УДК 338.22.021.4
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.06.07.023

Авторы

Юрий Николаевич Лапыгин,
Денис Юрьевич Лапыгин,
Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Владимирский филиал, Владимир, Россия

Аннотация

Разработка стратегии развития современных российских регионов с позиций экосистемного подхода позволяет мобилизовать синергические эффекты взаимодействия стейкхолдеров на достижение конкурентных преимуществ, а вовлечение в этот процесс такого помощника как искусственный интеллект обеспечивает получение стратегически значимых решений. Целевая направленность исследования заключается в формировании рекомендаций, направленных на разработку инструментов, обеспечивающих построение стратегии развития экосистемы региона на базе искусственного интеллекта. В качестве материалов использована вторичная информация, доступная в научных публикациях отечественных и зарубежных исследователей, а также нормативная литература и практика применения стратегического управления в российских регионах. Среди методов исследования нашли применение контент-анализ литературных источников, методы построения морфологических матриц и графического моделирования, методы подготовки запросов в адрес искусственного интеллекта, а также алгоритмы принятия решений и построения стратегий. В результате показаны различные подходы к построению стратегии развития региона. Структурированы характеристики экосистемы как социально-экономического явления, раскрывающие содержание процедур построения стратегии формирования и развития экосистем региона. Определены и структурированы возможности искусственного интеллекта, позволяющие выполнять функции помощника стейкхолдеров при разработке стратегии развития региона как экосистемы. Показана возможность проявления интегральной синергии искусственного интеллекта в стратегическом развитии экосистемы региона. Построен конфигуратор, в основе которого лежит сочетание школ стратегий, характеристик экосистемы и возможности искусственного интеллекта в части построения стратегии развития региона. Применение искусственного интеллекта в построении стратегии развития региона с позиций экосистемного подхода позволяет получить интегральную синергию, которая может составить основу конкурентного преимущества региона.

Ключевые слова

алгоритм, искусственный интеллект, направления развития, регион, синергия, школы стратегий, характеристики экосистемы

