Editorial office address: 
125167, Moscow,
Leningradskiy prospekt,  
53, room 5.6
Tel.: +7(499) 553-10-74  
(internal 10-88). 
E-mail: julia.an@maul.ru;
wne.fa.ru
REAL SECTOR
Zavyalova T.V. 
Climate Agenda in Russia: Shifting Guidelines and New Challenges.
...125
Signed off to printing:  
01.11.2024
Format 60 × 84 1/8
Order № 1349
Printer’s sheet 17,2
Matveev E.O.  
The Efficiency of Applying Preferential Regimes  
for Small-Sized Businesses in Public Procurement.
................................138
Printed in the Department 
of Polygraphy of the 
Financial University 
(Moscow, Leningradskiy 
prospekt, 51)
Novikov S.V., Makieva I.V. 
Development of the Region’s Creative Network Within the Framework  
of the Ecosystem Approach.
.......................................................................148
The World of New Economy • Vol. 18, No. 3’2024
wne.fa.ru

ЭКОНОМИКА XXI ВЕКА / XXI CENTURY ECONOMY
6
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
 CC    BY 4.0
©
DOI: 10.26794/2220-6469-2024-18-3-6-16	
УДК 338.3(045)
JEL D20
Инструменты искусственного интеллекта 
в программах цифровой трансформации 
промышленных предприятий
Н.М. Комаровa, С.С. Голубевb, Д.С. Пащенкос, А.Г. Щербаковd 
 a,b Всероссийский научно-исследовательский институт «ЦЕНТР», Москва, Россия;
с Независимый исследователь в области разработки программного обеспечения, Москва, Россия; 
d Группа компаний АСПИ, Москва, Россия
АННОТАЦИЯ
Данная статья посвящена исследованию перспектив развития и внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в промышленности в условиях цифровой трансформации. Уже существующие автономные заводы c интегрированными 
производственно-логистическими цепочками и тотальной автоматизацией представляют собою реальные примеры 
технологического прогресса, связанного с внедрением ИИ в программы цифровой трансформации промышленных 
предприятий. Статья выделяет ряд проблем и вызовов для российской промышленности на основе результатов прикладного исследования, проведенного в ноябре-декабре 2023 г. на 18 средних и крупных промышленных предприятиях. 
Основные выводы включают в себя не только выявленные системные проблемы и риски (недостатки методологии 
цифровизации, неясность расчета экономических параметров, нехватка технической экспертизы), но и наиболее 
перспективные направления развития ИИ-технологий. В ходе исследования обнаружен значительный потенциал 
для усиления технологий парадигм «Промышленности 3.0» и «Промышленности 4.0» с помощью ИИ-инструментов 
и указано, что нужно изменить в менеджменте предприятий и регулирующей государственной деятельности для его 
своевременной реализации. Обобщая результаты прикладного исследования, авторы рассуждают о необходимости 
оптимизации параллельного импорта, развития человеческого капитала и адекватного анализа экономических параметров проектов цифровой трансформации промышленных предприятий. Подчеркивается актуальность изучения 
перспектив внедрения ИИ в промышленности в период 2024–2026 гг. для российской экономической науки.
