Процесс принятия управленческих решений в условиях радикальной неопределенности: эволюция моделей, цифровизация и системные методы совершенствования

Начало третьего десятилетия XXI века ознаменовалось беспрецедентным нарастанием энтропии в глобальной экономической и геополитической системах. Если в 1980-х годах доминирующей парадигмой, описывающей бизнес-среду, была концепция VUCA (Нестабильность, Неопределенность, Сложность, Двусмысленность), то сегодня даже она кажется недостаточной.

В реалиях 2020-х годов, характеризующихся технологическими разрывами, климатическими кризисами и геополитической хрупкостью, на первый план выходит более радикальная модель BANI (Хрупкость, Тревожность, Нелинейность, Непостижимость). В этих условиях, когда прежние управленческие схемы не просто устаревают, но, по выражению некоторых теоретиков, «стираются в порошок», процесс принятия управленческих решений (УПР) перестает быть рутинным выбором между известными альтернативами и превращается в ключевой фактор выживания и конкурентоспособности организации.

Необходимость оперативно и качественно принимать решения, основанные на данных, а не только на интуиции, под влиянием постоянно меняющихся факторов, ставит перед современным менеджментом фундаментальные вызовы. Актуальность темы обусловлена критической потребностью организаций в системном подходе к УПР, который учитывает как возможности цифровой трансформации (Big Data, СППР), так и глубокие ограничения человеческого фактора (когнитивные искажения). Требуется не просто описать процесс, а разработать методологические рекомендации, применимые в условиях радикальной неопределенности.

Цель исследования — провести всесторонний анализ теоретических моделей и современных факторов, влияющих на процесс принятия управленческих решений в организации, и разработать систему рекомендаций по его совершенствованию с учетом вызовов BANI/SHIVA-мира и требований академического менеджмента.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть категориальный аппарат УПР, разграничив понятия риска и неопределенности.
2. Провести критический анализ эволюции парадигм неопределенности (VUCA, BANI, SHIVA).
3. Оценить роль цифровой трансформации (Big Data и СППР) в переходе к data-driven управлению.
4. Проанализировать влияние когнитивных искажений и предложить механизмы их минимизации на основе Доказательного Менеджмента (EBM).
5. Разработать практические рекомендации по совершенствованию риск-менеджмента, базирующиеся на требованиях национального стандарта ГОСТ Р ИСО 31000-2019.
6. Определить ключевые компетенции менеджеров, необходимые для принятия решений в условиях высокой энтропии, и предложить эффективные инструменты их развития.

Объект исследования — процесс принятия управленческих решений в современных организациях. Предмет исследования — совокупность теоретических, методологических и практических аспектов совершенствования процесса принятия управленческих решений в условиях радикальной неопределенности. Структура работы включает теоретическую часть, посвященную категориальному аппарату и эволюции моделей, аналитическую часть, сфокусированную на влиянии цифровых технологий и когнитивных искажений, и практическую часть, содержащую конкретные рекомендации по развитию компетенций и внедрению системного риск-менеджмента.

---

Теоретические основы и эволюция моделей управленческого принятия решений

Критическое осмысление процесса УПР начинается с терминологии и понимания того, как классические рациональные модели, разработанные в условиях относительной стабильности, реагируют на современную энтропию. Зачем нам это понимать? Потому что игнорирование эволюции моделей неопределенности — это прямой путь к стратегическому провалу, который не прощает современный BANI-мир.

Категориальный аппарат: сущность управленческого решения, риск и неопределенность

Управленческое решение является центром и конечным продуктом управленческой деятельности. В академическом смысле, управленческое решение (УР) — это результат анализа, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернатив из множества вариантов достижения конкретной цели. Оно всегда представляет собой волевой акт, направленный на разрешение проблемы или использование возможности.

Процесс принятия УР неизбежно балансирует между тремя ключевыми компонентами:

1. Интуиция (собственное ощущение правильности выбора, часто подсознательное).
2. Суждение (основанное на получаемой и интерпретируемой информации).
3. Рациональность (детальный, логический расчет последствий).

