Познавательно-программирующие функции управления: Комплексный анализ Планирования и Прогнозирования в стратегическом менеджменте (от классики до ИИ и Закона 172-ФЗ)

Введение: Сущность, актуальность и место функций в системе управления

В условиях нарастающей турбулентности мировой экономики, геополитической нестабильности и беспрецедентной скорости технологических изменений, способность организации или государства к предвидению и целенаправленной деятельности становится не просто конкурентным преимуществом, а критическим условием выживания. Теория менеджмента выделяет ключевые функции, обеспечивающие эту способность: Познавательно-программирующие функции, включающие Прогнозирование и Планирование. Их актуальность обусловлена необходимостью перевода управления из реактивного режима в проактивный. Современный менеджмент не может позволить себе действовать по факту; он должен формировать будущее, что требует глубокого аналитического фундамента и четкого программирования действий.

Данная работа ставит целью комплексный анализ сущности, содержания, принципов и современного значения познавательно-программирующих функций. Будет рассмотрено их разграничение, методологический арсенал на микроуровне, влияние цифровой трансформации (ИИ и Big Data) и роль государственного стратегического планирования в Российской Федерации, а также представлены критерии оценки их эффективности.

Теоретические основы: Разграничение Планирования и Прогнозирования

Несмотря на тесную взаимосвязь, Планирование и Прогнозирование представляют собой качественно различные этапы управленческого цикла, выполняющие разные задачи, что критически важно понимать для стратегического менеджмента.

Прогнозирование — это первая, исследовательская ступень, призванная обеспечить научное предвидение. Его цель — определение динамики явлений, выявление тенденций и составление прогнозов возможных направлений развития организации или отрасли. Ключевая характеристика прогноза — его вероятностное содержание. Прогноз является предположением, основанным на анализе текущих данных и моделей, и не носит обязательного характера. Он создает научные предпосылки для принятия управленческих решений, что дает возможность минимизировать риск, связанный с неопределенностью рынка.

Планирование, напротив, включает в себя программирование действий. Оно переводит научно обоснованное предвидение (прогноз) в конкретную, директивную программу действий. План носит обязательный (директивный) характер, определяя цель, постановку задач, а также поиск способов и ресурсов для их решения. Именно это различие в степени обязательности и отличает эти две функции. Познавательно-программирующие функции, таким образом, включают в себя не только организующие воздействия, но и определение цели, что подчеркивает их исследовательскую и направляющую сущность. Без четкого плана даже самый точный прогноз останется лишь академическим упражнением.

Критерий	Прогнозирование (Познавательная функция)	Планирование (Программирующая функция)
Сущность	Научное предвидение, оценка вероятных состояний.	Разработка конкретной программы действий и распределение ресурсов.
Характер	Вероятностный, вариативный, рекомендательный.	Директивный, обязательный, нормативный.
Горизонт	Часто долгосрочный, охватывающий тенденции.	Кратко-, средне- и долгосрочный, детализированный по срокам.
Цель	Снижение неопределенности, выработка гипотез.	Достижение поставленных целей, переход в заданное состояние.

Функции в контексте Стратегического менеджмента

Прогнозирование и планирование являются фундаментальным ядром стратегического управления — процесса установления целей на среднесрочную и долгосрочную перспективы, характеризующего наиболее важные направления социально-экономического развития.

Процесс стратегического менеджмента неразрывно связан с Планированием и обычно описывается в виде пяти взаимосвязанных этапов, где познавательно-программирующие функции доминируют на начальных стадиях:

1. Определение миссии и целей: Формулировка общего предназначения и ключевых стратегических ориентиров.
2. Анализ внешней и внутренней среды (Прогнозирование): Исследовательский этап, в ходе которого производится оценка текущего положения, выявляются тенденции и риски.
3. Выбор стратегических альтернатив (Планирование): Разработка конкретных программ и сценариев действий, основанных на результатах анализа.
4. Реализация стратегии: Осуществление разработанных планов (организация, мотивация).
5. Оценка и контроль выполнения: Мониторинг результатов, обратная связь и корректировка планов.

