|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (94), 2025 | | | | ЭКОНОМИКА И ЭКОЛОГИЯ | | | |
| | Хасанов М. И.
Заместитель Начальника Управления по международным связям
Фонда содействия стратегическому диалогу и партнëрству
(Группа стратегического видения "Россия - исламский мир") (г. Москва),
кандидат экономических наук
| | | | В статье анализируются проблемы эколого-технологической трансформации российской экономической системы с элементами цифровизации и ИИ. Рассмотрены некоторые эффективные циркулярные ИИ-бизнес-модели, способствующие обеспечению неистощительного ресурсопотребления для достижения устойчивого развития. | | Ключевые слова: эколого-технологический суверенитет, бизнес-модели на основе ИИ, устойчивое развитие, цифровые технологии, инжиниринг платформ, технологии устойчивого развития | | УДК 004.8; 330.4 Стр: 218 - 220 |
За последние три десятилетия концепция эколого-технологической модернизации хозяйственной системы не только заняла центральное место в национальной повестке России, но и выступает драйвером экономического роста, содействуя достижению Целей устойчивого развития (ЦУР) и поддержания технологического суверенитета страны, сформулированных в Указе Президента Российской Федерации о Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. [8] и разработкой на его основе Программы социально-экономического развития страны до 2030 г.
Российская экономика ориентирована в настоящее время на переход от традиционной системы хозяйствования к новой эколого-технологической модели, ориентированной на устойчивое постиндустриальное развитие циркулярной экономики с применением инструментов цифровизации.
Разработка информационно-аналитического базиса и методическая поддержка эколого-технологической модернизации хозяйственной системы Российской Федерации предполагает внедрение современных подходов к повышению ресурсоэффективности, снижению эколого-технологических последствий производственной деятельности, достижению социального эффекта в сфере потребления товаров. В экономике замкнутого цикла приоритет отдается уменьшению потребления природных ресурсов и минимальному их возвращению в окружающую среду в виде отходов.
Экономика эколого-технологической трансформации с элементами цифровизации представляет собой фундаментальную альтернативу линейной модели экономического развития («добывай –производи –выбрасывай»), характеризующуюся использованием ресурсов, материалов и технологий в течение нескольких циклов («добывай — производи — повторно используй»), что достигается посредством экодизайна изделий, а также рециклинга отходов. Переход к циркулярной экономике способствует экономическому росту, созданию новых возможностей для занятости населения, активизации инновационно-технологической деятельности, а также снижению негативного воздействия на окружающую среду.
Экономика замкнутого цикла является практической основой реализации эколого-технологической модели хозяйствования и предлагает эффективные циркулярные ИИ-бизнес-модели для обеспечения неистощительного ресурсопотребления, способствуя тем самым достижению устойчивого развития.
Развитие современной цифровой циркулярной экономики основывается на ключевых принципах: переосмысление традиционных бизнес-моделей на всех иерархических уровнях производства в отношении использования ресурсов и образования отходов; улучшение дизайна продукции; отказ от приобретения продукции, которая может нанести вред окружающей среде; минимизация использования материальных и энергетических ресурсов; замена одноразовых товаров и предметов многоразовыми; использование старых продуктов для других целей; ремонт вместо приобретения новых товаров; использование отходов в случае невозможности применения других подходов и ряд других.
Важным фактором развития современной циркулярной экономики являются цифровые технологии, обеспечивающие фундаментальный сдвиг в функционировании экономики, открывая возможности для радикальной виртуализации, дематериализации, большей прозрачности как материально- технологических процессов, так и потоков потребления благ.
