ВВЕДЕНИЕ 4
ГЛАВА 1. ИНСТИТУЦИОНАЛЬНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ЭКОСИСТЕМА
ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ: СУЩНОСТЬ, ЭЛЕМЕНТЫ И ЗАКОНОМЕРНОСТИ РАЗВИТИЯ 8
1.1. Стратегические инновации как базис формирования и взаимодействия технологических
и организационных экосистем 8
1.2. Анализ взаимодействия элементов институционально-технологической экосистемы
инновационной деятельности 14
1.3. Уникальные характеристики экосистемы инновационной деятельности как среды
создания инноваций 28
1.4. Внедрение структур искусственного интеллекта как высокотехнологичных инноваций
32
Выводы 37
ГЛАВА 2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПОДХОДОВ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЭКОСИСТЕМУ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 38
2.1. Оценка эффективности инноваций: теория и методология 38
2.1.1. Теоретические аспекты оценки внедрения нововведений 38
2.1.2. Методология оценки научно-технической эффективности инноваций 45
2.1.3. Методология оценки социальной эффективности инноваций 49
2.1.4. Методология оценки экономической эффективности инноваций 52
2.2. Анализ подходов к экономической оценке экосистемы инновационной деятельности 63
2.3. Разработка специализированной модели экономической оценки внедрения структур
искусственного интеллекта как стержня институционально-технологической экосистемы инновационной деятельности 82
Выводы 88
ГЛАВА 3. КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ СТРУКТУР ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА С УЧЕТОМ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ЭКОСИСТЕМ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ПРИМЕРЕ ЭКОСИСТЕМЫ ПАО “СБЕРБАНК”89
Выводы 103
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 104
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 106
ПРИЛОЖЕНИЕ №1 120
ПРИЛОЖЕНИЕ №2 134
ПРИЛОЖЕНИЕ №3 136
Новым трендом современного экономического и социального развития является построение инновационной среды во многих экономиках мира. Инновационное развитие в свою очередь возникло вместе с приходом экономики знаний, которая создала необходимую почву для проведения научных исследований и разработки новейших продуктов, что явилось одним из этапов инновационных циклов.
С недавнего времени в нашу жизнь вошло и укрепилось такое явление, как инновации. Вместе с ним не так давно в научной среде возникло такое понятие, как экосистема инновационной деятельности. Данное определение включило в себя совокупность различных процессов и институтов, которые составляют комплексную систему создания инноваций и их дальнейшее внедрение в различные структуры экономической деятельности. Для того, чтобы экосистема инноваций функционировала эффективно, требуется выявить наиболее подходящие методы оценки внедрения инноваций.
Сегодня в полной мере можно наблюдать, как изменилась экономическая система: научные знания и созданные на их основе изобретения стали важнейшим экономическим ресурсом, а следовательно, можно говорить о том, что развитие инноваций и формирование инновационной экосистемы стали приоритетными областями современных исследований. Так, можно утверждать, что инновационные знания и их применение составляют особую ценность для современных компаний. Именно правильная интеграция всех элементов экосистемы инновационной деятельности позволяет объединить все технологические, финансовые и организационные ресурсы для эффективного управления инновационным проектом.
В современном мире мы постоянно встречаем огромное количество высокотехнологичных изобретений, например, таких, как квантовые компьютеры, цифровые технологии и многие другие. Стремительное развитие информационных технологий, в том числе прогресс в методах сбора данных, открыло новые возможности для внедрения различных технологий. Одним из наиболее значимых объектов для внедрения стали системы и технологии искусственного интеллекта.
Инновационная деятельность организаций повышает их конкурентоспособность как на внутреннем рынке, так и на международном. Внедрение структур такой технологии, как искусственный интеллект, оказывает влияние на изменение организационных, производственных и финансовых аспектов инновационной деятельности предприятия.
Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена тем, что для эффективной реализации инновационных проектов необходимо сформировать такую организационную и технологическую систему, элементы которой в совокупности смогут создать благоприятные условия для инновационного развития. Постепенное внедрение инновационных продуктов и их дальнейшая реализация в рамках коммерчески выгодного для компании проекта могут и должны подвергаться оценке для того, чтобы анализировать эффективность данных процессов.
С появлением и распространением решений на базе искусственного интеллекта встал вопрос об экономической оценке их внедрения как составной, хотя и во многом решающей, части куда более сложной институционально-технологического механизма. Внедрение и использование структур искусственного интеллекта могут привести к сокращению расходов, повышению производительности труда и минимизации сроков принятия управленческих решений.
Очевидно, что для экономической оценки эффективности внедрения структур искусственного интеллекта как базиса формирования институционально-технологической экосистемы инновационной деятельности недостаточно применения сингулярных, т.е. основанных на одном принципе действия эффектометрических моделей. Решение этой сложной, но чрезвычайно актуальной задачи лежит в области формирования комплексных оценочных подходов, конкретизирующих коммерческий эффект, основываясь на научно-технической, либо же потребительской эффективности самой экосистемы инновационной деятельности.
Целью исследования является разработка специализированного и непротиворечивого алгоритма экономической оценки структур искусственного интеллекта как ведущего инновационного направления в деятельности экосистем инноваций.
Задачи исследования:
1. Выявить особенности функционирования элементов институционально¬
технологической экосистемы инноваций.
2. Рассмотреть структуры искусственного интеллекта как высокотехнологичные инновации.