Ключевой задачей современного руководителя является нахождение баланса между этими компонентами, особенно в условиях недостаточной информации, которые описываются категориями риска и неопределенности.

Категория	Определение	Условия	Управленческий подход
Риск	Ситуация, когда не определены результаты реализации решения, но вероятность наступления каждого из них известна и может быть рассчитана.	Вероятности исходов могут быть оценены на основе статистики, опыта или моделирования.	Применение математических методов (расчет дисперсии, сценарное планирование, дерево решений).
Неопределенность	Условия нехватки информации, ее недостоверность или невозможность точного прогнозирования результатов; руководитель не может оценить вероятность будущих результатов.	Отсутствие релевантной статистики, уникальность ситуации, высокая волатильность внешней среды.	Использование интуиции, экспертных оценок, гибких методологий (Agile, дизайн-мышление).

Важно отметить, что новая информация может как уменьшать, так и, парадоксальным образом, увеличивать неопределенность, поскольку ее объем и противоречивость могут усложнять общую картину. Риск в стратегическом менеджменте определяется как вероятность наступления событий, которые могут помешать достижению стратегических целей организации (внешних, как кризисы, или внутренних, как сбои). Следовательно, качественное системное управление рисками становится основой стратегического планирования.

Эволюция парадигм неопределенности: критический анализ концепций VUCA, BANI и SHIVA-мира

Классические модели принятия решений (например, рациональная модель Герберта Саймона с «ограниченной рациональностью») были разработаны для мира, который сегодня кажется идеалистически стабильным. Эволюция взглядов на внешнюю среду демонстрирует экспоненциальный рост энтропии, требующий радикального пересмотра управленческих подходов.

От VUCA к BANI: Недостаточность классической парадигмы

Концепция VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity), возникшая в 1980-х годах в американской армии, описывала мир, который требовал от руководителей гибкости, сценарного планирования и развития видения. VUCA-мир, при всей своей сложности, предполагал, что при достаточном количестве усилий и ресурсов можно разработать адекватный ответ: нестабильность преодолевается видением (Vision), неопределенность — пониманием (Understanding), сложность — ясностью (Clarity), а двусмысленность — гибкостью (Agility).

Однако реалии 2020-х годов (пандемии, технологические разрывы, геополитические конфликты) оказались более разрушительными, чем просто нестабильными. На смену VUCA приходит более адекватная концепция BANI-мира:

• B (Brittle) – Хрупкость: Системы кажутся сильными, но внезапно рушатся (например, глобальные цепи поставок).
• A (Anxious) – Тревожность: Постоянное чувство беспокойства, которое парализует способность принимать решения.
• N (Nonlinear) – Нелинейность: Малые причины приводят к катастрофическим последствиям, а большие инвестиции могут не дать никакого эффекта.
• I (Incomprehensible) – Непостижимость: Человеческое сознание не успевает обрабатывать информацию, что приводит к признанию пределов понимания.

В условиях BANI-мира требуется уже не столько планирование, сколько развитие устойчивости (Resilience), эмпатии, адаптивности и прозрачности. Разве не стоит задаться вопросом: может ли наше стратегическое планирование, созданное для VUCA, вообще работать в условиях, где малые причины могут вызвать катастрофические, непредсказуемые последствия?

SHIVA-мир: Радикальная энтропия

Самым радикальным ответом на современное состояние мира стала концепция SHIVA-мира, предложенная в 2022 году. Она описывает реальность как еще более непредсказуемую, чем BANI, и требует полного отказа от прежних управленческих схем.