Список литературы

  1. Алекперов И.Д. Искусственный интеллект — методы и технологии // Интеллектуальные ресурсы – региональному развитию. 2025. № 1. С. 27–31. EDN: RJVGTQ.
  2. Аузан А.А. Цифровая экономика как экономика: институциональные тренды // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2019. № 6. С. 12–19. EDN: HVLXUW.
  3. Аштарова А.Б. Синергия человека и искусственного интеллекта в музыкальном творчестве: новые грани креативности и технологий // Вестник науки. 2025. Т. 1, № 8 (89). С. 279–289. EDN: WMPTHX.
  4. Ван Г., Бао Х., Лю Ц. и др. Исследования в области искусственного интеллекта, вдохновленные работой мозга: обзор // Наука Китая, технологические науки. 2024. DOI: 10.1007/ s11431-024-2732-9.
  5. Войцехович В.Э. Искусственный интеллект и новое знание // Проектирование будущего. Проблемы цифровой реальности: труды 7-й Международной конференции (15–17 февраля 2024 г., Москва). – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2024. – С. 362–373. – URL: https:// keldysh.ru/future/2024/8-4.pdf. DOI: 10.20948/ future-2024-8-4.
  6. Герасимов В.А. Адаптивная система искусственного интеллекта для оптимизации информационных систем // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2024. № 10. С. 81–86. EDN: UXQVQG.
  7. Гилева Т.А., Бабкин И.А., Здольникова С.В. Оценка интеллектуальной зрелости промышленных экосистем: конфигурационный подход // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». 2025. Т. 20, № 4. С. 468–490. DOI: 10.17072/1994- 9960-2025-4-468-490. EDN: RSPCII.
  8. Каргин Н.Н., Кунцев А.А., Иванус А.И., Николаев С.В. Гибридные модели принятия решений: синергия мышления человека и возможностей искусственного интеллекта в экономике // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2025. № 4 (54). С. 129–140. EDN: ZAJLCA.
  9. Коккоз М.М., Клюева Е.Г., Башлыков Р.В., Макабаев М.К. Искусственный интеллект в высшем образовании: современные методы и перспективы исследований для оптимизации учебного процесса // Труды университета. 2025. № 2 (99). С. 356–363. EDN: IFRCVJ.
  10. Кох Р. Стратегия ; пер. с англ. – М.: Эксмо, 2007. – 224 с. – ISBN 5-699-19800-8.
  11. Красильников О.Ю. Роль искусственного интеллекта в развитии экосистем в российской экономике // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2023. Т. 23, вып. 2. С. 146–152. DOI: 10.18500/1994-2540-2023-23-2-146-152. EDN: GQSWPT.
  12. Красюк Т.Н. Разработка типологии стратегий конкуренции и роста на основе фактора использования искусственного интеллекта // n-Economy. 2025. Т. 18, № 5. С. 66–80. DOI: 10.18721/JE.18505.
  13. Криман А.И. Феномен творчества в эпоху искусственного интеллекта // Гуманитарные исследования в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке. 2025. № 3 (73). С. 91–99. EDN: DGLDZO.
  14. Ланская Д.В., Ермоленко В.В., Абожик А.С., Сулейманова С.М. Концептуальные основания, концепции и динамика практик формирования инновационной экосистемы региона // Вестник Академии знаний. 2023. № 4 (57). С. 167–174. EDN: LBZDVB.
  15. Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю. Интеграция искусственного интеллекта в алгоритм принятия решений // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. № 7. Т. 6. С. 177–184. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.07.06.020.
  16. Лапыгин Ю.Н. Креативные решения. – Владимир: ВФ РАНХиГС, 2015. – 190 с. – ISBN 978-5-906051-82-0.
  17. Лапыгин Ю.Н. Стратегический менеджмент : учебное пособие. – 2-е изд. – М.: ИНФРА-М, 2014. – 208 с. – ISBN 978-5-16-006592-2.
  18. Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю. Искусственный интеллект в стратегировании // Стратегирование: теория и практика. 2026. Т. 6, № 1. С. 98–111. DOI: 10.21603/2782-2435-2026-6-1-98- 111. EDN: CFXHIW.
  19. Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю. Синергия возможностей искусственного интеллекта в решении стратегических проблем // Ученые записки. 2025. № 4 (56). С. 23–26. EDN: ENRFYI.
  20. Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю., Глебов Г.Е. Экосистемный подход к построению стратегии региона : монография. – Владимир: ВФ РАНХиГС, 2025. – 195 с. – ISBN 978-5-907789-36-4.
  21. Лебедева Е.О. Использование искусственного интеллекта для адаптации корпоративных стратегий к изменениям в экономической политике // Инновационная наука. 2025. № 4-1. С. 75–83.
  22. Мальтин О.В. Перспективы развития методов и инструментов принятия управленческих решений в организациях на основе систем искусственного интеллекта // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. № 7. Т. 5. С. 33–41. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.07.05.004.
