Цифровая трансформация экономики коренным образом меняет источники роста производительности, смещая акцент с традиционных факторов — труда и капитала — на данные, алгоритмы и доверие. В статье анализируется совместное влияние трёх ключевых технологий — искусственного интеллекта (ИИ), блокчейна и больших данных (Big Data) — на производительность труда и капитала в российской экономике. Автор подчёркивает, что именно их синергетическое взаимодействие, а не изолированное применение, создаёт условия для качественного скачка в эффективности бизнес-процессов, снижения транзакционных издержек и повышения устойчивости цепочек создания ценности. На основе макроэкономического моделирования и анализа кейсов российских компаний (в нефтегазовом, финансовом, агропромышленном и логистическом секторах) показано, что значимый рост мультифакторной производительности наблюдается только при комплексной интеграции всех трёх технологий и наличии комплементарных активов — квалифицированных кадров, гибких организационных структур и поддерживающей регуляторной среды. Предложена расширенная модель оценки вклада цифровых технологий в производительность, учитывающая как прямые, так и системные эффекты. Результаты исследования могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации предприятий, формировании государственной политики в области технологического суверенитета и совершенствовании программ поддержки в рамках национального проекта «Цифровая экономика».
искусственный интеллект, блокчейн, большие данные, Big Data, цифровая трансформация, производительность труда, мультифакторная производительность
1. Леонтьев С.М. Блокчейн и криптовалюты: применение технологии блокчейн за пределами финансовой сферы и новые модели бизнеса. Вестник магистратуры. 2023;7(142):100–101.
2. Ларан А.А. Теоретико-правовые подходы к пониманию искусственного интеллекта: понятие, виды и существенные признаки искусственного интеллекта. Студенческий. 2021;36(164):50–55.
3. Гарина И.О. Реализация концепции цифрового двойника в машиностроении с использованием технологии блокчейн. В кн.: Будущее машиностроения России: сборников докладов XXIII всероссийской научной конференции молодых ученых и специалистов (с международным участием), том 2, Москва, 22–25 сентября 2020 г. М.: Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана; 2020. С. 295–298.
4. Баев А.А., Левина В.С., Реут А.В., Свидлер А.А., Харитонов И.А., Григорьев В.В. Блокчейн-технология в бухгалтерском учете и аудите. Учет. Анализ. Аудит. 2020;1(7):69–79. http://doi.org/10.26794/2408-9303-2020-7-1-69-79
5. Ahl A., Goto M., Yarime M., Tanaka K. Challenges and opportunities of blockchain energy applications: interrelatedness among technological, economic, social, environmental, and institutional dimensions. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2022;166:112623. http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2022.112623
6. Nikulin L.F., Velikorossov V.V., Filin S.A., Lanchakov A.B. Artificial intelligence and transformation of the administrative function. Digest Finance. 2020;2(25):192–204. https://doi.org/10.24891/df.25.2.192
7. Масюк Н.Н., Кирьянов А.Е., Бушуева М.А., Шакуев Д.А. Искусственный интеллект как ключевой элемент цифровой трансформации экономики. Фундаментальные исследования. 2021;10:49–54. https://doi.org/10.17513/fr.43108
8. Орешина М.Н. Применение искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий. E-Management. 2021;1(4):29–37. https://doi.org/10.26425/2658-3445-2021-4-1-29-37
