Интеллектуальные ситуационные центры: Инструмент реализации технологий управления в эпоху искусственного интеллекта (ИИ)

В мире, где сложность систем управления растет экспоненциально, а скорость изменений требует мгновенной реакции, ситуационные центры (СЦ) превратились из передовых аналитических инструментов в неотъемлемый элемент эффективного принятия решений. Если в 2013 году, когда Президент РФ издал указ №648 «О формировании системы распределенных ситуационных центров», лишь 50 СЦ были созданы, а еще 28 находились в стадии образования, это уже тогда подчеркивало стратегическую важность централизованного и оперативного управления. Сегодня же, в условиях повсеместной цифровизации и интеграции искусственного интеллекта (ИИ), СЦ становятся не просто точками сбора и анализа информации, но интеллектуальными хабами, способными не только отражать текущее положение дел, но и активно моделировать будущее, предсказывать риски и оптимизировать управленческие воздействия, что крайне важно для обеспечения устойчивого развития в условиях глобальной нестабильности.

Настоящий доклад ставит своей целью комплексный анализ ситуационных центров, обогащенных элементами искусственного интеллекта. Мы рассмотрим их концептуальные основы и историческую эволюцию, углубимся в архитектурные особенности и методы классификации, а также исследуем, как передовые технологии ИИ трансформируют их функционал. Особое внимание будет уделено практическим кейсам внедрения интеллектуальных СЦ в различных секторах российской экономики и государственного управления, а также будут обозначены методологические подходы, вызовы и перспективы их дальнейшего развития. В эпоху, когда данные становятся новой валютой, а ИИ – двигателем прогресса, понимание роли интеллектуальных СЦ критически важно для формирования стратегий эффективного управления в сложных, динамичных системах.

Концепция и эволюция ситуационных центров

Представьте себе командный пункт, где каждая ниточка информации сходится в единый узел, где эксперты и руководители, объединенные общим видением, мгновенно реагируют на меняющуюся обстановку. Именно таким командным центром является ситуационный центр – не просто помещение, а живой организм, предназначенный для максимально эффективного принятия управленческих решений. Его корни уходят глубоко в методологию ситуационного подхода, которая сформировалась как ответ на вызовы XX века, требующие гибкости и адаптивности в управлении, поэтому его важность только возрастает в условиях постоянно меняющегося мира.

Определение и сущность ситуационного центра

Ситуационный центр (СЦ) – это не просто набор экранов и компьютеров, а специально оборудованное пространство, созданное для организации коллективной работы руководителей, экспертов и аналитиков. Его ключевая функция – обеспечение быстрого и максимально эффективного принятия управленческих решений, основанных на комплексном анализе динамично развивающихся ситуаций. Это делает СЦ одним из наиболее мощных инструментов реализации ситуационного подхода в стратегическом управлении.

Основное отличие СЦ от традиционных систем автоматизации управления заключается в его способности не просто фиксировать и обрабатывать информацию, но и просчитывать, а также анализировать последствия любых управленческих решений в режиме реального времени. Это принципиально меняет парадигму управления: от реактивного к проактивному. СЦ выступают как цифровая платформа для мониторинга и единая точка управления инфраструктурой сложных систем, обеспечивая интегральное управление. По сути, СЦ — это современная и технологически продвинутая форма систем поддержки принятия решений (СППР), основанная на передовых методах моделирования и анализа ситуаций, а также на концентрированном представлении информации.

Исторический контекст и развитие в России

Концепция ситуационного центра, в том виде, в котором мы ее знаем сегодня, начала формироваться в конце 1990-х годов, опираясь на накопленный опыт создания и внедрения различных аналитических систем. Однако ее истоки в отечественной практике можно проследить значительно раньше, к событиям, которые потребовали беспрецедентной координации и скорости принятия решений.

Первый ситуационный центр в СССР был создан в 1986 году, в чрезвычайных условиях ликвидации последствий аварии на Чернобыльской АЭС. Его техническую основу составляли всего три компьютера «Искра», что, на первый взгляд, кажется скромным, но для того времени это был прорыв в организации оперативного штаба. Этот опыт стал катализатором для осознания необходимости централизованного, информационно насыщенного управления в кризисных ситуациях.

Основоположниками отечественной школы ситуационного управления справедливо считаются Ю.И. Клыков и Д.А. Поспелов. Их ранние работы заложили теоретический фундамент, отождествляя понятие «ситуация» с «состоянием» системы и подчеркивая важность глубокого понимания контекста для принятия решений.

Значительный импульс развитию СЦ в современной России придали государственные инициативы. Переломным моментом стал Указ Президента РФ №648 от 25 июля 2013 года «О формировании системы распределенных ситуационных центров». Этот указ не просто рекомендовал, а прямо предписывал создание такой системы, назначив куратором проекта Федеральную службу охраны России (ФСО). За первые пять лет реализации программы было создано 50 СЦ, еще 28 находились в процессе образования или модернизации, а в 31 регионе РФ и 26 федеральных органах власти создание СЦ только планировалось. Это демонстрирует масштаб и стратегическую значимость инициативы.

Еще одним важным шагом стал Указ Президента РФ от 4 февраля 2021 года №68 «Об оценке эффективности деятельности высших должностных лиц». Этот документ, казалось бы, напрямую не связанный с СЦ, фактически стимулировал их развитие, поскольку эффективная оценка требовала оперативного доступа к обширным массивам данных и инструментов для их анализа, что является ключевой функцией любого современного ситуационного центра. Таким образом, эволюция СЦ в России шла по пути от решения экстренных задач к формированию комплексной, распределенной системы для стратегического государственного управления.

Классификация и архитектура интеллектуальных ситуационных центров

Многообразие задач, стоящих перед современными СЦ, привело к формированию различных типологий и сложной, многоуровневой архитектуры. От простого отображения информации до полноценного аналитического моделирования – каждый СЦ имеет свою специфику, но все они объединены стремлением к максимально эффективной поддержке принятия решений, что в конечном итоге повышает управляемость и снижает риски.

Типологии ситуационных центров

Для более глубокого понимания СЦ их можно классифицировать по нескольким ключевым параметрам, что позволяет выделить их функциональные особенности и области применения.

По составу систем ситуационного моделирования (ССМ):

• СЦ наблюдения (отображения): Основное назначение — визуализация данных и мониторинг текущего состояния объекта управления. Эти центры предоставляют общую картину без глубокого аналитического функционала.
• Аналитические СЦ: Расширяют возможности наблюдения за счет встроенных инструментов для углубленного анализа данных, выявления тенденций и причинно-следственных связей.
• Полнофункциональные СЦ: Совмещают все функции: отображение, моделирование ситуаций и их комплексный анализ, что делает их наиболее мощными и универсальными инструментами.