Речь идет, прежде всего, о формировании цифровой иммунной системы, инжиниринговых платформах, промышленных облачных платформах, инновационных технологиях устойчивого развития, адаптивном искусственном интеллекте и др. Так, аналитическое агентство Gartner [7] опубликовало ежегодный прогноз технологических тенденций, которые будут определять качество программных разработок в 2025 г. При этом аналитики считают, что все разработчики (не только крупные компании) должны опираться на эти принципы при создании IT-решений. При этом, «цифровая иммунная система» (ЦИС) включает в себя набор методик и технологий, обеспечивающий устойчивость критически важных для бизнеса систем к экзогенным воздействиям. К примеру, в стек (способ организации данных в памяти компьютера) входят системы контроля и автоматического восстановления работоспособности, хаос-инжиниринга, решения в области информационной безопасности. В идеале ЦИС включает модуль тестирования с применением искусственного интеллекта, который использует факты дестабилизации как возможность для обучения. Использование модели ЦИС, считают аналитики, в 2025 г. сократит простои компаний на 80%. Иными словами, создание ЦИС становится ключевой задачей для компаний, поставивших на первое место надежность. К этой категории относятся сервис-провайдеры — крупные банки, операторы связи. Российские ведомства, госкорпорации, частный бизнес поставили информационную безопасность, непрерывность бизнеса на первое место с 2022 года. Беспрецедентные по силе DDoS-атаки обрушились на инфраструктуру всех значимых российских организаций. К примеру, в РЖД зафиксировали пиковые значения до 270 000 атак в день [7]. Компания начала стратегические изменения в подходе к обеспечению кибербезопасности.
Другим цифровым инструментом выступает «прикладная наблюдаемость». Речь идет о мгновенном применении полученных данных для повышения управляемости. В реальности в корпоративных экосистемах множество источников первичных данных. На их обработку, очистку, обогащение могут уходить часы. В результате возникает проблема «срока годности» данных — это период времени, в течение которого показатель отражает реальность, а не историю. Чтобы внедрить прикладную наблюдаемость, компании организуют почти мгновенный обмен данными между источниками данных, бизнес-приложениями, инфраструктурой и операциями ввода и вывода. Так обеспечивается кратчайшая задержка между действием, реакцией и проактивным планированием. Бизнес-задачи, которые решаются с применением прикладной наблюдаемости, — повышение качества планирования, более быстрое принятие решений. Многие крупные российские компании создают подобные решения с применением искусственного интеллекта собственными силами. У этих проектов ярко выраженный экономический эффект, они окупаются за один-полтора года. Аналитики утверждают, что 70% компаний добьются сокращения задержки при принятии решений к 2026 г. [7] В качестве примеров использования инструмента прикладной наблюдаемости может служить IT-система для работы с товарными позициями и поставщиками в сети «Вкусвилл». При этом, возможности решения многосторонних задач на голову превосходят системы SAP, которые используются во всех топовых ритейлерах России. Областей применения инструментов прикладной наблюдаемости в оперативном управлении огромное количество и в ближайшие годы таких проектов будет все больше и больше.
Вызывает определенный интерес внедрение в искусственный интеллект инструментов «прозрачность, доверие и безопасность». По мере того, как искусственный интеллект все шире используется в государственном и индустриальном управлении, растет цена ошибки. На первое место выходит вопрос доверия к результатам, и решением проблемы становится демонстрация причинно-следственных связей. Чтобы доверять решению, необходимо понимать, почему и как ИИ его принял. При этом, аналитики утверждают, что на 50% вырастет эффективность систем ИИ к 2026 году [7] в компаниях, которые внедряют в модели прозрачность, доверие и безопасность. В системы искусственного интеллекта внедряют математические модели, которые позволяют снизить токсичность ИИ — найти взаимосвязи. Кроме того, сложные крупные модели способны сами обнаруживать и снижать свою токсичность. Поиск и демонстрация причинно-следственных связей тормозят работу ИИ. Тем не менее, сообщество разработчиков, юристов, правоведов, научных специалистов приходит к выводу, что прозрачность, безопасность и доверие к ИИ необходимы. В качестве примера можно привести одну из самых критичных областей с точки зрения прозрачности и доверия — анализ медицинских исследований. Как поясняет директор по стратегическому развитию и инновациям компании «Инвитро» Дмитрий Фадин, ИТ-система лучше распознает характерные случаи заболевания на снимках, а нетипичный случай может пропустить. Пока неясны принципы, по которым система принимает решение, искусственный интеллект остается «черным ящиком». Соответственно, регламентировать применение ИИ на уровне законодательства очень трудно. Это, в свою очередь, затрудняет распространение систем с ИИ.
