В условиях экспоненциального роста объемов данных традиционные методы анализа становятся недостаточными для полного раскрытия их экономической ценности. В статье исследуется трансформационная роль генеративного искусственного интеллекта как ключевого инструмента в создании ценности из данных. При этом выделяются три ключевые модели: повышение эффективности за счет автоматизации процессов, создание новых продуктов и услуг через генерацию уникального контента, а также улучшение качества принятия решений на основе моделирования сложных сценариев. Обосновывается, что генеративный ИИ является не просто новым инструментом, а фундаментальным явлением, формирующим новую экономическую парадигму. Показано, что генеративный ИИ способствует двум революционным изменениям в монетизации данных, и он позволяет компаниям извлекать ценность из неструктурированных форматов, которые ранее было сложно использовать, и превращает необработанные данные в практически применимую информацию, встроенную в рабочие процессы. Для иллюстрации этих подходов в статье представлены отраслевые кейсы из финансового сектора, медицины, маркетинга, производства и логистики. Показано, что внедрение генеративного ИИ приводит к сокращению операционных издержек, созданию новых источников дохода и усилению конкурентоспособности. Описываются конкретные экономические эффекты, такие как увеличение конверсии продаж на 20-30% и сокращение времени на подготовку отчетов на 70%. Кроме того, в работе обсуждаются вызовы и риски, связанные с внедрением генеративного ИИ, к ним относятся проблемы качества и достоверности данных, этические и правовые аспекты, включая вопросы авторского права и кибербезопасности. Обсуждается комплексная методология оценки эффективности, которая выходит за рамки традиционных метрик, учитывая как прямые финансовые результаты, так и косвенные стратегические показатели, такие как ускорение инновационного цикла и рост удовлетворенности клиентов. В заключение, делается вывод, что генеративный ИИ трансформирует данные из пассивного актива в источник продуктивности, ускоряет движение по «пирамиде данных» и является катализатором преобразования данных в экономическую ценность и формулируются перспективы развития и подчеркивается необходимость создания правовой базы для устойчивого внедрения технологии.
Переход от линейных цепочек создания стоимости к сетевым структурам обусловливает актуальность исследования механизмов оркестрации в цифровых бизнес-экосистемах. Ключевая проблема, определяемая как «парадокс открытости», заключается в необходимости координации независимых участников при отсутствии административного подчинения. При этом в существующей литературе механизмы операционализации управления часто рассматриваются фрагментарно, без учета роли данных как инструмента координации. Цель исследования – систематизировать механизмы оркестрации участников в открытых цифровых бизнес-экосистемах и разработать комплексную модель, интегрирующую архитектурные, институциональные и информационные инструменты управления. Методологическую базу составил качественный исследовательский дизайн, основанный на сравнительном анализе множественных кейсов. Выборка сформирована по теоретическому принципу и включает три типа открытых цифровых экосистем: транзакционные, инновационные и индустриальные. Оценка эффективности оркестрации проводилась по критериям скорости масштабирования, уровня конфликтности, интенсивности инноваций и ликвидности данных. Разработана трехуровневая модель механизмов оркестрации, демонстрирующая комплементарность архитектурных, институциональных и информационных инструментов управления. На архитектурном уровне выделены механизмы модульности API, контрольных точек входа и технологических песочниц. На институциональном уровне систематизированы инструменты ценовой политики, репутационного контроля и арбитража. На информационном уровне доказана критическая значимость управления доступом к аналитике, предиктивной оркестрации на базе искусственного интеллекта и стандартизации данных. Выявлена зависимость конфигурации механизмов от стадии жизненного цикла и типа экосистемы. Установлено, что в экономике данных механизмы оркестрации смещаются от жесткого директивного контроля к алгоритмической координации. Показано, что эффективная оркестрация требует динамической адаптации: стратегия максимального снижения барьеров входа на этапе запуска должна закономерно сменяться усилением институтов контроля качества. Обосновано, что критическим риском для устойчивости системы выступает оппортунистическое использование оркестратором данных партнеров, что требует внедрения прозрачных стандартов