2 Цифровая_экономика. Доклад ниу вшэ

• Название: Доклад ниу вшэ
• Дата: 26.09.2021
• Размер: 1.33 Mb.
• Имя файла: 2 Цифровая_экономика.pdf
• Тип: Доклад; #237340
• страница: 3 из 7

2.2. Распространение новых бизнес-моделей
24. Цифровая экономика задает направления трансформации традиционных секторов экономики, возникновения новых рынков и ниш. Новые бизнес-модели являются клиентоориентиро- ванными (customer centric), что полностью определяет их структуру от ценностного предложения, направленного на решение предсказанной потребности клиента, своевременной доставки
(just-in-time) и до потоков доходов, основанных на времени использования продукта клиентом. Ключевым источником создания стоимости становится высокоскоростная обработка больших данных, поскольку трансакции происходят в режиме реального времени и зачастую одновременно. Технологии анализа больших данных и ИИ помогают найти новые источники создания ценности на основе изучения цифровых портретов потребителей и паттернов их экономического поведения. Данные о клиентах превращаются в основной актив цифровых компаний, а доступ к большим их массивам повышает оценку рыночной стоимости. Актуальным трендом является развитие платформ открытых данных
(open data), стимулирующее возникновение и распространение инновационных бизнес-моделей в экономике. В финансовой сфере воплощением этой концепции является система Open Banking, предусматривающая предоставление третьим сторонам возможности анализировать или использовать данные, интегрировать различные приложения и сервисы, тем самым повышая качество клиентского обслуживания [Rusbase, 2017].
25. Главный параметр конкурентоспособности новых биз- нес-моделей — скорость вывода нового продукта на рынок (time- to-market). Современные подходы к разработке и производству на базе передовых производственных технологий позволяют сократить время выхода продукта на рынок и использовать итерационный подход к обновлениями улучшениям, адаптируясь под изменяющиеся потребности клиентов благодаря простоте смены поставщиков и тестирования новых концепций и товаров компания запускает новые опции и исправляет претензии в режиме реального времени, удаленно через обновления программного обеспечения Facebook тестирует и запускает обновления для отдельных групп пользователей дважды вдень и т.п.). Важнейшей задачей современных бизнес-моделей является создание омника- нального пространства, синхронизация данных и информации во всех цифровых и физических каналах взаимодействия для удовлетворения потребностей клиентов в любое время ив любом месте рис. 2).
26. Распространение технологий Интернета вещей, больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения и других цифровых технологий привели к развитию следующих категорий бизнес-моделей:
• цифровые платформы, обеспечивающие прямое взаимодействие продавцов, покупателей и партнеров-поставщиков, минимизирующие трансакционные издержки и расширяющие возможности совместного потребления товаров и услуг. В за

Источник [TP
A Glob al, 20 Рис. 2. Переход к новым бизнес-мо де лям в условиях цифровой экономики бизнес-мо
де
ль vs Цифровая бизнес-мо
де
ль
К
лассическ ая бизнес-мо дель
Цифровая бизнес-мо дель
Выя вление и
а нализ тр е
ндов
П
р ои зв одс тво продукции Хранение готовой п р
одукц и
и
Планир о
вание,
дос тавк а
ик он тр о
ль для эффективной логистики Ра спр остра не ние продукции через точки прод аж
Ст
рат
е
ги
ч
е
ск
ое
плани
р
о
в
ан
и
е
Прои
з
в
од
ст
в
о
Хр
а
н
ен
ие
Трансп
ор
т
и логис
тика
Прод
ажи
(маг
аз
и
н
ы)
Выя вление тр е
ндов на основании больших дан н
ы хим а
ш и
н но го обучения Оптимизация производства в
соотв е
тс тв и
и сп о
тр е
б и
те л
ьс ки м
спр о
со м
Опт и
мизация остатков в
р ежи ме реального времениКо нт роль доставки в режиме реального времени и
п рог н
оз и
р ова ни е
пр о
ц е
ссо в
Пр ям ые продажи по треб ит елям

23
висимости от продукта и рыночного сегмента платформы могут быть коммуникационными, социальными, медиа, поисковыми, операционными и контролируемыми, сервисными, шеринговыми, продуктовыми, трансакционными и т.д.;
