Эффект цифровой конвергенции в экономике

Минаков В.Ф., Шуваев А. В., Лобанов О. С. ЭФФЕКТ ЦИФРОВОЙ КОНВЕРГЕНЦИИ В ЭКОНОМИКЕ

Аннотация. Развито представление о конвергенции современных нано-, био-, когни-, инфо- технологий в цифровой экономике. Показана роль и место умных информационных систем и технологий во взаимодействии субъектов экономики. Установлены отличительные признаки умных цифровых решений в экономике. Выполнена декомпозиция уровней конвергенции в цифровой экономике и выделены соответствующие им области использования, достигаемые результаты, решаемые задачи. Рассчитана величина синергетического эффекта от взаимодействия стейкхолдеров.

Ключевые слова. Цифровая экономика, эффективность, уровни экономической конвергенции, синергетический эффект.

Minakov V.F., Shuvaev A.V., Lobanov O.S. EFFECT OF DIGITAL CONVERGENCE IN ECONOMY

Abstract. Idea of convergence of the modern nano-, bio-, kogni-, info - technologies convergent processes in digital economy is developed. The role and the place of smart information systems and technologies in interaction of subjects of economy is shown. Distinguishers of smart digital decisions in economy are set. Decomposition of levels of convergence in digital economy and the fields of use corresponding to them, the achieved results, solvable tasks is executed. Value of synergy effect of interaction of stakeholders is calculated.

Keywords. Digital economy, efficiency, levels of economic convergence, synergy effect.

Современное экономическое развитие стран большой двадцатки базируется на инновационных драйверах, обеспечивающих экономикам этих стран конкурентные преимущества [2, 3, 9]. Инновационные решения по-прежнему включают в себя изобретения и технологические нововведения, а также организационные инновации, как в реальных секторах экономики, так и в сферах нематериальной деятельности. Вместе с тем, обращает на себя внимание новый класс инноваций, основанный на конвергенции технологий и процессов. Конвергенция в таких инновациях состоит в сближении и даже взаимопроникновении и слиянии систем знаний, новых технологий, а также субъектов экономической деятельности [7].

К настоящему времени конвергенция изучена на уровне взаимопроникновения нанотехнологий, биотехнологий, информационных и когнитивных технологий (НБИК), а также социокультурных процессов (НБИКС) [8]. Доказано, что конвергенция таких видов получает самой широкое распространение и обеспечивает существенный экономический эффект, прежде всего, синергетический. Достиже-

ГРНТИ 20.51.23

© Минаков В.Ф., Шуваев А.В., Лобанов ОС., 2018

Владимир Федорович Минаков - доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информатики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.

Александр Васильевич Шуваев - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры информационных систем Ставропольского государственного аграрного университета.

Олег Сергеевич Лобанов - кандидат экономических наук, соискатель кафедры информатики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.

Контактные данные для связи с авторами (Минаков В.Ф.): 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21 (Russia, St. Petersburg, Sadovaya str., 21). Тел.: +7 812 310-22-61. Е-mail: m-m-m-m-m@mail.ru. Статья поступила в редакцию 12.02.2018.

ния нано-, био-, инфо-, когни- технологий и их конвергенция вызвали к жизни новые массовые производства. Спрос на конвергентную продукцию обеспечивает конкурентные преимущества производителям такой продукции благодаря ее уникальным свойствам и характеристикам. Таким образом, конвергенция передовых технологий и социально-экономических процессов стала фактором современных эволюционных процессов. Этому же способствуют конвергентные методы организации производств.

Так, транснациональные корпорации, объединяя производителей сырья, топлива, материалов, компонентов электронной техники, полуфабрикатов и т.п., снизили издержки и обеспечили увеличение масштабов производства [4]. Эффект масштаба позволил при крупносерийном производстве существенно снизить цену производимой продукции. В результате даже самые высокотехнологичные продукты становятся доступными самым широким слоям потребителей. Таким образом, очевидными становятся процессы конвергенции в экономической сфере [7].

До настоящего времени экономическая конвергенция рассматривалась как результат сближения уровней жизни стран, например, развивающихся (импортирующих технологии и даже институциональные достижения) и развитых стран. Однако, для управления таким процессом и достижения названного результата требуется установление закономерностей сближения уровней развития экономик. Данная проблема и является целью настоящего исследования.