По целевой направленности:

• СЦ контроля: Фокусируются на непрерывном наблюдении за состоянием объекта, выявляя отклонения от нормы.
• СЦ управления: Предназначены для активного управления процессами, принятия оперативных решений и координации действий.
• Кризисные СЦ: Разрабатываются для реагирования на экстренные ситуации, обеспечивая оперативную координацию и поддержку в условиях повышенной неопределенности.
• СЦ обучения: Используются для подготовки персонала, моделирования различных сценариев и отработки навыков принятия решений.
• Многоцелевые СЦ: Сочетают в себе несколько функций, адаптируясь под широкий спектр задач.

По масштабу:

• Стратегические СЦ: Ориентированы на решение масштабных задач на уровне отрасли, региона или крупного предприятия, формируя долгосрочные стратегии.
• Оперативные СЦ: Предназначены для управления конкретными процессами, проектами или задачами на уровне отдельного предприятия или подразделения.
• Персональные СЦ: Представляют собой мобильные рабочие места руководителя, позволяющие проводить экспресс-оценку ситуации и принимать решения в полевых условиях.

По способу отображения информации:

• Коллективный: Использует большие экраны коллективного пользования (видеостены) для общего обзора ситуации и совместной работы.
• Индивидуальный: Предоставляет каждому оператору или эксперту отдельное рабочее место с индивидуальными мониторами для детального анализа.

Архитектурные компоненты и информационная поддержка

Архитектура типового СЦ представляет собой сложную систему, интегрирующую аппаратные и программные компоненты, а также специализированные среды информационной поддержки.

Аппаратные компоненты:

• Средства отображения: Основа любого СЦ — это видеостены, ЖК-панели и другие крупноформатные дисплеи, обеспечивающие наглядность и коллективный доступ к информации.
• Рабочие станции операторов: Высокопроизводительные компьютеры, оснащенные специализированным ПО для анализа данных и взаимодействия с системой.
• Мощный серверный комплекс: Для хранения программного обеспечения, обширных баз данных, обеспечения высокой производительности и надежности.
• Система коммутации: Обеспечивает бесперебойную передачу данных между всеми компонентами СЦ, включая видео- и аудиопотоки.
• Система видеонаблюдения: Интегрируется для получения визуальной информации с объектов управления, что особенно важно для кризисных СЦ.

Среда информационной поддержки СЦ:
Этот уровень является «мозгом» ситуационного центра, обеспечивающим его интеллектуальные возможности:

• Системы ситуационного моделирования (ССМ): Позволяют создавать динамические модели развития ситуаций, прогнозировать их возможные исходы.
• Экспертные системы (ЭС): Аккумулируют знания экспертов в определенной предметной области, предоставляя рекомендации и заключения.
• Системы имитационного моделирования: Используются для воспроизведения сложных процессов и систем, оценки воздействия различных управленческих решений.
• Геоинформационные системы (ГИС): Критически важны для привязки ситуационной модели к местности, визуализации пространственных данных и анализа географически распределенных событий.

Программный комплекс и современные подходы:
Современные СЦ функционируют на основе сложного программного обеспечения, которое включает:

• Служебное ПО: Операционные системы, базы данных, средства управления сетью.
• ПО для обработки и анализа информации: Включает модули для сбора, фильтрации, агрегации, визуализации данных, а также инструменты для статистического и предиктивного анализа.
• ГИС-приложения: Для работы с географическими данными и картами.

Современные СЦ всё чаще строятся на микросервисной архитектуре, функционируя по принципу «клиент-сервер». Это позволяет добиться высокой масштабируемости, гибкости и отказоустойчивости, поскольку каждый функциональный блок (микросервис) может разрабатываться, развертываться и масштабироваться независимо. Интеграция с уже существующими информационными системами осуществляется через интеграционную шину или специальные адаптеры, обеспечивая бесшовный обмен данными.

Наконец, нельзя забывать об архитектурно-строительных и инженерных решениях, которые обеспечивают физическую инфраструктуру СЦ: электроснабжение, вентиляцию, кондиционирование, водоснабжение и канализацию. Отдельное внимание уделяется планировке и эргономике залов, чтобы обеспечить комфортные условия для длительной и напряженной работы персонала.

Интеграция технологий искусственного интеллекта в ситуационные центры

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) стало поворотным моментом в эволюции ситуационных центров, превратив их из мощных аналитических инструментов в настоящие интеллектуальные комплексы. ИИ не просто автоматизирует рутинные задачи, он меняет саму природу принятия решений, делая их более точными, быстрыми и основанными на глубоком понимании скрытых закономерностей, что позволяет не только реагировать на события, но и эффективно их предвидеть.

ИИ как основа интеллектуализации СЦ

Искусственный интеллект, в частности нейросетевые технологии, сегодня является одним из основных компонентов информационного и программно-алгоритмического обеспечения СЦ. Его роль многогранна и критически важна для работы с колоссальными объемами данных, поступающих из самых разных источников.

Интеллектуальные алгоритмы способны решать ряд фундаментальных задач:

• Классификация объектов: Автоматическое отнесение событий, документов или изображений к определенным категориям, что ускоряет первичную обработку информации.
• Выявление тенденций развития событий: Анализ исторических данных и текущих потоков для определения направлений изменений и потенциальных будущих состояний.
• Прогнозирование взаимодействия объектов: Моделирование поведения сложных систем и предсказание, как различные элементы будут влиять друг на друга.
• Определение вероятностей: Оценка вероятности наступления тех или иных событий, что критически важно для риск-менеджмента.
• Предупреждение нарушений: Идентификация паттернов, предшествующих нежелательным инцидентам (например, нарушениям техники безопасности), и заблаговременное оповещение.

Внедрение ИИ в СЦ направлено на обеспечение комплексной безопасности и эффективного принятия решений. Это особенно актуально в условиях разнородности задач, когда требуется обрабатывать информацию из различных доменов, и неопределенности исходных данных, когда часть информации может быть неполной или противоречивой. ИИ позволяет выявлять скрытые взаимосвязи и аномалии, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных методов. Это кардинально меняет подход к управлению, делая его гораздо более проактивным и предсказуемым.

