Влияние информационного менеджмента на конкурентоспособность организации в условиях цифровой экономики: Теория динамических способностей и метрики эффективности

Введение: От актуальности к структуре исследования

В условиях тотальной цифровизации экономики, характеризующейся высокой степенью неопределенности и скоростью технологических изменений, традиционные факторы конкурентоспособности (масштаб производства, доступ к сырью, ценовое лидерство) теряют свою монополию. На первый план выдвигается способность организации быстро адаптироваться, генерировать инновации и эффективно использовать стратегический ресурс XXI века — информацию.

Актуальность настоящего исследования обусловлена тем, что информационный менеджмент (ИМ) трансформировался из чисто поддерживающей функции (IT-поддержка) в ключевой стратегический драйвер, определяющий устойчивость и прибыльность бизнеса. Организации, не способные интегрировать ИМ в свою стратегическую архитектуру, неизбежно теряют конкурентное преимущество, а это означает, что внедрение ИМ становится вопросом выживания. В этой связи, исследование требует перехода от общих факторов конкурентоспособности к конкретным механизмам ИМ, которые обеспечивают цифровое превосходство.

Цель работы: Проанализировать теоретические основы, практические механизмы и количественные метрики влияния информационного менеджмента на формирование устойчивого конкурентного преимущества организации в условиях цифровой экономики, а также выявить риски и специфику этого процесса в российском контексте.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

1. Раскрыть эволюцию роли ИМ и обосновать применение концепции динамических способностей как теоретической базы конкурентного преимущества.
2. Проанализировать роль ключевых ИТ-решений (Big Data, AI) в стратегическом планировании и операционной эффективности.
3. Разработать и обосновать систему современных количественных метрик (DORA, SLI/SLO), позволяющих измерять вклад ИМ в конкурентоспособность.
4. Идентифицировать и систематизировать основные риски (кадровые, этические, правовые) стратегических ИМ-инициатив.
5. Оценить особенности и методологические подходы (РИТМ) стратегического информационного менеджмента в российских компаниях.

Структура работы соответствует поставленным задачам, последовательно раскрывая теоретические основы, практические механизмы, метрические инструменты и критические аспекты ИМ, что позволяет создать исчерпывающий и методологически корректный анализ.

Теоретико-методологические основы стратегического информационного менеджмента

Эволюция и стратегическая роль ИМ в цифровой среде

Информационный менеджмент — это совокупность методов, инструментов и процессов управления информационными ресурсами и технологиями организации с целью достижения ее стратегических целей. В эпоху цифровой трансформации роль ИМ претерпела радикальные изменения, которые организации обязаны учитывать при планировании инвестиций.

Исторически ИМ рассматривался как поддерживающая функция. Бюджеты на ИТ в основном направлялись на поддержание работоспособности существующих систем, так называемая часть Run The Bank (операционные расходы). Сегодня, однако, ИТ-бюджеты крупных корпораций все больше смещаются в сторону инвестиций в развитие систем и инноваций (Change The Bank). Этот сдвиг отражает признание ИМ стратегическим инструментом, а не просто центром затрат.

Цифровая конкурентоспособность — это способность организации создавать, внедрять и масштабировать цифровые технологии и бизнес-модели быстрее и эффективнее, чем конкуренты. Достижение этой конкурентоспособности требует перехода к адаптивным стратегиям. В условиях высокой неопределенности внешней среды, проактивная позиция и готовность к непрерывной трансформации становятся ключевым императивом стратегического лидерства. ИТ-стратегия, ранее привязанная к долгосрочному бизнес-плану, теперь должна быть динамической и гибкой, чтобы мгновенно реагировать на технологические прорывы и изменения в поведении потребителей, а не просто следовать устаревшим планам.

Концепция динамических способностей как основа конкурентного преимущества

Для объяснения того, как компании достигают устойчивого превосходства в быстро меняющейся цифровой среде, современный стратегический менеджмент активно использует Концепцию динамических способностей (Dynamic Capabilities), разработанную Д. Тисом (Teece, 2007).

