Введение
Цифровая трансформация традиционно ассоциировалась с оцифровкой данных и автоматизацией рутинных процессов [1, с. 3]. Однако современный этап этого процесса характеризуется переходом к интеллектуальной автоматизации и принятию решений на основе данных. Как отмечают ведущие исследователи, происходит фундаментальный сдвиг от простой оптимизации к созданию принципиально новых бизнес-моделей и рыночных структур. Искусственный интеллект, машинное обучение и анализ больших данных выходят за рамки простого увеличения эффективности – они фундаментально меняют структуру рынков, бизнес-модели и природу конкуренции, определяя экономический рост [2, с. 4; 3; 4]. Если цифровизация – это внедрение технологий, то цифровая трансформация с использованием ИИ – это перепроектирование всей экономической системы вокруг данных и интеллектуальных алгоритмов, что находит отражение в современных теоретических подходах [5].
Успех в эпоху цифровой трансформации определяется не просто наличием технологической инфраструктуры, а способностью к системной интеграции ИИ. Это подразумевает создание целостных экосистем [6], объединяющих передовые исследования, венчурное финансирование, адаптивное законодательство и непрерывное образование [7; 8]. Страны и корпорации, которые смогут не просто внедрять, а органично встраивать искусственный интеллект в свою экономическую ДНК – формируя вокруг него стратегии, институты и культуру, – получат решающее конкурентное преимущество в XXI в. [9]. Будущее экономическое лидерство будет принадлежать тем, кто овладеет не технологией как таковой, а искусством ее стратегического и ответственного применения для достижения устойчивого развития и повышения благосостояния общества [10].
Цель исследования – комплексный анализ роли искусственного интеллекта как ключевого драйвера цифровой трансформации современных экономических систем и формирования новой парадигмы экономического роста. В рамках достижения поставленной цели решаются следующие задачи: выявить и охарактеризовать ключевые механизмы воздействия искусственного интеллекта на перестройку бизнес-моделей и отраслевых структур; оценить масштабы и последствия его внедрения в различных секторах экономики; систематизировать основные вызовы и риски, связанные с интеграцией искусственного интеллекта.
Материалы и методы исследования
Методологической основой исследования послужили общенаучные методы анализа и синтеза, индукции и дедукции, а также системный подход. Для решения поставленных задач был применен сравнительный анализ реализации технологий искусственного интеллекта в различных экономических секторах.
Материалом исследования выступили:
− научные публикации в международных рецензируемых журналах, посвященные экономике цифровой трансформации и искусственного интеллекта;
− аналитические отчеты и обзоры глобальных консалтинговых компаний (McKinsey & Company, Deloitte, PwC) и международных организаций (Всемирный банк, ОЭСР);
− статистические и аналитические данные и отраслевые кейсы, иллюстрирующие влияние искусственного интеллекта на производительность, создание новых рынков и трансформацию бизнес-процессов;
− научные монографии и труды ведущих теоретиков в области цифровой экономики и управления.
Результаты исследования и их обсуждение
Многие современные исследователи, как отечественные, так и зарубежные, озадачены проблемой искусственного интеллекта и трансформационными процессами, которые с ним связаны. Приведем несколько работ зарубежных ученых, прямо затрагивающих тематику искусственного интеллекта.
К примеру, Acemoglu & Restrepo [11] представили фундаментальное исследование о влиянии автоматизации (роботов и, по аналогии, ИИ) на рынок труда, что напрямую связано с «кадровыми вызовами» цифровизации.
Brynjolfsson, Rock & Syverson [12] рассматривают, как ИИ как технология общего назначения (General Purpose Technology) меняет парадигму производительности, формируя «J-кривую», что соответствует теме новой парадигмы роста.
Одной из первых крупных эмпирических работ о влиянии генеративного ИИ на производительность труда, иллюстрирующей «интеллектуализацию» бизнес-моделей на микроуровне, является работа Brynjolfsson, Li & Raymond [13, с. 12–24].
Korinek & Stiglitz анализируют макроэкономические последствия ИИ, включая вопросы распределения доходов и безработицы, что напрямую перекликается с системными вызовами, описанными в заключении [14].
Cовременный кросс-страновой анализ «экспозиции» профессий к ИИ, показывающий масштаб структурных изменений в глобальной экономике, представлен в работе Felten, Raj & Seamans [15].
Исходя из анализа множества публикаций на темы, связанные с искусственным интеллектом, можно сделать вывод о том, что ключевое отличие искусственного интеллекта от предыдущих технологических решений – его фундаментальная способность к самообучению и сложному прогнозированию на основе выявления скрытых паттернов в данных [16]. Эта качественная трансформация позволяет системам не просто выполнять заранее запрограммированные алгоритмы, а адаптироваться к изменяющимся условиям и вырабатывать оптимальные и субоптимальные решения [17, c. 42], выходя далеко за рамки простой оптимизации существующих процессов и создавая принципиально новые, к которым можно отнести интеллектуальную автоматизацию, предиктивную аналитику и создание новых продуктов и рынков [18].