Обратимся к современным конвергентным инновационным решениям, сформировавшим новый (шестой) технологический уклад [1], переход к которому называют четвертой промышленной революцией. В ее основе - конвергенция инфо-, био-, нано-, когни- технологий [8], глобальные компьютерные сети, Интернет вещей, искусственный интеллект. Здесь важно заметить, что революционные инновации выходят за рамки технологического уровня. Действительно, сетевое взаимодействие субъектов экономики, Интернет вещей, искусственный интеллект, а также технологии обработки больших данных, распределенных реестров изменили не только продукты конечного потребления, но и средства их производства, а также процессы распределения и обмена. По этой причине востребованными и самыми быстрорастущими ресурсами современной экономики являются информационные ресурсы, знания и инструментальные средства их производства, как это показано на рис. 1 (в сравнении с ресурсами производства электроэнергии).

лет

Рис. 1. Сопоставительный анализ динамики роста цифровых ресурсов и мощности электрических генераторов

В современной экономике для запуска конвергенции субъектов и бизнес-процессов решающее значение приобретает принятие решений на основе знаний о механизмах достижения целей. По этой причине возникает опережающая потребность в производстве знаний. Динамика их роста оценена пу-

тем обследования цифровых знаний по ресурсам наукометрической базы данных elibrary.ru. Аналогичные тренды имеют ресурсы наукометрических баз данных Scopus, Web of Science, Springer, Agris и других. Результаты обследования визуализированы на рис. 2.

Объем цифровых знаний, о.е

з,ь -

Тр ен/ 1Р< CT, lOf íbe ма <к

Ц 1ф 301 ы> \ зн и V \ \

1,0 < X X- I-i "х. & "х fli на ЛИН а р ос а с бъ ем: Ц| Ф| ОБ >1* зн: ни й t

ООООООООООООт-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-т-

гЮ№г1ПагЛ01гвЙгЩв1г1П0гЮ01г1Л01гЮ0гЮагЙ01гИ)Фт ооооооооооооооооооооооооооооооооооооо

ооооооооооооооооооооооооооооооооооооо

Рис. 2. Динамика роста объема знаний (в относительных единицах, о.е.; за единицу принят объем знаний на 01.01.2006 г.) в elibrary.ru

Существенная и критически важная роль конвергенции состоит в порождении волновых процессов роста деловой активности. Иначе говоря, конвергенция прорывных технологических, организационных нововведений вызывает волновой рост объемов производства продукции. Это происходило, например, при выходе на рынок таких продуктов, как смартфоны, планшетные компьютеры, социальные сети, поисковые системы, дроны, смарт-гаджеты и др. Волновой рост деловой активности характерен и для конвергентных услуг, например, агрегаторов пассажирских перевозок Uber, Gett, Яндекс-такси, сервисов электронных платежей Assist, Яндекс-деньги, использования и эмиссии криптовалют (Bitcoin, Эфириум, Лайткоин и т.д.), технологии Blockchain и др.

При этом, роль таких конвергентных процессов в экономическом развитии столь значима, что с ними связывают зарождение новых экономических циклов и укладов. Важно заметить, что в укладе Индустрии 4.0 ряд современных товаров, услуг, способов управления и др., являясь результатами творческой интеллектуальной деятельности человеческого капитала, одновременно проявляют признаки интеллектуального принятия решений при их использовании и эксплуатации. Такие решения по своей сущности создают эффект цифровой конвергенции в современной экономике.

Для выявления признаков цифровой конвергенции обратимся к фактам. Так, беспилотные аппараты обладают способностью ориентации в реальном времени в априори незнакомой местности. Аналогичным поведением наделяются беспилотные автомобили, разработку и испытания прототипов которых ведут многие страны мира, в том числе и Россия. Широкое распространение получили роботы-пылесосы, выполняющие свои функции в любом пространстве без участия человека. В основе перечисленных умных конвергентных решений - интеллектуальные информационные технологии. В продуктах такого типа функциональные задачи решаются на основе знаний, производимых их цифровыми ресурсами. Знания производятся на основе первичной информации, получаемой в режиме реального времени от сенсоров. Далее информация проходит обработку по технологиям извлечения знаний.