• как сервис — сервисные бизнес-модели, основанные на использовании ресурсов взамен владения ими (среди них
Software-as-a-Service (SaaS), Infrastructure-as-a-Service (IaaS) и др. Сегодня возникают все новые разновидности сервисных моделей, в том числе Robots-as-a-Service, City-as-a-
Service. Сервисные модели способствуют персонализации товаров и услуг, позволяя клиенту потреблять необходимый продукт в требуемых ему объемах для достижения желаемого результата
• бизнес-модели, в основе ценообразования которых лежит достижение результатов (outcome based models) и эффекта для клиента, в том числе на основании потребления комплексных продуктов и услуг. Такие бизнес-модели по аналогии с сервисными часто называют Product-as-a-Service (PaaS). Компания
BASF помимо поставок удобрений предоставляет клиентам детальные рекомендации, какие именно удобрения использовать, в каком объеме и на каких растениях в данный период времени, исходя из мониторинга и анализа данных о почве, здоровье растений, погодных условиях и других параметрах
[Capgemini, 2018];
• краудсорсинговые модели, базирующиеся на привлечении внешних ресурсов (денежных средств, людей, идей и др) для реализации бизнес-процессов ― внедрения инноваций, разработки продуктов, производства, маркетинга и продажи т.д.;
• бизнес-модели, основанные на монетизации персональных данных клиентов, когда бесплатные для пользователей серви- сы продают их данные на других потребительских сегментах. Новые цифровые технологии расширяют возможности бизнеса по оптимизации многих процессов и повышению качества принятия решений. Так, Интернет вещей и облачные вычисления оптимизируют сбор и хранение данных, а технологии и методы машинного обучения и ИИ позволяют проводить их глубокую обработку, строить алгоритмы поведения и предсказательные модели. В ритейле новый тип бизнес-моделей связан с трансформацией e-commerce в a-commerce (а commerce), в рамках которой продавец строит алгоритмы, описывающие

модель потребления клиента, и затем автоматически доставляет ему товар на основании спрогнозированной потребности [Tesco,
2019]. Технологии предиктивной аналитики нацелены на построение алгоритмов, описывающих потребление продуктов и услуги автоматизацию с учетом данных прогнозов процессов производства и доставки товаров до клиентов с участием партнеров (например, модель private labeling, когда контрактный производитель производит товар и отправляет его напрямую потребителю. Технология блокчейн позволяет децентрализовать процессы сбора, передачи и хранения данных, тем самым повышая надежность трансакций и способствуя развитию платформенных технологий для взаимодействия с партнерами и потребителями. Так, компания планирует запуск платформы для прямого взаимодействия производителей и потребителей, минуя традиционный ритейл, на базе глубокой персонализации предложений и с использованием технологий блокчейн. Уже 7 из топ мировых производителей (товаров повседневного спроса — Fast
Moving Consumer Goods) сотрудничают с платформой [Insolar,
2019]. Виртуальная и дополненная реальность способствует размыванию границ между цифровыми физическим миром, что открывает новые возможности предоставления сервисов потребителям. Приложения Интернета вещей также являются драйвером развития модели сервитизации, так как позволяют оценить параметры использования продукции и достигнутые эффекты. На этом принципе построены популярная модель каршеринга, оплата автомобильной страховки в зависимости от преодоленных километров, в промышленности — оплата времени использования оборудования или произведенной на нем продукции. Компания Kaiser выставляет счет своим клиентам не за компрессорное оборудование, аза произведенный спрессованный воздух [McKinsey, с. В рамках программы Rolls-Royce TotalCare компания поставляет клиентам авиадвигатели, но оплата производится за часы, в течение которых двигатель работает. В предоставляемый сервис входит и мониторинг работы из дата-центра Rolls-Royce и обслуживание двигателя [BCG, 2017b].