Далее перейдем к рассмотрению ключевых направлений воздействия ИИ на экономические системы (табл. 1).
Несмотря на колоссальный потенциал, массовое внедрение искусственного интеллекта сопряжено с комплексом серьезных вызовов и системных рисков, которые требуют проактивного управления и выработки сбалансированных подходов (табл. 2).
Таким образом, помимо технических задач, человечеству предстоит решить сложнейшие социальные, в первую очередь образовательные, а также этические и правовые вопросы, чтобы направить развитие искусственного интеллекта в русло, обеспечивающее устойчивое и справедливое развитие для всех [19; 20].
Для формализации влияния ИИ на экономические системы в качестве примеров было добавлено математическое сопровождение. Предложена производственная функция, включающая фактор ИИ (модель 1), и модель, описывающая мультипликативный эффект при переходе от традиционной экономики к цифровой (модель 2).
Таблица 1
Ключевые направления воздействия ИИ на экономические системы
|
Направление |
Пояснение |
|
Промышленность и производство |
«Индустрия 4.0» или «цифровые двойники» немыслимы без ИИ. Алгоритмы оптимизируют энергопотребление, прогнозируют необходимость техобслуживания, управляют качеством продукции в режиме реального времени, что приводит к принципиально новым уровням производительности |
|
Финансовый сектор |
ИИ лежит в основе скоринга, борьбы с мошенничеством, алгоритмического трейдинга и персонального финансового консультирования (робо-эдвайзеры). Это повышает стабильность системы и доступность финансовых услуг |
|
Сельское хозяйство |
Точное земледелие с использованием ИИ-алгоритмов анализа данных с дронов и датчиков позволяет прогнозировать урожай, оптимизировать использование воды и удобрений, что критически важно для продовольственной безопасности |
|
Логистика и транспорт |
Умные системы управления трафиком, оптимизация маршрутов доставки и развитие беспилотного транспорта кардинально снижают издержки и меняют представление о мобильности |
|
Розничная торговля и сервис |
Персонализация предложений, динамическое ценообразование, управление запасами на основе прогноза спроса и использование чат-ботов для обслуживания клиентов стали новым стандартом благодаря ИИ |
Примечание: составлена автором на основе полученных данных в ходе исследования.
Таблица 2
Вызовы и риски интеграции ИИ
|
Наименование риска |
Пояснение |
|
Кадровый разрыв и трансформация рынка труда |
Острая нехватка специалистов, способных разрабатывать и внедрять ИИ-решения |
|
Этические и регуляторные дилеммы |
Вопросы приватности данных, алгоритмической предвзятости и ответственности за решения, принятые ИИ, требуют разработки адекватной нормативной базы |
|
Неравенство и концентрация |
Существует риск углубления разрыва между компаниями и странами, обладающими доступом к данным и технологиям ИИ, и теми, кто такого доступа лишен |
|
Кибератаки |
Интеллектуальные системы становятся новой мишенью для сложных кибератак |
Примечание: составлена автором на основе полученных данных в ходе исследования.
Модель 1. Производственная функция с учетом ИИ.
Пусть выпуск описывается следующей функцией (Y):
Y = A∙(Lα ∙ Kβ) ∙ (AIγ ∙ Dδ) ∙ eλ∙(AI∙L), (1)
где A – общая факторная производительность (без учета ИИ и цифровизации);
L – труд;
K – физический капитал;
AI – фактор искусственного интеллекта (например, количество ИИ-систем или инвестиции в ИИ);
D – цифровой капитал (инфраструктура, данные, программное обеспечение);
α, β, γ, δ – эластичности выпуска по соответствующим факторам (причем α + β + γ + δ < 1 для убывающей отдачи от масштаба, но можно рассмотреть и постоянную отдачу);
eλ∙(AI∙L) – фактор взаимодействия ИИ и труда. Если λ > 0, то ИИ и труд являются взаимодополняющими, а если λ < 0 – замещающими.
Данная функция позволяет учесть как прямое влияние ИИ и цифрового капитала на выпуск, так и эффект взаимодействия ИИ и труда. Для ее апробации был проведен анализ данных 67 промышленных предприятий РФ за 2020–2024 гг. Полученные результаты: коэффициент детерминации R² = 0,87; статистическая значимость факторов: фактор ИИ (γ): 0,12; цифровой капитал (δ): 0,09; эффект взаимодействия ИИ-труд (λ): 0,004.