Ключевые технологии ИИ в СППР и СЦ

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений (СППР), частью которых являются СЦ, активно используют широкий спектр методов ИИ:

• Машинное обучение (ML): Это сердце многих интеллектуальных СЦ. Алгоритмы машинного обучения обучаются на данных без явного программирования, выявляя скрытые паттерны и делая предсказания. Основные задачи ML, интегрируемые в СЦ, включают:
  • Классификация: Например, автоматическое определение типа инцидента на основе текстового описания или видеопотока.
  • Кластеризация: Группировка схожих событий или объектов для выявления неочевидных закономерностей.
  • Регрессия: Прогнозирование численных значений, например, ожидаемого уровня загрязнения или трафика.
  • Понижение размерности: Упрощение больших наборов данных для их более эффективного анализа и визуализации.
• Аналитика больших данных (Big Data Analytics): Современные СЦ оперируют колоссальными объемами информации. Аналитика больших данных использует процессы обнаружения знаний (интеллектуальный анализ данных) для извлечения полезных сведений из этих массивов. Она позволяет выявлять закономерности и автоматически распознавать тенденции как в структурированных (например, табличные данные), так и в неструктурированных данных (тексты, видео, аудио).
• Предиктивная аналитика: Основанная на машинном обучении и статистических алгоритмах, предиктивная аналитика помогает создавать модели для прогнозирования закономерностей, поведения и оптимизации операций. Например, она может предсказать, где и когда наиболее вероятно возникновение чрезвычайной ситуации или транспортного коллапса.
• Экспертные системы (ЭС): Это программы, разработанные для решения задач, которые традиционно требуют человеческого опыта. ЭС способны частично заменить эксперта, предоставляя рекомендации и объяснения. Они включают:
  • Базу знаний: Долгосрочные данные, факты и правила, накопленные экспертами.
  • Решатель: Механизм, который формирует последовательность правил для решения конкретной задачи.

  ЭС используются для интерпретации данных, предсказаний, диагностики проблем, планирования действий, контроля процессов и управления сложными системами.

• Генеративный ИИ и чат-боты: Эти технологии позволяют автоматизировать взаимодействие с пользователями и обрабатывать естественный язык. ИИ используется для автоматизированной обработки звонков и ответов на вопросы, снижая нагрузку на операторов и повышая скорость обслуживания.

Примеры внедрения ИИ в российских ситуационных центрах (Кейс-стади)

Россия активно интегрирует технологии ИИ в свои ситуационные центры и системы управления, демонстрируя значительные успехи:

• Государственные услуги:
  • «Робот Макс» на «Госуслугах»: С 2024 года в тестовом режиме использует генеративный ИИ на базе российских языковых моделей, таких как YandexGPT и GigaChat. Это позволяет ему предоставлять более точные ответы, создавать пошаговые инструкции и поддерживать контекст диалога. Ранее «Робот Макс» обработал более 450 млн запросов.
  • ИИ-ассистент в Нижегородской области: Применяется для консультирования пользователей регионального портала госуслуг, помогая обрабатывать запросы и подбирать ответы. В сложных случаях к диалогу может подключиться оператор.
  • Платформа «Обращайся»: Использует российские нейросети и собственную ИИ-модель для помощи госслужащим в более чем 300 муниципальных учреждениях. Она анализирует законодательство и предыдущие кейсы для ускорения и повышения качества ответов на обращения граждан.
  • Московская область: Генеративный ИИ помогает подготавливать проекты ответов на ежегодно поступающие около 120 тыс. обращений граждан на региональный портал госуслуг (РПГУ), причем более 60% из них – типовые.
• Транспорт:
  • Виртуальный помощник «Александра» в Московском транспортном комплексе: С начала года обработал более 320 тыс. вопросов пользователей, при этом до конца 2025 года планируется подключить 50% его базы знаний к ИИ.
  • Управление беспилотными трамваями: Нейросети управляют движением, включая остановки, открытие/закрытие дверей, соблюдение сигналов светофоров и пропускание пешеходов, обеспечивая безопасность и эффективность.
  • Оплата проезда по биометрии в метро: Использует передовые алгоритмы распознавания для обеспечения удобства и скорости прохода пассажиров.
  • ИИ-системы распознавания инцидентов: Могут идентифицировать 13 типов инцидентов на дорогах, передавая сигналы в ситуационный центр для оперативного принятия решений оператором.
• Промышленность и энергетика:
  • «Новосибирскэнергосбыт»: ИИ-ассистент AutoFAQ Xplain успешно обрабатывал 90% внутренних запросов без участия человека, после чего этот опыт был масштабирован на клиентский сервис, что свидетельствует о его высокой эффективности.
  • Система iFORA: Используется для интеллектуального анализа больших текстовых данных, выявления тенденций и формирования семантических/тренд-карт в различных областях.

Эти примеры ярко демонстрируют, что использование ИИ для поддержки управленческих решений является современным трендом, ускоряющим принятие решений и повышающим их точность. Однако это также требует значительных инвестиций в актуальность данных и постоянное обновление систем, чтобы ИИ мог функционировать на пике своих возможностей, а также обеспечения соответствия нормативно-правовой базе и этическим стандартам.

Управленческие функции и задачи интеллектуальных ситуационных центров

Интеллектуальные ситуационные центры (ИСЦ) не просто собирают и отображают информацию; они активно участвуют в формировании и реализации управленческих решений. Их функционал простирается от оперативного мониторинга до стратегического прогнозирования, превращаясь в незаменимый инструмент для лиц, принимающих решения (ЛПР) в условиях постоянно меняющегося мира.

Основные задачи и режимы функционирования

Основная задача ИСЦ – это поддержка принятия стратегических решений. Это достигается путем глубокой визуализации и углубленной аналитической обработки как оперативной, так и ретроспективной информации. В конечном счете, целью является разрешение различных проблемных ситуаций, для чего база знаний СЦ должна содержать всю совокупность необходимых данных, а также обладать технологией создания временных проблемно-ориентированных баз знаний.

Эффективность СЦ заключается в уникальной синергии человеческих возможностей (аналитического моделирования, образного и ассоциативного мышления) и вычислительной мощи интеллектуальных систем. СЦ обеспечивают текущее слежение за объектом управления, информируя руководство об изменениях и акцентируя внимание на событиях, которые могут привести к нежелательным последствиям.

Функционирование СЦ, как правило, осуществляется в трех основных режимах:

1. Повседневный режим: Характеризуется непрерывным мониторингом проблем, сбором и анализом данных для информирования руководства о текущем положении дел и потенциальных рисках.
2. Плановые мероприятия: В этом режиме СЦ используется для рассмотрения конкретных проблем, проведения совещаний, анализа различных сценариев и выработки оптимальных решений в рамках стратегического планирования.
3. Кризисный режим: Активируется в условиях чрезвычайных ситуаций. В этом режиме СЦ переходит к оперативной координации, быстрой оценке обстановки, прогнозированию развития событий и поддержке принятия экстренных решений.

Приоритетная задача любого СЦ, независимо от режима работы, — это обеспечение ЛПР достоверной, актуальной и максимально полной информацией, а также оперативным доступом к данным, что является залогом своевременных и эффективных управленческих воздействий.

