Научный журнал ВолНЦ РАН (печатное издание)
30.10.202610.2026с 01.01.2026
Просмотры
Посетители
* - в среднем в день за текущий месяц
RuEn

рубрика "Научно-технологическое и инновационное развитие"

Искусственный интеллект в организациях Российской Федерации: тенденции и региональные модели внедрения

Коровин Г.Б.

Том 19, №5, 2026

Коровин Г.Б. (2026). Искусственный интеллект в организациях Российской Федерации: тенденции и региональные модели внедрения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 19. № 5. С. 182–198. DOI: 10.15838/esc.2026.5.107.9

DOI: 10.15838/esc.2026.5.107.9

Аннотация   |   Авторы   |   Список литературы
  1. Арылбаева Э.Д. (2020). Цифровая трансформация промышленных предприятий как фактор роста производительности труда // Экономика и бизнес: теория и практика. № 6. С. 19–22. DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10522
  2. Бедрик О.И., Несутулов А.С., Никитин Е.Н. (2025). Технологии искусственного интеллекта как фактор развития цифровой экономики: оценка социально-экономических эффектов // Экономика и управление. Т. 31. № 5. С. 593–601. DOI: 10.35854/1998-1627-2025-5-593-601
  3. Варламова Ю.А., Корнейченко Е.Н. (2024). Искусственный интеллект в российских регионах // Russian Journal of Economics and Law. Т. 18. № 3. С. 641–662. DOI: 10.21202/2782-2923.2024.3.641-662
  4. Головенчик Г.Г. (2018). Трансформация рынка труда в цифровой экономике // Цифровая трансформация. № 4. С. 27–43.
  5. Головенчик Г.Г. (2020). Цифровая трансформация промышленных предприятий: вопросы теории и практики // Цифровая экономика. № 1. С. 20–30.
  6. Гохберг Л.М., Туровец Ю.В., Вишневский К.О. [и др.]. (2025). Искусственный интеллект в России: технологии и рынки. Москва: ИСИЭЗ ВШЭ. 148 с.
  7. Земцов С.П. (2024). Потенциал создания и внедрения технологий искусственного интеллекта в регионах России // Региональные исследования. № 1. С. 34–47. DOI: 10.5922/1994-5280-2024-1-3
  8. Комаров Н.М., Пащенко Д.С. (2023). Повышение скорости внедрения инноваций в промышленности в условиях цифровизации // Вестник Евразийской науки. Т. 15. № 2. URL: https://esj.today/PDF/68ECVN223.pdf
  9. Кочеткова Т.С. (2022). Цифровизация и развитие региональных экономических систем // Региональная экономика и управление. № 3. DOI: 10.24412/1999-2645-2022-371-11
  10. Кургин Е.В. (2026). Пространственная неоднородность цифровизации федеральных округов России // Управление и учет. № 4. С. 1–12. DOI: 10.25806/uu-6014.
  11. Лаврикова Ю.Г., Бодрунов С.Д., Акбердина В.В., Коровин Г.Б. (2024). Цифровая трансформация экономики: особенности индустриально развитых регионов // Экономическое возрождение России. № 1. С. 5–24. DOI: 10.37930/1990-9780-2024-1-79-5-24
  12. Мерзлякова Е.А., Ковалев П.П., Бридский Е.В. (2022). Аналитические аспекты исследования цифровизации региональной экономики // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. № 4. С. 92–101. DOI: 10.37493/2307-907X.2022.4.11
  13. Миролюбова Т.В., Николаев Р.С. (2024). Цифровая экономика и цифровая трансформация региональной экономики: измерение и особенности // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. № 19. С. 340–354. DOI: 10.17072/1994-9960-2024-3-340-354
  14. Писарев И.В., Бывшев В.И., Пантелеева И.А. [и др.]. (2022). Исследование готовности регионов России к цифровой трансформации // π-Economy. Т. 15. № 2. С. 22–37. DOI: 10.18721/JE.15202
  15. Положенцева Ю.С., Масленникова В.В. (2020). Методы оценки уровня цифровизации на мезоуровне // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. № 6. С. 67–72. DOI: 10.47581/2020/10.23.PS85/IE/5.48.011
  16. Садыртдинов Р.Р. (2020). Уровень цифровизации регионов России // Вестник Челябинского государственного университета. Т. 10. № 444. С. 230–235. DOI: 10.47475/1994-2796-2020-11029
  17. Свистунов В.М., Голышкова И.Н., Алешникова В.И. [и др.]. (2020). Цифровизация российских регионов: современные особенности и проблемы // Инновации и инвестиции. № 1. С. 297–300.
  18. Строев В.В., Свистунов В.М. (2024). Эффективность внедрения искусственного интеллекта для развития регионов России // Вестник Алтайской академии экономики и права. № 7-1. С. 146–156. DOI: 10.17513/vaael.3575