29. Превалирование в цифровых бизнес-моделях нематериальных активов и простота перехода потребителей от одной компании к другой повышают значимость бренда и диктуют необходимость создания стимулов к использованию определенной цифровой платформы или бизнес-модели, повышения лояльности за счет предоставления кастомизированных и/или расширенных сервисов. Цепочки создания стоимости позволяют не ограничивать свой бизнес определенными географическими регионами и рыночными сегментами, и большинство цифровых платформ действуют на многочисленных рынках. Развитие цифровых платформ позволяет также расширить ценностное предложение для потребителя через партнерство с другими поставщиками. Например, китайский гигант Alipay создал единый сервис для путешественников, объединив в систему банки, гостиницы и платформу
Uber.
30. Уровень распространения новых бизнес-моделей в России существенно различается по отраслям экономики наиболее распространены цифровые платформы на рынках, характеризующихся тесным взаимодействием поставщиков и потребителей, — в ритейле, сферах финансовых услуг, потребительских товаров и услуг, где платформенные решения активно развиваются сначала х годов. Цифровые бизнес-модели в России
В 2013 г. на российский рынок вышла компания Uber и был запущен первый каршеринговый сервис Anytime. Затем возникли аналогичные платформы в транспортной сфере (Gett, Belka,
YouDrive, Делимобиль и др, сферах профессиональных услуги др, объявлений (Avito и др, образования (OpenDo,
Интуит), взаимного кредитования (Fingooroo, Вдолг), аренды бытовых предметов (Rentmania, Arendorium) и фриланса (Freelancer и др.).
Лидеры российского рынка платформенных решений, компании и Mail.Ru, стремятся создать собственные экосистемы, способные конкурировать с такими крупнейшими компаниями, как Amazon, Apple, Facebook и др, в том числе за счет вхождения в капитал высокотехнологических стартапов. Крупнейший российский банк Сбербанк, помимо внедрения в свою бизнес-модель новых элементов цифровой экономики
(краудинвестинговые и краудлендинговые площадки, совершенствует свою экосистему за счет развития цифровых платформ электронной коммерции и совместного потребления (предоставление клиентам единого доступа ко всем платформам через мобильное приложение банка

26
2.3. Цифровизация промышленности. Цифровизация промышленного производства подразумевает интеграцию ряда прорывных технологий виртуального моделирования, Интернета вещей, робототехники, искусственного интеллекта, больших данных, технологий облачных и граничных вычислений, предиктивной аналитики, новых стандартов связи и др. Цифровизация осуществляется как в рамках систем управления производственными процессами (MOS/MES) и жизненным циклом продукции (PLM), таки дальнейшего обслуживания. Значимую роль в переходе к цифровому производству играет распространение технологий Интернета вещей и использование полученных с устройств данных для принятия (улучшения) автоматизированных решений и оптимизации промышленного производства. Экономический эффект от внедрения технологий индустриального Интернета вещей кг. может в мире составить порядка 1,2–3,7 трлн долл. [McKinsey, 2015]. Предиктивное обслуживание и ремонт оборудования помогают избежать аварий и утечек, негативно сказывающихся на окружающей среде. К примеру, Shell запустила платформу на базе ИИ и Интернета вещей, обеспечивающую предиктивное обслуживание и настройку тысяч единиц техники и способную предсказать утечки до их возникновения [EDF, 2019]. Технология цифровых двойников, совмещающая в себе промышленный Интернет вещей и цифровое моделирование, в развитых странах активно внедряется на всех стадиях жизненного цикла продукции — от разработки до эксплуатации. Кг. примерно половина крупных промышленных компаний в мире будет использовать данную технологию
[Medium, 2018]. Внедрение цифровых двойников для моделирования и оценки различных сценариев позволит сократить количество отказов оборудования в среднем на 30% [PTC, 2019].
