Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ с помощью системы iFORA картировал точки разломов — необратимых изменений, которые под влиянием ИИ уже произошли в системе управления, экономике и социальной сфере и будут лишь усиливаться в дальнейшем. Об этом CNews сообщили представители ВШЭ.
Карта составлена на основе более 60 млн документов, опубликованных в 2020–2026 гг., отобранных алгоритмами iFORA из массива источников на английском языке. Показатель силы влияния окон возможностей / потенциальных угроз на сферы изменений представляет собой интегральный индекс, учитывающий их значимость в массиве анализируемых документов, динамичность (темпы изменений значимости), а также показатель векторной центральности, который характеризует степень связи окон возможностей / потенциальных угроз друг с другом. Показатель принимает значения от 0 до 1, где <0,4 – ниже среднего, 0,4–0,6 – среднее значение, >0,6 – выше среднего. Карта впервые была представлена в рамках 16-го Российского форума по управлению интернетом (апрель 2026) на форсайт-сессии «ИИ как триггер слома привычных процессов: что он меняет уже сегодня и как изменит управление, экономику и общество к 2035 г.».
Главные выводы
В системе управления ключевой сдвиг связан не с автоматизацией рутин, а с встраиванием ИИ в ядро принятия решений. Управленческий цикл ускоряется, точность контроля процессов растет, а решения все чаще принимаются на основе больших данных. Интеллектуализация охватывает основные этапы — от стратегического планирования до операционного контроля и мониторинга в реальном времени. В управленческой сфере, где ошибка в данных может обернуться искажением не отдельного показателя, а всей цепочки принятия решений, критическим становится качество данных. Их дефицит, а также проблемы подготовки и обработки остаются для компаний серьезным вызовом наряду с организационными барьерами внедрения ИИ. Сохраняется институционально нерешенная проблема размытой ответственности за рекомендации и действия, сформированные с использованием ИИ: ее сложно определить, когда результат зависит одновременно от человека, качества данных, ИИ-моделей и организационных процессов. По мере того как алгоритмические системы все глубже встраивают в контур управления, их надежность становится одним из ключевых условий безопасности. Уязвимость модели, данных или инфраструктуры превращается в уязвимость всей организации.
В экономике ИИ перестает играть сугубо прикладную роль и становится частью процессов создания стоимости — от разработки продукта до взаимодействия с клиентом. Автоматизация все более широкого круга функций, включая роботизацию бизнес-процессов, меняет структуру издержек и подходы к организации деятельности. Производительность растет за счет оптимизации ресурсов и управления данными, при этом функции все чаще перераспределяются между человеком и алгоритмами. Одновременно на базе ИИ формируются новые бизнес-модели. В платформенной экономике — от электронной коммерции до финансовых сервисов — конкурентное преимущество все больше зависит от способности анализировать поведение пользователей, персонализировать предложения и управлять клиентским опытом в реальном времени. В этой логике данные перестают быть сопутствующим ресурсом, превращаясь в часть продукта, основу монетизации и инструмент долгосрочного удержания клиентов. ИИ уже используется в широком спектре бизнес-процессов, а его внедрение сопровождается трансформацией структуры занятости и спроса на навыки. Речь идет не столько о сокращении занятости, сколько о снижении доли рутинных задач, перераспределении функций и быстрой смене требований к компетенциям, в частности возрастает значимость навыков, связанных с работой с данными, применением аналитических инструментов и разработкой ИИ-решений. Облачная инфраструктура и распределенная архитектура позволяют быстро масштабировать продукты и сервисы на базе ИИ, снижать барьеры входа и ускорять коммерциализацию новых решений. Одновременно необходимым условием развития ИИ становится доступ к хранилищам, центрам обработки данных и специализированному оборудованию. Зависимость от поставщиков вычислительных мощностей и инфраструктуры создает предпосылки концентрации данных, технологий и алгоритмов у крупных игроков.
В общественной сфере ИИ выступает не столько инструментом автоматизации, сколько триггером пересборки базовых практик производства знаний, коммуникации и социализации. На наших глазах происходит масштабный сдвиг в сторону массовой генерации контента: благодаря ИИ практически исчезают барьеры входа в создание текстов, изображений и видео, усиливаются позиции отдельных авторов и малых команд. Генеративный ИИ в России уже применяет каждый шестой интернет-пользователь, что указывает на значительный потенциал дальнейшего распространения технологии, появления мультимодального контента и новых форм самовыражения. Наряду с трансформацией творческого процесса ИИ меняет и сферу образования. В цифровой среде активно развиваются адаптивные образовательные системы, позволяющие сделать обучение более персонализированным и непрерывным. Интеграция ИИ в социальные и контентные платформы усиливает роль алгоритмов в формировании информационной повестки и структуры социальных связей. При этом массовое производство синтетического контента повышает риски распространения фейковых новостей, затрудняет оценку достоверности информации и снижает доверие к ней. Значительная часть пользователей ИИ уже связывают его развитие с усилением зависимости от алгоритмов и ростом возможностей для манипулирования общественным мнением, около 30% испытывают тревогу по поводу растущего влияния ИИ. Одновременно обостряются вопросы уязвимости цифровой среды, конфиденциальности и безопасности персональных данных: расширение использования ИИ сопровождается экспоненциальным ростом объемов информации, превращая ее защиту в системный риск. Рост доступности инструментов генерации контента размывает границы авторства и прав интеллектуальной собственности.
Резюме: ИИ выходит за рамки прикладных задач и отдельных индустриальных решений, меняя саму логику функционирования систем управления, экономики и общества. Все трансформации тесно переплетены: изменения в сфере управления создают новые экономические условия, которые, в свою очередь, влияют на социальные нормы и институты; а на их стыке проявляются глубокие структурные сдвиги и разломы. В совокупности эти процессы указывают на формирование новой социальной среды, в которой ключевое значение приобретает не только доступ к передовым технологиям, но и способность общества выстраивать механизмы доверия, контроля и распределения ответственности в условиях повсеместного присутствия ИИ.
«Развитие ИИ характеризуется сочетанием двух встречных процессов. С одной стороны, технология становится массовым инструментом: порог входа снижается, в разработку и применение вовлекаются новые участники. С другой стороны, контроль над данными, вычислительными мощностями, инфраструктурой и моделями все заметнее концентрируется у ограниченного числа технологических лидеров. На уровне социума ИИ расширяет возможности коммуникации, самовыражения, образования, способы производства и распространения знаний, но также усложняет механизмы доверия, побуждая общество заново определять, какую информацию считать достоверной и заслуживающей внимания. В сфере управления ИИ открывает возможности перехода от реактивной модели к предиктивной, при которой решения принимаются не постфактум, а на основе раннего выявления изменений в поведении рынков, граждан и производственных систем. На макроуровне ИИ становится инфраструктурой новой производительности и, подобно электричеству или интернету, постепенно проникает во все сектора, меняя логику взаимодействия экономических агентов. Экономический эффект ИИ при этом распределяется неравномерно: в выигрыше оказываются не те, кто внедряет точечные решения, а те, кто перестраивает бизнес-модели, организационные процессы, управление данными и компетенции работников вокруг мультиагентных ИИ-систем. Выполненное с помощью системы iFORA картирование ключевых разломов показывает, что речь уже идет не о трансформации отдельных отраслей под влиянием ИИ, а о глубокой перестройке системы управления, экономики и общественных отношений. Результативность этой ИИ-трансформации будет зависеть от того, смогут ли институты превратить ИИ из инновации в надежную инфраструктуру развития с прозрачными правилами, механизмами ответственности и управления рисками», — Константин Вишневский, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.
Поделиться
