<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">gosupr</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Государственное управление. Электронный вестник</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Public Administration. E-journal (Russia)</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="epub">2070-1381</issn><publisher><publisher-name>Факультет государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.55959/MSU2070-1381-113-2025-31-44</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">gosupr-48</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>DIGITAL ECONOMY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Особенности и барьеры оценки ИИ-зрелости (на примере реализации в федеральных органах исполнительной власти Российской Федерации)</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Features and Barriers of AI Maturity Assessment (Case Study of the Federal Executive Authorities of the Russian Federation)</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-6366-7388</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Харитонова</surname><given-names>Е. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Kharitonova</surname><given-names>E. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Харитонова Екатерина Сергеевна Научный сотрудник</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Ekaterina S. Kharitonova Researcher</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">kharitonova-es@ranepa.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Высшая школа государственного управления, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ</institution></aff><aff xml:lang="en"><institution>Higher School of Public Administration, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration</institution></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>19</day><month>05</month><year>2026</year></pub-date><volume>0</volume><issue>113</issue><fpage>31</fpage><lpage>44</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Харитонова Е.С., 2026</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Харитонова Е.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Kharitonova E.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.spajournal.ru/jour/article/view/48">https://www.spajournal.ru/jour/article/view/48</self-uri><abstract><p>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.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This paper describes the practical implementation of measuring the AI maturity index using the example of federal executive authorities of the Russian Federation. The key barriers to the practical implementation of the assessment are identified, as well as the methods used by the author to solve them. During the testing of the methodology, three enlarged groups of barriers were identified using the example of the public sector: organizational and communication, methodological, and technical. It is important to note that the recommendations formulated in the article aimed at overcoming the identified barriers are universal and can be adapted to assess the digital maturity of organizations in any field. The experience of the analysis helps employees conduct such measurements to anticipate barriers in advance and take advantage of appropriate solutions. This approach ensures transparency, accuracy and scalability of the procedure, which is important for organizations of any type in the context of digital transformation. Also, aspects of this work can be used in the development of public policy in the field of AI implementation, as well as in the formation of recommendations for increasing the digital maturity of government authorities.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>Цифровая трансформация</kwd><kwd>цифровая зрелость</kwd><kwd>модель зрелости</kwd><kwd>оценка уровня ИИ-зрелости</kwd><kwd>искусственный интеллект</kwd><kwd>ИИ в государственном секторе</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>Digital transformation</kwd><kwd>digital maturity</kwd><kwd>maturity model</kwd><kwd>AI maturity assessment</kwd><kwd>artificial intelligence</kwd><kwd>AI in the public sector</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Adekunle S.A., Aigbavboa C., Ejohwomu O., Ikuabe M., Ogunbayo B. (2022) A Critical Review of Maturity Model Development in the Digitisation Era. Buildings. Vol. 12. Is. 6. DOI: 10.3390/buildings12060858</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Alenina K.A., Kuritsyna A.V. (2024) Developing an Algorithm to Assess Corporate Digital Maturity. Ekonomika, predprinimatelstvo i pravo. Vol. 14. No. 4. P. 1057–1078. DOI: 10.18334/epp.14.4.120726</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gileva T.A. (2019) Digital Maturity of the Enterprise: Methods of Assessment and Management. Vestnik UGNTU. Nauka, obrazovanie, ekonomika. Seriya: Ekonomika. No. 1(27). P. 38–52. DOI: 10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Krichevskiy M.L., Martynova Yu.A., Dmitrieva S.V. (2022) Assessment of Enterprise’s Digital Maturity. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. Vol. 12. No. 4. P. 2545–2560. DOI: 10.18334/vinec.12.4.116786</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kucińska-Landwójtowicz A., Czabak-Górska I.D., Domingues P., Sampaio P., Ferradaz de Carvalho C. (2024) Organizational Maturity Models: The Leading Research Fields and Opportunities for Further Studies. International Journal of Quality &amp; Reliability Management. Vol. 41. Is. 1. P. 60–83. DOI: 10.1108/IJQRM-12-2022-0360</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuzin D.V. (2019) Problems of Digital Maturity in Modern Business. Mir novoy ekonomiki. No. 3. P. 89–99. DOI: 10.26794/2220-6469-2019-13-3-89-99</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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 &amp; Reliability Management. 2024. Vol. 41. Is. 1. P. 60–83. DOI: 10.1108/IJQRM-12-2022-0360</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuznetsova E.K., Ivashkevich T.V. (2023) Organization and Development of the State Monitoring System of the Russian Industry Digital Maturity. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. Vol. 13. No. 4. P. 1993–2004. DOI: 10.18334/vinec.13.4.119752</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pereira R., Serrano J. (2020) A Review of Methods Used on IT Maturity Models Development: A Systematic Literature Review and a Critical Analysis. Journal of Information Technology. Vol. 35. Is. 2. DOI: 10.1177/0268396219886874</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Proença D., Borbinha J. (2016) Maturity Models for Information Systems — A State of the Art. Procedia Computer Science. Vol. 100. P. 1042–1049. DOI: 10.1016/j.procs.2016.09.279</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sadiq R.B, Safie N., Abd Rahman A.H., Goudarzi S. (2021) Artificial Intelligence Maturity Model: A Systematic Literature Review. PeerJ Comput Sci. DOI: 10.7717/peerj-cs.661</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