Ключевые слова: промышленность 4.0; искусственный интеллект; цифровая трансформация; технологии
Для цитирования: Комаровa Н.М., Голубев С.С., Пащенко Д.С., Щербаков А.Г. Инструменты искусственного интеллекта 
в программах цифровой трансформации промышленных предприятий. Мир новой экономики. 2024;18(3):6-16. DOI: 
10.26794/2220-6469-2024-18-3-6-16
ORIGINAL PAPER
AI Tools in the Digital Transformation Programmes  
of Industrial Enterprises
       N.M. Komarova, S.S. Golubevb, D.S. Pashchenkoc, A.G. Shcherbakovd
a,b All-Russian Research Institute “CENTER”, Moscow, Russia;
c Independent researcher in the field of software development, Moscow, Russia;
d ASPI group of companies, Moscow, Russia
ABSTRACT
This article is devoted to the study of the prospects for the development and implementation of AI in industry in the 
context of digital transformation. Autonomous factories, integrated supply chains, and autonomous vehicles is a real proof 
of technological advances that AI brings to life. The article highlights a number of problems and challenges for Russian 
industry based on the results of applied research conducted in November-December 2023 at 18 medium and large 
industrial enterprises. The main conclusions include not only the identified systemic problems and risks (shortcomings 
in digitalisation methodology, ambiguity in calculating economic parameters, lack of technical expertise), but also the 
© Комаров Н.М., Голубев С.С., Пащенко Д.С., Щербаков А.Г., 2024
Мир новой экономики • Т. 18 № 3’2024
wne.fa.ru

Н.М. Комаров, С.С. Голубев, Д.С. Пащенко, А.Г. Щербаков
7
most promising areas for the development of AI technologies. The study finds significant potential for enhancing the 
technologies of the Industry 3.0 and Industry 4.0 paradigms using AI tools. Also, it describe the necessary changes in 
enterprise management and regulatory government activities aimed at realising the identified potential. In conclusion, 
the article emphasises the need to optimise parallel imports, develop human capital and adequately analyse the economic 
parameters of industrial enterprises’ digital transformation project. The authors emphasise the relevance of studying the 
prospects for the development of AI in industry for Russian economic science in the period 2024–2026.
Keywords: industry 4.0; artificial intelligence; digital transformation; technology
For citation: Komarov N.M., Golubev S.S., Pashchenko D.S., Shcherbakov A.G. AI tools in the digital transformation programmes 
of industrial enterprises.  The World of the New Economy. 2024;18(3):6-16. DOI: 10.26794/2220-6469-2024-18-3-6-16
Введение и постановка 
научной задачи
Использование искусственного интеллекта (ИИ) — 
​
одно из основных технологических направлений 
развития цифровой трансформации промышленности. Само понятие «искусственный интеллект» появилось в середине XX в., когда начались 
фундаментальные исследования и эксперименты, 
определяющие, какие задачи он сможет выполнять лучше, быстрее и с меньшими, чем человек, 
ошибками. В отличие от роботов, ИИ должен был 
решать именно «человеческие» задачи — ​
хотя 
и творческие (креативные), но хорошо алгоритмизированные и логичные. Поэтому первые практические попытки А. Ньюэлла и Г. Саймона в конце 
50-х гг. прошлого века заключались в разработке 
программного обеспечения (ПО), имитировавшего человеческое мышление (например, при доказательстве математических теорем или в диалогах 
с себе подобными). Такой подход обеспечивает 
алгоритмичность работы ИИ, но требует, чтобы 
в программном коде были предусмотрены десятки тысяч зависимостей и правил. В то же время 
с середины 60-х гг. XX в. исследователи разрабатывали и другой подход — ​
программирование алгоритмов не работы ИИ, а его обучения, схожих 
по смыслу с нейронными сетями в мозгу человека. 
Это привело к созданию первых персептронов — 
​
искусственных нейронных сетей, которые способны обучаться и выполнять задачи, аналогичные работе нервных клеток человеческого мозга. 
Современные инструменты ИИ, применяемые 
в экономике и, в частности, в промышленности, 
сочетают оба подхода: так, экспертные системы 
обладают десятками тысяч сложных зависимостей в программном коде, а эффективные инструменты ИИ в области «компьютерного зрения» 
или «цифровых двойников» проходят длительное 
обучение на огромных массивах данных. К концу XX в. инструменты ИИ получили отраслевую 
и нишевую специализацию и уже решали отдельные классы задач не хуже, чем человек [1]. Такому 
быстрому развитию способствовало преодоление 
самого важного ограничения — ​
по вычислительным мощностям. Развитие машинного обучения 
к XXI в. значительно усложнилось, получило целый набор средств автоматизации и стало самостоятельным технологическим направлением 
в рамках развития искусственного интеллекта. 
