Цифровой суверенитет и динамические способности: Комплексный анализ влияния современных технологий на стратегический менеджмент

Введение: Актуальность цифрового сдвига в стратегическом управлении

Цифровая эпоха — это не просто период технологических инноваций; это фундаментальная тектоническая смена парадигмы в управлении. В условиях экспоненциального роста вычислительных мощностей, повсеместного распространения Интернета вещей (IoT) и стремительного развития Искусственного Интеллекта (ИИ), стратегические подходы, основанные на статическом планировании и прогнозировании, быстро теряют свою актуальность. Именно поэтому сегодня компании должны научиться не только реагировать на изменения, но и предвосхищать их, чтобы обеспечить свое долгосрочное выживание.

Проблема, с которой сталкивается современный стратегический менеджмент, заключается в необходимости перехода от реактивного или даже проактивного реагирования к непрерывной трансформации. Устаревшие подходы, часто базирующиеся на данных пяти- или десятилетней давности и линейной логике, не способны охватить многомерность и скорость изменений, порождаемых цифровыми технологиями. Наше эссе ставит своей целью не просто констатировать факт влияния технологий, а провести комплексное, глубокое и академически обоснованное исследование того, как именно передовые технологии (ИИ, Big Data, IoT) трансформируют ключевые фазы стратегического процесса, изменяют конкурентную среду и ставят перед высшим менеджментом новые, критические вызовы.

Исследование основано на актуальных научных источниках и отраслевых отчетах, опубликованных после 2018 года, что обеспечивает высокую релевантность и практическую ценность представленных выводов.

Концептуальные основы стратегирования в цифровую эпоху

Цифровая трансформация сегодня — это не опция, а стратегический императив, определяющий конкурентоспособность организации. Исторически стратегический менеджмент фокусировался на дефицитных физических ресурсах и отраслевых границах. Однако современные стратегии требуют интеграции бизнеса и технологий на архитектурном уровне, смещая фокус с жесткой фиксации планов на управление непрерывными процессами создания и обмена ценностями, базирующимися на потоках данных. Что же означает этот сдвиг для принятия решений?

Data-Driven Strategy (DDS): Методология и инфраструктура

Ключевым концептуальным сдвигом стало доминирование Data-Driven Strategy (Стратегии, основанной на данных), или DDS. Концепция DDS представляет собой методологию принятия решений, при которой все стратегические и тактические шаги основываются на объективном анализе и интерпретации данных, а не на субъективной интуиции или традиционных эмпирических знаниях. Ключевые принципы DDS — это объективность, достигаемая за счет использования количественных метрик, и итеративность, позволяющая быстро корректировать стратегию на основе обратной связи в реальном времени. Следовательно, DDS превращает стратегию из набора директив в живой, постоянно обучающийся процесс.

Эффективная реализация DDS требует наличия не просто разрозненных ИТ-систем, но и соответствующей, интегрированной инфраструктуры. Эта архитектура включает четыре критически важных элемента:

1. Системы сбора данных: Включают CRM-системы, ERP-системы, а также сенсорные сети (IoT) и IIoT (Промышленный Интернет вещей), которые обеспечивают сбор первичной информации о клиентах, операциях и оборудовании.
2. Хранилища данных (Data Warehouse / Data Lake): Централизованные репозитории, где данные агрегируются, очищаются и структурируются для последующего анализа. Data Lake, в частности, позволяет хранить неструктурированные данные в их исходном формате, что критически важно для работы алгоритмов машинного обучения.
3. Инструменты трансформации (ETL-системы): Системы Extract, Transform, Load, отвечающие за извлечение данных из источников, их преобразование в унифицированный формат и загрузку в хранилище.
4. Аналитические платформы (BI-системы): Инструменты бизнес-аналитики (Business Intelligence) и платформы ИИ, позволяющие интерпретировать данные, создавать наглядные дэшборды и генерировать стратегические инсайты.