Компонент SHIVA	Расшифровка	Управленческий вызов
Split (Расщепленный)	Глобальные разрывы, фрагментация рынков, конфликт ценностей.	Невозможность использования единых глобальных стратегий.
Horrible (Ужасный)	Наличие непредсказуемых катастрофических событий, угрожающих существованию.	Требуется управление не только рисками, но и экзистенциальными угрозами.
Inconceivable (Невообразимый)	События, которые невозможно было предсказать даже при самом пессимистичном сценарии.	Ограниченность аналитических моделей и прогнозирования.
Vicious (Беспощадный)	Высокая конкуренция и отсутствие «правил игры», быстрые и жестокие рыночные реакции.	Повышение скорости и решительности принятия решений.
Arising (Возрождающийся)	Необходимость постоянно пересобирать бизнес-модели, возрождаться из кризисов.	Фокус на инновациях и креативности.

В контексте SHIVA-мира прежние управленческие модели не просто устарели, а «стерты в порошок». Одним из современных подходов к управлению этой радикальной энтропией, требующим нетривиальных и творческих решений, является дизайн-мышление. Оно позволяет решать нестандартные задачи, фокусируясь на эмпатии, тестировании прототипов и итеративном подходе, что критически важно, когда «уверенности в том, что любое решение принесет хоть какой-то ожидаемый результат», больше нет.

---

Влияние современных факторов на эффективность процесса принятия решений в организации

Современный процесс принятия решений определяется двумя ключевыми силами: неограниченными возможностями, которые дают цифровые технологии, и глубокими ограничениями, накладываемыми человеческой психологией.

Цифровая трансформация процесса: Big Data, СППР и Data-Driven подход

Цифровизация трансформирует стратегическое управление, делая невозможным эффективное управление современным бизнесом без умения принимать верные решения, основанные на данных (data-driven).

Технология Big Data представляет собой массив данных (петабайты размером 10¹⁵ байт и больше), поступающих из множества источников (транзакции, сенсоры, социальные сети), который является основой для эффективного развития хозяйствующего субъекта. Продвижение Big Data полностью подрывает традиционную эмпирическую модель принятия решений, расширяя основной процесс от экспертного анализа к функциям, управляемым данными.

Свежие исследования подтверждают актуальность этого тренда в России: по данным 2024 года, 44% российских организаций используют технологии сбора, обработки и анализа больших данных (Big Data) именно для управленческих решений и стратегического анализа. При этом прогнозируемый потенциал роста сегмента инструментов для работы с Big Data составляет свыше 30% в год, что указывает на формирование устойчивого data-driven ландшафта в российском менеджменте.

Преимущество Big Data в УПР	Описание
Повышение точности прогнозов	Анализ не только прошлых трендов, но и текущего поведения потребителей и рынка в реальном времени.
Обоснованность решений	Переход от интуиции к решениям, подкрепленным массивом статистически значимых данных.
Создание «Цифрового двойника»	Внедрение цифровых платформ позволяет создавать виртуальную модель предприятия, которая помогает повысить обоснованность принимаемых решений за счет анализа всего объема данных в режиме реального времени и симуляции последствий.

Взаимодействие с огромными массивами информации невозможно без Систем поддержки принятия решений (СППР). Новые СППР, работающие с Big Data, обеспечивают обработку, хранение, анализ и визуализацию информации. Это позволяет увязывать стратегическое целеполагание с потоками данных о функциональных бизнес-процессах, обеспечивая менеджеров своевременными и релевантными инсайтами, необходимыми для оперативного реагирования в BANI-среде.

Когнитивные искажения как угроза качеству решений и применение Доказательного Менеджмента (EBM) для их минимизации

Даже при наличии идеальных данных, человек остается «слабым звеном» в процессе УПР. Когнитивные искажения играют важную роль в ситуациях с высокой степенью неопределенности, часто приводя к управленческим ошибкам. Способность человека прогнозировать сильно преувеличена, а прогнозы часто являются неверными, будучи основанными на прошлом опыте (например, «якорение», «предвзятость подтверждения»). Эти искажения просто помогают мозгу успокоиться, создавая иллюзию контроля, что в критический момент чревато катастрофой.

Для минимизации воздействия когнитивных искажений требуется не просто их знание, но и внедрение системных организационных практик, основанных на Доказательном Менеджменте (Evidence-Based Management — EBM).

