Искусственный интеллект становится важным фактором цифровой трансформации экономики, однако его распространение и использование в регионах Российской Федерации характеризуется значительной неоднородностью. Большинство публикаций сосредоточено на количественной оценке проникновения генеративных технологий, тогда как структурные особенности региональных моделей его применения остаются малоизученными, что затрудняет разработку адресных мер поддержки. Цель исследования – выявление и характеристика региональных моделей внедрения искусственного интеллекта в организациях РФ на основе анализа масштабов, направлений применения, кадрового обеспечения, финансовых условий и результатов его использования. Информационную базу составили официальные данные Росстата о применении искусственного интеллекта организациями субъектов Российской Федерации за 2024 год. Для выявления межрегиональных различий применялись методы сравнительного анализа, ранжирования и иерархической кластеризации нормированных показателей. В результате определено, что оценка масштаба распространения искусственного интеллекта и ранжирование недостаточны для характеристики специфики его внедрения в регионах: доля организаций-пользователей не раскрывает направления применения, способы освоения и ресурсное обеспечения этой технологии. Идентифицированы три группы регионов по технологико-функциональному профилю, пять – по организационно-компетентностному и пять – по финансово-инвестиционному. Установлено, что преобладают производственно-рыночная направленность применения искусственного интеллекта, приобретение готовых решений и финансирование за счёт собственных средств организаций при невысокой интенсивности затрат. Предложенный подход позволяет выявлять содержательные особенности интеграции генеративных технологий в экономику регионов и может применяться при разработке адресных мер региональной политики поддержки искусственного интеллекта. Ограничения исследования связаны с коротким периодом наблюдения, спецификой данных и низкой долей пользователей, повышающей чувствительность кластеризации к отдельным наблюдениям. Развитие исследования предполагается в направлении повышения надёжности данных, сопоставления выделенных моделей с социально-экономическими показателями регионов и разработкой рекомендаций органам власти
Ключевые слова
региональная экономика, искусственный интеллект, цифровая трансформация, внедрение искусственного интеллекта, региональная дифференциация, типологизация регионов, кластерный анализ