Никитина К., Скрябина А. ИИ

1. Роль информационных технологий (включая ИИ) в развитии экономики

МИНИСТЕРСТВО ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО
ОБРАЗОВАНИЯ
«РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. А. И. ГЕРЦЕНА»
Роль информационных
технологий (включая ИИ)
в развитии экономики
Выполнили: студенты 4 курса группы ЭО-22
Никитина Карина Александровна
Скрябина Анна Игоревна
Проверил: доцент
Вахитова Лидия Рустамовна
Санкт – Петербург
2026

2. ИИ — макроэкономический фактор

Искусственный интеллект (ИИ) перестал быть просто технологией. Это
драйвер глобальной экономики, сопоставимый с промышленной
революцией.
Ключевая мысль: Это главная арена геополитической конкуренции и
основа технологического суверенитета.

3. Цифровая трансформация: путь от автоматизации к ИИ

Эволюция бизнеса проходит три этапа: автоматизация (оцифровка данных)
→ информатизация (внедрение IT) → цифровизация (интеграция ИИ для
оптимизации).
ИИ — ключевой фактор на этапе цифровизации, позволяющий не просто
автоматизировать рутину, но и управлять сложными процессами
(аналитика, логистика, маркетинг).

4. Возможности ИИ для бизнеса

ИИ способен:
Автоматизировать управление качеством и распределение ресурсов.
Проводить глубокий анализ рынка и базы клиентов.
Разрабатывать эффективные маркетинговые стратегии.
Повышать эффективность предприятий и открывать новые возможности для
общественных услуг.

5. На чем базируется экономика данных?

Современные технологии — это «экономика данных», где ключевой
ресурс — информация.
Основные киты:
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение: Главный
драйвер автоматизации интеллектуального труда.
Промышленная роботизация и Интернет вещей: Создание «умных»
производств.
Квантовые технологии: Обеспечение вычислительной мощи нового
поколения.
Кибербезопасность: Защита цифровой экономики.

6. Глобальное значение ИИ

ИИ стал структурным фактором экономического роста.
Инвестиции: До 2028 года в дата-центры будет инвестировано ~$2,9 трлн
(Morgan Stanley).
Вклад в ВВП: Генеративный ИИ может дать прирост производительности
на 1,5% в год в развитых странах (Moody's).
Эффективность: Компании, монетизирующие ИИ, показывают рост
маржинальности в 2 раза выше рынка.
Риски: Автоматизация когнитивных задач («белые воротнички») может
усилить неравенство без программ переквалификации.

7.

Данные(Morgan Stanley,2025)
Общий обьем инвестиций в строительство дата-центров к 2028
Из них на оборудование
На инфраструктуру

8. Глобальные центры силы

Китай (Лидер внедрения):
o
Фокус на производстве: 84% компаний используют цифровые двойники,
71% — ИИ.
o
Стратегия: «Фабрика будущего».
США (Лидер разработки):
o
Фокус на инфраструктуре (гиперскейлеры) и базовых моделях ИИ.
o
Стратегия: Лидерство в софте и чипах.

9.

Данные (MHP / LMU Munich, Industry 4.0 Barometer 2026)
73%
72%
71%
70%
69%
68%
67%
66%
65%
64%
63%
Китай
США
Индия
Данные (MHP / LMU Munich, Industry 4.0 Barometer 2026)
Мир в среднем

10. Трансформация бизнес-процессов

Внедрение ИИ позволяет:
1.
Автоматизировать рутину: Освободить сотрудников от обработки
данных и документации.
2.
Прогнозировать: Управлять спросом, цепочками поставок и логистикой с
высокой точностью.
3.
Управлять на основе данных: Использовать Big Data для быстрых и
эффективных решений.
4.
Создавать новые рынки: Беспилотный транспорт, персонализированная
медицина, «умные города».

11. Стратегическая зрелость бизнеса (2026)

Приоритет: 2/3 российских компаний планируют внедрение ИИ и
машинного обучения (лидер среди технологий).
Инвестиции: Средний бюджет на техразвитие вырос до 6,6 млрд руб.
(рост на четверть).
Стимулы: Завоевание лидерских позиций и выход на новые рынки (не
принуждение регулятора).
Барьеры: Сопротивление изменениям внутри компаний и сложность
интеграции с устаревшими системами.

12. Нацпроект «Экономика данных»

Приоритет до 2030 года:
Технологический суверенитет: Импортозамещение ПО к 2030 году,
производство 100% оборудования 4G/5G внутри страны.
Инфраструктура:
o
Орбитальная группировка из 292 спутников.
o
15 тыс. км квантовых сетей.
Кадры: 1,4 млн IT-специалистов, обучение 400 тыс. школьников
программированию и ИИ.