Интеграция ИТ- и Бизнес-стратегий

В цифровую эпоху становится бессмысленным рассматривать ИТ-стратегию как вспомогательную функцию. Современные стратегии требуют архитектурного единства бизнес- и технологического планов. Если стратегический вектор компании направлен на создание клиентоцентричной экосистемы (бизнес-стратегия), то ИТ-стратегия должна быть немедленно переориентирована на создание и поддержку масштабируемой, безопасной и интегрированной платформы. Конкурентное преимущество сегодня часто заложено не в продукте, а в способности технологической инфраструктуры обеспечить его быстрое и персонализированное предоставление, что является критически важным нюансом, который отличает лидеров рынка от догоняющих.

Трансформация стратегического анализа и планирования

Использование передовых технологий, таких как ИИ и Big Data, кардинально изменило способы, которыми стратегический менеджмент проводит анализ внешней и внутренней среды. Аналитические возможности перестали быть лимитированы объемом выборок и временем на обработку.

Модификация анализа внешней и внутренней среды (SWOT, PESTEL)

Традиционные инструменты стратегического анализа, такие как SWOT (Сильные и слабые стороны, Возможности и угрозы) и PESTEL (Политический, Экономический, Социальный, Технологический, Экологический, Правовой факторы), остаются актуальными, но их применение в чистом виде стало неполным. Цифровая трансформация создает факторы, которые невозможно адекватно оценить без учета скорости и географического охвата. Поэтому стратегические менеджеры должны не просто составлять списки, а постоянно обновлять их с учетом динамики данных.

Необходимо дополнять традиционные модели оценкой трендов цифровой трансформации и новыми факторами. Например, технологический фактор в PESTEL требует детализации до уровня, включающего не только общие тренды (например, 5G), но и конкретное влияние Генеративного ИИ на бизнес-процессы. Для крупных корпораций, оперирующих на международном рынке, критически важной стала многоуровневая оценка внешней среды. В этом контексте традиционный PEST-анализ расширяется до фреймворка LONGPEST, который позволяет адекватно оценить внешний контекст в условиях глобализации и цифровизации.

Уровень анализа	Описание	Актуальность в цифровую эпоху
Local (Местный)	Специфика региональных рынков, локальные регуляторные особенности, местная ИТ-инфраструктура.	Оценка готовности инфраструктуры к IoT, локальных ограничений на сбор данных.
National (Национальный)	Государственная политика в области цифровизации, национальные программы (например, «Экономика данных» в РФ), регуляторные акты (например, ФЗ о данных).	Критически важно для оценки кибербезопасности и соблюдения нормативов.
Global (Глобальный)	Международные технологические тренды, глобальные цепочки поставок, международные стандарты (например, GDPR).	Оценка глобальной конкурентоспособности и возможности масштабирования цифровых продуктов.

Таким образом, стратегический анализ в цифровую эпоху требует многомерности, где оценка цифровых трендов и их географических различий становится новым критическим ресурсом для стратегии. Но достаточно ли просто проанализировать эти факторы?

Роль ИИ и Big Data в прогнозной и предиктивной аналитике

Big Data и Искусственный Интеллект трансформируют планирование, переводя его из области вероятностных суждений в область предиктивной аналитики. Это позволяет компаниям не просто готовиться к будущему, но и активно его формировать.

1. Прогнозная аналитика в маркетинге: ИИ позволяет не просто сегментировать клиентов, а выявлять поведенческие характеристики и прогнозировать отток с высокой точностью. Это позволяет оптимизировать маршруты движения товаров и услуг, а также повышать удовлетворенность клиентов за счет персонализации.
2. Оптимизация производства и предиктивное обслуживание: В промышленности (Индустрия 4.0), IIoT и ИИ используются для постоянного мониторинга оборудования. Это позволяет перейти от планово-предупредительного ремонта к предиктивному обслуживанию, заранее выявляя момент вероятного отказа. Как демонстрирует кейс цифровизации промышленности в Татарстане, внедрение систем автоматического контроля и предиктивного обслуживания привело к росту общей эффективности производства на 15–20%.
3. Выявление мошенничества: В финансовом и страховом секторах Big Data используется для выявления нетипичных поведенческих характеристик, что позволяет значительно снизить риски мошенничества.

Хотя применение ИИ и Big Data в стратегическом планировании демонстрирует высокий потенциал, их проработанность в научной литературе и практике остается слабой, что указывает на необходимость дальнейшего развития управленческих компетенций в этой области.