Управленческие технологии, реализуемые СЦ

ИСЦ реализуют целый спектр управленческих технологий, которые позволяют не только реагировать на события, но и формировать будущее:

• Подготовка принятия решений: Этот комплексный процесс включает:
  • Прогнозирование развития ситуации: На основе анализа данных и использования прогностических моделей, СЦ предсказывают возможные сценарии развития событий.
  • Выбор наилучшего варианта управляющих действий: Путем сравнительной оценки альтернативных решений и моделирования их последствий.
  • Координация и контроль реализации решений: Отслеживание выполнения принятых решений и своевременная корректировка курса.
  • Оценка результатов исполнения: Анализ фактических результатов и их сравнение с запланированными показателями.
• Ситуационная аналитика: Это не просто взгляд в прошлое, а направление на предиктивное выстраивание и видение образа будущего, его онтологии и трассировок развития в альтернативных вариациях. Достижение предиктивной ситуационной осведомленности включает:
  • Видение будущего.
  • Сценирование будущего.
  • Предиктивное ситуационно-сценарное моделирование.
  • Предиктивно-проекционное воспроизведение будущего.
• Моделирование последствий управленческих решений: СЦ используются для детального моделирования того, как то или иное решение повлияет на систему. Специальное программное обеспечение помогает оценить ситуацию, провести сравнительную оценку альтернативных вариантов, а также анализ программ, планов и альтернативных сценариев развития событий.
• Экспертная оценка и оптимизация: СЦ осуществляют экспертную оценку принимаемых решений и их оптимизацию, а также обеспечивают управление в кризисной ситуации. Это позволяет снизить материальный ущерб, угрозы экологического характера и риски для здоровья и жизни людей.
• Комплексный мониторинг и прогнозирование: ИСЦ ведут комплексный мониторинг состояния объектов, событий, процессов, анализируют их причины и последствия, а также прогнозируют развитие ситуации, что является основой для принятия взвешенных управленческих решений.
• Формирование единого информационного пространства: СЦ создают единое информационное пространство для различных субъектов управления, что особенно важно для Систем Распределенных Ситуационных Центров (СРСЦ). СРСЦ обеспечивают информационную поддержку всех этапов стратегического планирования: от целеполагания до контроля над принятыми решениями и мониторинга состояния национальной безопасности.
• Повышение скорости и качества решений: СЦ направлены на повышение скорости принятия управленческих решений и расширение круга решений, основанных на фактах, охватывая как оперативное реагирование, так и стратегическое планирование. Постепенно в СЦ включаются инструменты прогнозирования, поиска аномалий и скрытых взаимосвязей, включая средства машинного обучения.

Методы ситуационного анализа в интеллектуальных СЦ

Сердцевиной функционирования интеллектуальных ситуационных центров является метод ситуационного анализа (СА). Он позволяет эффективно организовывать и направлять процесс активного сбора, оценки и переработки первичной информации, а также воспроизводства новой информации аналитического и прогнозного характера.

СА обычно проводится в три основных этапа:

1. Создание аналитического сценария ситуации: Группа экспертов формирует детальное описание текущей ситуации и возможных вариантов ее развития.
2. Получение экспертных оценок: Эксперты оценивают различные аспекты ситуации, высказывают гипотезы и прогнозы, которые затем агрегируются и анализируются.
3. Подготовка заключительного аналитического документа: На основе собранной информации, экспертных оценок и результатов моделирования формируется итоговый документ с рекомендациями для ЛПР.

Современные ИСЦ активно интегрируют в этот процесс методы и инструменты прогнозирования, поиска отклонений и аномалий, а также основы машинного обучения. Они позволяют промоделировать варианты развития событий, продумать последствия действий заранее, не дожидаясь наступления кризисной ситуации. Для оценки развития ситуаций применяются системы прогнозирования на базе нейронных сетей и генетических алгоритмов, что значительно повышает точность и глубину анализа.

СЦ регионального уровня, например, предназначены для проведения совместных совещаний по выработке решений с применением автоматизированных средств комплексного анализа и многовариантного сценарного и целевого прогнозирования социально-экономического развития региона. Важнейшим условием их эффективной работы является организация четкого информационного взаимодействия со структурами местного и федерального уровня, что обеспечивает полноту и актуальность данных.

Области применения интеллектуальных ситуационных центров и результаты внедрения в России

Интеллектуальные ситуационные центры (ИСЦ) стали неотъемлемым элементом эффективного управления в самых разнообразных сферах, от государственного сектора до крупной промышленности. Их внедрение в России демонстрирует не только теоретическую целесообразность, но и ощутимые практические результаты, выражающиеся в повышении эффективности, экономии ресурсов и улучшении качества услуг, что подтверждает их стратегическую значимость для развития страны.

Государственное управление

ИСЦ являются стандартным инструментом контроля и регулирования в различных сферах государственного управления. Внедрение СЦ в деятельность органов государственной власти обусловлено не только стремлением к оптимизации, но и расширением угроз, экстремальных ситуаций и конфликтов, требующих оперативного и комплексного реагирования.

Роль и функции:

Искусственный интеллект в госсекторе значительно повышает эффективность работы государственных органов, автоматизирует рутинные процессы, такие как обработка корреспонденции и ответы через чат-боты, а также улучшает качество обслуживания граждан.

ИСЦ используются для мониторинга, оценки рисков и прогнозирования в социально-экономической, общественно-политической и финансовой сферах региона, например, через «Ситуационный центр региона».

Системы распределенных ситуационных центров (СРСЦ) обеспечивают информационную поддержку всех этапов стратегического планирования и мониторинга состояния национальной безопасности.

Российская практика внедрения ИИ в госуправление активно развивается в рамках национальной программы «Цифровая экономика». СЦ способствуют повышению уровня жизни населения, экономическому росту, созданию новых инструментов управления, адаптирующихся к социально-экономической ситуации, повышению прозрачности госуслуг и формированию новых моделей взаимодействия государства и граждан.

Примеры:

• ИИ в государственной системе мониторинга национальных проектов и госпрограмм: Правительство России активно использует нейросети для анализа мероприятий и показателей, сопоставляя их с национальными целями развития и выявляя взаимосвязи между проектами.
• Ситуационный центр Российской академии государственной службы при Президенте РФ: Используется для обучения слушателей, демонстрируя роль СЦ в подготовке квалифицированных управленческих кадров.
• Переход на оказание госуслуг по принципу «жизненных ситуаций»: Значительно сократил количество очных визитов граждан в МФЦ в 2,2 раза и число необходимых документов, что является прямым следствием оптимизации процессов через цифровизацию.

Эффект от внедрения:

• Экономия: Интеллектуальные агенты на платформе «Госуслуги» обеспечивают ежегодную экономию в 15 млрд рублей, что свидетельствует о существенном снижении операционных затрат.
• Повышение доступности: ИИ-решения становятся доступными для всех уровней госорганов (муниципальных и региональных), расширяя возможности для анализа больших данных и поддержки принятия решений.

Транспорт и логистика

Транспортный сектор – один из наиболее динамичных, где ИСЦ играют критически важную роль в обеспечении безопасности, эффективности и бесперебойности.

