The use of AI in strategic planning

Толық мәтін

Введение

Стратегическое планирование традиционно рассматривалось как прерогатива человеческого интеллекта, основанная на опыте, интуиции и экспертных оценках. Однако за последние года произошла революция в подходах к стратегическому управлению, вызванная стремительным развитием технологий искусственного интеллекта. Если ранее ИИ в основном использовался для аналитики исторических данных, то к настоящему времени он превратился в полноценного участника стратегического процесса, способного генерировать инновационные решения и прогнозировать долгосрочные тренды.

Целью данной статьи является анализ эволюции применения ИИ в стратегическом планировании и оценка современных возможностей ИИ-технологий для повышения эффективности стратегического управления.

 

Обзор литературы

 

Анализ современных российских исследований и официальных документов показывает формирование целостного подхода к применению искусственного интеллекта в стратегическом планировании на национальном, региональном и корпоративном уровнях.

В основе государственной политики в данной области лежит Национальная стратегия развития искусственного интеллекта [4], которая устанавливает системные ориентиры до 2030 года. Документ акцентирует необходимость интеграции ИИ в процессы государственного управления и стратегического планирования, предусматривая создание необходимой инфраструктуры и нормативной базы. Особое внимание уделяется развитию сквозных технологий, которые могут быть применены в различных отраслях экономики и сферах государственного управления.

Реализация положений Стратегии на практике находит отражение в проектах создания цифровых систем стратегического планирования на базе ИИ [1]. Как отмечается в аналитических материалах, такие системы предназначены для моделирования социально-экономического развития территорий и отраслей, обеспечивая переход от реактивного управления к предиктивному. Ключевыми преимуществами внедрения таких систем являются повышение точности прогнозов и возможность оценки долгосрочных последствий принимаемых стратегических решений.

В контексте государственного сектора Калина Яркина [9] выделяет несколько перспективных направлений внедрения ИИ: анализ больших данных для выявления социально-экономических трендов, оптимизация бюджетных расходов и автоматизация процессов разработки государственных программ. Автор подчеркивает, что ИИ позволяет перейти от интуитивных решений к решениям, основанным на данных (data-driven decisions), что особенно важно в условиях ограниченных ресурсов.

С точки зрения методологии стратегического планирования [3] применение ИИ трансформирует традиционные подходы, такие как SWOT-анализ и сценарное планирование. ИИ-алгоритмы способны обрабатывать значительные объемы неструктурированной информации для идентификации слабых сигналов и формирующихся трендов, что расширяет аналитические возможности стратегов. Отмечается растущая роль предиктивной аналитики и технологий, позволяющих моделировать последствия стратегических выборов в многовариантных сценариях.

В промышленном секторе [2] цифровизация и внедрение ИИ рассматриваются как ключевые факторы повышения глобальной конкурентоспособности. Исследования показывают, что российские промышленные предприятия активно внедряют ИИ для оптимизации производственных процессов, однако применение этих технологий непосредственно для стратегического планирования пока носит фрагментарный характер. Основными барьерами являются дефицит квалифицированных кадров и высокие первоначальные инвестиции.

Сравнительный анализ международного опыта [8] позволяет выделить приоритеты в финансировании разработок в области ИИ. Лидирующие позиции занимают США и Китай, где значительные государственные инвестиции направляются на фундаментальные исследования и создание прорывных технологий. Для России актуальной задачей является формирование сопоставимой по масштабам системы поддержки исследований и разработок в сфере ИИ.

Практические аспекты внедрения находят отражение в таких инициативах, как «Программа Стандарт AI 2024» [6], которая направлена на разработку типовых решений и методик внедрения ИИ в бизнес-процессы компаний. Программа включает создание реестра проверенных российских AI-решений и разработку образовательных модулей для подготовки специалистов.

Таким образом, современная российская литература и официальные документы демонстрируют осознание стратегической важности ИИ для планирования и управления. Сформирована многоуровневая система мер — от государственной стратегии до отраслевых программ внедрения, — направленная на интеграцию искусственного интеллекта в практику стратегического планирования.

 

 

Материалы и методы

 

Методологическую основу исследования составил комплекс взаимодополняющих методов, направленных на всесторонний анализ применения искусственного интеллекта в стратегическом планировании. Выбор методов обусловлен необходимостью изучения как нормативно-стратегических документов, так и практических аспектов внедрения ИИ-технологий.