Его эффективность непрерывно растет в течение 
последних 25 лет, и одной из значимых вех стала 
разработка принципов самообучения нейронных 
сетей (от «глубокого» обучения в 80-е гг. прошлого века до анализа «больших данных» в настоящее 
время) [2]. При этом наибольший вклад в современный прогресс в развитии обучения нейронных 
сетей внесла реализация концепции многослойности. В настоящее время многослойная архитектура нейронных сетей является наиболее популярной и хорошо разработанной. Многослойная 
нейронная сеть может моделировать деятельность 
и решать практически любые проблемы в области 
промышленности, причем число слоев и нейронов 
в каждом из них определяют сложность управленческой функции [3].
Появление и развитие на переломе веков технологической парадигмы «Промышленность 3.0» 
совпало с эволюцией ИИ. Следование концепции 
«Промышленность 3.0» означает масштабное использование электроники и автоматизации, а различные ИИ-инструменты того времени относятся 
к классу экспертных систем. Так, Volkswagen Group 
с помощью технологии машинного обучения контролировал качество продукции в начале текущего 
века. Путем анализа исторических данных о производственных процессах ИИ выявлял потенциальные неисправности на этапе производства, что 
повышало надежность автомобилей. Примерно 
в то же время уровень развития робототехники 
у промышленных лидеров и общие вычислительные 
мощности сделали возможным применение ИИ 
при управлении роботами. Например, компания 
Hyundai Heavy Industries уже более 10 лет для обслуживания судов и портов успешно задействует 
The World of New Economy • Vol. 18, No. 3’2024
wne.fa.ru

ЭКОНОМИКА XXI ВЕКА / XXI CENTURY ECONOMY
8
и принимать решения о безопасном перемещении 
автомобиля, что является ключевым элементом будущего автотранспорта. Корейский Hyundai, российский КАМАЗ и американская Tesla уже построили 
пилотные образцы для использования на дорогах 
общего пользования.
Вместе с тем постоянное удешевление и снижение затрат на обучение и эксплуатацию ИИинструментов со временем сделает такие решения 
стандартными для предприятий, развивающихся 
в парадигме «Промышленность 4.0». Понимание 
текущего состояния дел, объективных преград и сопутствующих рисков очень важно для российской 
экономической науки, что подчеркивает актуальность поставленной в работе задачи: определения 
уровня востребованности и перспектив внедрения 
технологий ИИ на промышленных предприятиях 
в условиях цифровой трансформации. Развитие 
ИИ-инструментов — ​
это не только упрощение и удешевление технологий, но и правильные сценарии 
их использования, а также создание условий, при 
которых данные инструменты окажутся наиболее 
эффективными с учетом всех текущих ограничений. 
Совокупность определенных выше экономических 
аспектов позволяет проанализировать перспективы 
развития инструментов ИИ в цифровой трансформации промышленности в 2024–2026 гг.
Использование прикладных 
технологий ИИ в цифровой 
трансформации промышленных 
предприятий
роботов, оснащенных ИИ, который помогает им 
самостоятельно передвигаться в сложных условиях и выполнять множество разнообразных задач 
(погрузка, монтаж и обслуживание оборудования 
и т. 
д.). Одним из первых проектов в России в рамках 
парадигмы «Промышленность 3.0» было внедрение 
ИИ в процессы управления буровыми установками 
в «Газпром нефть», что повысило безопасность 
и эффективность бурения новых скважин.
Современная парадигма «Промышленность 4.0» 
представляет следующий этап в технологической 
эволюции промышленности, объединяя ИИ, интернет вещей и анализ больших данных для создания 
полностью автоматизированных и интеллектуальных производственных систем: «умного завода», 
«умной шахты», «умного склада» и т. 