  19. Чернышева А.М., Калыгина В.В. (2019). Развитие цифровизации регионов Российской Федерации // Вестник Академии знаний. № 4. С. 235–239.
  20. Шитов Е.А., Раков Д.А., Коврова Е.С. [и др.]. (2023). Комплексная оценка качества и полноты региональных стратегий в области цифровой трансформации субъектов Российской Федерации // Вопросы инновационной экономики. Т. 13. № 1. С. 503–520. DOI: 10.18334/vinec.13.1.117249
  21. Acemoglu D., Restrepo P. (2019). Artificial intelligence, automation, and work. In: Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. (Eds). The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. Chicago: The University of Chicago Press. DOI: 10.3386/w24196
  22. Aghion P., Jones B.F., Jones C.I. (2019). Artificial intelligence and economic growth. In: Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. (Eds). The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. Chicago: The University of Chicago Press. DOI: 10.3386/w23928
  23. Argüelles M., Benavides C., Fernández I. (2014). A new approach to the identification of regional clusters: Hierarchical clustering on principal components. Applied Economics, 46(21), 2511–2519. DOI: 10.1080/00036846.2014.904491
  24. Bresnahan T.F., Trajtenberg M. (1995). General purpose technologies “engines of growth”? Journal of Econometrics, 65(1), 83–108. DOI: 10.1016/0304-4076(94)01598-T
  25. Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. (2019). Artificial intelligence and the modern productivity paradox: A clash of expectations and statistics. In: Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. (Eds). The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda. Chicago: The University of Chicago Press. DOI: 10.3386/w24001
  26. Crispim D.L., Fernandes L.L., Ferreira Filho D.F., Lira B.R.P. (2020). Comparison of cluster methods agglomerative hierarchical in sustainability indicators in municipalities of Pará state. Research, Society and Development, 9(2), e60922067. DOI: 10.33448/rsd-v9i2.2067
  27. Czarnitzki D., Fernández G.P., Rammer C. (2023). Artificial intelligence and firm-level productivity. Journal of Economic Behavior & Organization, 211, 188–205. DOI: 10.1016/j.jebo.2023.05.008
  28. Enholm I.M., Papagiannidis E., Mikalef P., Krogstie J. (2022). Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers. 24(5), 1709–1734. DOI: 10.1007/s10796-021-10186-w
  29. Filippucci F. et al. (2024). The impact of artificial intelligence on productivity, distribution and growth: Key mechanisms, initial evidence and policy challenges. OECD Artificial Intelligence Papers, 15. Paris: OECD Publishing. DOI: 10.1787/8d900037-en
  30. Mariani M.M., Machado I., Magrelli V. et al. (2023). Artificial intelligence in innovation research: A systematic review, conceptual framework, and future research directions. Technovation, 122, 102623. DOI: 10.1016/j.technovation.2022.102623
  31. Mikalef P., Gupta M. (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, 58(3), 103434. DOI: 10.1016/j.im.2021.103434
  32. Murtagh F., Legendre P. (2014). Ward’s hierarchical agglomerative clustering method: Which algorithms implement Ward’s criterion? Journal of Classification, 31(3), 274–295. DOI: 10.1007/s00357-014-9161-z
  33. Trajtenberg M. (2018). AI as the next GPT: A political-economy perspective. NBER Working Paper, 24245. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  34. Van Dijk J.A.G.M. (2006). Digital divide research, achievements and shortcomings. Poetics, 34(4-5), 221–235. DOI: 10.1016/j.poetic.2006.05.004
  35. Vicente M.R., Álvarez-Rodríguez C., Suárez-Álvarez A. (2025). An old familiar song? Assessing the artificial intelligence divide among the regions of the European Union and its connections with digital divides. Telecommunications Policy, 49(8), 103030. DOI: 10.1016/j.telpol.2025.103030
  36. Wamba-Taguimdje S.-L., Fosso Wamba S., Kala Kamdjoug J.R. et al. (2020). Influence of artificial intelligence (AI) on firm performance: The business value of AI-based transformation projects. Business Process Management Journal, 26(7), 1893–1924. DOI: 10.1108/BPMJ-10-2019-0411

Благодарности

Статья подготовлена в соответствии с государственным заданием для Института экономики Уральского отделения РАН.

Полная версия статьи

Яндекс.Метрика