В качестве основных материалов исследования выступили:

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года [4] как ключевой программный документ, определяющий государственную политику в области ИИ;

Аналитические материалы и отчеты о создании цифровой системы стратегического планирования на базе ИИ [1];

Научные публикации и экспертные оценки, отражающие современное состояние и перспективы внедрения ИИ в государственном и корпоративном секторах [2][3][9]. Так, Прошкин Н. Е. и Бучнев О. А. в своей работе акцентируют внимание на значительном вкладе цифровых инноваций, включая технологии искусственного интеллекта, в развитие системы высшего образования России, подчёркивая их стратегическую роль в повышении качества подготовки специалистов и цифровизации образовательных процессов [7]. В свою очередь, Петров С. А. и Тимофеева Л. Н. детально рассматривают практические аспекты применения искусственного интеллекта в информационных системах, построенных на платформе 1С: Предприятие, демонстрируя возможности автоматизации бизнес-процессов, интеллектуального анализа данных и создания адаптивных решений для корпоративного сектора [5].

Методы исследования включали:

Системный анализ был применен для изучения взаимосвязей между различными уровнями стратегического планирования (национальным, отраслевым, корпоративным) и определения роли ИИ в каждом из них. Этот метод позволил выявить системные эффекты от внедрения ИИ-технологий и оценить их влияние на всю цепочку стратегического управления.

Сравнительно-сопоставительный анализ использовался для изучения международного опыта финансирования и развития искусственного интеллекта [8] с целью идентификации лучших практик, применимых в российских условиях. Особое внимание уделялось анализу приоритетов бюджетного финансирования в США и возможностям адаптации этого опыта.

Контент-анализ нормативных документов и программных материалов [4][6] проводился с целью выявления ключевых направлений государственной поддержки развития ИИ, определения целевых показателей и механизмов реализации стратегических инициатив. Анализировались такие документы, как «Программа Стандарт AI 2024» [6], определяющая практические аспекты внедрения ИИ в бизнес-процессы.

Экспертный анализ практик внедрения ИИ в государственном секторе [9] и промышленности [2] позволил оценить реальные эффекты от применения технологий искусственного интеллекта. Изучались кейсы использования ИИ для анализа больших данных в целях государственного планирования и оптимизации производственных процессов на промышленных предприятиях.

Метод моделирования применялся для анализа архитектуры создаваемой цифровой системы стратегического планирования [1] и оценки ее потенциальных возможностей для предиктивного управления социально-экономическим развитием.

Для обеспечения достоверности результатов использовался принцип триангуляции методов, позволяющий сопоставлять данные, полученные разными способами. Это обеспечило комплексность исследования и позволило минимизировать субъективность оценок.

Отбор источников осуществлялся по критериям релевантности тематике исследования, авторитетности источника и актуальности информации. Особое внимание уделялось анализу материалов, отражающих как стратегические ориентиры, так и практические механизмы внедрения ИИ в процессы стратегического планирования.

 

Результаты исследования

 

Проведенное исследование позволило выявить системную трансформацию подходов к стратегическому планированию под влиянием технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации. Результаты демонстрируют многоуровневые изменения, затрагивающие методологическую, организационную и технологическую составляющие стратегического управления.

1. Сформирована многоуровневая архитектура государственного регулирования развития ИИ

На основе анализа Национальной стратегии развития искусственного интеллекта [4] установлено, что в России создана комплексная система мер государственной поддержки развития и внедрения ИИ-технологий. Ключевым результатом стало определение сквозных технологий ИИ и приоритетных отраслей их применения, включая государственное управление и стратегическое планирование. Стратегия предусматривает создание 10 центров компетенций и поддержку не менее 1500 проектов в сфере ИИ до 2030 года, что создает инфраструктурную основу для качественного преобразования процессов планирования.

Особое значение имеет реализация «Программы Стандарт AI 2024» [6], в рамках которой разрабатываются типовые решения и методики внедрения ИИ. Создаваемый реестр проверенных российских AI-решений уже включает более 120 продуктов, из которых 28 ориентированы непосредственно на задачи аналитики и прогнозирования в государственном и корпоративном управлении.

2. Создается цифровая платформа стратегического планирования национального масштаба

Исследование подтвердило, что в России активно разрабатывается единая цифровая система стратегического планирования на базе ИИ [1]. Данная система предназначена для интеграции данных с федерального, регионального и муниципального уровней и их анализа с использованием алгоритмов машинного обучения. Основными функциональными возможностями системы являются:

Моделирование социально-экономических процессов в режиме реального времени;

Прогнозирование долгосрочных трендов развития территорий и отраслей;

Оценка эффективности реализуемых государственных программ и национальных проектов;

Сценарное планирование с учетом многовариантности развития событий.

Внедрение такой системы позволит перейти от ежегодного цикла корректировки стратегических документов к непрерывному мониторингу и адаптации планов, что принципиально меняет парадигму государственного управления.

3. Выявлены конкретные направления применения ИИ в государственном стратегическом планировании

Анализ практик внедрения ИИ в госсекторе [9] показал, что наиболее эффективными направлениями применения технологий искусственного интеллекта становятся:

Анализ больших данных для идентификации социально-экономических трендов и выявления проблемных зон в развитии территорий. Алгоритмы ИИ способны обрабатывать массивы неструктурированной информации из открытых источников, социальных сетей и государственных информационных систем.

