Влияние ИТ на эффективность работы фирмы: анализ и вызовы (2025)

В мире, где цифровая трансформация перестала быть модным трендом и стала экзистенциальной необходимостью, компании сталкиваются с беспрецедентными вызовами и возможностями. От того, насколько эффективно фирма интегрирует и использует информационные технологии, зависит не только её конкурентоспособность, но и само выживание на рынке. Это не просто вопрос автоматизации рутинных задач, а глубокое преобразование бизнес-моделей, организационной культуры и всей цепочки создания ценности. Именно поэтому, в условиях стремительно меняющейся цифровой экономики, понимание многогранного влияния ИТ на эффективность работы фирмы становится критически важным для студентов экономических, управленческих и IT-специальностей. И что же из этого следует? То, что способность компании эффективно использовать ИТ сегодня — это не опция, а фундамент для ее долгосрочного развития и сохранения конкурентных позиций.

Потенциальный эффект внедрения генеративного искусственного интеллекта включает до 15,8% роста выручки и 15,2% сокращения издержек. Эти цифры служат мощным напоминанием о том, насколько глубоко информационные технологии уже проникли в ткань современного бизнеса и как радикально они способны изменить его ландшафт. Данный реферат призван всесторонне исследовать эту тему, начиная с фундаментальных определений и теоретических моделей, переходя к анализу конкретных технологий и методов оценки их эффективности, и завершая рассмотрением критических факторов успеха, рисков и вызовов. Мы стремимся представить максимально полный и актуальный анализ, используя авторитетные источники и современные кейсы, чтобы обеспечить глубокое понимание сложной взаимосвязи между ИТ и эффективностью фирмы.

Теоретические основы и понятийный аппарат

Для того чтобы осмыслить сложное и многогранное влияние информационных технологий на эффективность фирмы, необходимо прежде всего установить четкие теоретические рамки и определить ключевые понятия. Эти основы послужат фундаментом для дальнейшего анализа, обеспечивая единообразие и глубину восприятия рассматриваемых процессов, что, в свою очередь, позволит избежать двусмысленностей и неверных интерпретаций в ходе дальнейших рассуждений.

Определения ключевых терминов

В эпоху, когда каждый день приносит новые технологические инновации, ясность в терминологии становится краеугольным камнем академического исследования. Мы начинаем с базовых концепций, которые будут использоваться на протяжении всей работы.

Информационные технологии (ИТ) – это не просто набор компьютеров или программного обеспечения. Это обширная совокупность процессов, средств и методов, предназначенных для сбора, обработки, хранения, передачи и защиты данных, с конечной целью – получения информации нового качества. ИТ призваны оптимизировать информационные потоки, снижая затраты времени, труда, энергии и материальных ресурсов, и пронизывают все сферы человеческой деятельности и современного общества. С научной точки зрения, ИТ представляют собой концентрированное выражение научных знаний и практического опыта, облеченное в проектную форму (технические описания, чертежи, схемы, инструкции), позволяющее рационализировать производственный, социальный или информационный процесс.

Экономическая эффективность – это фундаментальная категория, характеризующая рациональность использования ресурсов предприятия для достижения поставленных целей. Она определяется как соотношение полученных результатов деятельности (производства товаров или услуг) и затрат труда и средств, понесенных на их производство. Суть экономической эффективности заключается в стремлении из доступных предприятию ресурсов получить максимальный объем результатов, при этом обеспечив окупаемость затрат на приобретение этих ресурсов. Иными словами, это мера того, насколько хорошо ресурсы используются для достижения желаемых результатов.

Цифровая трансформация – это куда больше, чем просто оцифровка документов или внедрение новой IT-системы. Это глубинный, качественный процесс использования цифровых технологий для создания совершенно новых или кардинального изменения существующих бизнес-процессов, культуры, клиентского опыта и бизнес-моделей. Цель цифровой трансформации – адаптация к постоянно меняющимся требованиям рынка и потребителей. Она означает фундаментальные изменения в способах осуществления экономической деятельности, ведущие к значительным социально-экономическим эффектам. В более широком смысле, это использование передовых технологий и цифровых инноваций для улучшения всех аспектов деятельности компании и общества, включая оптимизацию управления, взаимодействие с клиентами и создание инновационных цифровых продуктов и услуг.

Бизнес-процесс – это краеугольный камень любой организации, представляющий собой многократно повторяющуюся, логически связанную последовательность взаимосвязанных задач и мероприятий. Его главная цель – достижение определенного результата или цели в рамках организации, а также создание ценности для потребителя. Бизнес-процесс включает взаимодействие между различными департаментами и сотрудниками, а также использование технологий и ресурсов компании, преобразуя входы в выходы по определенной технологии.

Модели принятия и использования информационных технологий

Понимание того, почему сотрудники или клиенты принимают или отвергают новые технологии, имеет решающее значение для успешного внедрения ИТ. Здесь на помощь приходят академические модели, которые позволяют прогнозировать и объяснять поведение пользователей.

Одна из наиболее влиятельных моделей – это Единая теория принятия и использования технологии (UTAUT), разработанная Венкатешем и его коллегами. Эта модель объединяет восемь ранее существовавших теорий принятия технологий, предлагая комплексный взгляд на намерения пользователей использовать информационную систему и их последующее поведение. UTAUT выделяет четыре ключевых конструкта, которые влияют на эти намерения и поведение:

Ожидание производительности (Performance Expectancy): Этот конструкт отражает степень, в которой индивид убежден, что использование данной технологии поможет ему повысить эффективность и продуктивность своей работы. Если пользователь видит прямую выгоду от использования системы, он будет более склонен ее принять.
Ожидание усилий (Effort Expectancy): Этот фактор касается воспринимаемой легкости использования технологии. Если система воспринимается как простая в освоении и эксплуатации, требующая минимальных усилий, вероятность ее принятия значительно возрастает.
Социальное влияние (Social Influence): Данный конструкт учитывает влияние социального окружения на решение пользователя. Это восприятие того, насколько важные для индивида люди (коллеги, руководство, друзья) считают, что он должен использовать технологию. Давление или поощрение со стороны социального круга может быть мощным стимулом.
Способствующие условия (Facilitating Conditions): Этот фактор относится к наличию необходимой организационной и технической инфраструктуры, которая поддерживает использование системы. Сюда входят доступность ресурсов, технической поддержки, необходимых навыков и знаний.

Еще одной широко используемой теорией является Модель принятия технологий (TAM), разработанная Фредом Дэвисом. TAM фокусируется на двух ключевых детерминантах принятия и использования технологий:

Воспринимаемая полезность (Perceived Usefulness): Это степень, в которой пользователь считает, что использование конкретной технологии повысит его производительность или эффективность работы. Подобно ожиданию производительности в UTAUT, этот фактор подчеркивает функциональные преимущества системы.
Воспринимаемая простота использования (Perceived Ease of Use): Этот фактор отражает степень, в которой пользователь считает, что технология будет простой и легкой в освоении и использовании, не требующей значительных умственных или физических усилий.

Согласно TAM, чем выше воспринимаемая полезность и простота использования, тем выше вероятность того, что пользователь примет и будет активно использовать технологию. Эти модели дают ценные инструменты для анализа поведения пользователей, позволяя компаниям более осознанно подходить к процессу внедрения новых ИТ-решений, предвидя потенциальные барьеры и формируя стратегии их преодоления.

Современные информационные технологии как драйвер эффективности фирмы

В современном мире информационные технологии перестали быть просто вспомогательным инструментом и превратились в мощный двигатель трансформации, способный кардинально изменить операционную и стратегическую деятельность компаний. Новейшие ИТ-решения предлагают беспрецедентные возможности для оптимизации, инноваций и создания конкурентных преимуществ.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) находятся на переднем крае технологической революции, переопределяя границы возможного в бизнесе. Их влияние на эффективность фирм проявляется через автоматизацию, оптимизацию и генерацию новых инсайтов, что в конечном итоге приводит к значительному росту выручки и сокращению издержек.

