Особенности и барьеры оценки ИИ-зрелости (на примере реализации в федеральных органах исполнительной власти Российской Федерации)
DOI:
https://doi.org/10.55959/MSU2070-1381-113-2025-31-44Ключевые слова:
Цифровая трансформация, цифровая зрелость, модель зрелости, оценка уровня ИИ-зрелости, искусственный интеллект, ИИ в государственном секторе.Аннотация
В статье рассматривается практическая реализация измерения индекса ИИ-зрелости на примере федеральных органов исполнительной власти Российской Федерации, в результате которой выявлены ключевые проблемы проведения такой оценки, а также методы их решения. В ходе апробации методики на примере госсектора выявлены три укрупненных группы барьеров: организационно-коммуникационные, методологические, технические. Важно отметить, что сформулированные рекомендации, направленные на преодоление выявленных барьеров, носят универсальный характер и могут быть адаптированы для оценки цифровой зрелости организаций любой сферы. Опыт проведенного анализа помогает сотрудникам, проводящим подобные измерения, заранее предвидеть проблемы и воспользоваться соответствующими решениями. Этот подход обеспечивает прозрачность, точность и масштабируемость процедуры, что важно для организаций любого типа в условиях цифровой трансформации. Аспекты данной работы могут быть использованы при разработке государственной политики в области внедрения ИИ, а также при формировании рекомендаций по повышению цифровой зрелости органов власти.
Библиографические ссылки
Аленина К.А., Курицына А.В. Разработка алгоритма оценки уровня цифровой зрелости компании // Экономика, предпринимательство и право. 2024. Т. 14. № 4. С. 1057–1078. DOI: 10.18334/epp.14.4.120726
Гилева Т.А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2019. № 1(27). С. 38–52. DOI: 10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52
Кричевский М.Л., Мартынова Ю.А., Дмитриева С.В. Оценка цифровой зрелости предприятия // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 4. С. 2545–2560. DOI: 10.18334/vinec.12.4.116786
Кузин Д.В. Проблемы цифровой зрелости в современном бизнесе // Мир новой экономики. 2019. № 3. С. 89–99. DOI: 10.26794/2220-6469-2019-13-3-89-99
Кузнецова Е.К., Ивашкевич Т.В. Организация и развитие системы государственного мониторинга достижения «цифровой зрелости» промышленности в России // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13. № 4. С. 1993–2004. DOI: 10.18334/vinec.13.4.119752
Adekunle S.A., Aigbavboa C., Ejohwomu O., Ikuabe M., Ogunbayo B. A Critical Review of Maturity Model Development in the Digitisation Era // Buildings. 2022. Vol. 12. Is. 6. DOI: 10.3390/buildings12060858
Kucińska-Landwójtowicz A., Czabak-Górska I.D., Domingues P., Sampaio P., Ferradaz de Carvalho C. Organizational Maturity Models: The Leading Research Fields and Opportunities for Further Studies // International Journal of Quality & Reliability Management. 2024. Vol. 41. Is. 1. P. 60–83. DOI: 10.1108/IJQRM-12-2022-0360
Pereira R., Serrano J. A Review of Methods Used on IT Maturity Models Development: A Systematic Literature Review and a Critical Analysis // Journal of Information Technology. 2020. Vol. 35. Is. 2. DOI: 10.1177/0268396219886874
Proença D., Borbinha J. Maturity Models for Information Systems — A State of the Art // Procedia Computer Science. 2016. Vol. 100. P. 1042–1049. DOI: 10.1016/j.procs.2016.09.279
Sadiq R.B, Safie N., Abd Rahman A.H., Goudarzi S. Artificial Intelligence Maturity Model: A Systematic Literature Review // PeerJ Comput Sci. 2021. DOI: 10.7717/peerj-cs.661
Загрузки
Опубликован
Похожие статьи
- Вагин Михаил Сергеевич, Палкина Елена Сергеевна, Экономико-математическая модель оценки синергетического эффекта от совместного внедрения бережливого производства и цифровизации на промышленном предприятии , Государственное управление. Электронный вестник: № 112 (2025)
- Кудина Марианна Валерьевна, Воронов Александр Сергеевич, Гаврилюк Артём Владимирович, Внедрение цифровых платформ для принятия решений в государственном управлении , Государственное управление. Электронный вестник: № 100 (2023)
- Ефанов Владислав Александрович, Оценка влияния информатизации общественного производства на экономический рост , Государственное управление. Электронный вестник: № 88 (2021)
- Кузнеченко Илья Михайлович, Риски организации и реализации процесса принятия решений на основании аналитики больших данных и искусственного интеллекта , Государственное управление. Электронный вестник: № 104 (2024)
- Чжан Цзяньхуа, Исследование инноваций в условиях цифровой трансформации обрабатывающей промышленности России и Китая в эпоху цифровой экономики , Государственное управление. Электронный вестник: № 110 (2025)
- Гриняев Сергей Николаевич, Ценностные ориентиры и государственная служба в условиях новых вызовов и угроз , Государственное управление. Электронный вестник: № 108 (2025)
- Панова Екатерина Александровна, Тарасова Екатерина Юрьевна, Развитие цифровых компетенций и цифровой грамотности государственных служащих в условиях цифровой модернизации государственного управления , Государственное управление. Электронный вестник: № 112 (2025)
- Южаков Владимир Николаевич, Покида Андрей Николаевич, Зыбуновская Наталья Владимировна, Оценка гражданами уровня защищенности охраняемых законом ценностей: динамика 2018–2023 годов , Государственное управление. Электронный вестник: № 100 (2023)
- Шевчук Андрей Русланович , Осипов Владимир Сергеевич, Верификация предсказательной и объяснительной силы модели экономического роста Солоу на основе современных статистических данных Германии и Франции (памяти Роберта Мертона Солоу (23 августа 1924 – 21 декабря 2023)) , Государственное управление. Электронный вестник: № 102 (2024)
- Зуб Анатолий Тимофеевич, Петрова Кристина Сергеевна, Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения , Государственное управление. Электронный вестник: № 94 (2022)
Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

