gosuprГосударственное управление. Электронный вестникPublic Administration. E-journal (Russia)2070-1381Факультет государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова10.55959/MSU2070-1381-110-2025-179-194gosupr-248Research ArticleЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКАDIGITAL ECONOMYИскусственный интеллект в обеспечении устойчивого экономического развитияArtificial Intelligence in Ensuring Sustainable Economic DevelopmentВедутаЕ. Н.VedutaElena N.

Ведута Елена Николаевна, доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой стратегического планирования и экономической политики,

Москва.

Elena N. Veduta, DSc (Economics), Professor, Head of Department of Strategic Planning and Economic Policy, 

Moscow.

veduta@list.ruГегамянЛ. А.GegamyanLiparit A.

Гегамян Липарит Акопович, аспирант,

Москва.

Liparit A. Gegamyan, Postgraduate student, 

Moscow.

liparit220900@gmail.comФакультет государственного управления, МГУ имени М.В. ЛомоносоваSchool of Public Administration, Lomonosov Moscow State University2025260520260110179194Copyright © Ведута Е.Н., Гегамян Л.А., 20262026Ведута Е.Н., Гегамян Л.А.Veduta E.N., Gegamyan L.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.spajournal.ru/jour/article/view/248

В статье исследованы основные направления разработки и использования искусственного интеллекта (ИИ) отечественным и зарубежным бизнесом, а также в государственном управлении. Актуальность исследования обусловлена необходимостью определения принципов разработки ИИ в экономике для повышения эффективности общественного производства. Цель данного исследования — определить принципы разработки ИИ в экономике для повышения эффективности управленческих решений. Обозначено противоречие между активным внедрением цифровых технологий и ИИ в экономике и обострением социально-экономических проблем. Выявлена связь между основными направлениями разработки и использования ИИ в Российской Федерации с концепцией Четвертой промышленной революции К. Шваба. Проанализированы противоречия между декларируемым революционным характером текущих изменений и стагнацией показателей, сигнализирующих о промышленной революции — в первую очередь показателей роста производительности труда. Доказано, что теоретикометодологические предпосылки концепции Четвертой промышленной революции, которой руководствуются государства и бизнес, не позволяют осуществлять цифровую трансформацию для повышения эффективности функционирования экономики. Теоретико-методологические ограничения концепции Индустрии 4.0 препятствуют осознанию необходимости построения динамической экономико-математической модели (ЭММ), сводят вопросы экономического развития к проведению технических мероприятий цифровой трансформации без привязки к экономической эффективности затрат на цифровизацию. Подобный подход игнорирует необходимость разработки инструментов, позволяющих управлять развитием экономики в части роста производительности труда, выбора эффективных технологий и в конечном итоге роста прибыли. В результате представлен альтернативный сценарий разработки и использования кибернетического ИИ в управлении экономикой для обеспечения пропорционального развития экономики в целях решения стратегических проблем государства и бизнеса.

The article examines the primary directions of artificial intelligence (AI) development and application in domestic and international business, as well as in public administration. The study’s relevance stems from the need to establish principles for AI development in the economy to enhance the efficiency of public production. The aim is to define principles for AI development to improve the effectiveness of managerial decision-making. A contradiction is identified between the active implementation of digital technologies and AI in the economy and the exacerbation of socio-economic challenges. The study establishes a connection between the main directions of AI development and application in the Russian Federation and Klaus Schwab’s concept of the Fourth Industrial Revolution. It analyzes discrepancies between the proclaimed revolutionary nature of current transformations and the stagnation of key indicators, particularly labor productivity growth, which are typically signals of an industrial revolution. The theoretical and methodological foundations of the Fourth Industrial Revolution concept, guiding states and businesses, are shown to hinder effective digital transformation aimed at improving economic efficiency. The limitations of the Industry4.0 framework obstruct the recognition of the need for dynamic economic-mathematical models (EMMs), reducing economic development to technical digital transformation measures without linking them to the economic efficiency of digitalization costs. This approach overlooks the need for tools to manage economic development, particularly in enhancing labor productivity, selecting efficient technologies, and ultimately increasing profitability. As a result, an alternative scenario is proposed for the development and use of cybernetic AI in economic management to ensure proportional economic development, addressing strategic challenges for the state and businesses.