Эта концепция, несмотря на сложность практического применения и отсутствие единого теоретического понимания, является наиболее релевантной для описания роли ИМ в формировании стратегического преимущества. Она утверждает, что долгосрочная конкурентоспособность зависит не от владения статичными ресурсами (например, оборудованием), а от способности фирмы интегрировать, строить и реконфигурировать внутренние и внешние компетенции для быстрого реагирования на изменения. Информационный менеджмент является критическим инструментом реализации этих способностей.

Модель Тиса включает три основных этапа, каждый из которых неразрывно связан с ИМ:

Этап динамической способности	Описание и роль ИМ
Sensing (Ощущение возможностей)	Способность компании ощущать, фильтровать и интерпретировать сигналы рынка, технологические тренды и угрозы. ИМ обеспечивает это через системы Big Data, продвинутую аналитику, медиааналитику и IoT, собирая и структурируя огромные массивы информации.
Seizing (Захват возможностей)	Способность быстро принимать решения и разрабатывать новые продукты или бизнес-модели в ответ на обнаруженные возможности. ИМ предоставляет инструменты для быстрого прототипирования (DevOps), управления проектами и мгновенного развертывания новых цифровых сервисов.
Transforming (Перестройка)	Способность осуществлять внутренние организационные изменения, перестройку активов и защиту конкурентных позиций. ИМ обеспечивает саму цифровую трансформацию, интеграцию новых систем и переобучение персонала.

Таким образом, ИМ — это не просто набор технологий, а методологический каркас, позволяющий организации непрерывно реализовывать свои динамические способности, превращая информацию в ощутимое рыночное преимущество. Если компания не умеет быстро перестраиваться на основе новых данных, то даже самый совершенный ИТ-ландшафт не спасет ее от отставания.

ИМ как стратегический драйвер трансформации и повышения эффективности

Принцип управления на основе данных (Data-Driven Management)

Переход к управлению на основе данных (Data-Driven Management) стал фундаментальным сдвигом в стратегическом менеджменте. Технологии больших данных (Big Data) трансформировали методологию принятия решений, заменив интуицию и экспертные оценки объективной информацией, полученной из анализа огромных массивов структурированных и неструктурированных данных.

Роль Big Data и аналитики:

1. Повышение точности прогнозирования: Продвинутая аналитика позволяет строить более точные вероятностные модели и оценивать риски, что критически важно для долгосрочного стратегического планирования.
2. Персонализация и лояльность: Анализ поведения клиентов в режиме реального времени позволяет формировать гипер-персонализированные предложения, что напрямую повышает конкурентоспособность и доходы.
3. Оптимизация операций: Анализ производственных данных (например, IoT в промышленности) позволяет предсказывать сбои оборудования и оптимизировать логистические цепочки, снижая операционные расходы.

Информационный менеджмент, обеспечивая качество, доступность и безопасность этих данных, становится гарантом того, что решения, принимаемые на высшем уровне, будут действительно объективными и стратегически обоснованными. Почему же до сих пор многие компании предпочитают принимать решения «на чутье», игнорируя массивы собранной информации?

Применение ИИ и его экономический эффект

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) выступают в качестве «интеллектуального партнера» для стратегического руководства. Они берут на себя трудоемкие задачи по обработке и интерпретации информации, позволяя менеджерам сосредоточиться на стратегических выводах.

Экономический эффект от внедрения ИИ уже является ощутимым и измеримым:

1. Прогнозирование и стратегическое планирование: В российском топливно-энергетическом комплексе (ТЭК) 58% организаций уже используют ИИ для долгосрочного планирования, оптимизации добычи и оценки запасов, что позволяет минимизировать риски капитальных вложений.
2. Повышение операционной эффективности: Внедрение цифровых систем в традиционно консервативных отраслях, таких как строительство, демонстрирует впечатляющие результаты. За счет цифровизации процессов и устранения влияния человеческого фактора удается сократить сроки строительства на 15–30%, а себестоимость — до 20%.
3. Производительность умственного труда: Генеративный ИИ создает конкурентное преимущество за счет высвобождения когнитивных ресурсов. По оценкам экспертов, ИИ может взять на себя до одной пятой части времени, которое работники умственного труда тратят на рутинный поиск и сбор информации. Это позволяет сотрудникам фокусироваться на творчестве, инновациях и стратегическом анализе, повышая общую производительность организации, что в конечном итоге ускоряет цикл динамических способностей.