  23. Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий ; пер. с англ. под ред. Ю.Н. Каптуревского. – СПб.: Питер, 2000. – 336 с. – ISBN 5-272-00210-5.
  24. Никонец О.Е., Дмитриев С.Г. Развитие бизнес-экосистемы через дизайн-ориентированную стратегию // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2023. Т. 58, № 6. С. 97–108. DOI: 10.55959/ MSU0130-0105-6-58-6-6.
  25. Оборин М.С. Стратегия адаптации управления бизнес-структурами к кризисным условиям на основе компромисса // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2023. Т. 18, № 4. С. 389–408. DOI: 10.17072/1994-9960- 2023-4-389-408. EDN: PCQZTN.
  26. Петухова М.С., Кокорин А.В. Организационно-экономический механизм формирования и функционирования цифровых экосистем в агропромышленном комплексе региона // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2024. Т. 13, № 1. С. 116–122. EDN: TSKDUE.
  27. Подольская Т.В., Володина А.Д. Искусственный интеллект в государственном секторе: синергетический эффект и системные риски // Вопросы управления. 2026. Т. 20, № 1. С. 59–74. EDN: HKJVPK.
  28. Портер М.Э. Конкуренция ; пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 495 с. – ISBN 5-8459-0794-2.
  29. Розин М. Успех без стратегии: Технологии гибкого менеджмента. – М.: Альпина Паблишер, 2011. – 332 с. – ISBN 978-5-9614-1357-1.
  30. Свиридов В.А. Использование искусственного интеллекта в принятии инвестиционных решений: перспективы и вызовы // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 7-3 (94). С. 186–190. EDN: PAEMMD.
  31. Суртаева О.С. Возможности и ограничения при использовании искусственного интеллекта для повышения эффективности управления // Экономические системы. Том 15, № 1 (56). С. 25– 36. DOI: 10.29030/2309-2076-2022-15-1-25-36.
  32. Толмачев О.Л. Применение технологий искусственного интеллекта в системе корпоративного управления // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2023. Т. 13, № 4А. С. 883–889. DOI: 10.34670/AR.2023.75.41.103.
  33. Трачук А.В., Линдер Н.В. Принятие решений о внедрении искусственного интеллекта и трансформация источников некопируемых конкурентных преимуществ // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2024. Т. 15, № 2. С. 134–151. DOI: 10.17747/2618-947X-2024-2-134-151.
  34. Факеева С.С., Марчишина Т.В. Может ли искусственный интеллект заменить творчество человека? // Молодежь. Наука. Инновации. 2023. Т. 2. С. 241–244. EDN: YTNVFQ.
  35. Филиппова О.А. Роль искусственного интеллекта в развитии экосистем бизнеса: мониторинг и управление // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2023. Т. 2, № 3 (52). С. 205–214. EDN: TIMTZY.
  36. Фоменко Н.М., Кузьмина Д.А., Миргород Е.П. Применение искусственного интеллекта в сфере государственного управления: риски, возможности, перспективы // Вестник евразийской науки. 2025. Т. 17, № 4. – URL: https://esj. today/PDF/73FAVN425.pdf. EDN: JYHQWT.
  37. Халемский Д.Б., Тишкина Н.П. Статистические методы управления персоналом организации: интеграция искусственного интеллекта и прогнозы развития // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. № 6. Т. 8. С. 49–56. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.08.005.
  38. Хамел Г., Прахалад К.К. Конкурируя за будущее. Создание рынков завтрашнего дня ; пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2002. – 288 с. – ISBN 5-901028-26-0.
  39. Хвостова А.Л. Разработка стратегий внедрения искусственного интеллекта с помощью ТРИЗ // Оригинальные исследования. 2025. Т. 15, № 4. С. 356–362. EDN: TZEEHM.
  40. Чжан Инци. Исследование механизмов синергии «трёх всеохватностей» (всеобщности, непрерывности и всесторонности) воспитания на основе применения технологий искусственного интеллекта // Современный ученый. 2026. № 6. С. 286–291. DOI: 10.58224/2541-8459-2026-6-286-291.
  41. Шамсутдинова М.Р. Формирование цифровой экосистемы региона как элемента управления // Экономика и управление: проблемы, решения. 2023. № 12. Т. 9. С. 123–129. DOI: 10.36871/ ek.up.p.r.2023.12.09.016.
  42. Шильников О.И. Методы оценки эффективности применения технологий искусственного интеллекта в преподавании экономики: анализ и перспективы // Вектор научной мысли. 2025. № 2 (19). С. 122–123. EDN: DKHXYM.
  43. Шмелева Н.В., Клегг Д.Ю., Михайлиди Д.Х. Формирование территориально-промышленной экосистемы Владимирской области и подходы к оценке ее устойчивости // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2024. № 2. С. 23–34. DOI: 10.21685/2227-8486-2024-2-2.