Новые модели конкурентного преимущества: Цифровые экосистемы

Цифровые технологии не только изменили инструменты анализа, но и модифицировали само понятие конкурентного преимущества. Если раньше оно основывалось на контроле над активами или уникальных ресурсах, то теперь основой становится связь между компанией и клиентом, поддерживаемая посредством данных и технологий.

Цифровые экосистемы как новый способ организации ценности

Конкуренция в цифровом мире все чаще трансформируется в конкурентную кооперацию, реализуемую с помощью экосистемных решений. Цифровая экосистема — это совокупность информационных систем (платформ), которая обеспечивает применение клиентоцентричной бизнес-модели и объединяет значимое число участников (поставщиков, партнеров, клиентов) в рамках бесшовного, интегрированного процесса. Цель экосистемы — максимально удовлетворить комплексные потребности клиента в одном месте, удерживая его внутри своей цифровой среды, что резко повышает прогнозную аналитику и лояльность.

Когнитивный суверенитет и критерии оценки экосистем

По мере развития экосистем, особенно в промышленных и государственных масштабах, формируется понятие интеллектуально зрелой промышленной экосистемы, обладающей когнитивным суверенитетом.

Когнитивный суверенитет — это способность системы к автономной интерпретации, генерации, использованию и защите знаний, создаваемых внутри экосистемы. Это обеспечивает долгосрочное конкурентное преимущество и устойчивость, поскольку знания и данные, а не только технологии, становятся защищенным и самодостаточным ресурсом.

Для высшего менеджмента стратегически важно не просто создать или вступить в экосистему, но и оценить ее привлекательность и потенциал. Компании, как правило, участвуют сразу в нескольких экосистемах. Оценка привлекательности экосистемы должна проводиться по следующим критериям:

Критерий оценки	Описание стратегического значения
Размер	Общее количество активных участников и пользователей, обеспечивающих сетевой эффект.
Потенциал роста	Ожидаемая скорость расширения экосистемы (географического, продуктового).
Рентабельность	Маржинальность транзакций, проводимых внутри экосистемы, и способность генерировать новые потоки дохода.
Уровень риска	Угрозы кибербезопасности, регуляторные риски, риск доминирования платформы-организатора.
Способность к масштабированию	Легкость подключения новых партнеров и интеграции дополнительных услуг.

Стратегический выбор заключается в том, чтобы определить свою роль: быть ли лидером-организатором (создателем платформы), ключевым партнером или просто потребителем услуг. Важно понять, как использование цифровых экосистем поможет достичь цели.

Ключевые стратегические вызовы и риски в цифровой экономике

Экспоненциальная скорость технологических изменений порождает не только возможности, но и фундаментальные стратегические вызовы, которые требуют немедленного внимания высшего менеджмента и регуляторов. Важный стратегический тренд, объединяющий все эти вызовы, — необходимость развития динамических способностей компаний, то есть умения непрерывно трансформировать бизнес-модель и организационный дизайн в ответ на экспоненциальную скорость изменений.

Кибербезопасность как стратегический риск: Регуляторный аспект

Рост цифровизации неизбежно сопровождается ростом угроз: DDoS-атак, уязвимостей программного обеспечения и, что наиболее критично, утечек персональных данных. Кибербезопасность перестала быть функцией ИТ-отдела; она стала вопросом выживания бизнеса и стратегической устойчивости. Серьезность этого вызова была осознана и на регуляторном уровне. В России за повторную утечку персональных данных Федеральным законом от 30 ноября 2024 г. № 420-ФЗ, вступившим в силу с 30 мая 2025 года, предусмотрен оборотный штраф для юридических лиц.

Для высшего менеджмента этот закон означает, что риски кибербезопасности теперь имеют прямую финансовую проекцию на выручку компании:

• Размер штрафа: от 1 до 3% от суммы годовой выручки.
• Минимальный порог: не менее 20 миллионов рублей.
• Максимальный порог: не более 500 миллионов рублей.

Это стратегическое изменение требует формирования четкой внутренней политики, многократно усиливающей защиту данных. Оборотный штраф превращает кибербезопасность в ключевой стратегический приоритет, так как ее игнорирование может привести к финансовой катастрофе.