Эти данные убедительно доказывают, что ИМ, вооруженный современными инструментами ИИ, является прямым фактором роста конкурентоспособности, обеспечивая как стратегическое превосходство (прогнозирование), так и тактическую эффективность (снижение затрат).

Количественная оценка влияния ИМ на конкурентоспособность: Современные метрики

Метрики производительности ИТ-систем и DevOps-подхода

Одной из самых сложных задач ИМ является доказательство экономического эффекта от ИТ-инвестиций. Традиционные финансовые метрики (ROI) часто не отражают реального влияния ИТ на гибкость и скорость бизнеса. Современный подход требует использования операционных метрик, которые напрямую связывают техническое состояние систем с бизнес-результатами.

1. Метрики качества ИТ-услуг (SLI/SLO)

Системы мониторинга ИТ-инфраструктуры используют стандарты Service Level Indicators (SLI) и Service Level Objectives (SLO) для оценки критически важных для бизнеса функций:

• SLI (Service Level Indicator): Измеримый показатель факта. Например, доля успешных запросов к API, среднее время отклика системы или доступность сервиса (аптайм).
• SLO (Service Level Objective): Целевое значение, которого стремится достичь команда. Например, «доступность сервиса должна составлять 99,9% времени в месяц».

Эффективный ИМ устанавливает такие SLO, которые критически важны для конечного пользователя и, следовательно, для конкурентоспособности. Неспособность выполнить SLO (например, медленный отклик интернет-магазина) напрямую ведет к потере клиентов и снижению доходов.

2. Метрики организационной зрелости (DORA Capabilities)

Для оценки производительности разработки программного обеспечения и, как следствие, организационной гибкости, используются четыре ключевые метрики DORA (DevOps Research and Assessment):

Метрика DORA	Описание	Влияние на конкурентоспособность
Deployment Frequency	Частота развертывания кода в продакшене.	Чем выше частота, тем быстрее компания может внедрять инновации и реагировать на требования рынка.
Lead Time for Changes	Время от фиксации кода до его развертывания в рабочей среде.	Отражает скорость (гибкость) всей организации. Короткое время — высокое конкурентное преимущество.
Change Failure Rate	Процент изменений, приводящих к сбою в рабочей среде.	Показатель стабильности и качества. Низкий процент снижает репутационные и операционные риски.
Time to Restore Service	Время, необходимое для восстановления после сбоя.	Критически важный показатель устойчивости. Быстрое восстановление минимизирует убытки.

Высокие показатели по DORA Capabilities свидетельствуют о высоком уровне зрелости ИМ и способности организации к быстрой и надежной реализации динамических способностей (Seizing и Transforming). Если компания может развертывать код несколько раз в день с минимальными сбоями, она фактически неуязвима для конкурентов в плане скорости инноваций.

Экономические и неэкономические метрики эффективности

Влияние ИМ распространяется и на нетехнологические аспекты бизнеса, что также подлежит количественному измерению.

Кадровая аналитика: Использование систем мониторинга персонала и кадровой аналитики позволяет оптимизировать один из самых дорогих ресурсов — человеческий капитал. За счет оптимизации планирования смен, учета предпочтений сотрудников и повышения прозрачности процессов, организации достигают:

• Сокращения фонда оплаты труда (ФОТ) на 8–15%.
• Снижения текучести кадров до 22%.

Это прямое повышение конкурентоспособности за счет снижения операционных расходов и увеличения производительности труда.