Получили широкое распространение инструменты «промышленных облачных платформ». Индустриальное облако — это платформа, которая объединяет интегрированные облачные сервисы, необходимые для управления предприятием. Бизнес создает собственную цифровую экосистему за счет настраиваемых модулей. В отличие от этого подхода, сегодня большинство предприятий используют набор решений от различных поставщиков, сталкиваются с проблемой интеграции. До 50% компаний, по расчетам аналитиков, будут использовать индустриальные облака для ускорения своего развития к 2027 году [7]. Индустриальное облако объединяет программное обеспечение, платформу и инфраструктуру как услугу (IaaS) с учетом отраслевой специфики. Платформа (а вместе с ней и предприятие) легче адаптируется к отраслевым изменениям. Время ввода в эксплуатацию системы на базе индустриального облака меньше, чем в случае набора решений от различных поставщиков. Крупные корпорации, к примеру, «Северсталь», «Газпромнефть», «Сибур» создают промышленные платформы с середины 2000-х годов. С 2020-х промышленность осваивает корпоративные сервисы с применением облачных технологий от западных провайдеров, в первую очередь SAP, Amazon, Microsoft. Уход зарубежных компаний в 2022 году дал возможность реорганизовать IT-инфраструктуру и развить российские технологии. Чтобы обеспечить информационную безопасность и технологический суверенитет, корпорации создают собственные облака. Поэтому крупные холдинги уже переориентируются на платформенный подход в создании IT-систем управления критической инфраструктурой.
Следует, на наш взгляд, остановиться на перспективных инструментах ИИ, таких как «инжиниринг платформ». Крупные сервисные провайдеры начали создавать операционные платформы, которые являются промежуточным звеном между бэкендом (программно-аппаратная часть веб-приложения, которую не видят пользователи: они не знают о работе внутренних процессов и не могут на них влиять. Бэкенд находится на сервере — мощном компьютере, который отвечает за хранение данных и обработку поступающих запросов.) и пользователем. Платформы предоставляют набор инструментов, возможностей и процессов, которые можно быстро и просто использовать. По мнению аналитиков, до 80% разработчиков будут использовать индустриальные облака для ускорения своего развития к 2027 году [7]. Основная задача, которую решает бизнес с помощью инжиниринга платформ, — это самообслуживание бизнес-подразделений, партнеров и клиентов. Партнеры и клиенты пользуются предложенным инструментарием, если могут с его помощью сократить накладные расходы, повысить производительность, упростить применение сервиса. По мнению директора по математическому моделированию Госкорпорации «Росатом», в ближайшие два-три года low/no-code-инструменты найдут свое применение в высокотехнологичном, наукоемком сегменте российской промышленности, как при разработке коммерческого ПО классов CAD/CAE, так и при создании отраслевых IT-сервисов. Одновременно вырастет число технологических IT-стартапов, и в Едином реестре российского ПО появятся новые инструменты для low/no-code разработки, начнут действовать меры государственной поддержки разработки и внедрения этих инструментов, считает эксперт [7].
Интерес представляет такой инструмент, как «реализация ценности беспроводной связи». Интеграция нескольких беспроводных технологий обеспечивает более эффективную, надежную и масштабируемую технологическую основу. В результате предприятие снижает капитальные затраты. Интеграция сетей Wi-Fi, Bluetooth, 3G, 4G, 5G, RFID и других технологий беспроводной передачи данных позволяет закрыть все потребности предприятия: от традиционных вычислений до цифровой маркировки. Аналитики утверждают, что 50% [7] точек беспроводной связи в 2025 году будут использовать дополнительные возможности, которые дает интеграция технологий. Аналитики считают, что корпоративные сети на базе интегрированных беспроводных технологий станут самостоятельной бизнес-ценностью. Технологии связи превращаются в платформу для цифровых инноваций. Российские компании используют интегрированные сети на производствах, например при сборе технических данных с производственных линий и их дальнейшей обработке. Предприятия очень аккуратно подходят к интеграции сетей, рассчитывая на возврат инвестиций. Сегодня рано говорить о том, что интегрированные беспроводные технологии станут самостоятельной бизнес-ценностью. Следует помнить, что реализация ценностей беспроводной связи может сформировать завышенные ожидания из-за объективных ограничений беспроводной передачи данных — негарантированной доставки сигнала и нестабильной пропускной способности.