Генеративный ИИ уже демонстрирует поразительные результаты. Потенциальный эффект его внедрения включает до 15,8% роста выручки и 15,2% сокращения издержек, а также более 22% роста производительности сотрудников. Это происходит за счет способности ИИ автоматизировать рутинные задачи, минимизировать риск ошибок и освобождать персонал для более стратегических и креативных видов деятельности.

Рассмотрим конкретные примеры применения ИИ в различных отраслях:

Логистика: Крупные компании, такие как UPS, используют ИИ для оптимизации маршрутов доставки. Системы ИИ анализируют множество факторов, включая трафик, погодные условия и количество остановок, что позволяет сокращать пробег автопарка и экономить десятки миллионов долларов в год на топливе.
Управление складскими запасами: Ритейл-гиганты, подобные Amazon, применяют ИИ для точного прогнозирования спроса. Это минимизирует избыточные запасы, предотвращает дефицит товаров и значительно снижает издержки хранения, обеспечивая оптимальное наличие продукции.
Производство: На производственных предприятиях ИИ используется для предиктивного обслуживания оборудования. Анализируя данные с датчиков, ИИ может предсказать поломки до их возникновения, что позволяет проводить профилактическое обслуживание, сокращать время простоя и избегать дорогостоящего экстренного ремонта. Применение робототехники на базе ИИ дополнительно снижает промышленные издержки, повышает производительность и качество продукции, а внедрение машинного обучения и нейронных сетей позволяет сократить расходы на оплату труда.
Маркетинг: Нейронные сети анализируют эффективность рекламных кампаний, сегментируют аудитории и рекомендуют индивидуальные предложения клиентам, значительно повышая результативность маркетинговых действий. ИИ помогает бизнесу сокращать затраты и повышать скорость реагирования на изменения рынка.

Статистика подтверждает эти тенденции: внедрение ИИ в бизнес-процессы позволило 94% компаний сократить затраты, при этом каждая третья компания ожидает увеличения выручки от использования ИИ в будущем. По прогнозам Gartner, к 2026 году 80% предприятий будут активно использовать API и модели генеративного ИИ или разрабатывать свои собственные, что подчеркивает его неизбежное доминирование. Стоит ли игнорировать эти тенденции, рискуя отстать от конкурентов?

Большие данные (Big Data) и бизнес-аналитика

В современном мире данные стали новой нефтью, а способность компаний эффективно их собирать, обрабатывать и анализировать – ключевым фактором конкурентных преимуществ. Именно здесь на сцену выходят Big Data и бизнес-аналитика.

Big Data – это не просто большой объем информации, это технологии и методы, позволяющие работать с огромными, постоянно растущими и разнообразными массивами данных, извлекая из них ценные инсайты. Способность компании к аналитике больших данных является основным фактором конкурентных преимуществ на рынке цифровизации.

Применение Big Data позволяет компаниям:

Мониторить рынок и конкурентов в режиме реального времени, выявляя новые возможности, внедряя инновации и опережая конкурентов.
Оптимизировать операции и персонализировать предложения:
- Розничная торговля: Big Data используется для анализа предпочтений клиентов, их поведения на сайте и истории покупок. Это позволяет точно прогнозировать спрос, оптимизировать ассортимент и предлагать персонализированные акции, значительно увеличивая лояльность и продажи.
- Медицина: Анализ больших данных повышает точность диагностики (например, в радиологии), помогает предсказывать эпидемии и оптимизировать работу больниц. Кроме того, Big Data способствует развитию персонализированной медицины, анализируя индивидуальные данные о пациентах для подбора наиболее эффективного лечения.
- Финансы: Банки и инвестиционные компании применяют Big Data для выявления рыночных тенденций, принятия торговых решений в реальном времени и эффективного управления рисками, включая предотвращение мошенничества.

В целом, Big Data позволяет принимать более обоснованные решения, повышать операционную эффективность, создавать новые продукты и услуги, а также углублять взаимодействие с клиентами.

Облачные решения

Облачные решения стали фундаментом современной цифровой инфраструктуры, предоставляя компаниям беспрецедентную гибкость, масштабируемость и доступность ресурсов. Это не просто место для хранения данных, а полноценная платформа для стимулирования инноваций, роста и опережения конкурентов.

Роль облачных технологий в эффективности фирм проявляется в нескольких ключевых аспектах:

Скорость и адаптивность: Облачные платформы позволяют компаниям быстрее адаптироваться к рыночным изменениям и ускорять вывод новых продуктов на рынок. Это сокращает циклы разработки и внедрения, давая конкурентное преимущество.
Стимулирование инноваций: Облако предоставляет доступ к передовым инструментам и сервисам (ИИ, машинное обучение, аналитика Big Data) без необходимости значительных капитальных вложений в собственную инфраструктуру. Это демократизирует инновации, позволяя даже небольшим компаниям экспериментировать с новейшими технологиями.
Совместная работа и гибкость: Облачные решения способствуют организации совместной работы над документами и проектами в режиме реального времени, что повышает продуктивность и эффективность команд.
Масштабируемость и экономия: Компании могут легко масштабировать свои ИТ-ресурсы в зависимости от потребностей, оплачивая только фактически используемые мощности. Это приводит к оптимизации ИТ-издержек.
Интеграция с другими технологиями: Внедрение облачных сервисов стимулируется растущим спросом на решения для анализа больших данных, кибербезопасности и ИИ, поскольку облако служит идеальной платформой для их развертывания и функционирования.

Сегодня 94% всех бизнес-процессов в крупных и средних компаниях обрабатывается с использованием облачных технологий, что свидетельствует об их повсеместном принятии и критической важности для современной экономики.

Интернет вещей (IoT) и цифровые двойники

Концепция Интернета вещей (IoT) и, как её логическое продолжение, цифровых двойников, открывает новые горизонты для операционной эффективности и стратегического планирования.

Интернет вещей (IoT) представляет собой сеть физических объектов, оснащенных датчиками, программным обеспечением и другими технологиями, которые позволяют им подключаться и обмениваться данными с другими устройствами и системами через интернет. Развитие умного интернета вещей способствует росту облачного трафика в системах Big Data, поскольку IoT поставляет огромные объемы данных, которые затем анализируются искусственным интеллектом для прогнозирования будущего. Например, датчики на производственном оборудовании могут собирать данные о температуре, вибрации и давлении, отправляя их в облако для дальнейшего анализа.

Цифровой двойник (Digital Twin) — это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы, которая точно отражает их характеристики, поведение и взаимодействие с окружающей средой. Это не статичная модель, а динамический образ, постоянно обновляемый данными, поступающими в режиме реального времени от датчиков IoT, установленных на физическом объекте.

Применение цифровых двойников имеет колоссальное значение:

Прогнозирование и оптимизация: С помощью цифрового двойника компании могут прогнозировать развитие различных сценариев, проверять гипотезы без риска для физических систем и экономить значительные ресурс��. Это позволяет принимать более эффективные стратегические решения на основе получаемого видения и более полного представления о производительности продукта и пользовательском опыте.
Производство: В Индустрии 4.0 цифровой двойник может быть как простой графической визуализацией данных оборудования, так и сложной симуляцией целой производственной линии. Это позволяет перейти от реактивного управления к проактивному прогнозированию и оптимизации процессов. Например, с помощью цифрового двойника можно моделировать изменения в производственной линии, чтобы определить их влияние на производительность, прежде чем внедрять их в реальном мире.
Рост дохода: Технология цифровых двойников способна увеличить доход компаний на 10% за счет повышения эффективности, снижения дефектов и оптимизации продуктов.
Рыночные тенденции: Мировой рынок цифровых двойников в 2023 году оценивался в 10,1 млрд долларов, а к 2028 году прогнозируется его взрывной рост до 110,1 млрд долларов, что подчеркивает огромный потенциал этой технологии.