32. Снижение стоимости технологических решений за последнее десятилетие стало значимым стимулом для широкого проникновения цифровых технологий. Стоимость сенсоров, являющихся одним из наиболее значимых компонентов систем Интернета вещей, демонстрировала стабильное уменьшение с
0,95 долл. в 2008 г. до 0,44 долл. в 2018 г. [IoT ONE, 2016]. Стоимость промышленных роботов также сократилась вдвое за указанный период, и ожидается ее дальнейшее снижение [ARK
5
Internet of things, Интернет вещей

27
Invest, 2017]. Для ряда сквозных цифровых технологий (больших данных, искусственного интеллекта и др) значимым драйвером развития становится снижение стоимости хранения информации в среднем с 0,12 долл. за 1 Гб в 2009 г. до 0,028 долл.
[Backblaze, Индустриальный Интернет вещей в металлургии
Использование датчиков способно помочь сталелитейным компаниям сэкономить миллионы ежегодно за счет сокращения использования ферросплавов и предотвращения нежелательного окисления стали. Появляются новые цифровые решения в этой области, как, например, платформа компании
Fero Labs, которая позволяет повысить точность прогнозов возможных сбоев (к примеру, нежелательного окисления стали) до
80–100%, сократив их количество на 15%. Платформа передает данные сдатчиков на фабрике в облако, где они обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения, и делает выводы о возможностях повышения объемов производства, предотвращения дорогостоящих поломок оборудования и сокращения отходов. У большинства производителей датчики уже установлены, но пока немногие компании могут должным образом воспользоваться полученными данными. Из 12 тыс. датчиков, установленных на одном из сталелитейных заводов, активно использовали информацию всего с пяти датчиков. Fero Labs при настройке платформы ИИ увеличила использование датчиков враз за счет обработки ранее неиспользованной информации своими алгоритмами и предоставления исчерпывающей информации о работе завода без установки какого-либо нового оборудования.
Источник: [Intel, 2019].
33. Несмотря на успехи многих предприятий в автоматизации производственных процессов, внедрении распределенных систем управления и контроля, большинство компаний пока недостаточно реализуют потенциал аналитики больших данных и алгоритмов принятия решений на базе искусственного интеллекта. В тоже время технологии ИИ обладают наибольшим трансформационным потенциалом в промышленности, что особенно актуально для компаний со значительными материальными активами. Согласно опросу, почти 50% промышленных компаний оценили ИИ как критически важный элемент на пути к успеху в течение ближайших пяти лет [Forbes, 2018]. Развитие соответствующей инфраструктуры требует создания на предприятиях инновационных центров, привлечения высококвалифицированных специалистов (дата-сайентистов, дата-инженеров, ИИ-ар- хи тек торов и т.д.), значительного увеличения инвестиций в ки- бербезопасность.
34. В России концепция умного производства уже сейчас внедряется на предприятиях транспортной, авиастроительной и ракетно-космической отраслей. Кг. планируется запустить
40 российских умных фабрик будущего. На крупнейших предприятиях начинают активно применяться стандартизированные решения, связанные с предиктивным обслуживанием и ремонтом, автоматизированные системы контроля качества, системы удаленного мониторинга и управления энергопотреблением в режиме реального времени. Однако наибольший потенциал для создания добавленной стоимости имеют технологические решения, способствующие изменению бизнес-модели предприятий от продуктоориентированных к сервисным [Cisco, 2016]. К примеру, система управления производством, интегрированная сданными о пользовательском опыте, позволяет отслеживать информацию на протяжении всего жизненного цикла продукта. В результате производители предоставляют клиентам комплексные персонализированные услуги, и появляется возможность ценообразования на основании достигнутого результата (outcome based model). АО Вертолеты России»
В рамках реализации концепции цифровой трансформации АО Вертолеты России внедряют комплекс цифровых технологий в конструкторско-технологическую подготовку (системы трехмерного проектирования. Важное место отводится имитационному моделированию процессов производства, а также системам планирования, контроля качества и мониторинга про- изводства.
В ходе реализации пилотного проекта «Ка-226Т» создание легкого вертолета проводилось полностью в виртуальном пространстве. Реализация проекта показала, что цифровые технологии позволяют не только снизить затраты на разработку и внесение модификаций при модернизации продукции, но и сократить риски. В дальнейшем планируется создать отлаженное автоматизированное серийное цифровое производство продукции на основе виртуального проектирования новых моделей. Помимо этого, будет проведена модификация уже существующих вертолетов с учетом успешных результатов пилотной ини циа- тивы.