В качестве развития моделей ИИ применяют в современных условиях «адаптивный искусственный интеллект». Любое предприятие периодически сталкивается с изменениями. Эволюционируют потребности клиентов, открываются новые направления бизнеса, появляются новые требования регулятора — это пример экзогенных изменений. Новое оборудование, внедрение новых технологий на производстве — пример эндогенных изменений. Чтобы оставаться эффективным, искусственный интеллект должен учитывать все изменения. Адаптивность, при этом, — обратная связь в реальном времени для переобучения моделей — позволяет ИИ-системам быстрее подстроиться под меняющуюся реальность. В результате предприятие получает быстродействующие сложные инженерные решения, способные работать в различных средах. Быстродействие цифровой среды влияет на скорость вывода товара на рынок. По мнению аналитиков, на 25% [7] выше будет эффективность адаптивных AI-систем по сравнению с неадаптивными системами к 2026 году. В современных условиях делаются попытки создать адаптивные системы, есть узконаправленные проекты. В большинстве случаев, в условиях частых изменений, приходится вмешиваться в структуру кода, менять аналитические процессы.
Наибольший интерес, в рамках концепции устойчивого развития, представляют «технологии устойчивого развития». ESG — это набор IT-решений, которые помогают проводить экологические и социальные преобразования. Решения, которые позволяют повысить энергоэффективность систем, также считаются технологиями устойчивого развития. Этот пул решений востребован сегодня в первую очередь.
Появилась категория клиентов, которые при прочих равных выбирают товар, произведенный с применением ESG. То есть забота о будущем постепенно превращается в бизнес-риски. Отчетность об устойчивом развитии влияет на стоимость акций, доступ к инвестициям. Все российские корпорации, акции которых торгуются на биржах, внедряют инициативы в области устойчивого развития. По мнению аналитиков, 50% IT-директоров в 2025 году будут работать в рамках KPI, привязанных к устойчивости предприятия. Примером развития инициатив устойчивого развития выступает мегаполис Москва, который в 2021 году стал лучшим мегаполисом в категории «Государственное управление в сфере ESG» европейского рейтинга «Города будущего: индекс ESG-инноваций». Рейтинг позволил оценить, как город создает и внедряет ESG-инновации в сфере экологии, социальной жизни и управления. Аналитики формируют гипотезы о развитии технологий, но в каком контексте и с каким эффектом технологии будут применяться — покажет время.
Анализ инструментария цифровых технологий и ИИ позволил выявить основные направления их реализации как в традиционных секторах экономики, так и в сферах деятельности на базе принципов замкнутой экономики: учет экологических аспектов при разработке производственных процессов и продуктов, организация технологий с низким уровнем выбросов загрязняющих веществ, внедрение инновационных циркулярных бизнес-моделей в отдельных компаниях и отраслях, а также налаживание их взаимодействия в рамках промышленного симбиоза. Следует учитывать особенности внедрения цифровых и ИИ- бизнес-моделей в зависимости от уровней реализации: от бизнес-моделей отдельных субъектов хозяйствования до механизмов регулирования эколого-технологического состояния экономических территорий и пространств.
Реализация концепции эколого-технологической модернизации на микроуровне предполагает учет экологических аспектов при разработке цифровых технологических процессов и продуктов, организацию чистых технологий с низким уровнем выбросов и внедрение систем предотвращения образования отходов производителями, а также усиление ответственности потребителей посредством внедрения систем экомаркировки и «зеленых» государственных закупок. Внедрение практики цифровизации циркулярной экономики на мезоуровне включает в себя создание кластеров, экопромышленных парков, а на макроуровне предполагает создание экогородов, экосообществ и экорегионов.
Таким образом, формирование цифровой эколого-технологической модели экономики с использованием ИИ-бизнес-моделей в контексте устойчивого развития оказывает комплексное воздействие на трансформационные процессы в российской экономике в целом, а также на улучшение состояния окружающей среды. |
| |
|
|
|