EBM — это системный подход к принятию решений, который требует, чтобы все управленческие действия основывались на критическом мышлении и явных доказательствах, а не на интуиции или слепом следовании моде.

EBM базируется на трех ключевых столпах:

1. Лучшие доступные доказательства: Использование актуальных, проверенных данных, исследований, отчетов и статистики (Big Data).
2. Профессиональная экспертиза: Применение накопленного опыта и суждений менеджеров для интерпретации доказательств.
3. Ценности и проблемы заинтересованных сторон: Учет этических, культурных и личных аспектов, которые могут повлиять на принятие и реализацию решения.

Практический метод минимизации искажений	Цель
Ретроспективы по завершении проектов	Выявление ошибок, вызванных конкретными искажениями (например, «ошибка выжившего»).
Систематические воркшопы/курсы	Обучение руководителей распознаванию наиболее распространенных искажений («якорение», «эффект ореола»).
Формирование когнитивно сбалансированных команд	Сбор команд с учетом разных когнитивных стилей для обеспечения критического обсуждения альтернатив.
Внедрение «Адвоката Дьявола»	Назначение в команде лица, обязанностью которого является систематическое оспаривание принятых решений и поиск альтернативных объяснений.

---

Совершенствование процесса принятия решений и развитие управленческих компетенций

Совершенствование УПР в условиях радикальной неопределенности требует двуединого подхода: повышения методологической строгости (риск-менеджмент) и развития человеческого капитала (компетенции менеджеров).

Системное управление рисками в условиях неопределенности: требования ГОСТ Р ИСО 31000-2019

В российской экономике, характеризующейся высокой волатильностью и нестабильностью, наблюдается рост доли компаний, использующих структурированный подход к риск-менеджменту и подробные модели денежных потоков с учетом рисков. Это движение поддерживается внедрением национальных стандартов.

Ключевым инструментом для усиления структурированного подхода стало введение ГОСТ Р ИСО 31000-2019 «Менеджмент риска. Принципы и руководство» в качестве национального стандарта с 01.03.2020. Этот стандарт, идентичный международному ISO 31000:2018, обеспечивает единые принципы и руководство для внедрения, поддержания и улучшения системы управления рисками.

Внедрение ГОСТ Р ИСО 31000-2019 особенно актуально для крупных предприятий, банков, страховых компаний и компаний с преобладающим государственным участием, поскольку оно:

1. Повышает вероятность достижения стратегических целей.
2. Создает надежный базис для принятия обоснованных решений, интегрируя риск-менеджмент непосредственно в процесс УПР.
3. Обеспечивает умение выделять наиболее критичные риски, предотвращая искажение приоритетности.

Применение ГОСТ Р ИСО 31000-2019 на практике:

Системный риск-менеджмент в соответствии с ГОСТ включает:

• Идентификация рисков: Принятие решений начинается с полного осознания всех потенциальных внешних и внутренних угроз (в BANI-мире это часто стратегические и репутационные риски).
• Оценка рисков: Измерение вероятности и последствий. В условиях неопределенности могут использоваться качественные методы (метод Дельфи, экспертные оценки).
• Обработка рисков: Выбор стратегии: избежание, снижение, передача или принятие риска.
• Мониторинг и пересмотр: Постоянная обратная связь и пересмотр стратегий, что соответствует требованиям BANI-мира к гибкости и адаптивности.

Проектный подход к управлению, который активно развивается в России, также требует применения этого инструментария, поскольку реализация любого проекта связана с ограниченными ресурсами и уникальностью задач, что повышает критичность оценки и управления рисками. Использование стандартов — это не бюрократическая прихоть, а способ обеспечить выживаемость компании в эпоху радикальной энтропии.

Развитие компетенций менеджеров для принятия решений в BANI-среде

Технологии и стандарты могут обеспечить базу, но качество решений по-прежнему зависит от человека. В ответ на вызовы современного мира, 61% компаний планируют обучать и развивать ключевых сотрудников, инвестируя в развитие гибких компетенций (soft skills), стратегического мышления и навыков управления изменениями.

