Макгёрк П., Даулинг Р., Маальсен С., Бейкер Т.

Ключевые слова: инновации; городское управление; COVID-19; распределённое управление; ответственное инновационное развитие.

Чрезвычайные ситуации, подобные пандемии COVID-19, актуализируют запрос на инновации и стимулируют вынужденное экспериментирование. Они способны трансформировать границы мыслимого, тем самым легитимируя социальные и институциональные изменения и создавая пространство для формирования новых социально-политических конфигураций. Города находятся в эпицентре кризиса, обусловленного пандемией COVID-19, как с точки зрения масштаба последствий, так и в аспектах управления и поиска решений. В данном комментарии рассматриваются импликации пандемии для инновационных процессов в сфере городского управления. Постепенно инновационная деятельность стала «новой нормой» в различных сферах социальной, экономической, технологической и экологической деятельности, поскольку для решения комплексных проблем востребованы прорывные усовершенствования; городское управление не составляет исключения.

В городских условиях формируются разнообразные новые экосистемы инновационного управления, обладающие потенциалом для трансформации политических процессов и параметров принятия градостроительных решений, создания новых институциональных конфигураций, реконфигурации многоуровневых взаимосвязей городов и актуализации новых форм власти. В настоящем комментарии анализируются инновации в сфере городского управления в условиях пандемии. Опираясь на примеры из Австралии и международной практики, авторы рефлексируют относительно акторов, выходящих на передний план по мере формирования городских стратегий реагирования на пандемию, и рассматривают активируемые механизмы управления. По мере того как данные инновации углубляют распределённый характер городского управления, в заключении обсуждаются риски и возможности, которые пандемия COVID-19 создаёт для поиска инклюзивных инновационных решений в области городского управления.

Паттерсон Дж. Дж., Хёйтема Д.

Ключевые слова: институциональные изменения; города; трансформация; водные ресурсы; оценка.

Системы городского управления должны обладать адаптивным потенциалом для противодействия возникающим неопределённостям и нагрузкам, включая те, что связаны с изменением климата. Реализация адаптивных систем городского управления требует пристального внимания к институтам и, в особенности, к процессам институциональных инноваций. Примечательно, что понимание механизмов осуществления институциональных инноваций и изменений остаётся ключевой концептуальной лаккуной в исследованиях городского управления в контексте климатических изменений. В данной статье исследуется, каким образом могут быть концептуализированы и проанализированы институциональные инновации в системе городского управления в условиях изменяющегося климата. Авторы разрабатывают эвристическую модель, включающую три уровня анализа:

(1) «видимые» изменения в институциональных структурах;

(2) трансформации базовых «правил, применяемых на практике» (rules-in-use);

(3) взаимосвязь с более широкими «управленческими дилеммами».

Далее полезность данной эвристической модели демонстрируется посредством разведочного кейс-стади системы управления водными ресурсами в Сантьяго, Чили. Представленный подход открывает новые возможности для изучения институциональных инноваций и оценки трансформаций в системах управления. Статья вносит вклад в научную дискуссию об инновациях и их последствиях в сфере городского управления, особенно в условиях климатических изменений.

Макгёрк П., Бейкер Т., Сиссон А., Даулинг Р., Маальсен С.

Ключевые слова: инновации; городское управление; инновационное городское управление; инновации в государственном секторе; городская политическая география.

Инновационное развитие систем городского управления позиционируется как императив, необходимый для решения комплексных городских и глобальных вызовов, что стимулирует внедрение новых институциональных форм, подходов и методик. Представители городской политической географии пока недостаточно полно охватывают динамику данных инноваций и их потенциал для реконфигурации состава и политических механизмов городского управления. В настоящей статье предлагается установление диалога между литературой по городской политической географии и исследованиями инноваций в государственном секторе в качестве продуктивного направления дальнейшего развития научного знания.

Опираясь на данное междисциплинарное взаимодействие, авторы формулируют критическую исследовательскую повестку, направленную на систематический анализ инновационного городского управления, его гетерогенной структуры, политической специфики и перспективных возможностей.

Бугге М. М., Блох К.

Ключевые слова: инновации в государственном секторе; бриколаж; системные инновации; оценка.

Инновации в государственном секторе зачастую анализируются через призму концептуальных моделей, заимствованных из частного сектора. В данной статье обсуждается, в какой мере типология инноваций, разработанная для коммерческого контекста, применима к условиям государственного управления. Основываясь на дискреционной классификации 1 536 качественных примеров инноваций в государственном секторе, авторы исследуют нюансы изменений, охватывающих спектр от процессов обучения и инкрементальных усовершенствований до радикальных и системных инноваций. Делается вывод о необходимости совершенствования методик оценки с целью более адекватного отражения гетерогенности процессов обучения и инновационного развития в государственном секторе.

Ссылка: here

Зинглер С., Гюндюз А. А.

Ключевые слова: барьеры инноваций; инновационный процесс; политический цикл; инновации в государственном секторе; Швейцария.