Собранные данные от датчиков IoT передаются на цифровую платформу в режиме реального времени по протоколам, таким как MQTT или HTTP, с использованием центров Интернета вещей как посредников между устройствами и облачными сервисами, что обеспечивает непрерывную актуализацию цифрового двойника.

Метрики и методы оценки экономической эффективности внедрения ИТ

Внедрение информационных технологий, будь то масштабная цифровая трансформация или локальный ИТ-проект, требует значительных инвестиций. Чтобы убедиться в целесообразности этих вложений и продемонстрировать их отдачу, необходимо использовать строгие и обоснованные методы оценки экономической эффективности. Без этого ИТ-проекты рискуют остаться в плоскости догадок и интуитивных решений, лишенных конкретных доказательств ценности. Оценка экономической эффективности ИТ-проекта является обязательной составляющей его технико-экономического обоснования.

Финансовые методы оценки

Финансовые методы оценки ИТ-проектов ориентированы на количественное измерение денежных потоков и инвестиций, позволяя определить окупаемость и прибыльность проекта с учетом временной стоимости денег.

1. Годовой экономический эффект (Э_год) и срок окупаемости (Т_ок)

Эти базовые показатели позволяют быстро оценить прямую экономию и срок возврата инвестиций.

Годовой экономический эффект (Э_год) характеризует уменьшение совокупности затрат, связанных с производством годового объема продукции, или увеличение доходов. Он может быть рассчитан по одной из следующих формул:
- Формула 1 (снижение себестоимости):
  Э_год = (С₁ - С₂) ⋅ В₂ – Е_н ⋅ З_ед
  Где:
  - С₁ – себестоимость единицы продукции до реализации ИТ-мероприятий;
  - С₂ – себестоимость единицы продукции после реализации ИТ-мероприятий;
  - В₂ – годовой объем продукции после реализации ИТ-мероприятий;
  - Е_н – нормативный коэффициент эффективности инвестиций (например, 0.1–0.2, что соответствует срокам окупаемости 5–10 лет);
  - З_ед – единовременные затраты на ИТ-проект.
- Формула 2 (доходы и расходы):
  Э_год = Д_год - (Н_кэ ⋅ Р_год)
  Где:
  - Д_год – доходы за год, полученные благодаря ИТ-проекту;
  - Р_год – расходы за год на ИТ-проект;
  - Н_кэ – нормативный коэффициент эффективности (обычно 0.1–0.2).
- Формула 3 (условно-годовая экономия на удельной себестоимости):
  Э_уг = (С₁ - С₂) ⋅ П
  Где:
  - С₁ и С₂ — удельная себестоимость обработки единицы продукта по базовому и проектному вариантам соответственно;
  - П — годовая производительность проектируемого оборудования или системы.
Срок окупаемости затрат (Т_ок) показывает, за сколько лет окупятся капитальные затраты. Рассчитывается как отношение капитальных затрат (К) к годовой экономии (Э) или прибыли, полученной от проекта:
Т_ок = К / Э

2. Чистый приведенный доход (Net Present Value, NPV)

NPV — это один из наиболее надежных методов, поскольку он учитывает временную стоимость денег, дисконтируя будущие денежные потоки проекта к их текущей стоимости. Он рассчитывается как сумма дисконтированных денежных потоков за вычетом первоначальных инвестиций.

Формула NPV:
NPV = Σ_t=1ⁿ (CF_t / (1 + r)^t) - I₀
Где:

CF_t – чистый денежный поток в период t;
r – ставка дисконтирования (стоимость капитала);
t – период времени;
I₀ – первоначальные инвестиции.

Положительный NPV указывает на то, что проект прибылен и увеличивает стоимость фирмы. Однако, несмотря на свою полезность, NPV не анализирует риски, поэтому после положительного NPV требуется анализ рисков ИТ-проекта для принятия окончательного решения.

3. Внутренняя норма доходности (Internal Rate of Return, IRR)

IRR — это ставка дисконта, при которой чистый приведенный доход (NPV) проекта равен нулю. Она позволяет определить максимально допустимый уровень расходов, связанных с проектом (например, процентную ставку по кредиту), который можно понести без убытков. Если IRR выше стоимости капитала, проект считается привлекательным.

IRR определяется путем нахождения значения r, при котором:
Σ_t=1ⁿ (CF_t / (1 + IRR)^t) - I₀ = 0

Качественные и вероятностные методы

Помимо финансовых метрик, для комплексной оценки эффективности ИТ-проектов часто применяются качественные и вероятностные методы, особенно когда речь идет о нематериальных выгодах, которые трудно выразить в денежном эквиваленте.

1. Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard, BSC)

Этот метод позволяет оценить эффект от внедрения ИТ-систем, исходя из стратегических приоритетов бизнеса. BSC трансформирует стратегические цели в набор ключевых показателей деятельности (KPI), сбалансированных по четырем перспективам:

Финансы: Традиционные финансовые метрики (прибыль, ROI).
Клиенты: Удовлетворенность клиентов, доля рынка.
Внутренние бизнес-процессы: Эффективность и качество процессов.
Обучение и развитие: Инновации, квалификация персонала.

При внедрении ИТ-проекта определяются KPI, на которые он должен повлиять, и планируется степень их изменений. Например, новая CRM-система может быть оценена по росту удовлетворенности клиентов (перспектива «Клиенты»), сокращению времени обработки запросов (перспектива «Внутренние процессы») и обучению персонала (перспектива «Обучение и развитие»).

2. Качественная оценка сокращения издержек и социального эффекта

Сокращение издержек: Может включать анализ сокращения всех видов издержек (операционных, административных, производственных) после внедрения ИТ-системы за определенный период (например, период окупаемости). Это может быть непрямое сокращение, например, за счет повышения точности планирования и снижения потерь.
Социальный эффект: Оценивает влияние ИТ на благополучие сотрудников и потребителей. Примеры:
- Повышение удовлетворенности потребителей за счет улучшения качества услуг или персонализации.
- Снижение нагрузки на сотрудников, улучшение условий труда.
- Повышение доступности информации или услуг для широкого круга лиц.

3. Априорный и апостериорный подходы

Априорный подход: Используется на этапе выбора ИТ-решения и прогнозирования его результатов. Он включает оценку и прогнозирование эффектов внедрения с использованием прогнозных значений ключевых факторов и учета различных рисков, влияющих как на эффекты, так и на затраты проекта.
Апостериорный подход: Применяется после внедрения информационной системы на этапе её эксплуатации. Он предполагает непосредственную оценку результатов, сравнивая ключевые факторы (производительность, затраты, качество) до и после внедрения.

4. Методология Information Economics (IE)

Эта методология, разработанная Питером Кингом, специально предназначена для оценки ИТ-проектов, которые приносят значительные нематериальные выгоды. IE использует матрицу ценности, которая включает финансовые и нефинансовые критерии (например, стратегическое соответствие, влияние на бизнес-риски, улучшение обслуживания клиентов). Каждому критерию присваивается вес, а затем оценивается влияние проекта по каждому из них, что позволяет получить общую «ценность» проекта, даже если многие из ее составляющих не могут быть выражены в прямых денежных потоках.

Сочетание финансовых, качественных и вероятностных методов позволяет получить наиболее полную картину эффективности ИТ-проектов, предоставляя руководству компаний надежную основу для принятия решений об инвестициях в информационные технологии.

Критические факторы успешного внедрения и эффективного использования ИТ

Успех внедрения информационных технологий в фирме – это не только вопрос выбора правильной системы или достаточности бюджета. Гораздо глубже лежат неочевидные, но критически важные факторы, касающиеся человеческого капитала, организационной структуры и корпоративной культуры. Именно эти элементы часто определяют, станет ли ИТ-инициатива мощным катализатором роста или превратится в дорогостоящий провал.