Роль и функции:

• ФГБУ «СИЦ Минтранса России»: Реализует цифровое управление транспортным комплексом, объединяя данные о состоянии инфраструктуры, оперативной обстановке, угрозах ЧС для прогнозирования и принятия решений.
• Ситуационный центр ЦОДД в Москве: Управляет всеми службами транспортного комплекса города, регулирует дорожно-транспортную обстановку и обеспечивает приоритетное движение.
• СЦ для Интеллектуальных Транспортных Систем (ИТС): Обеспечивают автоматизацию транспортной сферы, мониторинг и управление транспортом, контроль расхода топлива.
• Ситуационный центр метрополитена Москвы: Осуществляет анализ, контроль и управление подземным транспортным движением, обеспечивая беспрерывность, безопасность и оперативность пассажирских перевозок.
• Распознавание номеров транспортных контейнеров: Применяется для обеспечения безопасности в портах и на терминалах.

Примеры и эффект от внедрения:

• Московский транспортный комплекс: ИИ и нейросети используются для оплаты проезда по биометрии в метро, управления беспилотными трамваями (самостоятельные остановки, соблюдение светофоров, пропуск пешеходов), автоматического назначения водителей на маршрут.
• Результаты внедрения в Москве: С начала 2025 года отмечено сокращение ДТП на МКАД на 11% и числа пострадавших на 18%, а также фиксация на 12% меньше нарушений ПДД.

Кризисное реагирование и безопасность

В условиях чрезвычайных ситуаций и угроз безопасности ИСЦ становятся незаменимым инструментом для оперативного управления и координации.

Роль и функции:

• Орган повседневного управления: СЦ являются ключевым элементом функциональной подсистемы предупреждения и ликвидации ЧС (например, в ТЭК), обеспечивая круглосуточное доведение информации руководству о внештатных и чрезвычайных ситуациях.
• СЦ МЧС России: Осуществляет мониторинг и управление кризисными и чрезвычайными ситуациями, координацию спасательных операций.
• Моделирование и обучение: СЦ позволяют промоделировать варианты развития событий и продумать последствия действий заранее, не дожидаясь наступления кризисной ситуации. Они используются для обучения действиям в кризисных ситуациях, организуя специализированные автоматизированные рабочие места (АРМ) и обмен информацией.

Управление производством и энергетикой

Промышленность и энергетический сектор, характеризующиеся сложными технологическими процессами и высокими требованиями к безопасности, активно внедряют ИСЦ для повышения эффективности и снижения рисков.

Роль и функции:

• Ситуационно-аналитический центр Минэнерго России: Занимается повышением безопасности и эффективности функционирования топливно-энергетического комплекса (ТЭК). Обеспечивает информационно-аналитическое сопровождение оценки готовности электроэнергетики к отопительному сезону, расчет показателей надежности для тарифов. Ведет справочные данные о более чем 5 тыс. субъектов ТЭК и актуальную информацию об инфраструктуре.
• СЦ мониторинга эффективности использования ТЭР (топливно-энергетических ресурсов): Созданы в городах, позволяя проводить анализ исполнения требований законодательства по энергосбережению и комплексный контроль инженерных систем.
• Центры управления производством: На производстве СЦ сосредоточивают функции мониторинга и управления сложными производственными процессами, а также управления сложными производственными мероприятиями, предупреждением и ликвидацией ЧС.
• Снижение рисков: СЦ позволяют снизить материальный ущерб, угрозы экологического характера, риски для здоровья и жизни людей.

Примеры и эффект от внедрения:

• РУСАЛ: В октябре 2024 года один из крупнейших в мире производителей алюминия приступил к созданию собственного ситуационно-аналитического центра (САЦ) для повышения эффективности и безопасности работы своих предприятий.
• Эффект от ИИ в промышленности: Внедрение ИИ обеспечило дополнительную прибыль в размере 500 млрд рублей в 2023–2024 годах, способствуя снижению аварийности и затрат на 15%.
• Рентабельность инвестиций (ROI): Промышленные внедрения ИИ-проектов могут приносить рентабельность инвестиций (ROI) в диапазоне 100-150% в течение 3-5 лет, что подтверждает их экономическую целесообразность.
• Повышение управляемости: Внедрение СЦ приводит к повышению управляемости портфеля рисков и пониманию значимости нематериальных факторов развития.

Эти примеры ярко иллюстрируют, как интеллектуальные ситуационные центры в России не просто следуют мировым трендам, но и активно формируют собственную экосистему эффективного управления, опираясь на достижения искусственного интеллекта.

Методологические подходы, вызовы и перспективы развития ситуационных центров с элементами ИИ

Развитие интеллектуальных ситуационных центров (ИСЦ) – это непрерывный процесс, требующий не только передовых технологий, но и глубоких методологических подходов к их проектированию, внедрению и оценке. Однако на этом пути возникают серьезные вызовы, затрагивающие технологические, организационные и даже этические аспекты. Понимание этих вызовов и перспектив является ключом к формированию стратегий дальнейшего развития ИСЦ, что позволит максимально эффективно использовать их потенциал.

Принципы проектирования и методологии создания ИИ в СЦ

Создание эффективного ИСЦ начинается с четко определенных принципов проектирования и комплексной методологии.

Принципы проектирования и функционирования:

• Гибкость и адаптивность: СЦ должны быть способны быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и новым вызовам. Это требует создания трансформируемых и быстро разворачиваемых комплексов, что особенно актуально для специфических задач (например, на строительных площадках, где ситуация меняется стремительно).
• Кооперация: Концептуальные подходы к созданию СЦ разрабатываются в тесном сотрудничестве со специалистами государственных организаций, коммерческих фирм, действующих СЦ, научных и учебных заведений. Такой междисциплинарный подход обеспечивает всестороннее понимание задач и создание релевантных решений.
• Научно-методологическая база: Методология исследования и разработки СЦ базируется на общенаучных методах анализа и синтеза, а также на математико-статистических методах изучения, обеспечивающих строгость и достоверность результатов.
• Информационное взаимодействие: Важнейшим условием эффективной работы СЦ является организация четкого информационного взаимодействия со структурами как местного, так и федерального уровня, что гарантирует полноту и актуальность данных.

Этапы и подходы к созданию интеллектуальных элементов:
Создание ИИ для СЦ – это сложный, итеративный процесс, включающий несколько ключевых этапов:

1. Определение задач и целей: Четкое формулирование того, какие проблемы должен решать ИИ и какие результаты ожидаются.
2. Сбор и подготовка данных: Аккумуляция больших объемов качественных данных для обучения моделей. Этот этап часто является самым трудоемким.
3. Выбор модели и алгоритма: Подбор наиболее подходящих алгоритмов машинного обучения или экспертных систем для конкретной задачи.
4. Обучение модели: Процесс «кормления» алгоритмов данными для выявления паттернов и закономерностей.
5. Оценка и доработка: Тестирование производительности модели и ее корректировка для повышения точности и надежности.
6. Развертывание и мониторинг: Интеграция ИИ в действующие системы СЦ и постоянное отслеживание его работы.

Подходы к созданию интеллектуальных систем включают нисходящий (семиотический) подход, ориентированный на экспертные системы, базы знаний и логический вывод. Внедрение технологий ИИ, основанных на нейронных сетях, для анализа информации в режиме реального времени является ключевым отличием современных СЦ. Разработка архитектуры ИИ требует глубокого понимания ландшафта ИИ/ML и интеграции решений в соответствии с рекомендациями (например, Well-Architected Framework).