Медиааналитика: Для публичных компаний и организаций в секторах с высокой чувствительностью к репутации, ИМ управляет инструментами медиааналитики. Эти инструменты используют количественные (число упоминаний, охват) и качественные (тональность, авторитетность источников) показатели для оценки эффективности коммуникаций. Поскольку репутация напрямую влияет на доверие инвесторов и стоимость акций, медиааналитика, управляемая ИМ, становится стратегическим активом, чья ценность постоянно растет в эпоху социальных медиа.

Риски стратегических ИМ-инициатив и этические вызовы ИИ

Реализация амбициозных ИМ-стратегий в цифровой экономике сопряжена с рисками, которые, если ими не управлять, могут полностью нивелировать полученное конкурентное преимущество.

Операционные и кадровые риски

Внедрение и масштабирование сложных ИТ-решений, особенно ИИ, сталкивается с рядом фундаментальных операционных препятствий:

1. Качество и доступность данных: ИИ-модели требуют огромных объемов высококачественных, очищенных и актуальных данных. Отсутствие единых стандартов и «мусорные» данные делают невозможным эффективное обучение и масштабирование ИИ.
2. Дефицит квалифицированных кадров: Главным ограничителем цифровизации является не технология, а люди, способные с ней работать. Для эффективного внедрения ИИ и управления современными системами (Data Science, DevOps, кибербезопасность) существует острый дефицит специалистов, что повышает риски срыва проектов и некачественного обслуживания.
3. Безопасность и контроль над моделями: Сложность ИИ-моделей затрудняет их контроль. Ошибки в алгоритмах могут привести к неверным стратегическим решениям или операционным сбоям.

Правовые, этические и репутационные риски ИИ

По мере того как ИИ проникает в процессы принятия решений, на первый план выходят нетехнические, но критически важные риски, управление которыми становится частью стратегического ИМ.

Этика в области ИИ становится не просто абстрактным понятием, а важным конкурентным преимуществом, поскольку потребители и партнеры все более внимательно относятся к социальной ответственности компаний.

1. Этическая предвзятость и дискриминация алгоритмов: ИИ-системы обучаются на исторических данных. Если эти данные содержат скрытую дискриминацию (например, по признаку пола или расы в HR-процессах), алгоритм будет воспроизводить и масштабировать эту предвзятость, создавая серьезные репутационные и правовые риски.
2. Защита прав на интеллектуальную собственность (IP): Одной из самых острых проблем, связанных с генеративным ИИ, является правовой статус контента, который он создает. Вопросы о том, кому принадлежат права на текст, код или изображения, сгенерированные ИИ, и не нарушает ли ИИ права на исходные данные, на которых он обучался, создают значительные правовые риски для компаний, использующих эти технологии в коммерческих целях.
3. Необходимость прозрачности (Explainable AI): Для управления рисками и обеспечения доверия (как со стороны регуляторов, так и со стороны клиентов) ИМ должен стремиться к прозрачности алгоритмов. Пользователи и аудиторы должны понимать, как именно ИИ пришел к тому или иному решению. Отсутствие такой прозрачности (модели «черного ящика») увеличивает вероятность репутационного ущерба от ошибок ИИ и затрудняет соблюдение законодательства о защите данных.

Особенности информационного менеджмента в российском бизнесе: Сравнительный анализ

Специфические методологии и проблемы

Хотя российские компании активно перенимают мировые стандарты ИМ (ITIL, COBIT, Agile), в практике крупных отечественных предприятий сформировался специфический «русский путь» управления ИТ.

Отечественные методологии: Одним из примеров является развитие методологии РИТМ (Российский ИТ-Менеджмент). Она фокусируется на управлении портфелем взаимосвязанных стратегических инициатив, что позволяет крупным компаниям более эффективно координировать масштабные программы цифровой трансформации, не ограничиваясь управлением отдельными, не связанными между собой проектами.

