Инструменты стратегирования промышленных экосистем: использование возможностей искусственного интеллекта

С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) расширяется сфера его применения, в том числе в области стратегического управления. Однако с учетом факторов, ограничивающих использование ИИ для решения профессиональных задач, необходимо тщательно определять направления, масштаб и форматы включения ИИ в процесс стратегирования. Промышленные экосистемы характеризуются высоким уровнем интеллектуализации производства и управления и являются на сегодняшний день перспективной и динамично развивающейся моделью организации современного производства. Целью данной статьи является формирование взаимосвязанного комплекса инструментов стратегирования, учитывающего особенности промышленных экосистем и ориентированного на обоснованное применение технологий ИИ для повышения результативности стратегических решений в условиях существенного возрастания нестабильности внешней среды. В работе исследованы возможности и подходы использования ИИ в рамках триады взаимосвязанных инструментов: стратегия – модель зрелости – система KPI (ключевые показатели эффективности). В качестве теоретико-методической основы разработки стратегии промышленной экосистемы представлены стратегия цифровой трансформации, экосистемная стратегия и стратегия в области ИИ. На основе интеграции атрибутов данных стратегий сформулированы ключевые положения в части содержания и представления стратегии, учитывающей специфику промышленных экосистем. На основе теории и методологии стратегирования В.Л. Квинта разработан ландшафт практик и инструментов интеллектуализации стратегии промышленной экосистемы с учетом их направленности на создание ценности для потребителей и участников экосистемы, а также рассматривающий как содержательные, так и организационные аспекты использования ИИ для обеспечения успешности стратегии. Построен фреймворк оценки интеллектуальной зрелости промышленной экосистемы. Сделаны выводы о необходимости представления оценочной модели в виде динамической совокупности субмоделей и целесообразности применения ИИ для настройки общей модели с учетом целей проведения оценки, внешнего контекста и особенностей конкретной экосистемы. Сформулирована совокупность специфических принципов оценки интеллектуальной зрелости промышленной экосистемы (модульности, избыточности, конфигурации и приоритизации, интеллектуализации и мониторинга). В качестве перспективного инструмента стратегирования рассмотрена система «умных» KPI, основанная на использовании ИИ для формирования рекомендаций по выбору ключевых показателей эффективности на основе анализа причинно-следственных связей между операционными факторами и контекстными переменными, с одной стороны, и стратегическими результатами – с другой.

1. Тренды применения искусственного интеллекта в отраслях. Аналитический обзор. М.: АНО «Цифровая экономика»; 2025. 137 с.

2. Клейнер Г.Б. Промышленные экосистемы: взгляд в будущее. Экономическое возрождение России. 2018;(2):53–62.

3. Промышленные платформы и экосистемы. Под ред. В.В. Акбердиной. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН; 2024. 278 с.

4. Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В., Плотников В.А. Стратегическое управление промышленными экосистемами на основе платформенной концепции. Экономика и управление. 2021;27(10):751–765. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2021-10-751-765

5. Гилева Т.А., Бабкин И.А., Здольникова С.В. Оценка интеллектуальной зрелости промышленных экосистем: конфигурационный подход. Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». 2025;20(4):468–490. https://doi.org/10.17072/1994-9960-2025-4-468-490

6. Фролов И.Э., Киселев В.Н. Искусственный интеллект как драйвер прорывных технологий: глобальные тренды и уроки для России. Проблемы прогнозирования. 2025;(3):122–134. https://doi.org/10.47711/0868-6351-210-122-134

7. Гаврилова Т.А. «Стохастический попугай» на службе бизнеса: успехи и проблемы генеративного искусственного интеллекта. Российский журнал менеджмента. 2024;22(3):461–482. https://doi.org/10.21638/spbu18.2024.305

8. Кузьминов Я., Кручинская Е. Потенциал генеративного искусственного интеллекта для решения профессиональных задач. Форсайт. 2024;18(4):67–76. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2024.4.67.76

9. Трачук А.В., Линдер Н.В. Принятие решений о внедрении искусственного интеллекта и трансформация источников некопируемых конкурентных преимуществ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2024;15(2):134–151. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2024-2-134-151

10. Поняева И.И., Кукушкин К.В., Рождественский О.И., Бабкин А.В. Стратегическое управление организацией в условиях цифровой трансформации: основные тенденции. Российский журнал менеджмента. 2024;22(3):333–369. https://doi.org/10.21638/spbu18.2024.301

11. Choudhary V., Marchetti A., Shrestha Y.R., Puranam P. Human-AI ensembles: When can they work? Journal of Management. 2023;51(2):536–569. https://doi.org/10.1177/01492063231194968

12. Doshi A.R., Bell J.J., Mirzayev E., S. Vanneste B.S. Generative artificial intelligence and evaluating strategic decisions. Strategic Management Journal. 2025;46(3):583–610. https://doi.org/10.1002/smj.3677

13. Нарбут В.В., Абдикеев Н.М. Интеллектуализация промышленного производства как фактор достижения технологического суверенитета: сущность и принципы. Мир новой экономики. 2025;19(3):6–16. https://doi.org/10.26794/2220-6469-2025-19-3-6-16

14. Растворцева С.Н. Цифровизация и цифровые платформы в региональном стратегическом развитии промышленности. Экономика промышленности. 2025;18(3):433–449. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2025-3-1464

15. Jorzik P., Klein S.P., Kanbach D.K., Kraus S. AI-driven business model innovation: A systematic review and research agenda. Journal of Business Research. 2024;182:114764. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114764