п. Доступность 
технологий в парадигме «Промышленность 4.0» 
(интернет вещей, компьютерное зрение, промышленный Wi-Fi, хранилища данных, нереляционные 
базы данных и т. 
д.) позволяет работать с огромными 
пластами данных в режиме реального времени, 
а, значит, механизмы обучения и совершенствования ИИ становятся еще более эффективными [4]. 
Более того, парадигма «Промышленность 4.0» уже 
обогатила отрасли новыми концепциями, среди 
которых:
•  интернет вещей;
•  инжиниринг, движимый ИИ;
•  предиктивные системы на основе больших 
данных.
Системы ИИ активно создаются в настоящее 
время, и их экономическая эффективность выступает одним из векторов конкурентоспособности 
в экономике. Например, в Германии создаются так 
называемые «умные заводы». Компания Siemens 
разрабатывает системы управления, автоматически регулирующие производственные процессы 
в реальном времени на основе данных о спросе 
и состоянии оборудования. Это позволяет предприятиям значительно повысить эффективность 
производства и снизить издержки. А компания 
Mercedes построила полностью автономный автомобильный завод, где в режиме реального времени 
производство автомобилей роботами управляется 
с помощью систем ИИ, обрабатывающих огромные 
потоки данных о всех производственных линиях во 
всех цехах, товарных и сырьевых остатках и даже 
процессах сбыта и логистики. Еще один пример — 
​
беспилотные транспортные средства, движение 
и эксплуатация которых осуществляются системами 
ИИ, способными анализировать окружающую среду 
Для реализации поставленной научной задачи 
в октябре-ноябре 2023 г. было проведено прикладное исследование. Оно охватило 18 средних 
(до 1000 сотрудников) и крупных промышленных 
предприятий из следующих регионов (в порядке 
убывания количества организаций, представленных в исследовании): Москва, Московская область, 
Новгородская область, Санкт-Петербург, Удмуртская Республика, Республика Саха, Краснодарский 
край. Целью было определение основных проблем 
в области практического внедрения технологий 
и элементов ИИ в производственные и деловые 
процессы промышленных предприятий с акцентом на опыт текущих проектов цифровой трансформации.
Методом исследования стало обобщение мнений 
и опыта панели экспертов (сотрудников и менеджеров промышленных предприятий) с опросом 
в два раунда: 1) дистанционный сбор мнений через 
Мир новой экономики • Т. 18 № 3’2024
wne.fa.ru

Н.М. Комаров, С.С. Голубев, Д.С. Пащенко, А.Г. Щербаков
9
инструмент Google.Forms; 2) сбор обратной связи по 
структурированным результатам исследования от 
принявших участие экспертов (возражения, замечания, дополнения). Общие результаты показали, что:
1. Применение инструментов ИИ в промышленном производстве остается «кусочным», выделяются 
риски и сложности самого разного свойства:
•  методология цифровизации далека от совершенства (неясны сценарии расчета окупаемости, 
не хватает понимания технических аспектов эксплуатации и развития ИИ-инструментов, ИИтехнологии слабо интегрированы в общие ИТландшафты предприятий);
•  среднюю стоимость проекта внедрения ИИтехнологий необходимо значительно снижать 
(устранять дефицит аппаратного и программного 
обеспечения, преодолевать изоляцию российского 
технологического сектора экономики, бороться за 
возращение уехавших IT-специалистов).
2. Практически все значимые технологии (автоматизация, роботизация, экспертные системы) из 
парадигмы «Промышленность 3.0», развиваемой 
с конца XX в., могут быть усилены инструментами 
ИИ. Однако для более чем половины предприятий, 
участвовавших в исследовании, эти шаги еще не 
реализованы.
3. Аналогичная ситуация — ​
с технологиями из 
парадигмы «Промышленность 4.0». Несмотря на 
отдельные успехи, связанные с внедрением концепций искусственного интеллекта вещей (AIoT) 
и инжиниринга, движимого ИИ, ситуация в целом 
требует больших инвестиций в технологический 
контур и, в частности, ИИ-инструменты для более 
чем 2/3 предприятий, принявших участие в исследовании.
