ОМНИКАНАЛЬНЫЕ МЕХАНИЗМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ УСТОЙЧИВОСТИ ГОРОДСКИХ ИНФРАСТРУКТУРНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ: ЦЕННОСТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ АРХИТЕКТУРА УПРАВЛЕНИЯ И КОНТУР УПРАВЛЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ
Ключевые слова:
структурно-функциональная устойчивость; городские инфраструктурные организации; цифровая трансформация; ценностно-ориентированное управление; омниканальность; управление искусственным интеллектом; внутренний контроль.Аннотация
Несмотря на активное внедрение цифровых и алгоритмических решений в городских инфраструктурных организациях, сохраняется управленческая проблема утраты структурно-функциональной устойчивости, проявляющаяся в разрывах ответственности, фрагментации управленческих контуров и снижении доверия работников и жителей. Это свидетельствует о недостаточной разработанности управленческих архитектур, способных обеспечивать устойчивость в условиях цифровизации и расширения применения искусственного интеллекта (ИИ). Цель исследования — разработать и обосновать ценностно-ориентированную архитектуру управления городскими инфраструктурными организациями в условиях цифровой трансформации. Методологическую основу составляют системный, процессный, институциональный, ценностно-ориентированный и архитектурный подходы; использованы структурно-функциональный анализ, архитектурное моделирование и экспертная оценка рисков. Информационная база включает материалы моделирования, локальные нормативные акты и экспертные оценки за 2022–2024 гг. Обоснована архитектурная модель устойчивости, в которой омниканальность выступает механизмом согласования управленческих сигналов, а контур управления ИИ — обязательным элементом системы управления.
Список литературы
Атурин В.В., Мога И.С., Смагулова С.М. Управление цифровой трансформацией: научные подходы и экономическая политика // Управленец. 2020. Т. 11, № 4. С. 3-15. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-1 EDN: HVUVWR.
Камолов С.Г., Варос А.А., Крибиц А., Алашкевич М.Ю. Доминанты национальных стратегий развития искусственного интеллекта в России, Германии и США // Вопросы государственного и муниципального управления. 2022. № 2. С. 85-105. DOI: 10.17323/1999-5431-2022-0-2-85-105 EDN: OQACMW.
Южаков В.Н., Покида А. Н., Зыбуновская Н.В., Старостина А.Н. Оценка гражданами влияния цифровизации на качество государственного управления (на основе социологических опросов РАНХиГС 2022-2024 гг.) // Вопросы государственного и муниципального управления. 2024. № 2. С. 85-109. DOI: 10.17323/1999-5431-2024-0-2-85-109 EDN: DPFSNQ.
National Institute of Standards and Technology (NIST). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. Gaithersburg, MD: NIST, 2023.
Duchek S. Organizational resilience: A capability-based conceptualization // Business Research. 2020. Vol. 13. P. 215-246. DOI: 10.1007/s40685-019-0085-7 EDN: SCACCY.
Janowski T. Digital government evolution: From transformation to contextualization // Government Information Quarterly. 2015. Vol. 32, No. 3. P. 221-236. DOI: 10.1016/j.giq.2015.07.001 EDN: XYSDMJ.
Vial G. Understanding digital transformation: A review and a research agenda // The Journal of Strategic Information Systems. 2019. Vol. 28, No. 2. P. 118-144. DOI: 10.1016/j.jsis.2019.01.003.
ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества. Требования. М.: Стандартинформ, 2015.
ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Стандартинформ, 2015.
Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309 "О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года".
Распоряжение Правительства Российской Федерации от 16.03.2024 № 637-р "Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации государственного управления".
Лапаев Д.Н., Морозова Г.А. Искусственный интеллект: за и против // Развитие и безопасность. 2020. № 3. С. 70-76. DOI: 10.46960/2713-2633_2020_3_70 EDN: VNQKNZ.