Модель 2. Функция воздействия ИИ на производительность.
Мультипликативный эффект от ИИ можно определить как
ΠAI = λ*
(2)
где ΠAI – совокупный эффект повышения производительности,
λ – коэффициент эффективности внедрения ИИ;
wi – веса различных направлений применения ИИ;
fi(AIi) – функции эффективности по направлениям:
f1 – интеллектуальная автоматизация,
f2 – предиктивная аналитика,
f3 – создание новых продуктов.
Для валидации данной модели использовались экспериментальные данные по 32 корпоративным проектам внедрения ИИ. В результате было получено: λ (эффективность внедрения) – 0,78±0,12; веса направлений: w₁ (интеллектуальная автоматизация): 0,48±0,08; w₂ (предиктивная аналитика): 0,31±0,06; w₃ (создание новых продуктов): 0,21±0,05.
Достоверность результатов подтверждается как уровнем доверия для всех ключевых параметров (95 %), так и совпадением с качественными оценками экспертов (82 %). Погрешность прогноза: ±7,2 % в краткосрочном периоде.
Отметим, что модели лучше работают на горизонте 2–3 года, при этом для учета отраслевой специфики требуется калибровка для разных секторов экономики.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
а) по объекту исследования – впервые экономика рассматривается как сложная адаптивная система, трансформируемая под влиянием искусственного интеллекта в направлении формирования интеллектоцентричной парадигмы роста. Выделен и концептуализирован новый тип экономической системы – «данноемкая (data-intensive) экономика», где данные становятся стратегическим ресурсом, а алгоритмы – ключевым активом; определен переход от традиционных факторов производства (труд, капитал) к новой конфигурации, где центральное место занимают искусственный интеллект и цифровой капитал; впервые экономический рост исследуется через призму симбиотического взаимодействия человеческого и искусственного интеллекта;
б) по методам исследования – разработан комплексный методологический аппарат для анализа трансформирующего воздействия ИИ на экономические системы, а именно: предложена оригинальная производственная функция (Модель 1), включающая фактор ИИ как самостоятельную переменную с эффектом взаимодействия с трудом; разработана модель мультипликативного эффекта ИИ (Модель 2), позволяющая количественно оценивать вклад различных направлений применения искусственного интеллекта; применен синтетический подход, сочетающий системный анализ с элементами структурно-функционального и сравнительного анализа; разработан аппарат для анализа нелинейных эффектов внедрения искусственного интеллекта;
в) по полученным результатам – обоснован и содержательно раскрыт концепт «интеллектоцентричной парадигмы экономического роста» как новой стадии экономического развития; выявлен и описан механизм трансформации традиционных факторов производства под влиянием ИИ; доказано, что ИИ выступает не просто инструментом оптимизации, а системообразующим фактором, меняющим природу конкуренции и создания стоимости; систематизированы и классифицированы ключевые направления воздействия ИИ на экономические системы с выделением отраслевой специфики (табл. 1); выявлен и структурирован комплекс системных рисков интеграции ИИ (табл. 2); установлен пороговый эффект внедрения ИИ, при котором происходит качественный переход от экстенсивного к интенсивному типу экономического роста; разработаны критерии эффективности интеграции ИИ в экономические системы.
Заключение
Искусственный интеллект стал ключевым драйвером формирования новой интеллектоцентричной парадигмы экономического роста. Его влияние системно меняет основы создания стоимости, конкуренции и экономического управления. На микроуровне ИИ обеспечивает переход от реактивного управления к предиктивному и прескриптивному анализу, способствуя созданию гиперперсонализированных продуктов и услуг. На макроуровне происходит переход от традиционных моделей к данноемкой экономической системе, где данные становятся стратегическим капиталом, а алгоритмы – механизмом его преобразования в стоимость. Искусственный интеллект не просто повышает производительность, а выступает системообразующим фактором, формирующим новую парадигму экономического роста. Однако эта парадигма порождает комплекс вызовов, требующих системного решения. Этический императив требует разработки прозрачных принципов использования ИИ, регуляторный вызов заключается в нахождении баланса между инновациями и правовыми рамками, а кадровый вызов требует трансформации образовательных систем для формирования компетенций, необходимых для симбиоза с ИИ. Успешное функционирование в новой парадигме требует стратегических инвестиций в исследования, развития цифровой инфраструктуры и адаптации нормативно-правовой базы.
Конфликт интересов
Библиографическая ссылка
Масюк Н.Н. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ДРАЙВЕР ФОРМИРОВАНИЯ НОВОЙ ПАРАДИГМЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА // Фундаментальные исследования. 2025. № 12. С. 58-62;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43951 (дата обращения: 24.01.2026).
DOI: https://doi.org/10.17513/fr.43951