Методологии управления проектами в области ИИ, такие как KDD (Knowledge Discovery in Databases), CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), ASUM (Analytics Solutions Unified Method) и XIA (eXplainable AI), учитывают жизненный цикл исследовательского проекта, отличающийся от традиционных ИТ-проектов. Процесс разработки ИИ и внедрения прогнозирующих моделей в бизнес итеративен, с контролем со стороны человека на этапах проверки, отладки и объяснений, что подчеркивает важность человеко-машинного взаимодействия.

ИСЦ обеспечивают функционирование в режимах оперативного, кризисного, тактического (на основе имитационного моделирования) и стратегического управления (на основе экспертных данных и интеллектуальной обработки), что требует гибкости и многофункциональности.

Оценка эффективности внедрения ИИ в российских СЦ

Оценка эффективности применения ИИ в деятельности организаций выявила однозначно положительные тенденции. Российский рынок ИИ демонстрирует впечатляющий рост и значительные результаты.

Масштабы и динамика рынка:

• Объем рынка: Объем российского рынка ИИ в 2024 году вырос на 28,4% и достиг 1,15 трлн рублей.
• Количество пользователей: В 2024 году более 15 тыс. крупных и средних российских организаций использовали технологии ИИ.
• Уровень внедрения: По данным опроса 2025 года, 29% российских предприятий внедрили ИИ, что выше показателя ЕС (22%), но пока ниже Индии (59%) и Сингапура (53%).
• Положительный эффект: 70% компаний, применяющих ИИ, подтверждают положительный эффект от его внедрения.
• Рост спроса: В 2024 году спрос на платформы с готовыми ИТ-решениями на базе ИИ в России увеличился на 40%.
• Темпы роста: Среднегодовой темп роста рынка ИИ в России оценивается в 23%, что превышает мировой показатель (около 18%) и, как ожидается, сохранится до примерно 2028 года.

Влияние на бизнес-процессы и экономические показатели:

• Качество продукции и услуг: Более половины компаний (54,3%) отмечают повышение качества продукции и услуг благодаря ИИ.
• Эффективность бизнес-процессов: 51% компаний отмечают улучшение качества или эффективности бизнес-процессов.
• Доходы и клиенты: Более трети предприятий, использующих ИИ, сообщили об увеличении доходов и числа клиентов.
• Производительность труда: Каждый пятый — о росте производительности труда.
• Рентабельность инвестиций (ROI):
  • Общая рентабельность инвестиций в ИИ-проекты на рынке достигает 240 млрд рублей в год.
  • В финансовом секторе успешные ИИ-проекты могут приносить 200-300% ROI за 2-3 года.
  • В ритейле — 150-200% за 2-3 года.
  • В промышленности — 100-150% за 3-5 лет.
• Отраслевое лидерство: Финансовый сектор является лидером по затратам на ИИ в России, инвестиции достигли 56,8 млрд рублей. 84% финансовых компаний используют технологии обработки естественного языка, а более 70% — компьютерное зрение.
• Влияние на занятость: В компаниях, внедривших ИИ, уровень занятости снизился в среднем на 0,79 процентного пункта в 2024 году по сравнению с предыдущим годом, что указывает на автоматизацию рутинных задач.

Для оценки задач в интеллектуальных СЦ сформирована комплексная система критериев, и разработан программный модуль на основе поиска прецедентов, что позволяет проводить более объективную оценку. На уровне регионов оценка эффективности СЦ проводится на базе 20 критериев, охватывающих социально-экономические факторы и привязанных к достижению национальных целей (например, численность населения, жилищное строительство, зарплата, доверие к власти, уровень цифровой зрелости).

Вызовы и перспективы развития интеллектуальных СЦ

Несмотря на очевидные успехи, развитие интеллектуальных СЦ сталкивается с рядом серьезных вызовов.

Технологические ограничения ИИ:

• Распознавание образов: Существующая технология ИИ имеет ограничения в системах распознавания образов: снижение точности при усложнении сцен, шумах, изменении точки обзора. Отсутствие рационального восприятия изображения (понимание контекста) по-прежнему является серьезным барьером.
• Трудоемкость обучения: Для обучения ИИ-моделей требуется большое количество размеченных данных, что является дорогостоящим и времязатратным процессом.

Организационные и экономические вызовы:

• Высокая стоимость разработки: Проектирование и разработка СЦ под конкретный проект может быть чрезвычайно дорогостоящим, что ограничивает их доступность для некоторых организаций.
• Отторжение на предприятиях: Внедрение СЦ часто встречает отторжение со стороны персонала на предприятиях, так как их деятельность становится «абсолютно прозрачной», что может вызывать сопротивление.
• Проблема понимания специфики госорганами: Для госсектора существует проблема понимания специфики государственных задач российскими разработчиками, от процедур закупки до языка общения и требований.
• Нормативно-правовая база: Нормативно-правовая база для устройства диспетчерских центров на производстве пока не имеет прямых законопроектов, что создает неопределенность в регулировании.

Этические и правовые вопросы:

• Приватность и защита данных: Использование ИИ в СЦ вызывает вопросы приватности, защиты персональных данных и этики. Это требует разработки строгих стандартов и законов, регулирующих сбор, хранение и использование информации.
• Ответственность: Вопросы ответственности за решения, принятые с участием ИИ, остаются открытыми и требуют правового осмысления.

Перспективы:
Несмотря на вызовы, перспективы развития интеллектуальных СЦ огромны:

• Повышение скорости принятия решений: Дальнейшая интеграция ИИ позволит еще больше сократить время от возникновения ситуации до принятия адекватного управленческого решения.
• Расширение круга решений, основанных на фактах: ИИ будет способствовать принятию более обоснованных и объективных решений, минимизируя влияние субъективных факторов.
• Развитие СРСЦ: Системы распределенных ситуационных центров будут становиться более интегрированными и интеллектуальными, обеспечивая бесшовное взаимодействие между различными уровнями управления.
• Интеллектуальная ситуационная осведомленность: Главное предназначение СЦ — обеспечить принятие качественных стратегических решений в сжатые сроки в условиях высокой неопределенности, дефицита данных и информационного противоборства. Развитие ИИ будет способствовать формированию более глубокой и предиктивной ситуационной осведомленности.

Заключение

Интеллектуальные ситуационные центры (ИСЦ) представляют собой не просто эволюционный шаг в развитии систем управления, но и фундаментальный инструмент для навигации в условиях возрастающей сложности и неопределенности современного мира. От первых скромных шагов в Чернобыле до сегодняшних распределенных интеллектуальных систем, способных обрабатывать триллионы байтов данных и предсказывать развитие событий, СЦ прошли огромный путь, становясь краеугольным камнем эффективного государственного и корпоративного управления.