Согласно исследованиям российских работодателей (2025 г.), наиболее востребованные навыки для руководителей, критически важные для принятия решений в условиях BANI/SHIVA-мира, фокусируются на обработке информации и адаптивности:

Приоритет	Ключевой навык	Доля спроса	Соответствие BANI-вызову
1	Многозадачность и управление проектами	55%	Необходимость одновременного контроля множества нелинейных процессов.
2	Аналитическое мышление и работа с данными	54%	Критически важно для перехода к data-driven модели и работы с Big Data.
3	Креативность в решении задач	53%	Ответ на Непостижимость (Incomprehensible) и необходимость дизайн-мышления в SHIVA-мире.

Эффективное развитие этих компетенций предполагает комбинирование форматов обучения, где до 75% времени отводится практической части и мотивационным видам активности. В этом контексте менеджеры, способные не просто анализировать данные, а видеть за ними нелинейные связи, становятся наиболее ценными.

Инструменты развития навыков УПР:

1. On the Job Training (Обучение на рабочем месте): Позволяет развивать и получать новые навыки путем решения конкретных актуальных бизнес-задач, обеспечивая немедленное применение знаний.
2. Кастомизированные программы: Программы развития для лидеров и топ-команд часто персонализированы с учетом специфики бизнеса, корпоративной культуры и характеристик команды. Это обеспечивает целевое развитие навыков, необходимых для преодоления специфических проблем (например, тренинг по минимизации когнитивных искажений в конкретном отделе).
3. Бизнес-симуляции и кейс-стади: Имитация критических ситуаций (сценарии BANI/SHIVA) позволяет руководителям принимать решения в условиях высокого давления без реальных последствий.

---

Заключение и практические рекомендации

Настоящее исследование подтвердило, что процесс принятия управленческих решений в современной организации претерпевает радикальную трансформацию, вызванную переходом от парадигмы VUCA к более хаотичным и непредсказуемым концепциям BANI и SHIVA. Классические рациональные модели принятия решений оказались недостаточными для управления энтропией, требуя интеграции цифровых технологий и системного подхода к человеческому фактору.

Основные теоретические и аналитические выводы:

1. Современная неопределенность перестала быть управляемой через традиционное сценарное планирование; она требует развития интуитивных и творческих подходов (дизайн-мышление) наряду с аналитическими.
2. Цифровая трансформация и Big Data являются основой для перехода к data-driven управлению. Статистика (44% российских компаний используют Big Data) подтверждает, что этот переход является актуальным вызовом для отечественного менеджмента.
3. Когнитивные искажения представляют собой системную угрозу качеству решений. Эффективное противодействие им требует внедрения организационной культуры Доказательного Менеджмента (EBM), основанного на балансе данных, экспертизы и ценностей.
4. Системное управление рисками в России опирается на национальный стандарт ГОСТ Р ИСО 31000-2019, который служит необходимым базисом для повышения обоснованности стратегических решений, особенно в условиях нестабильности.
5. Развитие компетенций руководителей должно фокусироваться на гибких навыках, необходимых для BANI-среды: аналитическое мышление, многозадачность и креативность.

Практические рекомендации для организаций по совершенствованию процесса УПР:

1. Провести аудит готовности к BANI/SHIVA-среде: Пересмотреть существующие стратегии и инструменты прогнозирования. Оценить, насколько текущие системы планирования способны выдержать нелинейные и невообразимые события (SHIVA-вызовы).
2. Интеграция СППР и Data-Driven практик: Инвестировать в системы поддержки принятия решений, способные обрабатывать Big Data, для создания «цифрового двойника» предприятия. Установить метрики, которые оценивают не только результат, но и обоснованность принятого решения (насколько оно было основано на данных).
3. Внедрение Доказательного Менеджмента (EBM): Создать рабочие группы, ответственные за сбор «лучших доступных доказательств» перед принятием ключевых решений. Регулярно проводить сессии «Адвоката Дьявола» для критического анализа альтернатив и борьбы с предвзятостью подтверждения.
4. Стандартизация риск-менеджмента: Обеспечить полное соответствие системы управления рисками требованиям ГОСТ Р ИСО 31000-2019, интегрируя его принципы в стратегический и проектный менеджмент. Особое внимание уделить выявлению и управлению стратегическими рисками.
5. Кастомизация программ обучения: Фокусировать программы развития руководителей на аналитическом мышлении и креативности. Применять форматы «On the job training» и симуляции, чтобы до 75% времени было посвящено практической отработке навыков принятия решений в условиях, имитирующих радикальную неопределенность.

