Публикации автора

В статье исследуются теоретико-методические основы управления инновационным развитием организаций жилищного строительства в условиях цифровой трансформации и перехода отрасли на механизмы проектного финансирования. На основе применения методов семантического анализа, а также кросс-платформенного аудита (Data Verification) финансовых и кадровых показателей строительных компаний доказано наличие институционального разрыва между нормативно-правовым регулированием и реальным технологическим развитием девелопмента. Эмпирическое исследование выявило критическую межуровневую дифференциацию в накоплении интеллектуального капитала между федеральными и региональными застройщиками. Установлено, что значительная часть региональных компаний (24% из исследуемой выборки) подвержена феномену «фасадного BIM», имитируя внедрение технологий информационного моделирования при фактическом отсутствии капитализированных нематериальных активов и профильного ИТ-персонала. Для преодоления выявленного барьера капитальных затрат и институционального тупика обоснована необходимость перехода к модели коллективного управления искусственным интеллектом посредством формирования Региональной интеллектуальной системы управления девелопментом (РИСУД). Практическая значимость работы заключается в формировании инструментария для объективной оценки цифровой зрелости строительных организаций с целью повышения экономической эффективности и устойчивости инвестиционных проектов.

Цифровая трансформация промышленного сектора формирует новые требования к эффективности и гибкости производственных процессов. Одним из ключевых инструментов в этом контексте становится искусственный интеллект (ИИ), способный обеспечивать интеллектуальную автоматизацию, прогнозирование, адаптацию и самообучение в рамках производственного цикла. В статье рассматриваются основные подходы к внедрению ИИ в производственную среду, проанализированы технологии машинного обучения, компьютерного зрения, интеллектуального анализа данных и предиктивной аналитики, а также их роль в повышении операционной эффективности. Осуществляется оценка экономических эффектов внедрения ИИ в производственные системы на основе сравнительного анализа кейсов. Особое внимание уделено барьерам, связанным с цифровой зрелостью предприятий, кадровым обеспечением и трансформацией бизнес-моделей.