16. Favoretto C., Mendes G., Oliveira M., CauchickMiguel P., Coreynen W. From servitization to digital servitization: how digitalization transforms companies’ transition towards services. Industrial Marketing Management. 2022;102(10):104–121. https://doi. org/10.1016/j.indmarman.2022.01.003

17. Paiola M., Grandinetti R., Kowalkowski C., Rapaccini M. Digital servitization strategies and business model innovation: The role of knowledge-intensive business services. Journal of Engineering and Technology Management. 2024;74:101846. https://doi.org/10.1016/j.jengtecman.2024.101846

18. Михненко П.А. Влияние интеллектуальных систем поддержки принятия решений на трансформацию управленческих практик. Управленец. 2025;16(6):2–16. https://doi.org/10.29141/2218-5003-2025-16-6-1

19. Гилева Т.А. Фреймворк разработки цифровой стратегии промышленного предприятия: принципы, методы и инструменты. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2023;14(4):340–351. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2023-4-340-351

20. Квинт В.Л. К анализу формирования стратегии как науки. Вестник ЦЭМИ РАН. 2018;1(1). https://doi.org/10.33276/S0000121-6-1

21. Квинт В.Л. Концепция стратегирования. СПб.: СЗИУ РАНХиГС; 2022. T. 1. 132 с.

22. Chanias S., Myers M.D., Hess T. Digital transformation strategy making in pre-digital organizations: The case of a financial services provider. The Journal of Strategic Information Systems. 2019;28(1):17–33. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2018.11.003

23. Sjödin D., Parida V., Kohtamäki M. Relational governance strategies for advanced service provision: Multiple paths to superior financial performance in servitization. Journal of Business Research. 2019;101:906–915. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.02.042

24. Adner R., Puranam P., Zhu F. What is different about digital strategy? From quantitative to qualitative change. Strategy Science. 2019:4(4):251–342. https://doi.org/10.1287/stsc.2019.0099

25. Гилева Т.А. Цифровая трансформация промышленных предприятий: тренды и стратегии. МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2025;16(2):225–241. https://doi.org/10.18184/2079-4665.2025.16.2.225-241

26. Adner R. Ecosystem as structure: An actionable construct for strategy. Journal of Management. 2017;43(1):39–58. https://doi.org/10.1177/0149206316678451

27. Jacobides M.G., Cennamo C., Gawer A. Towards a theory of ecosystems. Strategic Management Journal. 2018;39(8):2255–2276. https://doi.org/10.1002/smj.2904

28. Reypens C., Lievens A., Blazevic V. Hybrid orchestration in multi-stakeholder innovation networks: Practices of mobilizing multiple, diverse stakeholders across organizational boundaries. Organization Studies. 2021;42(1):61–83. https://doi.org/10.1177/0170840619868268

29. Lingens B., Huber F., Gassmann O. Loner or team player: How firms allocate orchestrator tasks amongst ecosystem actors. European Management Journal. 2022;40(4):559–571. https://doi.org/10.1016/j.emj.2021.09.001

30. Hamer P. Only good ai strategy turns promise into reality. Here’s how to build one. Gartner. October 10, 2025. Available at: https://www.gartner.com/en/articles/ai-strategy-for-business (accessed on 01.03.2026).

31. Mesaglio M., LeHong H. Scaling AI: Strategies for AI-steady and AI-accelerated organizations. Available at: https://www.gartner.com/en/articles/scalingai (accessed on 01.03.2026).

32. Kim W. C., Mauborgne R., Ji M. Make sure your AI strategy actually creates value. Harvard Business Review. September, 2025. Available at: https://hbr.org/2025/09/make-sure-your-ai-strategy-actuallycreates-value (accessed on 01.03.2026).

33. Bouquet C., Wright C.J., Nolan J. Match your AI strategy to your organization’s reality. Harvard Business Review. January–February 2026. Available at: https://hbr.org/2026/01/match-your-ai-strategy-to-yourorganizations-reality (accessed on 01.03.2026).

34. Квинт В.Л., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В. Стратегирование формирования платформенной операционной модели для повышения уровня цифровой зрелости промышленных систем. Экономика промышленности. 2022;15(3):249–261. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2022-3-249-261

35. Gileva T.A., Galimova M.P., Babkin A.V., Gorshenina M.E. Strategic management of industrial enterprise digital maturity in a global economic space of the ecosystem economy. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Seria “International Round Table Industry 4.0 Technologies in the Arctic”. 2021;816:012022. https://doi.org/10.1088/1755-1315/816/1/012022

36. Глухов В.В., Бабкин А.В., Шкарупета Е.В., Здольникова С.В. Формирование терминологической платформы стратегического управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в целях технологического суверенитета. Экономика и управление. 2025;31(8):1016–1029. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-8-1016-1029

37. Гилева Т.А. Оценка уровня зрелости инновационной экосистемы территории: методические основы и инструменты. π-Economy. 2024;17(4):53–67. https://doi.org/10.18721/JE.17403

38. Экосистемы в цифровой экономике: драйверы устойчивого развития. Под ред. А.В. Бабкина. СПб.: Политех-Пресс; 2021. 778 с.

39. Гилева Т.А., Бабкин А.В., Гилёв Г.А. Разработка стратегии цифровой трансформации предприятия с учетом возможностей бизнес-экосистем. Экономика и управление. 2020;26(6):629–642. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2020-6-629-642

40. Tang M., Cao J., Fan Z., Dalin Zhang L., Pandelica I. A data-driven assessment model for metaverse maturity. International Journal of Computers Communications & Control. 2024;19(4):846–859. https://doi.org/10.15837/ijccc.2024.4.6498