Установим особенности, свойства и признаки конвергентных информационно-технологических решений цифровой экономики, обладающих искусственным интеллектом, свойством производства

знаний, или - умных конвергентных решений. Под «умными конвергентными» будем понимать процессы и решения, обладающие совокупностью компонентов и связей между ними сближающего характера (либо взаимопроникновением, сближением), благодаря которым обеспечиваются потребительская ценность и положительный эффект путем (за счет) производства и использования знаний, извлекаемых кибернетическими системами.

Обобщая свойства умных конвергентных решений, можно выделить следующие общие признаки:

• производство знаний информационными технологиями искусственного интеллекта в режиме реального времени при эксплуатации продуктов конвергентного типа;

• работа умных конвергентных устройств и систем реализуется автономно в автоматическом режиме без участия человека;

• способность к адаптации при изменении экзогенных и эндогенных условий работа;

• умные конвергентные решения имеют превосходство над аналогами за счет смарт-свойств и сближения технологий или объектов конвергенции;

• знания являются решающим фактором распространения умных конвергентных продуктов на всех этапах жизненного цикла;

• умные конвергентные решения обладают способностью замещения новыми версиями путем загрузки в их цифровые модули программного обеспечения следующего поколения или его модификации;

• умные конвергентные решения обладают способностью работы в компьютерных сетях (Интернет или локальных, в зависимости от потребности);

• используют операционные системы, а также программные средства реализации «умных функций». Перечисленные признаки обнаруживаются в широком спектре конвергентной продукции. Налажено производство умных роутеров, видеокамер, плееров, устройств шумоподавления и других. Конвергентные смарт-системы в настоящее время разрабатываются для зарядных устройств и замков, систем контроля и управления станками и машинами. Выделенный класс умных конвергентных решений включает и программные средства с компонентами искусственного интеллекта решения таких функциональных задач, как игра в шахматы, распознавание образов, классификация, кластеризация, перевод текстов, голосовое управление гаджетами и др.

Ряд умных конвергентных решений может быть агрегирован в систему, обеспечивая им в сравнении с аналогами эмерджентность, то есть новые свойства, не присущие ни одному из компонентов, образующих такие системы [6]. Например, системы «умных домов» обладают бесспорными преимуществами по отношению к автоматизированным решениям каждой единицы оборудования дома. Кроме того, системное умное решение обеспечивает синергетический эффект, минимизирует энергопотребление при обеспечении одного и того же уровня комфорта. Пользователь умного дома задает только цель и задачи, в то время как способ их достижения вырабатывается и реализуется цифровой интеллектуальной системой. Заметим, что в умном доме задача достижения цели решается системно, причем с взаимодействием компонентов, которые в этом случае образуют мультиагентную систему. Концепция и системные решения «умный город» развивают такой подход. Аналогичная ситуация сложилась и в разработках умного транспорта, безопасность и комфортность которого трудно переоценить.

Экономически эффективным конвергентным решением становятся умные производственные подразделения, умные предприятия, умные города. Программы-роботы систем управления их ресурсами поддерживают принятие решений или принимают решения. Алгоритмы принятия таких решений основаны не только на ситуационном анализе, но и на показателях эффективности [5], задаваемых в качестве цели работы кибернетических систем. При таком методе организации и управления бизнес-процессами можно утверждать, что результатом разработки и использования интеллектуальных информационных систем и технологий является цифровая конвергенция в экономике.

Действительно, кибернетические умные устройства автономно принимают решения (или поддерживают принятие решений) по запуску бизнес-процессов на основе целей субъектов экономики [10]. Названная конвергенция, таким образом, состоит в сближении, взаимопроникновении и создании связей в цепях формирования бизнес-процессов (уровень работ экономической конвергенции), а также формирования экономических систем (системный уровень экономической конвергенции). Выделен-

ные уровни конвергенции характерны для цифровой экономики. Для управления выявленными уровнями конвергенции важно структурировать конвергентные процессы. На наш взгляд, такое структурирование можно представить декомпозицией целей, результатов и областей проявления, отображенной в табл. 1.