Как отмечал Питер Друкер, долгосрочное планирование не включает будущие решения, но включает влияние будущего на сегодняшнее решение. Это подчеркивает, что планирование — это не попытка предсказать каждый шаг, а процесс, который позволяет сегодняшним действиям быть релевантными будущим условиям.

Инструментарий анализа среды на микроуровне

Качественное планирование невозможно без глубокого прогнозирования внешней и внутренней среды. Основной инструментарий стратегического планирования на микроуровне включает:

• SWOT-анализ (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats): Классический инструмент для структурирования информации. Он позволяет оценить сильные и слабые стороны компании (внутренняя среда) и сопоставить их с возможностями и угрозами (внешняя среда), формируя основу для выбора стратегических альтернатив.
• PEST-анализ (Political, Economic, Social, Technological): Используется для оценки макросреды. Изучение политических, экономических, социальных и технологических факторов позволяет выявить долгосрочные тренды, которые лягут в основу самых долгосрочных прогнозов.
• Модель пяти сил М. Портера: Критически важна для оценки конкурентной привлекательности отрасли. Анализ угроз со стороны новых игроков, товаров-заменителей, а также рыночной силы поставщиков и потребителей помогает определить, где компания может создать или удержать конкурентное преимущество, и, соответственно, сформулировать релевантные стратегические цели.

Методологии Планирования и Прогнозирования на уровне предприятия (Микроуровень)

На уровне предприятия (микроуровне) познавательно-программирующие функции переходят от общего анализа к детализированному программированию. Задача программирования заключается в том, чтобы, исходя из реальных условий функционирования системы, запрограммировать её переход в новое заданное состояние, включая разработку алгоритма функционирования и определение требующихся ресурсов.

Основные виды и горизонты планирования

Внутрифирменное планирование представляет собой комплексную систему, объединяющую несколько взаимосвязанных видов деятельности:

1. Бюджетирование: Составление финансового плана для контроля будущих операций. Это краткосрочное планирование, которое детализирует потоки доходов и расходов по центрам финансовой ответственности.
2. Контроллинг: Система, интегрирующая планирование, учет, контроль и анализ для поддержки управленческих решений. Контроллинг обеспечивает реализацию целей, поставленных в стратегических и оперативных планах.
3. Бизнес-планирование: Используется для обоснования новых проектов, привлечения инвестиций или организации нового направления. Как правило, бизнес-планирование использует среднесрочный горизонт планирования, охватывающий период от 3 до 5 лет, что позволяет детализировать финансовые прогнозы, инвестиционные потребности и маркетинговые стратегии.
4. Программно-целевое планирование: Ориентировано на решение крупных, комплексных проблем через разработку взаимосвязанных целевых программ и проектов.

Методы прогнозирования на уровне предприятия разнообразны и включают: экспертные оценки (например, метод Дельфи), анализ экономических индикаторов, построение моделей динамических рядов и эконометрическое моделирование. Почему же многие компании, имея в арсенале эти мощные инструменты, всё равно терпят неудачу в достижении плановых показателей?

Количественные методы и факторный анализ

Процесс стратегического планирования на предприятии требует не только качественных оценок, но и точного количественного обоснования плановых величин. Именно здесь в дело вступает факторный анализ, который позволяет определить степень влияния каждого фактора на общее изменение результирующего показателя.

Для факторного анализа в планировании широко применяется метод цепных подстановок. Этот метод позволяет изолировать влияние каждого фактора путем последовательной замены базисных значений факторов на плановые (или фактические).

Рассмотрим применение метода цепных подстановок для анализа влияния двух факторов на результирующий показатель $Y$. Предположим, что показатель $Y$ является произведением двух факторов: $Y = A \cdot X$.