13.

Данные (DCLogic, 2026)
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Дефицит
квалифицированных
кадров
Ограниченность
финансовых ресурсов
Сложность интеграции с
существующими
системами
Данные (DCLogic, 2026)
Регуляторная
неопределенность/уход
вендоров

14. Достижения и точки роста

Сильные стороны:
Топ-5 по развитию цифровых
финансовых услуг (83%
населения).
Высокая активность в пилотных
проектах ИИ.
Вызовы:
Промышленность: Отставание от
лидеров (Китай). ИИ часто на
стадии пилотов, а не глубокой
интеграции.
Кибербезопасность: Риск №1 в
условиях геополитической
напряженности. Создание
антифрод-платформ.

15. Главные барьеры на пути цифровизации

Вопреки распространенному мнению, ключевые проблемы — не финансы
и не поиск кадров.
Основные сложности:
1.
Сопротивление изменениям: Внутренняя инерция сотрудников и
менеджмента.
2.
Интеграция с устаревшими системами: Сложность «сшивания» новых
ИИ-решений с Legacy-системами.
3.
Кадры: Нехватка квалифицированных специалистов по интеграции ИИ в
реальный сектор.

16. ИИ — инструмент конкурентоспособности

Информационные технологии и ИИ — это больше не способ
оптимизации расходов.
Это главный инструмент конкурентоспособности и обеспечения
технологического суверенитета.
В России сложилась парадоксальная ситуация: бизнес активно
инвестирует, стремясь занять лидерство, а государство
выстраивает инфраструктуру.

17. Путь к лидерству

Для преодоления вызовов необходимо:
1.
Управление изменениями: Преодолеть внутреннее сопротивление в
компаниях.
2.
Техническая модернизация: Интегрировать ИИ с существующим
оборудованием.
3.
Развитие кадров: Усилить подготовку квалифицированных специалистов
по промышленному ИИ.

18. Взгляд в будущее

Россия находится в активной фазе цифровой трансформации. Синергия
между активным бизнесом и поддерживающим государством создает
основу для нового технологического уклада.
Главная задача:
Перейти от пилотных проектов к глубокой интеграции ИИ в
промышленность и преодолеть внутренние барьеры изменений.

19. Список использованных источников

1.
Лапидус, Л. В. Цифровая экономика, экономика данных и прикладной искусственный
интеллект : учебное пособие / Л. В. Лапидус. — Москва : ИНФРА-М, 2026. — 544 с. —
(Высшее образование). — ISBN 978-5-16-021561-7. — Текст : электронный // Znanium :
электронно-библиотечная система. — URL: https://znanium.ru/catalog/product/2230806
2.
Козырев, А. Н. Экономика данных, обучение нейросетей и многомерная геометрия / А. Н.
Козырев // Цифровая экономика. — 2025. — № 3. — С. 5–13. — ISSN 0000-0000. — Текст :
электронный // НТБ Минпромторга России : электронный каталог. — URL:
http://opac.ntbminprom.ru/
3.
Бабаева, Р. Технотренды-2026: ИИ лидирует, а главный барьер — не деньги / Р. Бабаева, И.
Звягин, М. Лозовая [и др.] // РБК Тренды. — 2026. — 12 марта. — Текст : электронный. —
URL: https://trends.rbc.ru/trends/innovation/69b2ee809a79474d1d75ccd7
4.
DCLogic представил ключевые тренды ИТ-развития российских компаний на 2026 год //
GlobalCIO : цифровое сообщество. — 2026. — 18 февраля. — Текст : электронный. — URL:
https://globalcio.ru/news/56735/
5.
Эксперты STAQ обозначили ключевые тренды в области развития промышленного интернета
вещей в России в 2026 году // GlobalCIO : цифровое сообщество. — 2026. — 6 февраля. —
Текст : электронный. — URL: https://globalcio.ru/news/56546/
6.
Цифровая ставка: правительство сфокусируется на нацпроекте «Экономика данных» : по
итогам реализации приоритетных проектов по цифровизации за 2025 год // Эксперт РА. —
2026. — 28 января. — Текст : электронный. — URL:
https://mx3.raexpert.ru/researches/publications/iz_jan28_2026/
7.
Для «Экономики данных» предусмотрено почти 508 млрд рублей на три года – проект
бюджета // Digital Russia. — 2025. — 29 сентября. — Текст : электронный. — URL: https://drussia.ru/dlja-jekonomiki-dannyh-predusmotreno-pochti-508-mlrd-rublej-na-tri-goda-proektbjudzheta.html

20. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!

Готовы ответить на ваши вопросы!