Роль организационной культуры

Организационная культура является, пожалуй, наиболее недооцениваемым, но при этом критическим фактором успеха цифровой трансформации. Шокирующая статистика указывает, что две из трех попыток цифровой трансформации терпят неудачу из-за культуры, а не технологий. Это означает, что даже самые передовые и дорогостоящие ИТ-системы не принесут ожидаемого эффекта, если сотрудники компании не готовы их принять, использовать и интегрировать в свою повседневную деятельность.

Успешная цифровая культура – это не просто набор правил, а глубоко укоренившийся образ мышления и поведения. Она должна быть направлена на поддержание инноваций, обладать гибкостью, адаптивностью, способностью к сотрудничеству и динамичностью. Ключевые элементы такой культуры включают:

Принятие решений на основе данных: В цифровой культуре интуиция уступает место анализу. Сотрудники должны быть приучены к использованию дашбордов, аналитических отчетов и прогнозов для обоснования своих решений. Это требует не только доступа к данным, но и навыков их интерпретации.
Продуктовый подход: Вместо долгих циклов планирования и внедрения, цифровая культура поощряет тестирование гипотез через создание прототипов, быстрое получение результатов и, что крайне важно, обучение на ошибках. Это позволяет компаниям быстро адаптироваться и минимизировать риски.
Управление изменениями как ценность: В условиях постоянных технологических обновлений, готовность к изменениям становится ключевой компетенцией. Цифровая культура поощряет перемены и формирует у сотрудников убеждение, что существующие процессы можно и нужно менять и переводить в цифровой формат. Важно, чтобы сотрудники понимали направленность этих изменений на финансовый результат и общую стратегию компании.
Вовлеченность и поощрение инноваций: Культура, способствующая цифровой трансформации, поощряет сотрудников мыслить творчески, экспериментировать с новыми идеями и не бояться неудач. Компании формируют цифровую культуру, давая сотрудникам активно участвовать в процессе перехода, поощряя их к решению новых задач и обеспечивая адекватную компенсацию за освоение новых навыков. Это повышает вероятность успеха инноваций и позволяет извлекать уроки из ошибочных предположений.

Цифровая корпоративная культура также включает совокупность моделей организационного поведения, практик в области формирования и развития цифровых компетенций, а также повышение вовлеченности и готовности разделять единые ценности. Без такой культуры даже самая совершенная технология останется неиспользованной или будет использоваться неэффективно.

Квалификация персонала и управление изменениями

Параллельно с формированием правильной культуры, критически важными являются квалификация персонала и эффективное управление изменениями. Технологии развиваются быстрее, чем люди успевают адаптироваться, и этот разрыв может стать серьезным препятствием.

Недостаток квалификации персонала: Это одна из главных проблем, особенно в такой чувствительной области, как кибербезопасность. По данным PwC, 47% лидеров называют недостаток квалификации персонала главной проблемой в кибербезопасности. В условиях, когда киберугрозы становятся все более изощренными, отсутствие обученных специалистов по защите данных и систем представляет огромный риск для фирмы. Это требует постоянных инвестиций в обучение и переквалификацию сотрудников.
Синхронизация целей бизнеса и ИТ-стратегии: Часто ИТ-отдел работает в отрыве от общих бизнес-целей. В России лишь 14% респондентов (по сравнению с 23% в мире) планируют синхронизацию целей бизнеса со стратегией информационной безопасности. Это приводит к тому, что ИТ-инициативы могут не соответствовать стратегическим приоритетам компании, что снижает их эффективность и отдачу.
Управление рисками в процессе цифровой трансформации: Готовность к упредительным мерам по управлению рисками с самого начала цифровой трансформации остается низкой. Только 30% российских респондентов (по сравнению с 53% в мире) уверены в необходимости таких мер. Это означает, что многие компании начинают внедрять новые технологии, не проработав заранее потенциальные риски, что может привести к серьезным проблемам в будущем.

Таким образом, успех внедрения ИТ зависит не только от технических решений, но и от способности организации создать благоприятную культурную среду, инвестировать в развитие персонала и проактивно управлять изменениями и связанными с ними рисками.

Трансформация бизнес-моделей и конкурентные преимущества

Влияние информационных технологий простирается далеко за рамки простой оптимизации существующих процессов. Они выступают мощным катализатором для глубинной трансформации бизнес-моделей, позволяя компаниям не только повышать свою эффективность, но и обретать новые конкурентные преимущества, формируя инновационный потенциал для будущего роста. Цифровая трансформация воспринимается как стратегия внедрения цифровых технологий для кардинального изменения бизнеса, включая его бизнес-модели.

Изменение бизнес-моделей под влиянием ИТ

Цифровые технологии создают беспрецедентные возможности для переосмысления того, как компании создают, доставляют и захватывают ценность. Трансформация бизнес-моделей может варьироваться от тонкой оптимизации существующих до создания совершенно новых подходов к ведению бизнеса.

Примеры таких изменений включают:

Создание «умных» интегрированных продуктов: Информационные технологии позволяют компаниям разрабатывать продукты, которые собирают данные, обучаются и адаптируются к потребностям пользователя. Это может быть как модернизация существующих продуктов, так и создание совершенно новых решений с нуля.
Использование Промышленного Интернета вещей (IIoT): IIoT дает возможность искать новые источники ценности для клиентов, предоставляя данные в реальном времени о работе оборудования, что позволяет предлагать предиктивное обслуживание, оптимизацию процессов и более персонализированные услуги.
Модель «все как услуга» (X-as-a-service, XaaS): Эта модель предполагает трансформацию всех продуктов и даже производственных мощностей в сервис, доступный по подписке или по мере использования (pay-per-use). Она обеспечивает масштабируемость и снижает входные барьеры для клиентов. Примерами являются облачное программное обеспечение (SaaS), инфраструктура как услуга (IaaS) и платформы как услуга (PaaS).
Платформенные бизнес-модели: Информационные технологии породили целое поколение платформ, которые связывают спрос и предложение, не владея при этом физическими активами. Примеры включают краудфандинговые платформы, сервисы аренды жилья у частных лиц (такие как Airbnb) и облачное программное обеспечение для бизнес-аналитики.

Важно отметить, что около двух третей компаний, прошедших цифровую трансформацию, создали новые бизнес-модели. Это свидетельствует о том, что цифровая трансформация – это не просто косметический ремонт, а фундаментальные изменения в подходах к заработку и предоставлению ценности. Ярким примером успешной цифровой трансформации является программа MyMagic+ в Disney World, которая объединила различные каналы коммуникации для анализа поведения клиентов и повышения их удовлетворенности, создав совершенно новый уровень взаимодействия с посетителями.

Повышение конкурентоспособности и инновационного потенциала

Информационные технологии – это не только инструмент для трансформации, но и мощный ресурс для повышения конкурентоспособности и стимулирования инновационного потенциала фирмы. В условиях глобального рынка способность быстро реагировать на изменения и поставлять новую продукцию становится ключевой.