Базовое значение (план 0):
Y₀ = A₀ · X₀

Плановое значение (план 1):
Y₁ = A₁ · X₁

Общее изменение показателя:
ΔY = Y₁ - Y₀.

Для разложения общего изменения на влияние факторов $A$ и $X$ применяется формула:

1. Влияние изменения фактора $A$:
   ΔY(A) = (A₁ - A₀) · X₀
2. Влияние изменения фактора $X$:
   ΔY(X) = A₁ · X₁ - A₁ · X₀

При использовании метода цепных подстановок для двух факторов ($Y = A \cdot X$) общее изменение показателя ΔY раскладывается на влияние фактора $A$ и фактора $X$ следующим образом:

ΔY = (A₁ - A₀) · X₀ + A₁ · (X₁ - X₀)

Этот метод позволяет планировщикам точно обосновать, за счет чего будет достигнуто плановое изменение показателя, и более адресно управлять ресурсами, превращая абстрактные цели в измеримые управленческие задачи.

Цифровая трансформация: Big Data, ИИ и Agile-подходы в прогнозировании

В последние годы познавательно-программирующие функции претерпели революционные изменения благодаря цифровой трансформации. Аналитика больших данных (Big Data) с использованием искусственного интеллекта (ИИ) трансформировала бизнес-аналитику из реактивного сбора и анализа данных о прошлом в проактивное решение, позволяя компаниям фокусироваться на удовлетворении будущих потребностей клиентов и предвидеть изменения спроса.

Роль искусственного интеллекта в создании временных рядов

ИИ-алгоритмы, включая машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL), стали незаменимыми инструментами прогнозирования, особенно при работе с временными рядами — данными, зависящими от времени (например, цена акций, спрос, погода).

Для прогнозирования временных рядов используются специализированные архитектуры нейронных сетей, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit). Эти модели являются разновидностями рекуррентных нейронных сетей (РНС), которые решают критическую проблему «затухания градиента», характерную для традиционных РНС при анализе длинных последовательностей данных.

Они используют специальные механизмы, называемые «вентилями» (gates), которые позволяют сети:

• Запоминать важную информацию из прошлого на длительные периоды.
• Забывать или пропускать несущественные данные.
• Определять, какую информацию передать дальше по цепи.

Благодаря этим «вентилям» LSTM и GRU могут эффективно улавливать долгосрочные зависимости и сезонные колебания в данных, делая прогнозы более точными и надежными, что критически важно для стратегического планирования на горизонте нескольких лет.

Методы Data Mining для целевого планирования

Глубинный анализ больших данных (data mining), базирующийся на технологиях ИИ и математических методах, дает возможность обнаружения скрытых корреляций, шаблонов и тенденций в условиях быстро растущих объемов неструктурированных данных. Это имеет решающее значение для перехода от общего к целевому планированию.

Ключевые математические методы Data Mining, используемые для прогнозирования и планирования, включают:

1. Регрессионный анализ: Применяется для прогнозирования числовых значений, например, точного объема спроса на конкретный товар в следующем квартале. Многофакторная регрессия позволяет учесть влияние множества переменных (цена, сезонность, рекламные кампании).
2. Кластерный анализ: Используется для сегментации клиентов, продуктов или рынков. Сегментация критически необходима для целевого планирования, так как позволяет компании разработать уникальные маркетинговые стратегии и планы производства для каждой группы потребителей.

Инструменты бизнес-аналитики (BI) на основе ИИ помогают разбивать огромные объемы данных, чтобы получить управляемую информацию, позволяя избежать перегрузки аналитиков и существенно сократить время принятия решений.

Государственное стратегическое планирование и прогнозирование в РФ (Макроуровень)

На макроуровне познавательно-программирующие функции приобретают государственное значение, обеспечивая социально-экономическую устойчивость и национальную безопасность. Надлежащее планирование на макроуровне стабилизирует ожидания бизнеса и населения.