Искусственный интеллектбольшие данныеИндустрия 4.0производительность трудамежотраслевой балансэкономическая кибернетикаArtificial intelligenceBig DataIndustry 4.0labour productivityinput-output modeleconomic cyberneticsReferencesВедута Е.Н. На грани нового технологического уклада: к вопросу о разумном управлении инновациями // Проблемы национальной стратегии. 2023. № 6(81). С. 96–109. DOI: 10.52311/2079-3359_2023_6_96Acemoglu D. (2024) The Simple Macroeconomics on AI. NBER Working Paper 32487. DOI: 10.3386/w32487Ведута Н.И. Экономическая кибернетика: Очерки по вопросам теории. Минск: Наука и техника, 1971.Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. (2023) Generative AI at Work. NBER Working Paper 31161. DOI: 10.3386/w31161Ерохина Е.В., Соцкова Е.А. Перспективы развития логистики и транспорта в процессе цифровизации // StudNet. 2022. № 6. С. 6712–6721.Dieppe A. (ed.) (2021) Global Productivity: Trends, Drivers, and Policies. Washington, DC: World Bank Group.Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения: В 30 т. Т. 23. М.: Госполитиздат, 1960.Erokhina E.V., Sotskova E.A. (2022) Prospects for the Development of Logistics and Transport in the Process of Digitalization. student. No. 6. P. 6712–6721.Мыльник В.В., Мыльник А.В. Роботизация промышленного производства на базе Искусственного интеллекта // Организатор производства. 2014. № 3(62). С. 5–10.Hassani H., MacFeely S. (2023) Driving Excellence in Official Statistics: Unleashing the Potential of Comprehensive Digital Data Governance. Big Data and Cognitive Computing. Vol. 7. Is. 3.Шваб К. Четвертая промышленная революция. М: «Эксмо», 2021.DOI: 10.3390/bdcc7030134Acemoglu D. The Simple Macroeconomics on AI // NBER Working Paper 32487. 2024. DOI: 10.3386/w32487Marx K., Engels F. (1960) Sochineniya: v 30 t. T. 23 [Works: In 30 Volumes. Vol. 23]. Moscow: Gospolitizdat.Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at Work // NBER Working Paper 31161. 2023. DOI: 10.3386/w31161Moll I. (2021) The Myth of the Fourth Industrial Revolution. Theoria. Vol. 68. Is. 167. P. 1–38. DOI: 10.3167/th.2021.6816701Global Productivity: Trends, Drivers, and Policies / ed. by A. Dieppe. Washington, DC: World Bank Group, 2021.Mylnik V.V., Mylnik A.V. (2014) Robotization Industrial Production Based on Artificial Intelligence. Organizator proizvodstva. No. 3(62). P. 5–10.Hassani H., MacFeely S. Driving Excellence in Official Statistics: Unleashing the Potential of ComprehensiveSchwab K. (2021) The Fourth Industrial Revolution. Moscow: Eksmo.Digital Data Governance // Big Data and Cognitive Computing. 2023. Vol. 7. Is. 3. DOI: 10.3390/bdcc7030134Veduta E.N. (2023) On the Eve of a New Technological Order: The Issue of Reasonable Management of Innovations. Problemy natsional’noy strategii. No. 6(81). P. 96–109. DOI: 10.52311/2079-3359_2023_6_96Moll I. The Myth of the Fourth Industrial Revolution // Theoria. 2021. Vol. 68. Is. 167. P. 1–38. DOI: 10.3167/th.2021.6816701Veduta N.I. (1971) Ekonomicheskaya kibernetika: Ocherki po voprosam teorii [Economic сybernetics: Essays on theoretical issues]. Minsk: Nauka i tekhnika.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.