В статье исследуются практики применения искусственного интеллекта для промышленных инноваций в России и зарубежных странах в условиях трансформации глобального технологического уклада. Актуальность исследования обусловлена устойчивым разрывом между высоким экономическим потенциалом ИИ и реальными результатами его внедрения в промышленности, который формируется под влиянием стратегических, институциональных и управленческих ограничений. Показано, что в России данное противоречие усугубляется санкционным давлением, зависимостью от импортных технологий, фрагментарностью стратегического планирования и практикой административного принуждения к внедрению ИИ без учёта экономической целесообразности. Цель исследования заключается в выявлении и сравнительном анализе практик применения ИИ для промышленных инноваций и определении возможностей адаптации успешного международного опыта к российским условиям. В результате систематизированы успешные и неуспешные практики внедрения ИИ в развитых экономиках, странах с формирующимся рынком и в России, а также выявлены ключевые факторы их эффективности. Обосновано, что для России наибольшую практическую ценность имеют гибридные модели, сочетающие активную роль государства, целевую концентрацию ресурсов и развитие публичной цифровой инфраструктуры. Полученные выводы могут быть использованы органами государственной власти и руководителями промышленных предприятий при формировании стратегий внедрения ИИ и разработке программ промышленной цифровизации.
The article examines the practice of using artificial intelligence for industrial innovation in Russia and abroad in the context of the transformation of the global technological order. The relevance of the research is due to the persistent gap between the high economic potential of AI and the actual results of its implementation in industry, which is formed under the influence of strategic, institutional and managerial constraints. It is shown that in Russia this contradiction is aggravated by sanctions pressure, dependence on imported technologies, fragmented strategic planning and the practice of administrative coercion to implement AI without taking into account economic expediency. The purpose of the study is to identify and compare the practices of using AI for industrial innovation and to identify opportunities for adapting successful international experience to Russian conditions. As a result, successful and unsuccessful AI implementation practices in developed economies, emerging market countries, and Russia are systematized, and key factors of their effectiveness are identified. It is proved that hybrid models combining the active role of the state, targeted concentration of resources and development of public digital infrastructure have the greatest practical value for Russia. The findings can be used by government authorities and heads of industrial enterprises in the formation of AI implementation strategies and the development of industrial digitalization programs.