Проблема «программного хаоса»: Одной из ключевых системных проблем, снижающих конкурентоспособность российских компаний, является так называемый «программный хаос». Он возникает из-за:

1. Попыток расширить собственную экспертизу и сохранить данные, что ведет к созданию собственных, часто устаревших, ERP-разработок.
2. Результатом является работа с неактуальной и разрозненной информацией, что критически затрудняет переход к управлению на основе данных (Data-Driven Management) и эффективное использование ресурсов.

В то время как мировые лидеры фокусируются на интеграции и переходе к облачным микросервисным архитектурам, многие российские компании вынуждены тратить значительные ресурсы на поддержание и интеграцию разнородных внутренних систем.

Государственные тренды и кадровое обеспечение

Государственные программы цифровизации оказывают сильное влияние на формирование конкурентной среды, особенно в секторе оборонно-промышленного комплекса, ТЭК и строительства. Крупные российские девелоперы, например, создают интегрированные цифровые системы, в то время как средние компании фокусируются на системах проектирования и автоматизации продаж.

Кадровое обеспечение как стратегический риск: Санкционное давление и уход западных вендоров в 2022–2023 годах привели к взрывному росту спроса на отечественных инженеров и разработчиков. Этот спрос превратился в стратегический кадровый кризис. Правительство РФ оценило потребность обрабатывающей промышленности в более чем 1,5 млн. новых инженеров на ближайшие 5 лет, что означает рост спроса почти в 2,5 раза за три года.

Для ИМ это означает, что конкурентное преимущество теперь во многом определяется не только наличием технологий, но и способностью компании привлекать, удерживать и развивать высококвалифицированные ИТ-кадры. Управление этим дефицитом становится первоочередной задачей стратегического ИМ, поскольку без человеческого капитала цифровизация останется лишь на бумаге.

Заключение

Проведенное исследование подтверждает, что информационный менеджмент является не просто поддерживающей функцией, а ключевым стратегическим драйвером конкурентоспособности организации в условиях цифровой экономики.

Основные выводы:

1. Теоретическое обоснование: Роль ИМ в формировании устойчивого конкурентного преимущества научно обоснована через Концепцию динамических способностей (Teece). ИМ выступает инструментом, позволяющим организации эффективно реализовывать три ключевых процесса: ощущать рыночные возможности (Sensing), захватывать их (Seizing) и осуществлять необходимую перестройку (Transforming).
2. Эффективность и трансформация: ИМ обеспечивает переход к управлению на основе данных, используя Big Data и ИИ для повышения точности стратегического прогнозирования (например, 58% организаций ТЭК). Конкретные кейсы показывают измеримый экономический эффект: ИТ-решения в строительстве сокращают сроки на 15–30%, а генеративный ИИ высвобождает до 20% времени умственного труда.
3. Метрическая база: В современном ИМ традиционные метрики дополняются операционными показателями, которые напрямую связывают ИТ-операции с бизнес-результатами. Ключевыми инструментами для оценки организационной гибкости и скорости являются DORA Capabilities (частота развертывания, время выполнения изменений) и система SLI/SLO, обеспечивающая качество критически важных ИТ-сервисов.
4. Риски и этика: Стратегические ИМ-инициативы сопряжены с высоким риском, особенно в области этики ИИ (предвзятость алгоритмов), правового регулирования (защита IP для генерируемого контента) и управления кадрами. Дефицит квалифицированных инженеров (потребность в 1,5 млн. новых специалистов в РФ) является критическим фактором, ограничивающим масштабирование цифровизации.
5. Российская специфика: В российском контексте ИМ сталкивается с уникальными проблемами, такими как «программный хаос» из-за устаревших ERP-разработок, что приводит к разрозненности данных. При этом отечественные методологии, такие как РИТМ, демонстрируют стремление к адаптации стратегического управления ИТ под специфику крупного российского бизнеса.

Рекомендации для дальнейших исследований: Целесообразно сосредоточить дальнейший анализ на эмпирическом сопоставлении метрик DORA и SLI/SLO с финансовыми показателями российских компаний, а также разработке практических рекомендаций по интеграции этических принципов и управления IP в стратегию внедрения генеративного ИИ.