Источник: [Ростех, 2017].
ПАО «УАЗ»
УАЗ реализует трансформацию производственной деятельности на основе концепции Цифровая платформа УАЗ», в рамках которой осуществляется разработка принципиально новой платформы внедорожника-2020. Компания запустила проект по внедрению технологий цифровой фабрики для проектирования и производства продукции с целью поддержки стратегии нишевого производителя для глобальных рынков. Основными цифровыми решениям являются система управления жизненным циклом продукции (PLM), цифровое проектирование продуктов и технологических процессов (CAD/CAM/CAE), системы управления производственными процессами (MES) и Интернет вещей. При реализации цифровой трансформации приоритетом является обеспечение кибербезопасности систем и развитие информационной инфраструктуры в целом.
Источник: [УАЗ, 2018].
2.4. Цифровое государственное управление. Целью цифровой трансформации государственного управления является создание цифрового правительства (digital go ver n- ment), которое базируется на идеях клиентоориентированности и омниканальности, максимизации полезности деятельности органов власти для граждан и «цифровизации по умолчанию (digital by default). В сфере государственного управления развиваются принципы гибкого управления (agile), предполагающие постоянное использование механизмов обратной связи на протяжении всего срока реализации мероприятий и программ

Стандарт цифровых сервисов в Великобритании
В Великобритании в 2014 г. была принята цифровая стратегия, базирующаяся на концепции «цифровиза- ции по умолчанию (digital by default), и создан стандарт оказания цифровых услуг [GOV.UK, 2014], включающий 18 различных критериев, среди которых понимание потребностей клиентов, использование гибких, итеративных и ориентированных на пользователя методов, открытых стандартов и общих платформ, стимулирование использования цифровых сервисов и др. Переход к «цифровизации по умолчанию, по оценкам правительства Великобритании, позволяет ежегодно экономить до 1,8 млрд фунтов. Важное место отводится формированию платформенной модели (Government as a Platform) в системе госуправления. Это подразумевает создание комплексной инфраструктуры для предоставления госуслуг и повышения эффективности системы государственного управления. Развитие партнерства с компаниями, некоммерческими организациями и гражданами в рамках платформы позволяет значительно снизить трансакционные издержки ириски, повысить производительность труда, качество обслуживания и уровень удовлетворенности потребителей. Государство берет на себя функции создания и управления экосистемой, в которой взаимодействуют все участники платформы. В странах ЕС уже через 10 лет планируется полностью перевести в цифровой формат все государственные сервисы для граждан (открытие компании, поиск работы, запись в школу и детский сад и т.п.) [Euro- pean Commission, 2010].
37. Рост взаимодействия потребителей и поставщиков услуг на основе цифровых технологий (краудсорсинг, улучшение цифровых данных и др) приводит к тому, что общество все активнее вовлекается в разработку государственной политики и принятие решений по социально значимым проблемам. Цифровая трансформация и развитие концепции «Государство-как-Платформа» способствуют появлению новых форм гражданства (виртуальное, цифровое гражданство. Идентифицируя себя на государственной платформе с помощью своего цифрового двойника, человек получает возможность использовать цифровые сервисы. Перевод

процессов взаимодействия компаний, граждан в цифровую среду способствует повышению их прозрачности. Правительства стремятся регламентировать процессы в медиа- и киберпространстве; апробировать и внедрить новые механизмы контроля над гражданами для обеспечения правопорядка сформировать подходы для регулирования новых технологий и решения связанных сними этических вопросов. Становятся возможными формирование норм поведения пользователей в Интернете (включая аспект цифровой идентификации, введение элементов цифровой цензуры. Система социальной оценки в Китае
В Китаек г. планируется внедрить систему социальной оценки населения (Social Credit Score, SCS), учитывающую социальные связи, потребительское поведение, надежность, благосостояние и следование правилам. Результаты оценки, хранящиеся в открытом доступе, будут определять положение человека в социуме и возможность получения определенных привилегий от государства [TechCrunch, 2019]. Сейчас проходит пилотирование системы, и по его результатам уже более
18 млн человек лишились возможности летать на самолетах, а 5,5 млн граждан не могут покупать билеты на скоростные поезда. Принципиальное значение для цифровой трансформации госуправления приобретают большие данные и методы их обработки. Наблюдается переход к управлению на основе данных
(data-driven decision management) — большие данные, облачные вычисления используются на этапах целеполагания, выработки государственной политики, принятия решений, мониторинга и оценки результатов. Совершенствование анализа обоснованности государственной политики и формирования целей, последствий ее реализации будет происходить за счет вовлечения в процесс анализа массивов неструктурированных и частично структурированных данных [РАНХиГС, 2019]. На зрелой стадии развития цифрового правительства данные автоматически безучастия граждан направляются в специализированные госорганы, которые на базе единой цифровой платформы хранения осуществляют полное сопровождение жизненной ситуации человека или жизненного цикла объекта под ключ с пакетным осуществлением всех государственных функций и коммерческих услуг [ЦСР, 2018].
