Мониторинг разработки и применения технологий искусственного интеллекта: основные методологические подходы

В статье рассматриваются методологические подходы к организации и проведению комплексного статистического мониторинга разработки и применения технологий искусственного интеллекта (ИИ). Актуальность темы обусловлена высокой значимостью технологий ИИ для экономики и общества и признанием их одними из ведущих технологий текущего десятилетия в России и мире. Для комплексной оценки развития ИИ необходима надежная и апробированная методология исследования.

На основе анализа существующих подходов к наблюдению за ИИ, включая тематику исследований, доступные источники и методы получения данных, применяемых в международной и отечественной практике, разработаны понятийный аппарат, классификаторы технологий ИИ и связанных с ними товаров и услуг, концептуальная модель мониторинга и система показателей. Предложенный подход к ведению мониторинга был апробирован в 2023–2024 гг. в ходе специализированных обследований организаций и вузов. Новый инструментарий сбора сведений об ИИ внедрен в практику федерального статистического наблюдения.

По мнению авторов, реализация мониторинга позволит получать количественные и качественные характеристики создания, распространения и перспектив развития технологий ИИ в отраслях экономики и социальной сферы, а также оценивать эффекты от их внедрения.

1. Rashid A., Kausik A. AI Revolutionizing Industries Worldwide: A Comprehensive Overview of its Diverse Applications // Hybrid Advances. 2024. Vol. 7. Article 100277. doi: https://doi.org/10.1016/j.hybadv.2024.100277.

2. Gil D. et al. AI for Management: An Overview // Canals J., Heukamp F. (eds) The Future of Management in an AI World. Ch. 1. Cham: Palgrave Macmillan, 2020. 254 p. (IESE Business Collection) P. 3–19. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20680-2_1.

3. Qudus L. Leveraging Artificial Intelligence to Enhance Process Control and Improve Efficiency in Manufacturing Industries // International Journal of Computer Applications Technology and Research. 2025. Vol. 14. Iss. 2. P. 18–38. doi: https://doi.org/10.7753/IJCATR1402.1002.

4. Hoyer W.D. et al. Transforming the Customer Experience Through New Technologies // Journal of Interactive Marketing. 2020. Vol. 51. Iss. 1. P. 57–71. doi: https://doi.org/10.1016/j.intmar.2020.04.001.

5. Bilgram V., Laarmann F. Accelerating Innovation with Generative AI: AI-Augmented Digital Prototyping and Innovation Methods // IEEE Engineering Management Review. 2023. Vol. 51. No. 2. P. 18–25. doi: https://doi.org/10.1109/EMR.2023.3272799.

6. Lane M. Who Will Be the Workers Most Affected by AI?: A Closer Look at the Impact of AI on Women, Low-Skilled Workers and Other Groups // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 26. Paris: OECD Publ., 2024. 60 p. doi: https://doi.org/10.1787/14dc6f89-en.

7. Webb M. The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market // SSRN Electronic Journal. Stanford University, 2019. 61 p. doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.3482150.

8. Yu J., Qi C. The Impact of Generative AI on Employment and Labor Productivity // Review of Business. 2024. Vol. 44. No. 1. P. 53–67. URL: https://www.stjohns.edu/sites/default/files/2024-02/Review-of-Business-44%281%29-Jan-2024.pdf.

9. Sundari S. et al. Artificial Intelligence (AI) and Automation in Human Resources: Shifting the Focus from Routine Tasks to Strategic Initiatives for Improved Employee Engagement // East Asian Journal of Multidisciplinary Research. 2024. Vol. 3. No. 10. P. 5041–5054. doi: https://doi.org/10.55927/eajmr.v3i10.11758.

10. OECD. Govering with Artificial Intelligence: Are Go vernments Ready? // OECD Artificial Intelligence Papers, No. 20. Paris: OECD Publ., 2024. 31 p. doi: https://doi.org/10.1787/26324bc2-en.

11. Galindo L., Perset K., Sheeka F. An Overview of National AI Strategies and Policies // OECD Going Digital Toolkit Notes, No. 14. Paris: OECD Publ., 2021. 26 p. doi: https://doi.org/10.1787/c05140d9-en.

12. Ли Я. Нормативно-правовое регулирование генеративного искусственного интеллекта в Великобритании, США, Европейском союзе и Китае // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 16. № 3. С. 245–267. doi: https://doi.org/10.17323/2072-8166.2023.3.245.267.

13. Рыбак О.П. Искусственный интеллект как объект статистического изучения // Вопросы статистики. 2020. Т. 27. № 2. С. 34–47. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-2-34-47.

14. Turovets J., Vishnevskiy K., Altynov A. How to Measure AI: Trends, Challenges and Implications // Higher School of Economics Research Paper. WP BRP 116/ STI/2020. doi: http://doi.org/10.2139/ssrn.3736851.

15. European Commission. Technology Monitoring and Assessment – Comparing EU, US and Chinese Approaches. Luxembourg: Publ. Office of the EU, 2025. doi: https://doi.org/10.2777/0772224.

16. Земцов С.П. Потенциал создания и внедрения технологий искусственного интеллекта в регионах России // Региональные исследования. 2024. T. 1. № 83. С. 34–47. doi: https://doi.org/10.5922/1994-5280-2024-1-3.

17. OECD. Measuring the Digital Economy: A New Perspective. Paris: OECD Publ., 2014. 156 p. doi: https://doi.org/10.1787/9789264221796-en.

18. UNCTAD. Manual for the Production of Statistics on the Digital Economy. 2020. Rev. Ed. Geneva: United Nations, 2021. 224 p. URL: https://unctad.org/publication/manual-production-statistics-digital-economy-2020.

19. Montagnier P., Ek I. AI Measurement in ICT Usage Surveys: A Review // OECD Digital Economy Papers, No. 308. Paris: OECD Publ., 2021. 50 p. doi: https://doi.org/10.1787/72cce754-en.

20. Eurostat. Eurostat Model Questionnaire for the EU Survey on ICT Usage and E-Commerce in Enterprises 2025. Eurostat G4, 2025. URL: https://circabc.europa.eu/ui/group/89577311-0f9b-4fc0-b8c2-2aaa7d-3ccb91/library/c111b59a-8976-418f-afeb-f89c7a6003b9/details.

21. Мониторинг разработки и применения технологий искусственного интеллекта: методологическое руководство / под ред. Л.М. Гохберга, П.Б. Рудника, Г.И. Абдрахмановой. М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 244 с. doi: https://doi.org/10.17323/978-5-7598-3111-2.

22. Искусственный интеллект в России: разработка и применение / под ред. Л.М. Гохберга, П.Б. Рудника, Г.И. Абдрахмановой. М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. 86 с. doi: https://doi.org/10.17323/978-5-7598-3038-2.

23. Шугаль Н.Б., Варламова Т.А. Подготовка высококвалифицированных кадров в области искусственного интеллекта / под науч. ред. Л.М. Гохберга. М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. 60 с. doi: https://doi.org/10.17323/978-5-7598-3024-5.