Для проектирования и реализации конвергентных кибернетических систем установим специфику задач, решаемых на каждом из выделенных уровней конвергенции (табл. 2). Полученные структурные характеристики уровней конвергенции позволяют производить выбор умных конвергентных решений в цифровой экономике. Особое значение это имеет для стейкхолдеров, когда критическими для принятия решений являются достижение целей и обеспечение эффективности при использовании конвергентных цифровых систем.

Таблица 1

Структурирование уровней конвергенции

Уровни конвергенции Области использования Результаты Достигаемые цели

Уровень систем Умные системные решения, системные интеграторы и агрегаторы, обеспечивающие взаимодействие стейкхолде-ров Автоматизация принятия решений (или их поддержки) при взаимодействии субъектов в экономических системах Запуск бизнес-процессов, обеспечение интересов стейкхолдеров

Уровень работ Умные кибернетические средства автоматизации в бизнес-процессах Автоматизированные бизнес-процессы и автоматические производства Выполнение работ для достижения выхода, имеющего потребительскую ценность

Уровень технологий Инновационные технологии Роботизированные устройства и технологические системы Улучшение свойств и характеристик предметов потребления и средств производства

Таблица 2

Типизация задач по уровням конвергенции

Уровни конвергенции Типизация задач Алгоритмизация Эффекты

Уровень систем Неструктурированные задачи Интеллектуальные информационные системы и технологии, генетические алгоритмы Синергетический, эмерд-жентный, системный, экономический

Уровень работ Слабо структурированные задачи Алгоритмы решения задач оптимизации, синтеза Обеспечение потребительской ценности

Уровень технологий Формализованные задачи Алгоритмы функционирования на основании нормирования, стандартизации Повышенные характеристики, конкурентные преимущества

Конвергентные процессы, обеспечиваемые цифровизацией взаимодействий, количественно выразим эффектом от сближения и решения собственных задач, достижения собственных целей при взаимодействии участников. Синергетический эффект от интеграционных процессов и совместной деятельности можно описать законом Ципфа, выражающим полезность взаимодействия:

У=Ы<Ы(Ы),

где У - величина синергетического эффекта (полезность сближения на основе согласованности целей взаимодействия); ¡п(Ы) - логарифм от количества стейкхолдеров в конвергентном экономическом процессе.

Следовательно, вовлечение новых участников во взаимодействие через конвергенцию на базе умных решения цифровой экономики расширяет границы синергетического эффекта. В количественном выражении синергия конвергенции представлена на рисунке 3 в виде зависимости роста дохода от числа стейкхолдеров, интегрируемых умными цифровыми сервисами.

Рис. 3. Полезность умной цифровой конвергенции в функции от числа стейкхолдеров

Важно отметить тот факт, что влияние смарт-конвергенции на социально-экономические системы столь многогранно, что, помимо положительных эффектов, привело к появлению новых проблем, в частности, цифровой смарт-зависимости человека. Периодизация поколений устанавливает особенности поведения людей 2000 и последующих годов рождения, состоящие в массовом использовании во всех сферах жизни и деятельности цифровой техники. Такое поколение именуется цифровым или поколением Ъ. Цифровизация деятельности поколения Ъ обеспечивает ему конкурентные позиции.

Особое значение это поколение придает использованию умных цифровых устройства, среди которых не только смартфоны и умные часы, очки, фитнес- и медицинские приборы с годовыми темпами роста в 11-19%, но также умные решения - сервисы (управления перевозками пассажиров и грузов и многие другие). Перманентность использования цифровых умных решений поколением Ъ и приводит к зависимости от них. Ее уровень может стать критическим, и даже опасным. Представители цифрового поколения, решая задачи с применением названных средств, уступают другим поколениям по способности к пониманию традиционных проблемных ситуаций, методам и средствам их разрешения.

Еще большие трудности такое поколение испытывает при необходимости проявить собственные интеллектуальные способности (постановка новых задач, выбор методов их решения и т.п.), когда смарт-ресурсы разрешения проблемных ситуаций отсутствуют. Поколение Ъ, перекладывая разрешение проблемных ситуаций на смарт-сервисы и средства, отказывается от собственного интеллектуального труда (его навыки формируются достаточно длительно). Отсюда - неспособность к решению слабо структурированных и неструктурированных задач, а соответственно - неспособность обоснования и выбора нетривиальных неалгоритмизируемых решений.