Инновационные процессы играют ключевую роль в модернизации бизнес-процессов, продуктов и институциональных структур в государственном секторе. Тем не менее многие инициативы в данной сфере оказываются неудачными. Предшествующие исследования выявили ряд барьеров, однако остаётся малоизученным вопрос о том, какие именно препятствия проявляются на различных этапах инновационного процесса. В настоящем исследовании барьеры инновационной деятельности в государственном секторе анализируются с процессуальной перспективы, где в качестве аналитической рамки используется модель политического цикла (policy cycle). На основе качественных интервью (n = 22) с практиками из Швейцарии авторы исследуют барьеры, возникающие на отдельных этапах инновационного процесса. Таким образом, данное исследование вносит вклад в более глубокое понимание препятствий, способных воспрепятствовать успешной реализации инноваций в государственном секторе, посредством раскрытия динамики и специфики данных барьеров на национальном и региональном уровнях.
Рекомендации для практиков:

• Барьеры на пути инноваций в государственном секторе (ИГС) зачастую требуют от организаций публичного сектора применения профессионального подхода к управлению инновациями.
• Нежелание налаживать взаимодействия, а также недостаточное и/или нечётко определённое пространство для манёвра представляются наиболее критическими барьерами, вероятно, обусловленными существенной сложностью контекста.
• Барьеры ИГС демонстрируют различную степень распространённости на каждом этапе инновационного процесса. Крайне важно адресно преодолевать препятствия на каждой из стадий. Понимание специфики проявления барьеров на отдельных этапах способствует выбору адекватной стратегии.
• Барьеры необходимо учитывать на протяжении всего инновационного процесса, не исключая ни одной из его фаз. Это требует стратегической и долгосрочной перспективы в управлении инновациями.

Арндель А., Блох К., Фергюсон Б.

Ключевые слова: инновации в государственном секторе; перспектива стейкхолдеров; государственная служба Австралии.

Имеющихся эмпирических данных, полученных в ходе обследований инновационной деятельности в государственном секторе и когнитивных интервью с руководителями публичных организаций, достаточно для разработки методологической рамки оценки инноваций в данной сфере. Хотя многие вопросы, предусмотренные руководством Осло (Oslo Manual) для измерения инноваций в частном секторе, могут быть применены к государственному сектору с определёнными модификациями, обследования инноваций в публичной сфере должны отвечать потребностям политики, что требует сбора дополнительных типов данных. Политика, направленная на поддержку инноваций в государственном секторе, нуждается в информации о том, каким образом публичные организации осуществляют инновационную деятельность и как стратегический подход к управлению инновациями может влиять на типы разрабатываемых нововведений.

Оба указанных аспекта предполагают, что обследования инноваций должны обеспечивать глубокое изучение процессов и стратегий инновационной деятельности, применяемых руководителями государственного сектора. Реализация методологической рамки оценки, предложенной в данной статье, откроет возможности для новой, ориентированной на потребности политики, исследовательской программы в области инноваций в государственном секторе.

Ссылка: here

Бун Й., Винен Й., Калленс К.

Ключевые слова: инновации в государственном секторе; перспектива стейкхолдеров; государственная служба Австралии.

В научных исследованиях инноваций в государственном секторе до настоящего времени не проводилось систематического анализа того, каким образом контекст целевого применения (или фаза результатов) инноваций влияет на ранние этапы инновационных процессов. В данном исследовании теоретически обосновывается и эмпирически проверяется гипотеза о том, что организации, осуществляющие инновационную деятельность, проявляют бо́льшую восприимчивость к идеям определённых групп стейкхолдеров в зависимости от целевой группы соответствующей инновации. На основе крупномасштабного набора данных Австралийской государственной службы результаты демонстрируют, что инновации, ориентированные на внешние целевые группы, с большей вероятностью базируются на идеях внешних стейкхолдеров (по сравнению с внутренними стейкхолдерами), а внутри группы внутренних стейкхолдеров — на идеях руководителей (по сравнению с сотрудниками, не занимающими управленческих должностей). Обсуждаются практические и научно-теоретические импликации исследования.
Рекомендации для практиков:

• Инновационные инициативы выигрывают от учёта идей как внутренних, так и внешних стейкхолдеров — как в субстантивном плане (надлежащие знания способствуют повышению качества конечных продуктов), так и в символическом аспекте (инновации должны обладать легитимностью и получать поддержку со стороны акторов, на которых в первую очередь окажут воздействие предлагаемые нововведения).
• Организациям, реализующим инновационные проекты, необходимо осознавать восприятие инноваций со стороны затрагиваемых стейкхолдеров, а также своевременно выявлять, фиксировать и транслировать идеи данных заинтересованных сторон в рамках инновационного процесса.

Ссылка: here

Цзян Х., Гиртман С., Витте П.

Ключевые слова: «умный город»; социотехнический подход; трансформация городов; городское управление; городские технологические инновации.