Правовая база и система документов

Система стратегического планирования в Российской Федерации регулируется Федеральным законом от 28 июня 2014 г. N 172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации». Этот закон охватывает целеполагание, прогнозирование, планирование и программирование социально-экономического развития на федеральном, региональном и муниципальном уровнях.

Ключевые документы стратегического планирования РФ, разработанные на основе прогнозов, включают:

Документ	Горизонт	Назначение
Стратегический прогноз РФ	Долгосрочный	Оценка вероятных сценариев развития России, выявление угроз и возможностей.
Прогноз социально-экономического развития РФ	Среднесрочный (3–6 лет) и долгосрочный (до 12 лет и более).	Обеспечивает основу для разработки бюджетных и программных документов; содержит детализированные макроэкономические показатели.
Отраслевые стратегии	Различный	Детализация планов по ключевым направлениям (например, Стратегия научно-технологического развития).

Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации, разрабатываемый Минэкономразвития, является базовым документом для формирования федерального бюджета и государственных программ.

Вызовы и актуальное совершенствование системы

Одним из серьезных вызовов для государственного стратегического планирования в РФ долгое время являлся недостаток нормативно-правовой базы, которая не в полной мере отражала текущие потребности, часто оставаясь слишком инерционной в условиях быстро меняющейся глобальной среды.

Однако в 2024 году система стратегического планирования получила существенное обновление. Закон № 177-ФЗ от 13 июня 2024 года внес ключевые изменения в 172-ФЗ, направленные на повышение адаптивности и целевой ориентации системы. Эти изменения интегрировали в закон положения о национальных целях и национальных проектах (путем введения ст. 27.1), что привело к двум важным последствиям:

1. Повышение связности: Установилась прямая, юридически закрепленная связь между долгосрочными стратегическими документами (прогнозами) и краткосрочными, реализующими механизмами (национальными проектами).
2. Усиление директивности: Правительство РФ теперь требует от ведомств и региональных администраций максимально подробной и понятной логики достижения каждой национальной цели, определяя сферы ответственности для обеспечения общего результата.

Таким образом, государственное планирование перешло к более структурированному и контролируемому процессу, где познавательно-программирующие функции жестко привязаны к достижению общенациональных приоритетов.

Критерии и показатели эффективности процессов планирования и прогнозирования

Оценка эффективности познавательно-программирующих функций должна основываться на комплексном подходе, который разделяет оценку точности конечных результатов (продуктивность) и качество самого процесса планирования (эффективность).

Показатели финансовой точности и продуктивности

Эта группа показателей фокусируется на том, насколько точно реализованные результаты соответствуют плановым установкам.

1. Коммерческая эффективность (поток реальных денежных средств): Определяется как разность между притоком финансовых результатов ($\Pi$_t) и оттоком денежных средств ($O$_t) за планируемый период.

   Φₜ = Πₜ - Oₜ

   Высокая положительная величина $\Phi$_t, соответствующая плановым ожиданиям, свидетельствует о продуктивности планирования.

2. Показатели выполнения плана: Сюда относятся показатели выполнения плана по выручке, затратам, натуральному объёму продукции и загрузке оборудования.

Показатель точности	Формула	Назначение
Коэффициент выполнения плана	(Факт / План) · 100%	Оценка степени достижения количественных целей.
Отклонение от бюджета (вариационный анализ)	Факт — Бюджет	Выявление причин неточности планирования затрат и доходов.

Оценка качества процесса и комплексные метрики

Качественные показатели оценивают не только факт достижения цели, но и то, насколько эффективно была построена система планирования.

1. Степень соответствия (согласованность) KPI стратегическим целям: Это ключевой качественный показатель (эффективности процесса). Если операционные и тактические KPI подразделений не соответствуют стратегическим целям компании, ресурсы распыляются, а планирование признается неэффективным.
2. Общая эффективность оборудования (Overall Equipment Effectiveness, OEE): Является комплексным показателем точности производственного планирования, особенно важным в промышленности. OEE объединяет три основных фактора, каждый из которых является результатом планирования:
   • Доступность оборудования (планирование простоев).
   • Производительность (планирование скорости работы).
   • Качество выпускаемой продукции (планирование уровня брака).