Точное прогнозирование и адаптивность: Информационные технологии позволяют предприятиям делать более точные прогнозы будущих тенденций и событий на основе анализа данных. Применение технологий искусственного интеллекта позволяет быстро собирать и анализировать огромные массивы данных из разных источников, снижать влияние человеческого фактора и предотвращать ошибки. Например, системы ИИ могут прогнозировать спрос на рынке и уменьшать риски, связанные с принятием решений, делая компании более гибкими и адаптивными к изменениям.
Оптимизация цепочек поставок: Внедрение ИИ помогает компаниям точнее прогнозировать потребности рынка, а также оптимизировать операции в цепочке поставок путем прогнозирования спроса, управления запасами и оптимизации логистики. Российские ИИ-алгоритмы умеют анализировать тысячи параметров поведения пользователей, что позволяет им точно прогнозировать рост спроса и корректировать запасы, а также перераспределять ресурсы между регионами. Все это приводит к значительной экономии затрат и повышению эффективности.
Конкурентные преимущества через Big Data: На рынке цифровизации основным фактором конкурентных преимуществ выступает способность компании по аналитике больших данных. Big Data позволяет компаниям выявлять новые возможности, внедрять инновации и опережать конкурентов за счет анализа рыночных тенденций, поведения потребителей и данных конкурентов. В ритейле Big Data используется для тонкой сегментации клиентов, что позволяет разрабатывать адресные маркетинговые стратегии и персонализированные кампании, а также для оптимизации кампаний в реальном времени, максимизируя окупаемость инвестиций.
Рост выручки за счет облачных технологий: Организации, которые прошли весь путь развития облака до оптимизированного уровня, смогли увеличить выручку на 10,4% и уменьшить ИТ-издержки на 77%. Это подчеркивает не только операционную эффективность, но и прямой вклад облачных решений в финансовые показатели.

Перспективы и устойчивость функционирования и развития бизнеса определяются его способностью быстро реагировать на изменяющиеся потребности потребителей и оперативно поставлять на рынок новую продукцию (услуги). Информационные технологии предоставляют необходимые инструменты для достижения этой цели, превращая компании из пассивных участников рынка в активных двигателей инноваций и изменений.

Риски и вызовы интенсивного использования ИТ и их управление

Интенсивное использование информационных технологий, несмотря на все их преимущества, сопряжено с рядом серьезных рисков и вызовов. Недооценка или игнорирование этих аспектов может свести на нет все усилия по цифровой трансформации и даже поставить под угрозу существование фирмы. Эффективное управление этими рисками становится критически важным элементом общей стратегии развития.

Кибербезопасность и защита данных

В современном цифровом ландшафте кибербезопасность является, пожалуй, наиболее острым и актуальным риском. С возрастанием сложности и взаимосвязанности ИТ-систем растет и поверхность для атаки, а значит, и угрозы.

Вызовы кибербезопасности ИИ: Среди ключевых рисков при использовании ИИ компании в России указывают кибербезопасность (68%), а также интерпретируемость полученных результатов (48%) и конфиденциальность данных (29%). Это связано с тем, что ИИ-системы могут быть уязвимы для манипуляций, а также обрабатывать огромные объемы конфиденциальной информации, что делает их привлекательной целью для злоумышленников.
Угрозы операционным технологиям (ОТ) и Промышленному Интернету вещей (IIoT): Отчет PwC подчеркивает, что операционные технологии (ОТ) и промышленный Интернет вещей (IIoT) стали точками давления в текущем ландшафте безопасности. Атаки на эти системы могут иметь катастрофические последствия для производственных процессов, инфраструктуры и даже безопасности людей.
Растущие инвестиции и недостаточная готовность: 60% организаций увеличивают инвестиции в управление киберрисками в ответ на геополитическую нестабильность. Однако, несмотря на это, только 6% полностью внедрили все меры по управлению данными рисками. Этот разрыв между осознанием угрозы и реальной готовностью к ней является серьезной проблемой.

Меры по управлению киберрисками включают комплексный подход:

Защита от утечки данных: Внедрение систем Data Loss Prevention (DLP) и строгие политики доступа.
Отслеживание трафиков передачи информации: Мониторинг сетевой активности для выявления аномалий и потенциальных угроз.
Упреждение угроз и быстрое реагирование на инциденты: Использование систем на базе ИИ для предиктивного анализа угроз и автоматизированного реагирования. Российские ИИ-системы противодействия мошенничеству (фрод-мониторинг) способны анализировать тысячи параметров поведения пользователей, замечать малейшие отклонения, что снижает риски утечек и гарантирует соответствие требованиям регуляторов.
Обеспечение соответствия нормативным требованиям: Соблюдение международных и национальных стандартов (например, GDPR, ФЗ-152).
Управление непрерывностью бизнеса (BCM): Разработка планов действий на случай киберинцидентов для минимизации простоев и восстановления операций.
Защита интеллектуальной собственности: Предотвращение кражи патентов, ноу-хау и других ценных данных.

Этические и регуляторные вызовы

Помимо кибербезопасности, интенсивное использование ИТ порождает ряд этических и регуляторных вызовов, которые требуют внимательного рассмотрения.

Соблюдение нормативных и законодательных требований: Внедрение новых технологий, особенно ИИ, часто опережает разработку соответствующего законодательства. Это создает правовую неопределенность и риск несоответствия будущим нормам. Для ИИ этот риск указывают 53% российских компаний. Компании должны постоянно отслеживать изменения в законодательстве и адаптировать свои ИТ-системы и процессы.
Интерпретируемость результатов ИИ: ИИ-системы, особенно на базе глубокого обучения, могут выдавать высокоточные результаты, но процесс принятия решений остается «черным ящиком». Это порождает проблему интерпретируемости (explainability), которую 48% компаний в России считают риском. В таких областях, как медицина или финансы, невозможность объяснить, почему ИИ принял то или иное решение, может иметь серьезные этические и юридические последствия.
Конфиденциальность данных: С ростом объемов обрабатываемых данных, особенно персональных, вопросы конфиденциальности становятся центральными. Обеспечение защиты личной информации и соблюдение принципов приватности – это не только требование регуляторов, но и ключевой фактор доверия клиентов. Это риск для 29% компаний, использующих ИИ.
Отсутствие четкого управления и владения: Для 39% лидеров в области кибербезопасности отсутствие четкого управления и владения ИТ-активами и процессами является серьезной проблемой. Неопределенность в ответственности может привести к пробелам в безопасности и неэффективному управлению рисками.
Недостаточная квалификация персонала: Как уже упоминалось, 47% руководителей называют недостаточную квалификацию персонала главным вызовом кибербезопасности. Это подчеркивает не только техническую, но и организационную проблему, требующую стратегических инвестиций в обучение и развитие кадров.

Эффективное управление рисками ИТ требует не только технических решений, но и системного подхода, включающего разработку политик, обучение персонала, постоянный мониторинг и интеграцию управления рисками в общую бизнес-стратегию.

Роль информационной инфраструктуры и архитектуры предприятия

Обеспечение устойчивого развития и успешной цифровой трансформации фирмы невозможно без надежной и продуманной информационной инфраструктуры и архитектуры предприятия. Это не просто набор аппаратных средств и программного обеспечения, а стратегический каркас, который поддерживает все бизнес-процессы и позволяет эффективно управлять данными и сервисами. Именно здесь на помощь приходят признанные мировые фреймворки, такие как ITIL и COBIT.

Управление ИТ-услугами (ITIL)

ITIL (IT Infrastructure Library) — это мировой стандарт в области управления информационными технологиями, представляющий собой набор методологий и лучших практик, разработанных в рамках IT сервис-менеджмента (ITSM). Его основная цель — помочь организациям эффективно управлять ИТ-услугами, обеспечивая их ценность для бизнеса.

Внедрение ITIL приносит фирме множество преимуществ:

Согласование целей бизнеса и ИТ: ITIL налаживает взаимодействие между ИТ-отделом и бизнес-пользователями, гарантируя, что ИТ-услуги напрямую поддерживают стратегические цели компании.
Снижение затрат и повышение эффективности: Применение лучших практик ITIL способствует снижению затрат на реинжиниринг бизнес-процессов, сокращению производственного цикла и повышению конкурентных преимуществ на рынке за счет оптимизации использования ресурсов и улучшения качества услуг.
Повышение качества ИТ-услуг: Для ИТ-службы ITIL обеспечивает создание четкого механизма работы, включая процессы поддержки и сопровождения. Это уменьшает количество сбоев, сокращает время восстановления сервисов и, как следствие, повышает уровень качества предоставляемых ИТ-услуг.
Удовлетворенность пользователей: ITIL помогает достичь повышения удовлетворенности пользователей и качества обслуживания, поскольку процессы ориентированы на предоставление услуг, максимально отвечающих потребностям клиентов.
Адаптация к цифровой трансформации: Современная версия ITIL 4, в частности, позволяет компаниям быстрее адаптироваться к рыночным изменениям и поддерживает цифровую трансформацию, интегрируясь с гибкими методологиями, такими как DevOps, Agile и Lean. Она вводит концепцию Системы создания ценности услуг (Service Value System, SVS), которая подчеркивает постоянное создание ценности для всех заинтересованных сторон.