Этические дилеммы ИИ и необходимость AI Governance

Стремительное внедрение ИИ порождает этические вызовы, которые находятся в зоне ответственности стратегического менеджмента и требуют активного регулирования (AI Governance). Ключевые этические дилеммы включают:

1. Риск «нейро-расслоения»: Углубление социального и экономического неравенства между теми, кто имеет доступ к передовым ИИ-технологиям и данными, и теми, кто нет.
2. Манипуляция сознанием: Использование Генеративного ИИ и Больших Данных для создания персонализированного, убедительного контента, который может быть использован для манипуляции потребительским или политическим выбором.
3. Правовой вакуум: Отсутствие в большинстве стран четких правовых норм, регулирующих ответственность за ошибки и решения, принятые алгоритмами ИИ.

Для решения этих проблем необходима разработка и внедрение AI Governance Platform — «центра управления» ИИ. Эта платформа должна обеспечивать:

• Прозрачность: Возможность аудита и объяснения решений, принятых ИИ.
• Справедливость: Предотвращение алгоритмической предвзятости и дискриминации.
• Безопасность и соответствие: Обеспечение соответствия всем регуляторным нормам и стандартам кибербезопасности.

Успех цифровой стратегии напрямую зависит от политического консенсуса и руководства процессами на высшем уровне, чтобы избежать внедрения несовместимых и неэтичных решений.

Критические факторы успеха и оценка эффективности цифровой стратегии

Переход к цифровой стратегии не может быть успешен, если сфокусироваться исключительно на технологиях. Исследования подтверждают, что главные факторы успеха лежат в области организационных изменений и человеческого капитала. Так, действительно ли технологии важнее людей?

Человеческий капитал и культура: Недооцененный фактор

При оценке факторов успеха реализации цифровой трансформации, развитие компетенций сотрудников, поддержка руководства и наличие четкой системы управления стратегией цифровизации оказываются значительно важнее, чем просто развитая ИТ-инфраструктура. Критическим фактором является человеческий капитал и культура. Исследования показывают, что 27% компаний отмечали, что недооценивали человеческий фактор при реализации проектов цифровой трансформации. Этот сдвиг акцентов объясняется тем, что технологии являются лишь инструментами, а их эффективность зависит от способности персонала их использовать, интерпретировать данные и адаптировать бизнес-процессы.

Влияние ИИ на сотрудников также неоднозначно. Исследование «METR» выявило парадоксальные результаты:

• У junior-специалистов ИИ ускоряет работу в среднем на 10%, выступая в роли мощного помощника, автоматизирующего рутинные задачи.
• У senior-специалистов ИИ в ряде случаев может замедлять работу, так как алгоритмы могут не учитывать глубокий контекст или требовать дополнительного времени на проверку и корректировку сложных решений, принятых машиной.

Это подчеркивает, что стратегическое управление должно фокусироваться на обучении и переквалификации, а также на понимании того, как ИИ интегрируется в работу специалистов разного уровня. Целевые установки стратегического развития России, предусматривающие подготовку более 250 тысяч специалистов в области ИИ, кибербезопасности и Больших Данных к 2030 году (в рамках национального проекта «Экономика данных»), подтверждают критическую важность развития человеческого капитала.

Метрики и KPI для оценки эффективности

Оценка эффективности внедрения цифровых технологий не может ограничиваться метриками экономии на ИТ-бюджете. Она должна быть интегрирована в общую стратегическую карту компании. Эффективность оценивается через модифицированную стратегическую карту и ключевые показатели эффективности (KPI), структурированные по следующим блокам:

Блок KPI	Примеры метрик	Стратегическая цель
Удовлетворенность клиентов	Индекс потребительской лояльности (NPS), время обработки заявки, уровень персонализации.	Удержание клиентов и увеличение пожизненной ценности (CLV).
Качество товаров/услуг	Процент дефектов, время простоя оборудования (OEE), точность прогнозов ИИ.	Сокращение операционных рисков и повышение надежности.
Чистая прибыль/Рентабельность	EBITDA, ROI цифровых проектов, рост выручки от новых цифровых продуктов.	Финансовая устойчивость и возврат инвестиций.
Производительность и инновации	Скорость вывода нового продукта на рынок (Time-to-Market), процент автоматизированных процессов.	Развитие динамических способностей и опережение конкурентов.