3. Выявить базовые направления разработки подходов к оценке эффективности внедрения структур искусственного интеллекта как высокотехнологичной инновации, опираясь на результаты анализа общепризнанных методов экономической оценки инноваций.
4. Сформировать специализированный и непротиворечивый алгоритм экономической оценки структур искусственного интеллекта, применяемых в рамках институционально-технологической экосистемы.
5. Практически апробировать разработанный алгоритм экономической оценки.
Объектом диссертационного исследования является институционально-технологическая экосистема инновационной деятельности. Предметом диссертационного исследования является оценка эффективности внедрения структур искусственного интеллекта как стержня экосистемы инноваций.
Теоретическим базисом магистерской диссертации выступают рассмотрение и анализ концепций закономерности развития экосистемы инновационной деятельности и теоретические аспекты оценки инноваций. Большое значение имеет проведение комплексной оценки эффективности внедрения структур искусственного интеллекта с точки зрения практических результатов. Методология исследования основана на системном анализе взаимодействия всех элементов экосистемы инноваций. Для более детального изучения и совершенствования подходов к оценке внедрения искусственного интеллекта будет проведена структуризация и систематизация существующих методологий оценки. Кроме того, в исследовании будут применены методы синтеза, анализа и дедукции. Также для апробации разработанной модели оценки эффективности внедрения будет проведено полевое исследования потребителей услуг экосистемы инноваций.
При проведении диссертационного исследования будут использоваться абстрактно-логические методы: будет использован прием восхождения от абстрактного к конкретному с элементами анализа и синтеза. Также в качестве гипотезы выдвигается собственное понимание содержания проблемы исследования, которое впоследствии будет аргументировано при помощи логических доказательства с использованием мнения других исследователей.
Информационная основа исследования - анализ монографических исследований, научных статей ученых-экономистов в специализированных изданиях и анализ результатов собственных поисковых исследований, проведенных автором.
Научная новизна и практическая значимость работы заключается в том, что в результате проведенного исследования был разработан непротиворечивый алгоритм оценки внедрения
7 структур искусственного интеллекта при его применении в рамках инновационной экосистемы. Данный алгоритм был апробирован на примере проведения оценки внедрения структур искусственного интеллекта как базиса формирования экосистемы ПАО «Сбербанк». В результате было доказано, что разработанный алгоритм оценки правомерно является применимым на практике и может быть использован в дальнейшем.
Таким образом, в результате проведенного исследования были успешно достигнуты цель и задачи данной магистерской диссертации.
Во-первых, были выявлены особенности функционирования элементов институционально-технологической экосистемы инноваций. Мы выявили, что основополагающим двигателем деятельности экосистемы является не просто создание инновационного продукта, а совместное развитие инноваций. Также важной основой инновационной экосистемы является взаимодополняемость и целостность взаимодействия всех ее элементов. Соответственно, экосистема инноваций создается и эффективно функционирует в том случае, когда ресурсы, которые было вложены в исследования и создание инновационных продуктов, впоследствии возмещаются увеличением прибыли благодаря реализации этих инноваций.
Во-вторых, были рассмотрены структуры искусственного интеллекта как высокотехнологичные инновации. Мы выявили, что искусственный интеллект представляет собой высокотехнологичную инновацию в формате комплекса различных технологий, и применяется в различных хозяйственных сферах, так как внедрение технологий искусственного интеллекта повышает эффективность операционных процессов и оптимизирует их. Активное внедрение технологий искусственного интеллекта в рамках экосистем инноваций значительно повышает их эффективность, увеличивает конкурентоспособность, стимулирует создание новых технологий, а также увеличивает качество продукции.
В-третьих, мы выявили базовые направления разработки подходов к оценке эффективности внедрения структур искусственного интеллекта как высокотехнологичных инноваций, опираясь на результаты анализа общепризнанных методов экономической оценки инноваций. В результате проведенного исследования в основу разрабатываемой экономической оценки внедрения структур искусственного интеллекта был положен показатель NPV, так как данный метод является самым сбалансированным по сравнению с остальными.
В-четвертых, был сформирован специализированный и непротиворечивый алгоритм экономической оценки структур искусственного интеллекта, применяемых в рамках институционально-технологической экосистемы. Было выявлено, что необходимым условием разработки модели оценки структур искусственного интеллекта как стержня институционально-технологической экосистемы инновационной деятельности является обязательное целеполагание для самой экосистемы. Следовательно, данный алгоритм разделяет цели функционирования экосистемы в контексте внедрения искусственного интеллекта, что ведет в различным вариантам проведения оценки.
И, наконец, разработанный алгоритм экономической оценки был практически апробирован на примере экосистемы ПАО «Сбербанк». В результате проведенного практического исследования на основе экосистемы «Сбер», в которую в 2016 году стали внедрять искусственный интеллект, был сделан вывод, что искусственный интеллект, применяемый в рамках экосистемы инноваций «Сбер» увеличил эффективность функционирования экосистемы. Внедрение искусственного интеллекта и проведение трансформации деятельности на его основе повысило эффективность операционных, организационных и инновационных процессов «Сбера» и оптимизировало их. Общий эффект от внедрения структур искусственного интеллекта как базиса формирования экосистемы инноваций составил 193,9 млрд руб. Таким образом, был сделан вывод, что существует положительный эффект от внедрения искусственного интеллекта в экосистему ПАО «Сбербанк».
Таким образом, цель работы: разработка специализированного и непротиворечивого алгоритма экономической оценки структур искусственного интеллекта как ведущего инновационного направления в деятельности экосистем инноваций - была достигнута.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
