УДК 330.341.1:004.8:37
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.02.05.011

Авторы

Светлана Валерьевна Маркова,
Казанский государственный архитектурно-­строительный университет, Казань, Российская Федерация
Аза Башировна Алиева,
Северо-­Кавказская государственная академия, Черкесск, Российская Федерация
Марина Хасановна Дадова,
Кабардино-­Балкарский государственный университет им. Х. М. Бербекова, Нальчик, Российская Федерация

Аннотация

В статье рассматривается интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и ESG-принципов как комплексный фактор развития инновационной экономики в сфере образования. Объектом исследования выступает инновационная экономика образования как совокупность процессов создания, внедрения и диффузии технологических и организационных инноваций в образовательных организациях и экосистемах; предметом — управленческие и институциональные механизмы, через которые ИИ-решения и ESG-подходы совместно влияют на качество образовательных услуг, устойчивость и социальную результативность, а также на формирование человеческого капитала. Цель исследования — концептуально обосновать и операционализировать (через систему измеримых индикаторов) ключевые каналы влияния «ИИ × ESG» на инновационное развитие образования, выделив условия возникновения синергии и риски несогласованной интеграции. Методологическая рамка опирается на сравнительный анализ практик цифровой трансформации, контент-анализ нормативных и методических документов, а также на построение матрицы соответствия ESG-целей и функций ИИ в управлении и образовательном процессе. Показано, что ИИ способен усиливать ESG-повестку через повышение измеримости и управляемости результатов (data-driven governance), персонализацию и инклюзию, оптимизацию ресурсопотребления и повышение прозрачности, однако одновременно возникает контур рисков: алгоритмические смещения, конфиденциальность данных, киберугрозы, «зелёный» эффект от ИИ-инфраструктуры и перераспределение ответственности между человеком и алгоритмом. Практическая значимость статьи заключается в предложении рамки показателей и управленческих ориентиров, позволяющих образовательным организациям выстраивать интеграцию ИИ и ESG как устойчивый инновационный проект, а не как набор несвязанных инициатив.

Ключевые слова

искусственный интеллект, ESG, инновационная экономика, образование, устойчивое развитие, управление данными, алгоритмическая справедливость, цифровая трансформация, человеческий капитал, подотчётность

Список литературы

  1. Галимуллин, Н. Р. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации банковской системы / Н. Р. Галимуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 2, № 3(156). — С. 142–150. — DOI 10.36871/ ek.up. p. r.2025.03.02.018. — EDN RWCITW.
  2. Левина, Е. Ю. Методологические предпосылки современного образования / Е. Ю. Левина, Н. Р. Галимуллин // Практикоориентированность как основа развития высшего и среднего профессионального образования: Материалы XVIII Международной научно-практической конференции, Казань, 28 марта 2024 года.—Казань: Казанский государственный архитектурно-строительный университет, 2024. — С. 19–22. — EDN TWWJGL.
  3. Галимуллин, Н. Р. Педагогические проблемы эпохи цифровизации / Н. Р. Галимуллин, Е.Ю.Левина // Внедрение научных исследований в образовательный процесс вуза: материалы II Международного Круглого стола, посвященного Дню преподавателя высшей школы, Казань, 18 ноября 2022 года. — Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2023. — С. 141–143. — EDN XFQCMK.
  4. Мансурова Т. Г. Особенности структурных трансформаций в инновационной экономике / Т. Г. Мансурова // В мире научных открытий. 2014. № 5 (53). С. 189–200.
  5. Мустафазаде Х. К. О. Влияние процессов цифровизации и принципов устойчивого развития (ESG) на финансовую устойчивость и риск-профиль цифровых банков // Актуальные вопросы современной экономики. — 2024. — № 11. — С. 470–483.
  6. Шугаев М. О., Куровский С. В., Мишин Д. А. Управление международными инвестиционными проектами в условиях глобальной экономической нестабильности и цифровой трансформации: авторский деловой вклад в сферу деятельности: учебное пособие. — Москва, 2025.
  7. Гусев П. Ю. и др. Использование нейронной сети DeepSeek в профессиональной подготовке аспирантов. — Воронеж, 2025.
  8. Жвакин А. М., ГайсинаА. В. Поддержка малого и среднего предпринимательства в Башкортостане // Региональная экономика в контексте современности: сборник трудов Международной научно-практической видеоконференции студентов, аспирантов и молодых учёных. — Уфа, 2025. — С. 260–265.
  9. Мустафазаде Х. К. О. Инновационная модель оценки цифрового банкинга в контексте ESG: применение нейронных сетей и сценарного прогнозирования для устойчивого развития // Актуальные вопросы современной экономики. — 2025. — № 3. — С. 239–257.
  10. Тарасевич А. Г., Власенкова Т. А. Анализ и оценка финансовой устойчивости как фактор укрепления экономической безопасности организации // Скиф. Вопросы студенческой науки. — 2025. — № 10 (110). — С. 24–53.