  44. Borges A.F., Laurindo F.J., Spínola M.M., Gonçalves R.F., Mattos C.A. The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions // International Journal of Information Management. 2021. Vol. 57. Article 102225. DOI: 10.1016/j. ijinfomgt.2020.102225.
  45. Burstrom T., Lahti T., Parida V., Wincent J. Industrial ecosystems: A systematic review, framework and research agenda // Technological Forecasting and Social Change. 2024. Vol. 208. Article 123656. DOI: 10.1016/j. techfore.2024.123656.
  46. Cong Z., Jianhua Y. Artificial intelligence and corporate ESG performance // International Review of Economics & Finance. 2024. Vol. 96. Article 103713. DOI: 10.1016/j.iref.2024.103713.
  47. Daymond J., Knight E., Rumyantseva M., Maguire S. Managing ecosystem emergence and evolution: Strategies for ecosystem architects // Strategic Management Journal. 2023. Vol. 44, No. 4. P. 1–27. DOI: 10.1002/smj.3449.
  48. De Lombaerde P., Naeher D., Vo H.T. et al. Regional economic integration and machine learning: Policy insights from the review of literature // Journal of Policy Modeling. 2023. Vol. 45, No. 5. P. 1077–1097. DOI: 10.1016/j. jpolmod.2023.07.001.
  49. EY-Parthenon. Intelligent beyond Imagination, Adaptive to the Future China AI Adaptive Learning Industry White Paper / EY-Parthenon. – Shanghai: EY, 2024. – URL: https://www. ey.com/en_cn/insights/education/ (дата обращения: 05.03.2026).
  50. Fagbohun O., Harrison R.M., Dereventsov A. An empirical categorization of prompting techniques for large language models: a practitioner’s guide // The 4th International Conference on AI, ML, Data Science, and Robotics. 2023. P. 1–16. DOI: 10.48550/arXiv.2402.14837.
  51. Governing with Artificial Intelligence: Are Governments Ready? [Электронный ресурс] // OECD. – OECD Publishing. – 2024. – URL: https://www.oecd.org/en/publications/ governing-with-artificial-intelligence-26324bc2- en.html (дата обращения: 05.03.2026).
  52. Hauptman O. Platform Leadership: How Intel, Microsoft, and Cisco Drive Industry Innovation // Innovation: Management, Policy & Practice. 2003. Vol. 5, No. 1. P. 91–94. DOI: 10.5172/ impp.2003.5.1.91. ISSN 1447-9338. S2CID 14785362.
  53. Huang M.-H., Rust R.T. A strategic framework for artificial intelligence in marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. 2021. Vol. 49. P. 30–50. DOI: 10.1007/s11747-020-00749-9.
  54. Jöhnk J., Weißert M., Wyrtki K. Ready or Not, AI Comes – An Interview Study of Organizational AI Readiness Factors // Business & Information Systems Engineering. 2021. Vol. 63, No. 1. P. 5–20. DOI: 10.1007/s12599-020-00676-7.
  55. Kovari A. ChatGPT the omniscient? A guide to effective prompting // 2024 IEEE 7th International Conference and Workshop Obuda on Electrical and Power Engineering (CANDOEPE). Budapest, 2024. P. 47–52. DOI: 10.1109/ CANDO-EPE65072.2024.10772984.
  56. Messeri L., Crockett M. Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research // Nature. 2024. Vol. 627, № 8002. P. 49–58. DOI: 10.1038/s41586-024-07146-0.
  57. Nleya S.M., Velempini M. Industrial metaverse: A comprehensive review, environmental impact, and challenges // Applied Sciences. 2024. Vol. 14, No. 13. Article 5736. DOI: 10.3390/app14135736.
  58. Pumplun L., Tauchert C., Heidt M. A New Organizational Chassis for Artificial Intelligence: Exploring the Organizational Transformation of AI // Business & Information Systems Engineering. 2022. Vol. 64, No. 1. P. 25–41. DOI: 10.1007/ s12599-021-00726-8.
  59. Pushpananthan G., Elmquist M. Joining forces to create value: The emergence of an innovation ecosystem // Technovation. 2022. Vol. 115. Article 102453. DOI: 10.1016/j. technovation.2021.102453.
  60. Raisch S., Krakowski S. Artificial intelligence and management: The automation-augmentation paradox // Academy of Management Review. 2021. Vol. 46, No. 1. P. 192–210.
  61. Schweinfurth J. Artificial Neural Network Architectures. – New Delhi: DPH, 2025. – 228 p.
  62. Shrestha Y.R., Ben-Menahem S.M., von Krogh G. Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence // California Management Review. 2021. Vol. 63, No. 1. P. 56–83. DOI: 10.1177/00081256209634.
  63. Soilen K.S. Capabilities and Limitations of Artificial Intelligence in Social Analysis and Predicting the Future // Foresight and STI Governance. 2024. Vol. 18, No. 2. P. 6–20. DOI: 10.17323/2500-2597.2024.2.6.20.
  64. Tolstykh T., Gamidullaeva L., Shmeleva N., Lapygin Y. Regional Development in Russia: An Ecosystem Approach to Territorial Sustainability Assessment // Sustainability. 2020. Vol. 12. P. 6424. DOI: 10.3390/su12166424.