Таким образом, ITIL является не просто набором инструкций, а комплексным подходом к управлению ИТ как бизнесом, что критически важно для устойчивого развития и успешной цифровой трансформации.

Управление ИТ (COBIT)

COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies) — это еще один фундаментальный фреймворк по управлению ИТ, разработанный ISACA, который фокусируется на информационной безопасности, управлении киберрисками и достижении баланса между бизнес-целями и контролем ИТ-процессов. COBIT предоставляет всеобъемлющую модель для управления корпоративной информацией и технологиями (GEIT).

Преимущества внедрения COBIT для фирмы:

Соответствие ИТ бизнес-потребностям: COBIT обеспечивает большее соответствие ИТ потребностям бизнеса, каскадируя высокоуровневые цели предприятия до уровня управляемых ИТ-целей, процессов и практик. Это гарантирует, что ИТ-инвестиции направлены на поддержку стратегических приоритетов.
Четкость ролей и ответственности: Благодаря процессному подходу, COBIT способствует четкому определению ролей и ответственности в сфере ИТ, что повышает прозрачность и подотчетность.
Соблюдение регуляторных требований: COBIT обеспечивает большее соответствие требованиям регуляторов и законодательства, помогая выполнять требования COSO (Комитета спонсорских организаций Комиссии Тредвея) к контролю в сфере ИТ. В условиях растущих требований к комплаенсу это имеет огромное значение.
Эффективное управление инвестициями и ресурсами: Фреймворк предлагает свод утвержденных метрик, процессов и лучших практик, позволяющих максимизировать выгоду от использования информационных технологий, разработать руководство и регламенты в сфере ИТ, а также осуществлять эффективный контроль над инвестициями в ИТ и управлять ИТ-ресурсами без сбоев.
Гибкость и адаптивность: COBIT 2019, актуализированный с учетом современных киберугроз и технологий, предоставляет большую гибкость при внедрении и адаптации систем управления корпоративной информацией и технологиями. Он позволяет модифицировать модель для соответствия конкретному контексту организации.
Универсальность: COBIT универсален и применим к любым информационным системам, независимо от конкретных технологий и программно-аппаратных средств, фокусируясь на эффективной работе ИТ-инфраструктуры на уровне процессов.

В контексте цифрового двойника организации, COBIT и ITIL играют ключевую роль. Модель цифровой архитектуры организации разрабатывается на основе бизнес-процессов (BPM) и выстраивает связь с организационной структурой и ИТ-архитектурой. Цифровой двойник, будучи виртуальной моделью реальной компании, которая отображает ее цифровую инфраструктуру, процессы, данные и ресурсы, может быть использован для анализа, моделирования, оптимизации и управления бизнес-процессами. Использование таких фреймворков как ITIL и COBIT обеспечивает необходимую методологическую базу для построения и эффективного управления этой сложной цифровой моделью.

Основные теории и модели, описывающие внедрение и использование ИТ в бизнесе

Для глубокого понимания механизмов влияния информационных технологий на эффективность фирмы необходимо рассмотреть ключевые теоретические модели, которые объясняют процессы принятия, использования и управления ИТ в бизнес-среде. Эти модели предоставляют концептуальные рамки для анализа, прогнозирования и оптимизации взаимодействия между технологиями и организацией.

Модели принятия технологий: UTAUT и TAM

На заре цифровой эпохи исследователи стремились понять, почему одни технологии быстро находят свое применение, а другие сталкиваются с сопротивлением. Так появились модели, объясняющие поведение пользователей.

1. Единая теория принятия и использования технологии (UTAUT)

UTAUT, разработанная Венкатешем и др., является одной из самых всеобъемлющих моделей, объясняющих намерения пользователей использовать информационную систему и последующее поведение при использовании. Она объединяет элементы восьми предшествующих теорий, предлагая более полную картину. Четыре ключевых конструкта UTAUT, влияющих на принятие технологий:

Ожидание производительности (Performance Expectancy): Степень, в которой пользователь считает, что использование технологии поможет ему повысить производительность своей работы. Например, CRM-система, которая явно сокращает время обработки запросов, будет иметь высокое ожидание производительности.
Ожидание усилий (Effort Expectancy): Степень, в которой пользователь считает, что использование технологии будет легким и не потребует значительных усилий. Интуитивно понятный интерфейс и простая логика работы способствуют высокому ожиданию усилий.
Социальное влияние (Social Influence): Восприятие пользователем того, насколько важные для него люди (коллеги, руководство, эксперты) считают, что он должен использовать технологию. Поддержка со стороны руководства или рекомендации коллег могут значительно повлиять на принятие.
Способствующие условия (Facilitating Conditions): Степень, в которой пользователь считает, что существуют организационная и техническая инфраструктура, поддерживающая использование системы (например, доступность оборудования, техническая поддержка, обучение).

2. Модель принятия технологий (TAM)

Модель TAM, предложенная Фредом Дэвисом, является более простой, но не менее влиятельной теорией, объясняющей, как пользователи принимают и используют технологию. Она фокусируется на двух ключевых факторах:

Воспринимаемая полезность (Perceived Usefulness): Степень, в которой пользователь считает, что технология повысит его производительность или эффективность работы.
Воспринимаемая простота использования (Perceived Ease of Use): Степень, в которой пользователь считает, что технология будет простой и легкой в освоении и использовании.

Согласно TAM, эти два фактора являются основными детерминантами принятия пользователем и поведения использования технологии. Если технология воспринимается как полезная и простая в использовании, вероятность её успешного внедрения значительно возрастает.

Концепция цифрового двойника и фреймворки управления ИТ (ITIL, COBIT)

Помимо моделей принятия, существуют концепции и фреймворки, которые определяют архитектуру и управление ИТ в контексте современной индустрии.

1. Концепция цифрового двойника

Цифровой двойник является частью четвертой промышленной революции (Индустрия 4.0) и призван помочь предприятиям быстрее обнаруживать физические проблемы, точнее предсказывать их результаты и производить более качественные продукты. Эта концепция подразумевает создание виртуальной копии физического объекта, процесса или системы, которая постоянно синхронизируется с реальным аналогом через данные, собираемые датчиками IoT.

Цифровые двойники находятся в центре перемен, движимых технологиями Индустрии 4.0, которая акцентирует взаимосвязанность, автоматизацию и использование данных в режиме реального времени. Они служат интерфейсом между физическими устройствами и компонентами в цифровой среде, реализуя полноохватные производственные платформы в ИТ-системах, что позволяет моделировать, контролировать и улучшать производственные процессы.

2. ITIL (IT Infrastructure Library)

ITIL — это набор лучших практик для управления ИТ-услугами (ITSM), который предоставляет рекомендации для бизнеса с разным уровнем зрелости, стремящегося применить передовой опыт при проработке собственной модели оказания услуг. ITIL обеспечивает устойчивое предоставление услуг высокого качества, охватывая ключевые концепции поддержки услуг (Service Support) и предоставления услуг (Service Delivery).

Современный подход ITIL 4 интегрирует гибкие методологии (Agile, DevOps, Lean) и цифровую трансформацию, вводя концепцию Системы создания ценности услуг (Service Value System, SVS). Это позволяет повысить эффективность ИТ-услуг, оптимизировать затраты и улучшить использование ресурсов, а также повысить удовлетворенность пользователей и качество обслуживания.

3. COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies)

COBIT — это фреймворк по управлению ИТ, разработанный ISACA, который фокусируется на контрольных целях для информации и связанных технологий. Он помогает организациям добиться баланса между достижением бизнес-целей и контролем ИТ-процессов.

Фреймворк COBIT 2019 актуализирован с учетом современных киберугроз и технологий и предоставляет большую гибкость при внедрении и адаптации систем управления корпоративной информацией и технологиями. Он позволяет модифицировать модель для соответствия конкретному контексту организации, каскадируя высокоуровневые цели предприятия до уровня управляемых ИТ-целей, процессов и практик. COBIT обеспечивает универсальность, применимость к любым информационным системам и независимость от конкретных технологий и программно-аппаратных средств, фокусируясь на эффективной работе ИТ-инфраструктуры на уровне процессов.

Эти теории и фреймворки в совокупности формируют комплексную основу для анализа, планирования, внедрения и управления информационными технологиями в современном бизнесе, позволяя фирмам не только адаптироваться к изменениям, но и активно формировать свое цифровое будущее.

Заключение

Влияние информационных технологий на эффективность работы фирмы в XXI веке стало всеобъемлющим и многогранным. Мы рассмотрели, как ИТ из вспомогательного инструмента превратились в фундаментальный драйвер изменений, глубоко трансформирующий бизнес-модели, операционные процессы и стратегическое позиционирование компаний. От потенциального роста выручки на 15,8% благодаря генеративному ИИ до увеличения дохода на 10% за счет цифровых двойников – цифры однозначно свидетельствуют о колоссальном экономическом потенциале, который несут современные технологии.

Ключевые выводы, полученные в ходе исследования, подчеркивают важность комплексного подхода:

Теоретическая база: Для успешного внедрения ИТ необходимо глубокое понимание моделей принятия технологий, таких как UTAUT и TAM, а также четкие определения фундаментальных терминов, чтобы обеспечить общее видение и минимизировать сопротивление изменениям.
Технологические драйверы: Современные ИТ, включая ИИ, Big Data, облачные решения, IoT и цифровые двойники, предоставляют беспрецедентные возможности для оптимизации логистики, управления запасами, повышения точности диагностики, персонализации предложений и создания новых продуктов и услуг. Эти технологии не просто улучшают существующие процессы, но и создают принципиально новые ценности.
Комплексная оценка эффективности: Оценка ИТ-инвестиций не может ограничиваться только финансовыми показателями (NPV, IRR, Payback). Она должна включать качественные и вероятностные методы, такие как Balanced Scorecard и Information Economics, для измерения нематериальных выгод и стратегического соответствия, обеспечивая всестороннюю картину отдачи от вложений.
Критические нетехнические факторы: Успех ИТ-инициатив в значительной степени определяется не технологиями, а организационной культурой.

Две из трех попыток цифровой трансформации терпят неудачу из-за культурных барьеров.

Важность квалификации персонала, продуктового подхода, управления изменениями и принятия решений на основе данных является неоспоримой.
Трансформация и конкуренция: ИТ являются катализатором изменения бизнес-моделей, позволяя создавать «умные» продукты, переходить на модель «все как услуга» и формировать платформенные решения. Это повышает конкурентоспособность фирмы, обеспечивая точность прогнозов, оптимизацию цепочек поставок и быструю адаптацию к рыночным изменениям.
Управление рисками: Интенсивное использование ИТ сопряжено с серьезными рисками, среди которых кибербезопасность (68% для ИИ), соблюдение регуляторных требований и интерпретируемость результатов ИИ. Эффективное управление этими рисками, включая защиту ОТ/IIoT и фрод-мониторинг на базе ИИ, является жизненно важным для устойчивости бизнеса.
Роль инфраструктуры и архитектуры: Надежная информационная инфраструктура и архитектура, управляемая с помощью фреймворков ITIL и COBIT, играет ключевую роль в обеспечении устойчивого развития и цифровой трансформации. Эти стандарты помогают согласовать ИТ-цели с бизнес-стратегией, оптимизировать затраты и повысить качество ИТ-услуг.

В заключение, можно утверждать, что информационные технологии – это не просто набор инструментов, а центральный элемент современной стратегии фирмы. Успех в цифровой экономике требует не только внедрения передовых технологий, но и глубокого понимания их влияния, систематической оценки, формирования соответствующей организационной культуры и эффективного управления сопутствующими рисками. Перспективы дальнейших исследований могут быть связаны с более глубоким анализом этических аспектов ИИ, разработкой новых метрик для оценки влияния генеративного ИИ и исследованием интеграции различных ИТ-фреймворков в контексте гиперперсонализированных бизнес-моделей.