Сложившаяся ситуация исключает потребность цифрового поколения в формировании собственных навыков и умений решать указанные задачи. Умные средства и сервисы как раз и демотивируют приобретение компетенций интеллектуальной деятельности, замещая ее. Представители поколения Ъ ориентированы на потребление, которое формирует цели, задаваемые в качестве вектора управления, а способы их достижения реализуются интеллектуальными информационными технологиями и ресурсами. Сформированная цифровой экономикой инфраструктура обеспечивает автоматизацию деятельности по достижению целей потребителя.

В такой ситуации человек становится зависимым от умных устройств и технологий, а собственная интеллектуальная мыслительная деятельность превращается в атавизм (потребность и мотивация к ним понижаются). И центральная нервная система человека адаптируется к таким новым условиям. Отсюда возникают проблемы с представителями уходящих профессий. Следовательно, очевидная по-

лезность умной конвергенции в бизнес-процессах цифровой экономики требует одновременно учета новых вызовов информационного общества, и, в первую очередь, - зависимости цифрового поколения от умных цифровых ресурсов.

В заключение отметим, что предложенные идентификационные признаки умных конвергентных решений позволяют не только выделить их из широкого спектра объектов Индустрии 4.0, но и использовать в процессе разработки новых товаров и услуг в условиях цифровой экономики. Выполненная декомпозиция конвергенции по уровням: технологий (в товарах, средствах производства); работ (в бизнес-процессах), систем (в экономическом взаимодействии на основе принятия решений или их поддержки интеллектуальными системами) обеспечивает учет специфики выделенных задач и методов их решения для инжиниринга умных конвергентных систем цифровой экономики. Наряду с новыми возможностями конвергенции на базе интеллектуальных систем и технологий формируется зависимость цифрового поколения от умных устройств и сервисов, оказывающая демотивирущее влияние на собственную мыслительную деятельность людей и порождающая проблемы для сотрудников уходящих профессий.

ЛИТЕРАТУРА

1. Дятлов С.А., Лобанов О.С. Конвергенция информационных технологий в евразийском экономическом пространстве // Государство и рынок: механизмы и институты евразийской интеграции в условиях усиления глобальной гиперконкуренции: коллективная монография. СПб., 2017. С. 641-655.

2. Плотников В.А. Выбор модели экономического развития Российской Федерации: патернализм или либерализм // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 2006. № 1. С. 147-150.

3. Плотников В.А., Федотова Г.В. Государственная бюджетная политика в условиях кризиса: региональный аспект // Управленческое консультирование. 2015. № 4 (76). С. 59-69.

4. Терешкина Т.Р. Логистические методы в системе управления оборотным капиталом строительных предприятий // Экономика строительства. 2005. № 11. С. 43-54.

5. Терешкина Т.Р., Зорин Н.Н. Управление проектами: стандарты PMI и их развития // Целлюлоза. Бумага. Картон. 2006. № 3. С. 47-50.

6. Торосян Е.К. Управление взаимоотношениями с клиентами как часть маркетинговой стратегии компании // Петербургский экономический журнал. 2016. № 1. С. 87-92.

7. Щербаков В.В., Коваленко Е.И. Конвергенция моделей корпоративного управления в условиях глобализации // Экономика и предпринимательство. 2017. № 3-1 (80-1). С. 815-818.

8. Dyatlov S.A., Lobanov O.S. NBIC convergence as a stage of transition of Saint-Petersburg's e-government information space to the sixth techno-economic paradigm // Digital Transformation and Global Society. Second International Conference, 2017. С. 347-361.

9. Enikeeva L.A., Sorvina T.A., Torosyan E.K. Customer involvement in emerging and developed markets as a marketing innovation // International Business Management. 2016. Vol. 10. № 18. Р. 4324-4331.

10. Enikeeva L.A., Torosyan E.K. Formulating strategies towards economic and technological retrofitting of macrosocial systems // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. Vol. 6. № 4S3. Р. 637-641.