Важно отметить, что, согласно исследованиям, хотя 68% компаний, внедривших ИИ-технологии, отметили улучшение своих финансовых показателей (например, EBITDA), около 25% не заметили ожидаемой экономии затрат. Это указывает на то, что успех зависит не от факта внедрения, а от фокусировки на бизнес-целях и организационных изменениях, а не только на самих технологиях.

Прикладные кейсы российского стратегического менеджмента

Практика российского бизнеса иллюстрирует как успехи, так и ключевые проблемы цифрового стратегирования.

ОАО «РЖД»: Масштабный эффект и кадровый дефицит

ОАО «Российские железные дороги» (РЖД) представляет собой яркий пример стратегического планирования цифровизации на уровне мегакорпорации. Компания разработала комплексную цифровую стратегию, предполагающую внедрение технологий в основные рабочие процессы (логистика, безопасность, предиктивное обслуживание путей).

• Ожидаемый экономический эффект: Ожидается, что реализация этой стратегии принесет около 153 млрд руб. для самой компании и 400 млрд руб. для экономики РФ в целом, за счет повышения скорости и надежности перевозок.
• Стратегический вызов: Основная проблема, с которой сталкивается РЖД, — дефицит кадров, способных работать с новыми технологиями и поддерживать их. Это подтверждает общероссийский тренд, что человеческий фактор является главным ограничителем.

NtechLab и девелопмент: Глобальный рынок и локальная оптимизация

Кейс компании NtechLab (разработчик алгоритма FindFace) показывает возможность достижения когнитивного суверенитета и глобального конкурентного преимущества на основе уникальных алгоритмов. Компания получает большую часть выручки от зарубежных клиентов. Ее технологии распознавания лиц использовались для обеспечения высокого уровня безопасности на Чемпионате мира по футболу в России в 2018 году, демонстрируя способность отечественных разработок решать стратегические задачи государственного масштаба.

В сфере российского девелопмента нейросети активно внедряются для оптимизации операционных и коммерческих процессов:

• Прогнозирование цен: ИИ анализирует множество факторов (расположение, инфраструктура, темпы продаж) для прогнозирования оптимальной цены на недвижимость.
• Маркетинг и продажи: Автоматизация маркетинга, анализ потребностей клиентов и использование чат-ботов, что позволяет повысить эффективность продаж и снизить операционные расходы.

Эти примеры подтверждают, что цифровые технологии являются решающим фактором в достижении как операционной эффективности (Татарстан, девелопмент), так и стратегического технологического превосходства (NtechLab, РЖД), но требуют устранения фундаментальных проблем, связанных с кадровым и регуляторным обеспечением.

Заключение

Цифровые технологии — это не просто инструментарий, а новый фундамент, на котором строится современный стратегический менеджмент. Эссе подтвердило доминирование Data-Driven Strategy (DDS) как ключевой методологии, требующей не только технологической инфраструктуры, но и глубокой трансформации управленческой культуры.

Процесс стратегического планирования претерпел изменения: традиционные модели анализа (PESTEL) должны быть дополнены многоуровневыми фреймворками, такими как LONGPEST, чтобы адекватно оценить внешний контекст. Новое конкурентное преимущество формируется через цифровые экосистемы и достижение когнитивного суверенитета.

Главные стратегические вызовы сосредоточены в области рисков:

1. Кибербезопасность: Резкое ужесточение российского законодательства, введение оборотного штрафа (ФЗ № 420-ФЗ), требует пересмотра стратегических приоритетов защиты данных.
2. Этика ИИ: Необходимость внедрения AI Governance Platform для управления этичными дилеммами и предотвращения «нейро-расслоения».
3. Человеческий фактор: Недооценка человеческого капитала (27% компаний) и необходимость развития динамических способностей для адаптации к экспоненциальной скорости изменений.

Перспективы дальнейших академических исследований должны быть сосредоточены на разработке универсальных и практически применимых метрик для оценки нематериальных активов, созданных в цифровых экосистемах, а также на детальном изучении влияния Генеративного ИИ на организационный дизайн и принятие решений на уровне топ-менеджмента.