Мы увидели, что интеграция искусственного интеллекта – будь то машинное обучение, аналитика больших данных, предиктивная аналитика, экспертные системы или генеративные ИИ-модели – кардинально трансформирует функционал СЦ. ИИ позволяет не только собирать и визуализировать информацию, но и выявлять скрытые закономерности, прогнозировать риски, оптимизировать управленческие воздействия и даже автоматизировать рутинные процессы принятия решений. Российские кейсы, от «Робота Макса» на «Госуслугах» до управления беспилотными трамваями в Москве и создания ситуационно-аналитических центров на крупных промышленных предприятиях, ярко демонстрируют ощутимые экономические эффекты и повышение качества управленческих решений.

Однако путь развития ИСЦ не лишен вызовов. Технологические ограничения ИИ, такие как трудоемкость обучения и сложности в распознавании сложных образов, требуют постоянных исследований и инноваций. Организационные и экономические барьеры, включая высокую стоимость внедрения и сопротивление персонала, подчеркивают необходимость комплексного подхода к проектированию и управлению изменениями. Этические и правовые вопросы, касающиеся приватности данных и ответственности за решения ИИ, требуют незамедлительной разработки стандартов и законодательной базы.

Тем не менее, перспективы развития ИСЦ неоспоримы. Они будут продолжать повышать скорость и точность принятия управленческих решений, расширяя круг решений, основанных на фактах, и способствуя формированию более глубокой и предиктивной ситуационной осведомленности. Будущие исследования должны быть сосредоточены на совершенствовании методологий оценки эффективности ИСЦ, разработке универсальных этических стандартов и адаптации нормативно-правовой базы к быстро развивающимся интеллектуальным технологиям. Интеллектуальные ситуационные центры – это не просто инструмент, это стратегический партнер, который помогает человечеству принимать более мудрые решения в эпоху перемен.