В данной статье, в соответствии с поставленной 
научной задачей, необходимо сфокусировать внимание на прогнозах экспертов по краткосрочным 
перспективам развития ИИ-технологий в проектах 
цифровой трансформации промышленных предприятий. Было выделено два наиболее важных 
фактора успешности программы:
•  понимание участниками реальных целей 
программ цифровизации — ​
47% экспертов;
•  экономическая рентабельность проектов 
цифровизации — ​
42% экспертов.
Также были определены два основных барьера 
для внедрения ИИ-систем в производственные 
процессы промышленного предприятия:
•  высокая стоимость проектов цифровизации 
с ИИ — ​
около 60% экспертов;
•  нехватка людей, знаний, недостатки методологии цифровизации в промышленности — ​
около 
53% экспертов.
Оптимальное сочетание скорости внедрения 
(и сопутствующих затрат) с потенциальными 
экономическими выгодами определяет наиболее 
перспективные пути развития ИИ-технологий 
в промышленности. В горизонте планирования 
2024–2026 гг. таковыми являются:
•  анализ данных (включая телеметрию) и помощь в принятии управленческих решений — ​
84% 
экспертов;
•  «умное производство», включая инжиниринг, 
движимый ИИ — ​
58% экспертов;
•  автономное управление (цехами, машинами, 
техникой) — ​
42% экспертов;
•  системы умной промышленной безопасности (для людей, оборудования, территорий) — ​
42% 
экспертов.
Кроме того, были согласованы наиболее принципиальные идеи и замечания, способствующие 
повышению успешности практик внедрения ИИинструментов в промышленности. Так, необходим 
поиск оптимальных решений из-за возросших рисков различного характера. Одни проблемы временно решаются [например, параллельный импорт 
позволяет поставлять в страну аппаратное обеспечение (АО)], а другие сейчас устранить невозможно 
(например, как импортозаместить американские 
ИИ-решения, не имеющие аналогов ни в России, ни 
в Китае). Регулятивное давление в области импортозамещения для части промышленных предприятий 
стало дополнительным фактором риска, ухудшило 
текущие бизнес-показатели, снизило общую вероятность быстрой цифровой трансформации отраслей 
промышленности. Более того, текущие методики 
расчета рентабельности внедрения ИИ-инструментов (и шире — ​
проектов цифровой трансформации) 
требуют совершенствования. В целом, рентабельность ИИ-инструментов в промышленности остается 
спорным вопросом и сильно зависит от непредсказуемых факторов конъюнктурной экономики.
Также эксперты отметили некоторое увеличение 
объема инвестиций (с учетом инфляции) в проекты 
цифровой трансформации в области промышленности, связанные с внедрением ИИ-технологий. 
При этом на предприятиях у примерно трети экспертов инвестиции существенно выросли, обогнав 
предыдущий пик 2019–2020 гг. В краткосрочной 
перспективе участники исследования (около 80%) 
связывают развитие всех ИИ-инструментов с гоThe World of New Economy • Vol. 18, No. 3’2024
wne.fa.ru

ЭКОНОМИКА XXI ВЕКА / XXI CENTURY ECONOMY
10
сударственными инвестициями в отрасль, которые должны способствовать импортозамещению 
аппаратного обеспечения, без чего, по мнению 
примерно половины экспертов, невозможно развитие ИИ-технологий.
Вместе с тем следует отметить, что участники 
исследования показали приверженность развитию 
наиболее перспективных ИИ-технологий в промышленности, среди которых:
•  инжиниринг, движимый ИИ;
•  обработка больших данных и помощь в принятии управленческих решений.
Обе технологии считаются наиболее перспективными с точки зрения применения ИИ-инструментов.