40. Порядок перехода систем государственного управления на цифровые технологии определяется на основе открытых стандартов, единых рекомендаций и критериев цифрового развития, которые разрабатываются наднациональными организациями. Примерами могут служить Единый цифровой рынок ЕС, цифровые таможенные, логистические и финансовые системы в ЕАЭС, рекомендации по цифровому госуправлению ОЭСР, договоренности по развитию технологий в рамках G8, G20. В 2018 г. в ЕС вступили в силу Единые правила защиты персональных данных
(General Data Protection Regulation), в которых четко обозначены границы использования персональных данных, введено понятие трансграничная передача данных, определены роли должностных лиц по защите данных. В дальнейшем процесс выработки государственной политики будет включать возможность апробировать и изменять правила и нормы в режиме реального времени. Переход к автоматическому формированию отчетности будет способствовать значительному сокращению административных издержек, повышению надежности данных и принятых на их основе решений, снижению коррупционной составляющей. Применение смарт-контрактов также окажет влияние на содержательные аспекты регулирования. Более того, программные алгоритмы смогут прийти на смену традиционным нормативно-правовым актам. Роботизация процессов и возможности диалоговых систем позволят сократить аппарат чиновников. Так, в Великобритании, которая является лидером по индексу развития цифрового правительства (EGDI), планируется кг. заменить 250 тыс. госслужащих искусственным интеллектом. Реализацией и предоставлением гражданам цифровых решений смогут заниматься негосударственные организации (частные компании, НКО), наделенные соответствующими полномочиями. В России осуществляется масштабная оцифровка инфраструктуры государства единым оператором электронного правительства (ПАО «Ростелеком»). В 2018 г. к высокоскоростному Интернету были подключены государственные медицинские учреждения. На период 2017–2020 гг. выделены 53,6 млрд руб. на подключение к Интернету отдаленных населенных пунктов, школ, медицинских учреждений и государственных органов. Благодаря внедрению технологии больших данных совершенствуется налоговое администрирование с целью автоматического сопоставления

данных контрагентов, выявления и пресечения незаконной деятельности и др. Россия достигла больших успехов на пути циф- ровизации взаимодействия с гражданами (G2C). Число активных пользователей Единого портала госуслуг (ЕПГУ) Портал «Госус- луги», 2019] увеличилось в 2018 г. по сравнению с 2017 г. на 21 млн и достигло 86 млн человек, количество посещений портала возросло более чем надо млн [РАНХиГС, 2019]. Осуществляется формирование отраслевых цифровых платформ, обеспечивающих полный цикл управления отраслью и организацию отношений со стейкхолдерами. С учетом новых трендов в отношении регулирования данных усилилось внимание государства к активности пользователей в Интернете, социальных сетях и мессенджерах, внедрение технологий идентификации личности и цифровых следов. В сегменте G2G необходима более активная работа по налаживанию бесшовного межведомственного взаимодействия и цифровых связей на различных уровнях власти (федеральном, региональном, муниципальном) Там же. Цифровизация государственного управления во всех сегментах (G2G, G2C, G2B) требует серьезного повышения квалификации служащих и способна дать мощный импульс развитию цифровой экономики в стране. Цифровизация науки. Под влиянием цифровых технологий происходят радикальные изменения в организации и методах научных исследований, формах занятости в науке, механизмах защиты и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности. Стремительный рост объемов накопленных данных (как сла- боструктурированных, таки неструктурированных) влечет за собой разработку