УДК 330.3
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.02.06.020

Авторы

Марина Валерьевна Бузмакова,
Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского, Нижний Новгород, Россия

Аннотация

В условиях глобального технологического сдвига цифровая трансформация становится доминантой развития национальных экономик, включая Российскую Федерацию. В статье исследуется многоплановое влияние цифровой экономики, основанной на технологиях искусственного интеллекта (ИИ) и анализе больших данных (Big Data), на социально-экономическую инфраструктуру страны. Актуальность работы обусловлена необходимостью осмысления не только позитивных эффектов цифровизации (рост производительности труда, оптимизация управления), но и комплекса системных рисков, которые она генерирует. На основе анализа стратегических документов, статистики импортозамещения программного обеспечения и экспертных оценок автором выявлены ключевые противоречия современного этапа.
С одной стороны, констатируется прогресс в развитии цифровой инфраструктуры и достижение технологического суверенитета в ряде сегментов. С другой стороны, обосновывается, что форсированная цифровизация без адекватных механизмов регулирования способна усилить социальное расслоение, спровоцировать технологическую безработицу и усугубить цифровое неравенство. Особое внимание уделяется анализу трансформации рынка труда и этическим вызовам внедрения ИИ.
В работе делается вывод о недостаточности пассивного мониторинга и предиктивных моделей для управления столь сложными процессами. В качестве решения предлагается концепция перехода к проактивному управлению с измеряемой конечной целью. Автор предлагает использовать проактивный искусственный интеллект для создания динамической модели межотраслевого баланса (МОБ), которая могла бы интегрироваться в Национальную систему управления данными (НСУД). Такой подход, опирающийся на уникальный отечественный опыт планирования, позволит не только минимизировать риски цифровизации, но и обеспечить сбалансированное, социально ориентированное развитие экономики в долгосрочной перспективе.

Ключевые слова

цифровая экономика, искусственный интеллект, социально-экономическая инфраструктура, цифровая трансформация, экономическая кибернетика, большие данные (Big Data), межотраслевой баланс (МОБ), технологические риски, рынок труда, национальная система управления данными, импортозамещение ПО, Индустрия 6.0, проактивное управление, стратегическое планирование