Перспективный анализ 
развития ИИ-инструментов
Перспективы развития ИИ-инструментов для 
проектов цифровой трансформации промышленных предприятий основываются на операционно-тактическом управлении многочисленными 
рисками, ставшим еще более актуальным после 
пандемии и украинского кризиса. Давление этих 
рисков делает долгосрочное стратегическое планирование и целеполагание малоэффективным, 
но позволяет упорядочить следующие подходы 
к развитию ИИ-инструментов в цифровой экономике России:
•  форсированное ускорение цифровизации 
экономики и преодоление рисков «ИИ-зимы»;
•  переход от декларируемого к реальному импортозамещению;
•  создание значительного HR-капитала 
1 для 
эксплуатации цифровых технологий.
Форсированное ускорение цифровизации экономики, включая развитие ИИ-технологий, регулируется целым набором нормативных актов 
и федеральных программ развития РФ 
2 [5]. Однако 
за целеполаганием должны следовать теория, методология и финансирование множества проектов 
на предприятиях и в промышленных холдингах. 
Экономически неясные результаты, демонстрируемые лидерами отечественной промышленности 
1 Здесь и далее понятие «человеческий капитал» употребляется в широком смысле, как производительный фактор развития 
экономики, включающий высокообразованную часть трудовых 
ресурсов, знания, инструментарий интеллектуального и управленческого труда, среду обитания и трудовой деятельности, 
позволяющие раскрыть и использовать кадровый потенциал 
предприятий или отрасли.
2 URL: https://ai.gov.ru/strategy/federalnyy-proekt-ii/
и пионерами цифровизации при внедрении ИИтехнологий, говорят о необходимости совершенствования теории и методологии использования 
ИИ в цифровой трансформации промышленности. 
Текущий вектор развития, сочетающий опору на 
иностранные технологии, опыт западных консалтинговых компаний и сложно возвращаемые инвестиции, бесперспективен в условиях радикального 
снижения доступности всего вышеперечисленного.
Опыт европейских и американских промышленных корпораций показывает: ИИ-технологии 
окупаемы и являются магистральным путем развития усложняющихся концепций в парадигме 
«Промышленность 4.0». Однако, кроме фактора 
доступности аппаратного и программного обеспечения, существенную роль в данном случае играет 
понятная экономика каждого проекта. Для западных промышленных корпораций этап исследований 
и оценок завершен, проекты с ИИ-технологиями 
успешны и масштабируются по производственным 
площадкам с четким пониманием их роли в цепочке 
добавленной стоимости. Это больше не пилотные 
и исследовательские проекты, а полномасштабная 
цифровизация — ​
инструмент повышения конкурентных возможностей. Вполне очевидно, что разработанная методология внедрения ИИ-инструментов 
поддерживает основные экономические параметры 
и позволяет окупить инновации в реально прогнозируемом горизонте событий. Можно предположить, что новой тенденцией для российского рынка 
ближайших лет станет появление отечественных 
консалтинговых компаний, которые будут принимать активное участие в цифровой трансформации 
отраслей промышленности, развивая методологию 
цифровизации с экономически понятным обоснованием и повторяемыми результатами внедрения 
ИИ-технологий [6].
В прикладном исследовании эксперты связывали 
преодоление текущих трудностей в практическом 
развитии ИИ-технологий с усилением государственной поддержки фундаментальных исследований в этой области. Существует объективный риск 
«ИИ-зимы», когда уже затраченных инвестиций 
не хватает для достижения поставленных целей, 
и масштабные инвестиционные программы и соответствующие исследования полностью останавливаются. Ретроспективно оценивая историю развития технологий, следует отметить, что подобные 
«зимы» — ​
длительные этапы резкого снижения 
инвестиций и интереса (коммерческого, академического и т. 
д.) к ИИ-технологиям — ​
уже случались 
Мир новой экономики • Т. 18 № 3’2024
wne.fa.ru