Список использованной литературы

Амелина А.Н. Информационные технологии современной организации. М.: ПРИОР, 2007.
Бочкарев А., Краснова В., Матвеева А.И. и др. Семь нот менеджмента. М.: Журнал Эксперт, 2001.
Васильев С.П. Менеджмент и маркетинг. М.: Олма-пресс, 2007.
Иванова О.Н. Информационное обеспечение управления. М.: Манускрипт, 2004.
Колкиева М.В. Теория организации в вопросах и ответах. М.: Проспект, 2004.
Мишин С.А. Алгоритмизация бизнес-процессов // Экспертиза. 2007. № 11.
Опарина Е.А. Теория управления. М.: Литера, 2006.
Рогожин С.В., Рогожина Т.В. Теория организации. Учебное пособие. М.: Экзамен, 2004.
Смирнов Э.А. Основы теории организации: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2004.
Царев В.В., Кантарович А.А. Электронная коммерция. СПб.: ПИТЕР, 2002.
Глобальное исследование Digital Trust Insights 2021. PwC. URL: https://www.pwc.ru/ru/services/cybersecurity-privacy/digital-trust-insights.html (дата обращения: 04.11.2025).
Делойт. Бизнес-инсайты, анализ & перспективы. URL: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/insights/deloitte-insights.html (дата обращения: 04.11.2025).
Журнал «Генеральный Директор». Экономическая эффективность: критерии и расчет. URL: https://www.gd.ru/articles/10697-ekonomicheskaya-effektivnost (дата обращения: 04.11.2025).
ИССЛЕДОВАНИЕ СУЩНОСТИ ПОНЯТИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ // Фундаментальные исследования. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=49015 (дата обращения: 04.11.2025).
Методический подход оценки экономической эффективности ИТ-проектов // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodicheskiy-podhod-otsenki-ekonomicheskoy-effektivnosti-it-proektov (дата обращения: 04.11.2025).
О второй волне внедрения облачных технологий. ITResearch. URL: https://www.it-world.ru/it-news/tech/85050.html (дата обращения: 04.11.2025).
Обзор исследований принятия информационных технологий школьными учителями в рамках модели UTAUT // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-issledovaniy-prinyatiya-informatsionnyh-tehnologiy-shkolnymi-uchitelyami-v-ramkah-modeli-utaut (дата обращения: 04.11.2025).
Облачные технологии в бизнесе // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/oblachnye-tehnologii-v-biznese (дата обращения: 04.11.2025).
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ «БИЗНЕС-ПРОЦЕСС»: ИСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И СОВРЕМЕННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия D. Экономические и юридические науки. URL: https://journals.psu.by/economics/article/view/5755 (дата обращения: 04.11.2025).
Понятие и классификация информационных технологий // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ponyatie-i-klassifikatsiya-informatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 04.11.2025).
ТЕОРИИ И МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ: ОБЗОР И КЛАССИФИКАЦИЯ. Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44161877 (дата обращения: 04.11.2025).
Технология цифровых двойников: виды и применение в бизнес-процессах. Platrum. URL: https://platrum.ru/blog/digital-twin (дата обращения: 04.11.2025).
ТРАНСФОРМАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiya-organizatsionnoy-kultury-v-usloviyah-tsifrovoy-ekonomiki (дата обращения: 04.11.2025).
Управление цифровой трансформацией организационной культуры и формирующих ее факторов в условиях цифровизации // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-tsifrovoy-transformatsiey-organizatsionnoy-kultury-i-formiruyuschih-ee-faktorov-v-usloviyah-tsifrovizatsii (дата обращения: 04.11.2025).
ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРЕДПРИЯТИЯ: ПОНЯТИЕ, СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОСОБЕННОСТИ ПОВЫШЕНИЯ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskaya-effektivnost-predpriyatiya-ponyatie-sposoby-opredeleniya-osobennosti-povysheniya (дата обращения: 04.11.2025).
Экономическая эффективность. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 04.11.2025).
Экономическая эффективность. E-xecutive.ru. URL: https://e-xecutive.ru/knowledge/finance/1987515-ekonomicheskaya-effektivnost (дата обращения: 04.11.2025).
A Business Framework for the Governance and Management of Enterprise IT. ISACA. URL: https://www.isaca.org/bookstore/bookstore-dwn_whp_cobit5_rus_0612.html (дата обращения: 04.11.2025).
AXELOS. Certifications. URL: https://www.axelos.com/certifications (дата обращения: 04.11.2025).
AXELOS. Powering Best Practice. URL: https://www.axelos.com/ (дата обращения: 04.11.2025).
AXELOS. SkillCertified™. Online Training & Certifications. URL: https://skillcertified.com/axelos (дата обращения: 04.11.2025).
БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ: ОТ ЦЕННОСТИ К ПРИБЫЛИ // Вестник Алтайской академии экономики и права. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1795 (дата обращения: 04.11.2025).
Gartner: 80% предприятий внедрят искусственный интеллект к 2026 году. CFO Russia. URL: https://www.cfo-russia.ru/stati/2023/11/Gartner-80-predpriyatiy-vnedryat-iskusstvennyy-intellekt-k-2026-godu.html (дата обращения: 04.11.2025).
Gartner: компаниям следует умерить ожидания по поводу влияния ИИ на производительность и численность персонала. IT Channel News. URL: https://www.it-world.ru/it-news/tech/187999.html (дата обращения: 04.11.2025).
Gartner: задача измерения влияния данных, аналитики и ИИ на бизнес остается актуальной. itWeek. URL: https://www.it-world.ru/it-news/reviews/187796.html (дата обращения: 04.11.2025).
IDC: объём рынка публичных облаков и ПО в 2024 году достигнет $222 млрд. 3dnews.ru. URL: https://3dnews.ru/1094894/idc-obyom-rinka-publichnih-oblachnih-oblachnih-servisov-i-po-v-2024-godu-dostignet-222-mlrd (дата обращения: 04.11.2025).
IDC: десять тенденций, формировавших рынок облачных вычислений в 2024 году. ComNews. URL: https://www.comnews.ru/content/230191/2024-02-10/idc-desyat-tendenciy-formirovavshih-rynok-oblachnyh-vychisleniy-v-2024-godu (дата обращения: 04.11.2025).
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: ПРОШЛОЕ, НАСТОЯЩЕЕ, БУДУЩЕЕ. ResearchGate. 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/351608253_INFORMACIONNYE_TEHNOLOGII_PROSLOE_NASTOYASEE_BUDUSEE (дата обращения: 04.11.2025).
ИСАКА. COBIT® Design & Implementation Certificate Program. URL: https://www.isaca.org/credentialing/cobit/cobit-design-and-implementation-certification (дата обращения: 04.11.2025).
ИСАКА. COBIT® Foundation Certificate. URL: https://www.isaca.org/credentialing/cobit/cobit-foundation (дата обращения: 04.11.2025).
Как посчитать экономическую эффективность предприятия за год. Первый БИТ. URL: https://www.1cbit.ru/company/blog/kak-poschitat-ekonomicheskuyu-effektivnost-predpriyatiya-za-god/ (дата обращения: 04.11.2025).
Модель принятия технологий: интеграция поведения пользователей в теории. FasterCapital. URL: https://fastercapital.com/ru/content/%D0%9C%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%8F%D1%82%D0%B8%D1%8F-%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B9—%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F-%D0%BF%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B9-%D0%B2-%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8.html (дата обращения: 04.11.2025).
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ «БИЗНЕС-ПРОЦЕСС»: ИСТОРИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И СОВРЕМЕННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-ponyatiya-biznes-protsess-istoriya-vozniknoveniya-i-sovremennoe-predstavlenie (дата обращения: 04.11.2025).
По прогнозам Gartner ИИ – доминирующая тенденция в мире. CISM.ru. URL: https://cism.ru/news/po-prognozam-gartner-ii-dominiruyushhaya-tendenciya-v-mire (дата обращения: 04.11.2025).
PwC’s 2026 Global Digital Trust Insights report flags OT, IIoT and talent gaps as top cybersecurity challenges. Industrial Cyber. 2025. URL: https://industrialcyber.co/news/2025/10/01/pwcs-2026-global-digital-trust-insights-report-flags-ot-iiot-and-talent-gaps-as-top-cybersecurity-challenges/ (дата обращения: 04.11.2025).
PwC’s 2026 Global Digital Trust Insights report flags OT, IIoT and talent gaps as top cybersecurity challenges. РИСК-АКАДЕМИЯ. 2025. URL: https://riskacademy.ru/poleznoe/pwcs-2026-global-digital-trust-insights-report-flags-ot-iiot-and-talent-gaps-as-top-cybersecurity-challenges/ (дата обращения: 04.11.2025).
PwC оценила готовность к цифровизации в России. ict-online.ru. URL: https://www.ict-online.ru/news/n163619/ (дата обращения: 04.11.2025).
PwC представила результаты исследования «Доверие к цифровым технологиям». CFO Russia. 2019. URL: https://www.cfo-russia.ru/stati/2019/3/PwC-predstavila-rezultaty-issledovaniya-Doverie-k-tsifrovym-tekhnologiyam.html (дата обращения: 04.11.2025).
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ТЕРМИНА «ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ» // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-podhody-k-opredeleniyu-termina-tsifrovaya-transformatsiya (дата обращения: 04.11.2025).
теоретические подходы к исследованию бизнес-процессов на предприятиях промышленной отрасли // ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ВЕКТОР ЭКОНОМИКИ». 2019. URL: https://www.vectoreconomy.ru/images/publications/2019/8/economyandmanagement/Kurchenkova.pdf (дата обращения: 04.11.2025).
К трансформации — через облако: почему бизнес выбирает облачные технологии. Techforward. URL: https://techforward.ru/articles/k-transformacii-cherez-oblako-pochemu-biznes-vybiraet-oblachnye-tehnologii (дата обращения: 04.11.2025).
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ КАК ОСНОВНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ ЭВОЛЮЦИИ БИЗНЕСА: ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-kak-osnovnoe-napravlenie-evolyutsii-biznesa-obzor-literatury (дата обращения: 04.11.2025).
Цифровая трансформация на современном этапе и ее влияние на инновационную деятельность // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-na-sovremennom-etape-i-ee-vliyanie-na-innovatsionnuyu-deyatelnost (дата обращения: 04.11.2025).
Цифровая трансформация бизнеса: подходы и определение // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-biznesa-podhody-i-opredelenie (дата обращения: 04.11.2025).
Цифровая трансформация: как корпоративная культура решает успех. KT.Team. URL: https://kt.team/blog/tsifrovaya-transformatsiya-korporativnaya-kultura (дата обращения: 04.11.2025).
Цифровая трансформация: основные подходы к определению понятия // Cyberleninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-osnovnye-podhody-k-opredeleniyu-ponyatiya1 (дата обращения: 04.11.2025).
Электронные ресурсы. Информационные технологии. Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 04.11.2025).