   Высокий показатель OEE (например, 85% считается «мировым классом») указывает на точную координацию планов закупок, технического обслуживания и производственной программы.

3. Адаптивность плана: Оценивает, насколько быстро и с минимальными потерями компания может скорректировать план в ответ на внезапные изменения (например, введение санкций или резкий скачок спроса).

Для управления этими процессами применяется специализированный инструментарий расчета и мониторинга KPI, обеспечивающий контроль точности исполнения планов всех уровней и дифференцированную оценку служб и подразделений. Ведь неточное прогнозирование и планирование, даже если конечные цели случайно достигнуты, может привести к колоссальным скрытым потерям ресурсов и упущенным возможностям.

Заключение

Познавательно-программирующие функции управления — Планирование и Прогнозирование — остаются краеугольным камнем эффективного менеджмента как на микро-, так и на макроуровне. Их сущность заключается в обеспечении научно обоснованного предвидения (Прогнозирование) и переводе этого предвидения в директивную программу действий (Планирование).

Современные вызовы требуют системной интеграции классических аналитических методов (SWOT, Портер, факторный анализ) с передовыми цифровыми инструментами. Внедрение ИИ, Big Data и сложных нейросетевых моделей (LSTM, GRU) позволяет достичь беспрецедентной точности прогнозирования временных рядов и трансформировать бизнес-аналитику в проактивный инструмент.

На государственном уровне, стратегическое планирование в РФ, регулируемое ФЗ № 172-ФЗ, демонстрирует эволюцию в сторону большей адаптивности и целевой ориентации, особенно после интеграции системы национальных целей и проектов в 2024 году.

Таким образом, устойчивость управления, будь то на уровне корпорации или государства, сегодня напрямую зависит от качества и системной интеграции познавательно-программирующих функций. Их эффективность, оцениваемая комплексом финансовых, операционных (OEE) и качественных (согласованность KPI) показателей, определяет способность системы не только реагировать на будущее, но и активно его формировать.