новых технологий и методов сбора, обработки и хранения информации. Научное сообщество переходит к новой парадигме проведения исследований значимые научные результаты могут быть получены на основе интеллектуального анализа огромных массивов данных в различных предметных областях. Активно развиваются науки с интенсивным использованием данных, к примеру, биоинформатика, геномика, геоинформати- ка, нейроинформатика и др. Технологии ИИ и машинного обучения обладают колоссальным потенциалом повышения продуктивности науки. Однако широкому распространению методов ИИ препятствуют необходимость их адаптации к плохо структурированным данными хаотичным, быстроменяющимся условиям исследований (например, в климатологии опасения относительно отсутствия прозрачности процессов принятия решений при их использовании высокая стоимость вычислительных ресурсов для передовых ИИ-исследований; недостаток специальных образовательных и обучающих курсов по ИИ [OECD, 2018].
44. Цифровизация делает науку более открытой [OECD,
2015b], стимулируя исследователей к адаптации практик открытого доступа и совместной работы через новые цифровые инструменты. Формирование цифровых платформ для научных исследований позволяет существенно сократить временные и материальные затраты на проведение экспериментов, сбор и обработку информации, обеспечить удаленный доступ к передовой научной инфраструктуре. Активно развиваются инклюзивные инновации и открытые инновационные экосистемы (открытые makerspaces, living labs, fab labs) [Dai et al., 2018]. Внедряются эффективные инструменты учета, правовой охраны и коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности в передовых научно-технологиче- ских областях (в части оценки патентоспособности, возникновения авторских прав, регистрации прав на программные продукты, промышленные образцы, режимов защиты интеллектуальных прав, опирающиеся в том числе на новые возможности их фиксации и введения в оборот (блокчейн-технологии и т.п.) [НИУ
ВШЭ, б. Развиваются новые исследовательские практики и инициативы, способствующие получению недостающих данных посредством интеграции в научную деятельность все большего числа участников (например, городское планирование с использованием смартфонов). Цифровые технологии позволяют лучше учитывать мнение общества при принятии социально значимых решений в науке, вовлекать население в процессы сбора данных и постановку исследовательских вопросов (citizen science). Привлечение широкого круга стейкхолдеров к исследовательской деятельности
В Южной Корее была инициирована финансируемая правительством исследовательская программа, в рамках которой граждане сначала предлагают вопросы и проблематики для будущих исследований, а затем ученые разрабатывают соответствующие предложения как ответ на общественный запрос

В Нидерландах Национальная исследовательская программа разработана на основе 11,7 тыс. вопросов, которые были предложены широким кругом стейкхолдеров: учеными, гражданами, бизнесом [Graaf et al., 2017]. Подобные публичные консультации стали возможны благодаря использованию цифровых платформ.
Инициатива Открытые лаборатории (Open Air Laboratories,
OPAL) реализуется в Великобритании с 2007 г. Ее цель — пополнение знаний об окружающей среде путем вовлечения населения в научную деятельность. Проект реализуется на средства Британской Национальной лотереи (National Lottery Grant) силами университетских исследовательских команд, которые привлекают волонтеров для сбора научных данных в таких областях, как биоразнообразие и загрязнение окружающей среды. Всего в проект вовлечены более 1 млн человек, в том числе почти
4000 школ и 2800 организаций. Основным результатом данной инициативы является существенное расширение научной базы, характеризующей биоразнообразие и состояние природной среды [OPAL, 2019].