Предиктивная аналитика для прогнозирования последствий принимаемых управленческих решений. Например, моделирование демографических процессов, миграционных потоков, динамики рынка труда.

Оптимизация бюджетных расходов через идентификацию дублирующихся функций и неэффективных статей расходов в государственных программах.

Автоматизация процессов разработки и мониторинга стратегических документов, что позволяет сократить административную нагрузку на органы власти и повысить качество планирования.

4. Трансформируются методологии корпоративного стратегического планирования

Исследование практик применения ИИ в бизнес-среде [2][3] выявило качественные изменения в методологии стратегического управления компаниями. Традиционные инструменты, такие как SWOT-анализ и сценарное планирование, обогащаются возможностями ИИ:

Углубленный анализ конкурентной среды за счет автоматизированного сбора и обработки информации о действиях конкурентов, изменениях на рынках, потребительских предпочтениях.

Генерация инновационных стратегических идей на основе выявления скрытых закономерностей и трендов, не очевидных для человеческого восприятия.

Многовариантное моделирование стратегий с оценкой вероятностных исходов и рисков для каждого сценария развития.

Динамическая корректировка стратегий в режиме, близком к реальному времени, на основе изменения внешних и внутренних факторов.

5. Установлены отраслевые особенности внедрения ИИ в стратегическое планирование

В промышленном секторе [2] применение ИИ в стратегическом планировании имеет специфические характеристики. Наиболее продвинутые предприятия используют технологии искусственного интеллекта для:

Прогнозирования спроса на продукцию и оптимизации портфеля заказов;

Моделирования инвестиционных программ с учетом изменяющихся условий рынка;

Разработки стратегий цифровой трансформации производственных процессов;

Анализа глобальных технологических трендов для формирования стратегий НИОКР.

При этом исследование выявило существенное отставание в использовании ИИ для стратегического планирования по сравнению с применением этих технологий для операционного управления и автоматизации производственных процессов.

6. Выявлены системные проблемы и ограничения внедрения ИИ

Несмотря на значительный прогресс, исследование позволило идентифицировать ключевые барьеры на пути массового внедрения ИИ в стратегическое планирование:

Дефицит квалифицированных кадров, сочетающих компетенции в области стратегического управления и технологий искусственного интеллекта;

Недостаточное качество данных и их фрагментарность, что ограничивает возможности обучения AI-моделей;

Высокая стоимость разработки и внедрения комплексных AI-решений для стратегического планирования;

Сопротивление организационных культур традиционных госструктур и предприятий;

Нормативно-правовые барьеры, включая вопросы ответственности за решения, принятые на основе рекомендаций ИИ.

7. Определены перспективные направления развития

На основе сравнительного анализа международного опыта [8] и российских практик сформулированы перспективные направления развития применения ИИ в стратегическом планировании:

Разработка отраслевых AI-решений для стратегического управления в приоритетных секторах экономики;

Создание регуляторных песочниц для тестирования инновационных подходов к использованию ИИ в государственном планировании;

Развитие образовательных программ по подготовке специалистов в области AI-стратегирования;

Формирование системы показателей для оценки эффективности внедрения ИИ в процессы стратегического планирования.

 

Обсуждение и заключение

Проведенное исследование демонстрирует, что применение искусственного интеллекта в стратегическом планировании в России переходит из стадии теоретического осмысления в практическую плоскость системной реализации. Полученные результаты позволяют констатировать формирование целостной экосистемы внедрения ИИ, объединяющей государственные инициативы, отраслевые проекты и корпоративные практики.

Внедрение искусственного интеллекта в стратегическое планирование представляет собой не просто технологическую модернизацию, а фундаментальную трансформацию самой философии управления. Россия демонстрирует системный подход к этой трансформации, сочетающий стратегическое видение на государственном уровне с практической реализацией в виде конкретных проектов и программ.

Успех дальнейшего внедрения ИИ в стратегическое планирование будет определяться способностью преодолеть идентифицированные в исследовании барьеры, сохранить баланс между технологическими возможностями и человеческим контролем, а также сформировать эффективную систему управления изменениями на всех уровнях – от национального до корпоративного.

Наиболее перспективной представляется модель «augmented intelligence» – дополненного интеллекта, где ИИ не заменяет человека-стратега, а усиливает его аналитические и прогностические способности, создавая основу для принятия более обоснованных, своевременных и эффективных стратегических решений в условиях нарастающей сложности и неопределенности современного мира.

Авторлар туралы

Sima Volnaya

MPEI

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: volnayasa@mpei.ru
ORCID iD: 0000-0001-9569-978X

старший преподаватель кафедры менеджмент в энергетике и промышленности

Ресей

Andrey Visnovat

Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "National Research University "MEI"

Email: aavisn@yandex.ru
Ресей, 111250, Moscow, Krasnokazarmennaya str., 14, p. 1

Әдебиет тізімі

Қосымша файлдар