Список использованной литературы

1. Воропаев, С. Н. Менеджмент: учебное пособие / С. Н. Воропаев, В. Д. Ермохин. – Москва : КолосС, 2010. – 246 с.
2. Глухов, В. В. Менеджмент: для экономических специальностей. – Санкт-Петербург: Питер Пресс, 2009. – 600 с.
3. Гончаров, В. И. Менеджмент: учебное пособие. – Минск : Современная школа, 2010. – 635 с.
4. Зиновьев, В. Н. Менеджмент: учебное пособие / В. Н. Зиновьев, И. В. Зиновьева. – Москва: Дашков и Кº, 2010. – 477 с.
5. Казначевская, Г. Б. Менеджмент: учебник. – Ростов-н-Дону: Феникс, 2012. – 452 с.
6. Коротков, Э. М. Менеджмент : учебник для бакалавров. – Москва : Юрайт, 2012. – 640 с.
7. Костин, В. А. Менеджмент: учебное пособие / В. А. Костин, Т. В. Костина. – Москва : Гардарики, 2008. – 334 с.
8. Круглова, Н. Ю. Основы менеджмента: учебное пособие. – Москва: КноРус, 2009. – 499 с.
9. Менеджмент: учебник / под редакцией С. И. Ашмариной. – Москва: Читай!: Рид Групп, 2011. – 572 с.
10. Менеджмент: учебное пособие / В. Н. Зиновьев, И. В. Зиновьева. – Москва: Дашков и К, 2007. – 477 с.
11. Менеджмент: пособие / И. В. Балдин, Г. Е. Ясников. – Минск: БГЭУ, 2007. – 305 с.
12. Менеджмент: учебник для высших учебных заведений по экономическим специальностям / под редакцией М. М. Максимцова, М. А. Комарова. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 320 с.
13. Менеджмент организации: учебник для высших учебных заведений по экономическим специальностям / А. В. Тебекин, Б. С. Касаев. – Москва: КноРус, 2007. – 407 с.
14. Основы менеджмента: учебное пособие для вузов по специальности «Менеджмент организации» / [Э. М. Коротков и др.]. – Москва: Дашков и К. – Ростов-на-Дону: Наука-Пресс, 2007. – 254 с.
15. Основы менеджмента: учебник для высших учебных заведений по экономическим специальностям / под редакцией И. В. Бородушко и В. В. Лукашевича. – Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 270 с.
16. Основы менеджмента: учебник по специальности «Менеджмент организации» / под редакцией А. И. Афоничкина. – Санкт-Петербург: Питер, 2007. – 522 с.
17. Семенов, А. К. Основы менеджмента: учебник / А. К. Семенов, В. И. Набоков. – Москва: Дашков и Кº, 2009. – 575 с.
18. Теория управления: учебник / под общей редакцией: А. Л. Гапоненко, А. П. Панкрухина. – Москва: Издательство РАГС, 2010. – 557 с.
19. Теория управления: учебное пособие по специальности «Государственное и муниципальное управление» / В. Г. Игнатов, Л. Н. Албастова. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2010. – 478 с.
20. Управленческие решения: учебник по специальности «Менеджмент организации» / С. Н. Чудновская. – Москва: Эксмо, 2007. – 366 с.
21. О Стратегии государственной национальной политики Российской Федерации на период до 2025 года: Указ Президента РФ от 19 декабря 2012 г. // docs.cntd.ru.
22. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БИЗНЕСЕ: РАЗВИТИЕ И РЕГУЛИРОВАНИЕ. – Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники.
23. Big Data и их влияние на бизнес // AllSee.
24. BIG DATA КАК НАПРАВЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОНОМИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ: ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ // КиберЛенинка.
25. ГОСУДАРСТВЕННОЕ СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: проблемы и возможные решения // Прогрессивная экономика.
26. ДОКЛАД Методы прогнозирования развития экономики, в том числе с учетом трансграничных последствий принимаемых решений в области макроэкономической политики // eaeunion.org.
27. Как большие данные и ИИ меняют мир бизнеса? // Бизнес-Анализ в России.
28. Классификация методов управления, Познавательно-программирующие методы управления // Studbooks.net.
29. Критерии и показатели эффективности производства. Методы их планирования и прогнозирования // studfile.net.
30. Макроэкономическое планирование и прогнозирование // Филиал МГУ в городе Севастополе.
31. Методика оценки эффективности планирования и управления производственной программой предприятий, изготавливающих медицинскую пробку // КиберЛенинка.
32. «Новые подходы к стратегическому планированию в Российской Федерации» // Совет Федерации.
33. Планирование на предприятии: Показателями эффективности плановой деятельности // Бизнес-портал AUP.Ru.
34. ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ: СУЩНОСТЬ, ВИДЫ И КЛАССИФИКАЦИЯ // Вестник Алтайской академии экономики и права.
35. Прогнозирование и планирование: методы и виды прогнозов // leadertask.ru.
36. Прогнозирование и планирование: составление прогнозов, показывающих возможные направления будущего развития организации // ifmo.ru.
37. Прогнозирование и планирование как функция менеджмента // Бизнес-портал AUP.Ru.
38. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И СТРАТЕГИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ: СУЩНОСТЬ, СОДЕРЖАНИЕ // Журнал Вестник Воронежского государственного аграрного университета.
39. Стратегическое планирование // Правительство России.
40. Стратегическое региональное планирование: новые вызовы и проблемы // rusjm.ru.
41. Система расчета и мониторинга KPI планирования производства // Аусферр.
42. Финансовое планирование и прогнозирование : учебное пособие // Уральский федеральный университет.
43. ФОРМЫ И МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ // КиберЛенинка.