Направления дальнейших исследований:

Дальнейшее исследование должно быть сосредоточено на влиянии новейших технологий, в частности, генеративного Искусственного Интеллекта (ИИ), на групповое принятие решений. Требуется анализ этических аспектов делегирования части управленческих функций алгоритмам и разработка методик для оценки качества решений, принятых в режиме «человек + ИИ».

Список использованной литературы

1. Балдин К. В., Уткин В. Б., Воробьев С. Н. Управленческие решения. М. : Дашков и К, 2012. 495 с.
2. Благой А.Н., Лисовой А.В., Яковлев А.В. Роль команды в управлении современными организациями // Студенческий научный форум материалы VI Международной студенческой электронной научной конференции. 2014.
3. Вахрушев Е. А. Процессный подход к управлению как способ улучшения конечных результатов деятельности промышленных предприятий // Вестник Удмуртского университета. 2011. № 2. С. 16-19.
4. Волков М. М. Процессный подход к управлению промышленными организациями и проблемы его внедрения в РФ // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2010. № 8. С. 110-113.
5. Диев В.С., Трубицын О.К. Управление в организациях: модели, структуры, принятие решений // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Философия. 2010. Т. 8. № 4. С. 51-60.
6. Ерохина И., Чайкина Ю. «Связной» набивает цену. URL: http://www.kommersant.ru/doc/1036540 (дата обращения: 12.12.2014).
7. Зараменских О.Е. Количественный анализ рисков в принятии управленческих решений // Проблемы современной экономики (Новосибирск). 2013. № 14. С. 12-16.
8. Зуб А.Т. Оценка и контроль исполнения решений. URL: http://www.elitarium.ru/2013/08/02/ocenka_kontrol_ispolnenija_reshenij.html (дата обращения: 11.12.2014).
9. Интервью с представителем компании: «Связной»: мы платим за то, как человек относится к своей работе // HR-planet. URL: http://planetahr.ru/publication/2493 (дата обращения: 10.10.2014).
10. Курлов В.В., Костин Г.А., Латыпова Р.Р., Кирпичников А.П. Приоритетные направления технологии принятия управленческих решений в транспортной компании // Вестник Казанского технологического университета. 2013. Т. 16. № 9. С. 262-265.
11. Максим Ноготков: «Мы практически за 48 часов поставили «Связной» на грань банкротства». 17.11.2014. URL: http://www.business-gazeta.ru/article/119228/ (дата обращения 02.01.2015).
12. Мотивация – Работа в «Связном» // Официальный сайт компании «Связной». URL: https://job.svyaznoy.ru/motivation/ (дата обращения: 10.10.2014).
13. Мыскин Ю.И. Совершенствование модуля аналитического обеспечения в системе поддержки принятия решений // Вестник государственного и муниципального управления. 2013. № 2. С. 147-152.
14. Ноготкова Е. «Связной» объявляет об изменениях в корпоративной структуре и избирает новый совет директоров. URL: http://www.svyaznoy.ru/info/press-centre/?ID=1394213 (дата обращения: 02.01.2015).
15. Окрушко В.Я., Иванов А.В. Риск-менеджмент в процессе активного управления развитием организации // European Social Science Journal. 2011. № 2. С. 319-325.
16. Орешков В.И. Интеллектуальный анализ данных как современный инструмент поддержки принятия решений в экономике и бизнесе // European Social Science Journal. 2012. № 9-2 (25). С. 482-490.
17. Панин А. В. Инструменты и технологии внедрения процессного подхода в комплексную систему управления промышленным предприятием: автореф. дис. … канд. эк. наук. Ростов-на-Дону, 2008. 25 с.
18. Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: Дело, 2010.
19. Саакян А. К., Файбушевич С. И. Современные проблемы в управлении карьерой в организации // Социология и право. 2011. № 3 (9). С. 24-26.