Список использованной литературы

1. Алексеев, Д. В. Интеллектуальные системы: Сборник задач по курсу «Дискретный анализ и интеллектуальные системы». – Москва: Мех-мат МГУ, 2014. (электронная публикация).
2. Баранов, А. П., Герасимов, Н. А., Королев, В. А., Яковлев, А. И. К вопросу создания в России сети ситуационно-аналитических центров мониторинга социально-экономического состояния гражданского общества // Современные аспекты экономики. – 2005. – №12(79). – С. 11–21. – URL: www.printshop.spb.ru (дата обращения: 01.11.2025).
3. Валетов, В. А., Орлова, А. А., Третьяков, С. Д. Интеллектуальные технологии производства приборов и систем: Учебное пособие. – Санкт-Петербург: СПб ГУИТМО, 2008. – 134 с.
4. Девятков, В. В. Системы искусственного интеллекта. – Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 352 с.
5. Ревко, П. С. Искусственные интеллектуальные системы и повседневная жизнь человека. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 130 с.
6. Филиппович, А. Ю. Интеграция систем моделирования ситуационных центров // Информационные и телекоммуникационные технологии. – 2011. – №13. – С. 74-79.
7. Филиппович, А. Ю. Интеграция систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. – Москва: ООО Эликс+, 2003. – 300 с.
8. Отдел оперативного взаимодействия по чрезвычайным ситуациям (Ситуационный центр Росгидромета). – URL: http://meteoinfo.ru/about/hmcstructure/3862-2011-08-31-13-28-35 (дата обращения: 01.11.2025).
9. Ситуационный центр губернатора Ненецкого автономного округа. – URL: http://www.polymedia.ru/proekty/sistemnaya-integratsiya/5706/ (дата обращения: 01.11.2025).
10. Ситуационные центры. Основные принципы конструирования // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/situatsionnye-tsentry-osnovnye-printsipy-konstruirovaniya (дата обращения: 01.11.2025).
11. Кулагин, А. В. Подходы к созданию интеллектуальных систем. – URL: https://www.mtuci.ru/upload/documents/science/dissertations/Kulagin_otvety_ekzamen.docx (дата обращения: 01.11.2025).
12. Cоздание интеллектуальных ситуационных центров на строительных площадках ИЦ РИОР // Editorum. – URL: https://editorum.ru/journal/sa/article/7325/ (дата обращения: 01.11.2025).
13. Информационно-аналитическая система Ситуационного центра (ИАС СЦ) // Innostage. – URL: https://www.innostage.com/solutions/ias-sc/ (дата обращения: 01.11.2025).
14. Ситуационные центры: определения, структура и классификация // ITWeek. – URL: https://www.itweek.ru/idea/article/detail.php?ID=60654 (дата обращения: 01.11.2025).
15. Задачи ситуационного центра и целесообразность его внедрения // JetInfo. – URL: https://www.jetinfo.ru/articles/zadachi-situatsionnogo-tsentra-i-tselesoobraznost-ego-vnedreniya (дата обращения: 01.11.2025).
16. Ситуационные центры (определение, основные задачи) // Tadviser. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D0%B8%D1%82%D1%83%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%86%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%80%D1%8B (дата обращения: 01.11.2025).
17. Ситуационные центры для принятия решений // Delight2000. – URL: https://delight2000.com/resheniya/situacionnye-centry/ (дата обращения: 01.11.2025).
18. Как искусственный интеллект делает московский транспорт еще комфортнее и безопаснее // Mos.ru. – URL: https://www.mos.ru/mayor/themes/15299/1090305/ (дата обращения: 01.11.2025).
19. Рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений // CDTO.wiki. – URL: https://cdto.wiki/pages/viewpage.action?pageId=12124508 (дата обращения: 01.11.2025).
20. Основное отличие ситуационного центра от традиционных систем автоматизации управления состоит в том, что в процессе проведения производственно- управленческого совещания в режиме реального времени можно просчитывать и анализировать последствия любых управленческих решений // ELibrary.ru. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18018318 (дата обращения: 01.11.2025).
21. Современный ситуационный центр: как автоматизировать необъятное // Habr. – URL: https://habr.com/ru/companies/polymedia/articles/806145/ (дата обращения: 01.11.2025).
22. Лучшие Системы аналитики больших данных (BDA) — 2025, список программ // Soware.ru. – URL: https://soware.ru/categories/sistemy-analitiki-bolshikh-dannykh-bda (дата обращения: 01.11.2025).
23. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ В СИСТЕМЕ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОМПЛЕКСНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ // ELibrary.ru. – URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46667508 (дата обращения: 01.11.2025).
24. ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА ПУТЕМ ПОДБОРА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА С УЧЕТОМ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ИСХОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualizatsiya-situatsionnogo-tsentra-putem-podbora-metodov-i-algoritmov-iskusstvennogo-intellekta-s-uchetom-neopredelennosti (дата обращения: 01.11.2025).
25. Федеральное государственное бюджетное учреждение «Ситуационно-информационный центр Министерства транспорта Российской Федерации» // Rosmintrud.ru. – URL: https://rosmintrud.ru/ministry/subordinated/69 (дата обращения: 01.11.2025).
26. САЦ Минэнерго. – URL: https://сацминэнерго.рф/about/ (дата обращения: 01.11.2025).
27. Основные задачи развития Ситуационно-аналитического центра Минэнерго России // САЦ Минэнерго. – URL: https://сацминэнерго.рф/press-center/articles/osnovnye-zadachi-razvitiya-situatsionno-analiticheskogo-tsentra-minenergo-rossii/ (дата обращения: 01.11.2025).
28. Ситуационный Центр ЦОДД: Главная страница. – URL: https://dt.mos.ru/about/structure/tsodd/ (дата обращения: 01.11.2025).
29. Ситуационные центры // Systems-management.ru. – URL: https://systems-management.ru/situacionnie-centri (дата обращения: 01.11.2025).
30. Ситуационные центры: системный подход // Connect-wit.ru. – URL: https://connect-wit.ru/publikatsii/situatsionnye-tsentry-sistemnyy-podkhod/ (дата обращения: 01.11.2025).
31. Ситуационный центр для Интеллектуальных Транспортных Систем // Spb-rnits.ru. – URL: https://spb-rnits.ru/situacionnyy-centr-dlya-intellektualnyh-transportnyh-sistem (дата обращения: 01.11.2025).
32. Как ИИ в госсекторе улучшает работу государственных органов // 1soft.ru. – URL: https://www.1soft.ru/articles/it-resheniya/kak-ii-v-gossektore-uluchshaet-rabotu-gosudarstvennykh-organov/ (дата обращения: 01.11.2025).
33. Диспетчеры 4.0. Как ситуационные центры становятся промышленным стандартом // Delight2000. – URL: https://delight2000.com/blog/dispatchers-4-0/ (дата обращения: 01.11.2025).
34. СИТУАЦИОННЫЕ ЦЕНТРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ СОВРЕМЕННОЙ СИСТЕМЫ МЕНЕДЖМЕНТА // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/situatsionnye-tsentry-kak-instrument-sovremennoy-sistemy-menedzhmenta (дата обращения: 01.11.2025).
35. Ситуационная аналитика и ситуационно-аналитические центры // IAFR.ru. – URL: https://iafr.ru/articles/situatsionnaya-analitika-i-situatsionno-analiticheskie-tsentry/ (дата обращения: 01.11.2025).
36. Режимы работы ситуационного центра регионального уровня // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rezhimy-raboty-situatsionnogo-tsentra-regionalnogo-urovnya (дата обращения: 01.11.2025).
37. Ситуационные центры // Sevtnn.ru. – URL: https://www.sevtnn.ru/situatsionnye-tsentry (дата обращения: 01.11.2025).
38. ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТАРИЯ СИТУАЦИОННЫХ ЦЕНТРОВ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-instrumentariya-situatsionnyh-tsentrov-dlya-obespecheniya-situatsionnogo-upravleniya (дата обращения: 01.11.2025).
39. Применение искусственного интеллекта в органах государственной власти: вызовы и перспективы // ESJ.today. – URL: https://esj.today/PDF/11FAVN624.pdf (дата обращения: 01.11.2025).
40. Ситуационные центры // Inesnet.ru. – URL: https://inesnet.ru/research/nii-strategicheskogo-menedzhmenta/situacionnye-centry/ (дата обращения: 01.11.2025).
41. Использование ситуационных центров для обучения действиям в кризисных ситуациях // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-situatsionnyh-tsentrov-dlya-obucheniya-deystviyam-v-krizisnyh-situatsiyah (дата обращения: 01.11.2025).
42. Особенности разработки ИАС для ситуационных центров // JetInfo. – URL: https://www.jetinfo.ru/articles/osobennosti-razrabotki-ias-dlya-situatsionnykh-tsentrov (дата обращения: 01.11.2025).
43. Метод ситуационного анализа // IAFR.ru. – URL: https://iafr.ru/articles/metod-situatsionnogo-analiza/ (дата обращения: 01.11.2025).
44. Методические рекомендации по созданию Ситуационного центра // HSE.ru. – URL: https://www.hse.ru/news/edu/403487050.html (дата обращения: 01.11.2025).
45. Концептуальные подходы к созданию ситуационных центров // Claim.ru. – URL: https://claim.ru/company/publications/konceptualnye-podhody-k-sozdaniyu-situacionnyh-centrov/ (дата обращения: 01.11.2025).
46. Разработка и создание ситуационных центров (СЦ) // Ramec.ru. – URL: https://ramec.ru/solutions/situacionnye-centry/ (дата обращения: 01.11.2025).
47. РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МЕТОДОВ АНАЛИЗА СИТУАЦИЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ РАБОТЫ СИТУАЦИОННЫХ ЦЕНТРОВ АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-intellektualnyh-metodov-analiza-situatsiy-dlya-obespecheniya-raboty-situatsionnyh-tsentrov-arkticheskoy-zony (дата обращения: 01.11.2025).
48. КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА КРИТЕРИЕВ ОЦЕНКИ ЗАДАЧ В ПРОЦЕССЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПОДСИСТЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СИТУАЦИОННОГО ЦЕНТРА // ELibrary.ru. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44301540 (дата обращения: 01.11.2025).
49. Подходы к созданию искусственного интеллекта нового поколения // МНИАП. – URL: https://mniap.ru/o-tsentre/analitika/mneniya-ekspertov/podhody-k-sozdaniyu-iskusstvennogo-intellekta-novogo-pokoleniya/ (дата обращения: 01.11.2025).
50. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ЕГО ЗНАЧЕНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-ego-znachenie-i-otsenka-effektivnosti-primeneniya-v-deyatelnosti-organizatsii (дата обращения: 01.11.2025).
51. ОБЗОР МЕТОДОЛОГИЙ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В ОБЛАСТИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // CyberLeninka. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodologiy-upravleniya-proektami-v-oblasti-iskusstvennogo-intellekta (дата обращения: 01.11.2025).
52. Как создается искусственный интеллект, как создать и обучить ИИ? // Lemon.school. – URL: https://lemon.school/blog/kak-sozdat-iskusstvennyy-intellekt/ (дата обращения: 01.11.2025).
53. Проектирование архитектуры ИИ // Azure Architecture Center. – URL: https://learn.microsoft.com/ru-ru/azure/architecture/guide/ai/ai-architecture-design (дата обращения: 01.11.2025).
54. Как создать искусственный интеллект — пошаговое руководство по разработке ИИ с нуля // TutorTop.ru. – URL: https://tutortop.ru/blog/kak-sozdat-iskusstvennyy-intellekt/ (дата обращения: 01.11.2025).
55. Ситуационный центр как механизм государственного управления: российский и зарубежный опыт // ИСТИНА. – URL: https://istina.msu.ru/publications/article/117970827/ (дата обращения: 01.11.2025).