Список использованной литературы

1. Кныш М.И. Конкурентные стратегии: Учебное пособие. СПб, 2011. 305 с.
2. Томпсон А.А. мл., Стрикланд А.Дж. III. Стратегический менеджмент. Концепции и ситуации. 9-е изд. М.: ИНФРА-М, 2010. 59 с.
3. Коробейников О.П., Колесов В.Ю., Трифилова А.А. Стратегическое поведение: от разработки до реализации // Менеджмент в России и за рубежом. 2011. N 3.
4. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Гардарика, 2010. 360 с.
5. Аньшин В.М. Инновационная стратегия фирмы: Учебное пособие. М: РЭА им. Г.В. Плеханова, 2011. 67 с.
6. Маркова В.Д., Кузнецова С.А. Стратегический менеджмент. Новосибирск: Сибирское соглашение, 2010. 282 с.
7. Лапуста М.Г. Конкурентный анализ отрасли и ключевые факторы успеха. URL: http://www.elitarium.ru/2007/05/24/konkurentnyjj_analiz_otrasli.html (дата обращения: 30.10.2025).
8. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ — ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В РОССИЙСКИХ УСЛОВИЯХ [Электронный ресурс] // researchgate.net. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
9. Приложение Б. Российские кейсы цифрового развития [Электронный ресурс] // ranepa.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
10. Цифровая безопасность как стратегический приоритет: новые вызовы и решения [Электронный ресурс] // roscongress.org. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
11. Стратегия цифровой трансформации: написать, чтобы выполнить [Электронный ресурс] // strategy24.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
12. ЦИФРОВАЯ ПОВЕСТКА Евразийского экономического союза до 2025 года [Электронный ресурс] // worldbank.org. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
13. Стратегический менеджмент в эпоху цифровизации: новые подходы и инструменты [Электронный ресурс] // esj.today. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
14. Наука в России как стратегический приоритет: передовые регионы России делают ставку на будущие технологии [Электронный ресурс] // roscongress.org. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
15. НАУКА. ИННОВАЦИИ. БУДУЩЕЕ — 2025 [Электронный ресурс] // sciencen.org. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
16. Цифровая трансформация и стратегическое управление: переосмысление понятий, подходов и организационных форм [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
17. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ КАК СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ПРИОРИТЕТ СОВРЕМЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
18. AI-революция: кейсы российского бизнеса [Электронный ресурс] // strategyjournal.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
19. Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт [Электронный ресурс] // xn--80aqm2b.xn--p1ai. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
20. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ КОМПАНИЙ: СТРАТЕГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ, ФАКТОРЫ ВЛИЯНИЯ И МОДЕЛИ [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
21. Формирование терминологической платформы стратегического управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в целях технологического суверенитета [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
22. Gartner назвала ключевые прогнозы в сфере данных и аналитики до 2030 года [Электронный ресурс] // xn—-dtbhaacat8bfloi8h.xn--p1ai. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
23. ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПЛАНИРОВАНИИ ПРОИЗВОДСТВА [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
24. Сооснователь UIS и визионер в Smartis Дмитрий Кудинов: какие перспективы перед застройщиками открывает искусственный интеллект [Электронный ресурс] // xn--b1agapfwapgcl.xn--p1ai. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
25. От SWOT до PEST: 5 техник BABOK®Guide для анализа рынка [Электронный ресурс] // babok-school.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
26. Как подготовить предприятие к цифровой трансформации [Электронный ресурс] // kachestvo.pro. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
27. Разработка стратегии цифровой трансформации предприятия с учетом возможностей бизнес-экосистем [Электронный ресурс] // elpub.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
28. Блеск и нищета отечественной цифровизации: разбор аналитического отчета KMDA 2020 [Электронный ресурс] // bigdataschool.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
29. КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО В ЭПОХУ ЦИФРОВИЗАЦИИ [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
30. ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПЛАТФОРМЫ И ЭКОСИСТЕМЫ [Электронный ресурс] // uiec.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
31. ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: АНАЛИЗ И РЕШЕНИЯ [Электронный ресурс] // cyberleninka.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).
32. Тренды уже здесь: как новые подходы и решения трансформировали бизнес лидеров рынка [Электронный ресурс] // orionsoft.ru. URL: [Не указан] (дата обращения: 30.10.2025).