20. Смирнов Э.А. Эвристический метод принятия управленческих решений. URL: http://www.elitarium.ru/2011/07/01/jevristicheskijj_metod_reshenijj.html (дата обращения: 11.12.2014).
21. Стебеняева Т.В., Лазарева Л.Ю. Современные подходы к формированию систем корпоративного обучения персонала // Психология и педагогика: методика и проблемы практического применения. 2010. № 13. С. 297-302.
22. Фетисова М.М., Корешкова А.Б., Горшкова Е.С., Алябьева Т.А. Современные методы управления персоналом и пути их совершенствования // Успехи современного естествознания. 2013. № 11. С. 195–196.
23. Цыганова И.Ю. Управленческая отчетность и ее использование для принятия стратегических управленческих решений // Актуальные проблемы бухгалтерского учета, анализа, аудита и налогообложения. Иркутск, 2012. С. 58-63.
24. Юрыгина М.Ю. Кадровый резерв // PersonnelProfy – Центр кадровых решений. URL: http://www.pprofy.ru/ articles/17art.html (дата обращения: 12.12.2014).
25. Влияние когнитивных искажений на принятие решений в проектах создания цифровых продуктов в условиях неопределенности // naukaru.ru.
26. Дизайн-мышление как способ управления энтропией в эпоху «VUCA-BANI-SHIVA-мира» // cyberleninka.ru.
27. Исследование развития риск-менеджмента в российских компаниях как инструмента усиления их конкурентоспособности // 1economic.ru.
28. Концепции VUCA и BANI: как мы воспринимаем реальность // Moscow Business School. URL: mbschool.ru.
29. Курс «Soft Skills» — тренинги для руководителей // eduson.academy.
30. МЕТОДЫ АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ РИСКОВ ПРЕДПРИЯТИЙ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА // elibrary.ru.
31. Методы принятия управленческих решений // Московский международный университет. URL: mi.university.
32. Особенности управленческих решений: в условиях от SPOD до TACI // cyberleninka.ru.
33. Оценка рисков проекта при проектном управлении в организации // urfu.ru.
34. Персональный подход: кастомизированные программы развития для лидеров и топ-команд // hrbazaar.ru.
35. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ BIG DATA В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СОВРЕМЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ // vaael.ru.
36. Принятие решений в условиях неопределенности // cchgeu.ru.
37. Принятие решений в условиях риска и неопределённости: правила и методы для принятия управленческих решений // yandex.ru.
38. Принятие решений в условиях риска и неопределённости — 6 основных методик // mbschool.ru.
39. Программы // CBSD. URL: cbsd.ru.
40. РОЛЬ ТЕХНОЛОГИИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ (BIG DATA) В ПРИНЯТИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ // kuzstu.ru.
41. Роль цифровизации в принятии решений на основе данных в управлении цепями поставок // cyberleninka.ru.
42. Роль цифровых технологий в изменении бизнес-процессов // cyberleninka.ru.
43. Роль когнитивных искажений в медицинской и управленческой деятельности // cyberleninka.ru.
44. Современные методы управления рисками на предприятиях // researchgate.net.
45. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ В СТРАТЕГИЧЕСКОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ: АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ УГРОЗ // cyberleninka.ru.
46. Управленческие решения // Ярославский филиал МФЮА. URL: mfua.ru.
47. ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ОТРАСЛЕЙ: СТАРТОВЫЕ УСЛОВИЯ И ПРИОРИТЕТЫ // hse.ru.
48. От VUCA к BANI: Новая система координат для навигации в 2020-х годах // intercmc.ru.