Список литературы

  1. Афанасьев А. А. Цифровая трансформация промышленного производства: теоретические аспекты и политика ее реализации: научный доклад. Москва: Институт экономики РАН, 2024. 73 с.
  2. Бочкарев А.М., Глезман Л. В., Федосеева С. С. Отрасли и предприятия промышленности в условиях цифровой трансформации / отв. ред. А. А. Урасова; Институт экономики УрО РАН. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2024. 268 с.
  3. Бузмакова М. В. Влияние цифровой экономики на некоторые мировые социальноэкономические аспекты // Экономика и предпринимательство. 2024. № 12(173). С. 1477–1480.
  4. Былинская А.А., Логинова Т. П. Передовые цифровые технологии как важнейший элемент инновационно ориентированной экономики // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 4, № 1(144). С. 104–117.
  5. Ведута Е. Н. Межотраслевой-межсекторный баланс. Механизм стратегического планирования экономики. 2‑е изд., перераб. и доп. Москва: Концептуал, 2025. 304 с.
  6. Ведута Е. Н. Социализм и экономическая кибернетика. Москва: Концептуал, 2026. 48 с.
  7. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л. М., Кузьминов Я. И. [и др.] Индикаторы цифровой экономики: 2024: статистический сборник. Москва: НИУ ВШЭ, 2024. 280 с.
  8. Кожукалова О.Ю.Специфика цифровой трансформации российской промышленности // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия «Экономика». 2024. № 4(42). С. 36–50.
  9. Лунева Е.И., Рухмалева А. Е. Инновационное развитие экономики России // Управленческий учет. 2024. № 6. С. 45–52.
  10. Ма Хуэй, Чеплинските И. Р., Румянцев Н. М. Модернизация промышленной системы в условиях цифрового интеллектуального преобразования и «зеленого развития»: опыт России и Китая // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2025. Т. 18, № 4. С. 62–78.
  11. Небольсина А. Плохой хороший искусственный интеллект [Электронный ресурс] / Анастасия Небольсина // GURU. 2023. 26 июня. URL: https://guru.nes.ru/actual/ploxoj-xoroshijiskusstvennyij-intellekt.html (дата обращения: 17.02.2026).
  12. Отчет о развитии цифровой экономики в Российской Федерации за 2024 год / Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Москва: Минцифры России, 2025. 156 с.
  13. Печерица Е. В.Социальные последствия автоматизации рабочих мест с помощью ИИ [Электронный ресурс] // Naukaru: научная электронная библиотека. 2025. 9 сентября. URL: https:// naukaru.ru/ru/nauka/article/103685/view (дата обращения: 14.02.2026).
  14. Российская Федерация. Распоряжение Правительства РФ от 6 ноября 2021 г. № 3142‑р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности» // Собрание законодательства Российской Федерации. 2021. № 46. Ст. 7745.
  15. Российская Федерация. Единый план по достижению национальных целей развития Российской Федерации до 2030 года и на перспективу до 2036 года: утв. Правительством РФ 1 октября 2024 г. № 8765-П [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал правовой информации. URL: http://publication.pravo.gov.ru (дата обращения: 10.02.2026).
  16. Абдрахманова Г.И., ВасильковскийС. А., Вишневский К. О. [и др.] Цифровая экономика: 2024: краткий статистический сборник / Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». Москва: НИУ ВШЭ, 2024. 120 с.
  17. Acemoglu D., Restrepo P.Automation and New Tasks: How Technology Changes Labor Demand // Journal of Economic Perspectives. 2019. Vol. 33, No. 2. P. 3–30.
  18. Autor D.Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation // Journal of Economic Perspectives. 2015. Vol. 29, No. 3. P. 3–30.
  19. Babina T., Fedyk A., He A., Hodson J.Artificial Intelligence, Firm Growth, and Industry Concentration // Columbia Business School Research Paper. 2024. No. 24–12. 68 p.
  20. Bubenzer-Paim A. What Does the CHIPS and Science Act Mean For Tech Firms? [Electronic resource] // Forbes Technology Council. 2024. 17 July. URL: https://www.forbes.com/councils/ forbestechcouncil/2024/07/17/what-does-thechips-and-science-act-mean-for-tech-firms/ (дата обращения: 09.02.2026).
  21. Generative AI could raise global GDP by 7% [Electronic resource] // Goldman Sachs. 2023. 5 April. URL: https://www.goldmansachs.com/ intelligence/pages/generative-ai-could-raiseglobal-gdp-by‑7‑percent.html (дата обращения: 23.01.2026).
  22. Gopinath G. The Power and Perils of the “Artificial Hand”: Considering AI Through the Ideas of Adam Smith [Electronic resource] // IMF. 2023. 5 June. URL: https://www.imf.org/ en/News/Articles/2023/06/05/sp060523‑fdmd-aiadamsmith (дата обращения: 23.01.2026).
  23. Robot Revolution: Global Robot & AI Primer / Bank of America Global Research. New York: BofA Securities, 2023. 156 p.
  24. Tanzi A.Biggest losers of AI Boom are Knowledge Workers, McKinsey Says [Electronic resource] // Bloomberg. 2023. 14 June. URL: https://www. bloomberg.com/news/articles/2023–06–14/ biggest-losers-of-ai-boom-are-knowledgeworkers-mckinsey-says (дата обращения: 10.02.2026).
  25. Acemoglu D., Restrepo P. The wrong kind of ai? Artificial intelligence and the future of labor demand / NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH. Cambridge, 2019. (Working Paper; 25682). URL: https://www.nber.org/system/files/ working_papers/w25682/w25682.pdf (дата обращения: 10.02.2026).
  26. Autor D., Chin C., Salomons A. M., Seegmiller B. New Frontiers: the Origins and Content of New Work? 1940–2018 / NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH. 2022. (Working Paper; 30389). URL: https://www. nber.org/papers/w30389 (дата обращения: 22.01.2026).
  27. Babina T., Fedyk A., He A. X., Hodson J. Firm Investments in Artificial Intelligence Technologies and Changes in Workface Composition / NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH. 2023. (Working Paper; 31325). URL: https://www.nber.org/papers/w31325 (дата обращения: 22.01.2026).
  28. Официальный сайт Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru (дата обращения: 12.02.2026).
  29. Официальный сайт конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) [Электронный ресурс]. Нижний Новгород, 2025. URL: https://cipr.ru/ (дата обращения: 14.02.2026).
  30. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 10.02.2026).
  31. Стратегия цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности в целях достижения их «Цифровой зрелости» до 2024 года и на период до 2030 года [Электронный ресурс] // Strategy24.ru. URL: https://storage. strategy24.ru/files/news/202108/6000aac7475b 775ee0f585bbc89416de.pdf (дата обращения: 10.02.2026).
  32. Цифровая индустрия промышленной России. VII ежегодная конференция [Электронный ресурс]. URL: https://cipr.ru/wp-content/uploads/ pdf/izdanie/cipr2022‑magazine.pdf (дата обращения: 10.02.2026).
  33. «Экономика данных и цифровая трансформация государства» против «Цифровой экономики»: на что нацелен новый нацпроект [Электронный ресурс] // Компьютерра. 2026. 24 января. URL: https://www.computerra.ru/309980/ ekonomika-dannyh-i-tsifrovaya-transformatsiyagosudarstva-protiv-tsifrovoj-ekonomiki-na-chtonatselen-novyj-natsproekt/ (дата обращения: 10.02.2026).