Список использованной литературы

1. Ананьева Т.Н. Информационный менеджмент в системе социологического знания. – М.: Изд-во МГУС, 2007. – 199 с.
2. Васюхин О.В., Варзунов А.В. Информационный менеджмент: краткий курс : учебное пособие. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. – 118 с.
3. Гринберг А.С., Король И.А. Информационный менеджмент : учебное пособие для вузов. – М.: Юнити-Дана, 2003. – 415 с.
4. Денисова А.Л., Уляхин Т.М. Управление конкурентоспособностью промышленного предприятия: аспекты качества. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2006. – 120 с.
5. Кригер А.Б. Информационный менеджмент : учебное пособие. – Владивосток: Изд-во ДГУ, 2004. – 126 с.
6. Крупский А.Ю., Феоктистова Л.А. Информационный менеджмент : учебное пособие. – М.: Изд-во «Дашков и Ко, 2008. – 80 с.
7. Минько Э.В., Минько А.Э., Смирнов В.П. Качество и конкурентоспособность продукции и процессов : учебное пособие. – СПб.: СПбГУАП, 2005. – 240 с.
8. Попов В.М., Ляпунов С.И., Касаткини Л.Л. Бизнес-планирование: анализ ошибок, рисков и конфликтов. – М.: КноРус, 2003. – 448 с.
9. Скрипко Л.Е. Управление качеством и конкурентоспособностью : учебное пособие. – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2010. – 127 с.
10. Фасхиев Х.А. Определение конкурентоспособности предприятия // Маркетинг в России и за рубежом. 2009. №4.
11. Фатхутдинов Р.А. Управление конкурентоспособностью организации : учебник. – 2-е изд., испр. и доп. – М.: Изд-во Эксмо, 2005. – 544 с.
12. Чайникова Л.Н., Чайников В.Н. Конкурентоспособность предприятия : учебное пособие. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2007. – 192 с.
13. Шанченко Н.И. Информационный менеджмент : учебное пособие. – Ульяновск: УлГТУ, 2006. – 95 с.
14. О защите конкуренции : Федеральный закон от 26.07.2006 г. № 135-ФЗ.
15. Стратегический менеджмент в эпоху цифровизации: новые подходы и инструменты // esj.today. URL: https://esj.today/ (Дата обращения: 30.10.2025).
16. Роль менеджмента информационных технологий в цифровой трансформации российских компаний // cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
17. ДинамичЕскиЕ способности: систематическиЙ аналиЗ литературЫ пО теорИИ И практикЕ // neliti.com. URL: https://neliti.com/ (Дата обращения: 30.10.2025).
18. Настоящий риск ИИ: провал этического лидерства // appercase.ru. URL: https://appercase.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
19. Этика и право: Как управлять рисками при использовании ИИ в бизнесе? // legaleai.ru. URL: https://legaleai.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
20. Исследование показало, как растет внедрение цифровых решений в строительстве // ancb.ru. URL: https://ancb.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
21. Как работают системы мониторинга ИТ-инфраструктуры // it-world.ru. URL: https://it-world.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
22. «Это почти не больно»: внедряем DevOps as a Service в Enterprise // habr.com. URL: https://habr.com/ (Дата обращения: 30.10.2025).
23. Нейросети и педагогический дизайн: в ТУСУРе стартовала Всероссийская школа ДПО // tusur.ru. URL: https://tusur.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
24. Мониторинг и контроль сотрудников: баланс эффективности и информационной безопасности // kirov.online. URL: https://kirov.online/ (Дата обращения: 30.10.2025).
25. Спрос на инженеров в России достиг рекорда — но молодые уже не соглашаются на 70 тысяч // habr.com. URL: https://habr.com/ (Дата обращения: 30.10.2025).
26. Внедрение ИИ в бизнесе // tadviser.ru. URL: https://tadviser.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).
27. Медиааналитика: почему она критически важна в некоторых отраслях // skillbox.ru. URL: https://skillbox.ru/ (Дата обращения: 30.10.2025).