На протяжении последнего десятилетия доминирующая предпринимательская модель городского управления серьёзно препятствовала трансформации городов, игнорируя роль городского контекста в формировании структур и результатов управления. В целях продвижения альтернативных подходов в данной статье представлена социотехническая рамка для «умного» городского управления. Предлагаемая рамка эксплицитно анализирует влияние городского контекста на социотехническое взаимодействие между технологическими инновациями и системами городского управления в сфере «умных городов». Для демонстрации применимости данной рамки в различных городских условиях были рассмотрены три реальных кейса. Результаты исследования показывают, что предполагаемая «умность» в контексте «умного» городского управления отнюдь не подразумевает простого принятия, внедрения и использования технологий; напротив, она должна быть обусловлена конкретными контекстуальными факторами. Для успешной реализации «умного» городского управления городские технологические инновации должны быть эффективно согласованы с более широким кругом городских акторов и предшествующими городскими вызовами (то есть с процессом городского управления), при особом акценте на специфике городского контекста.

Ссылка: here

Разаги М., Фингер М.

Ключевые слова: бизнес-модели; инновации в государственном секторе; коммерциализация; государственно-частное партнёрство.

В данной статье утверждается, что мейнстримные подходы к городскому управлению опираются на наследие редукционистской доктрины и инструменты публичного администрирования, которые не в полной мере совместимы со сложной природой систем городской инфраструктуры. Вместе с тем, недавние технологические инновации, ассоциируемые с концепцией «умных городов», а также формирующиеся социально-политические тренды открывают новые возможности для разработки подходов к управлению, способных преодолеть указанные несоответствия в городских системах. С другой стороны, успешное внедрение инноваций в городскую инфраструктуру, которую мы рассматриваем как сложные социотехнические системы, требует более совершенных подходов к управлению, совместимых с системной парадигмой. Темпы изменений в социальной и технологической сферах городской среды характеризуются высокой динамикой.

В настоящей концептуальной статье синтезируются положения теории социотехнических систем, системного анализа и литературы по вопросам управления с целью обоснования необходимости того, чтобы городские администрации внимательно отслеживали данные изменения и соответствующим образом адаптировали подходы к управлению; в противном случае система управления может стать основным препятствием для использования преимуществ технологий в решении всё более сложных городских вызовов.

Микели П., Шуман М., Бакстер Д., Гоффин К.

Ключевые слова: бизнес-модели; инновации в государственном секторе; коммерциализация; государственно-частное партнёрство.

Органы государственной власти по всему миру испытывают давление, связанное с необходимостью сокращения расходов, тогда как спрос на государственные услуги, как правило, возрастает. Несмотря на растущее внимание к технологическим инновациям и увеличение объёмов инвестиций в данную сферу, знания об инновационных процессах в области государственных услуг остаются ограниченными. Исследования демонстрируют, что сопротивление изменениям, избегание рисков и организационные структуры представляют собой основные барьеры на пути инновационного развития государственного сектора. При этом механизмы преодоления указанных препятствий изучены недостаточно. В последнее время исследователи уделяют повышенное внимание роли специфических бизнес-моделей в содействии сотрудничеству между организациями публичного сектора и партнёрами из частного сектора.

В настоящей статье представлена формирующаяся бизнес-модель — партнёрство в сфере коммерциализации (commercialization partnership) — и проанализированы два примера технологических инноваций в государственном секторе Великобритании, реализованных с использованием данной модели. Полученные результаты свидетельствуют о том, что успех технологических инноваций может в большей степени зависеть от моделей взаимодействия, чем от характеристик конкретной используемой технологии. В заключении авторы предлагают контрольный перечень рекомендаций для менеджеров по технологиям, осуществляющих внедрение инноваций в организации государственного сектора.

Ссылка: here

Беллинсон Р., Чу Э.

Ключевые слова: устойчивость к изменению климата; транснациональные муниципальные сети; городское управление; инновации; обучение.

Распространение транснациональных муниципальных сетей (ТМС) привело к формированию различных инновационных моделей городского управления в контексте изменения климата. На сегодняшний день рефлексивных исследований, посвящённых тому, каким образом акторы и процессы городского управления обучаются инновационной деятельности в результате участия в ТМС, остаётся недостаточно. В ответ на данный пробел в настоящей статье, опираясь на теории институционального обучения и городского управления, предлагается концептуальное разграничение между инновациями в управлении и управлением инновациями в контексте обеспечения климатической устойчивости и адаптации.

Авторы применяют данные концепции для оценки кейсов Роттердама и Беркли, акцентируя внимание на акторах, сетях и ресурсах, необходимых для мотивации и поддержания действий, осуществляемых вопреки сопутствующим отраслевым интересам. Опыт двух городов демонстрирует, что траектории обучения конструируются и объективируются посредством процессов коммуникации и переговоров, что может способствовать адаптации и закреплению ресурсов ТМС на локальном уровне. Фокус на детализации вариаций в процессах обучения и имплементации в рамках городов, функционирующих в различных политико-экономических контекстах, позволяет выявить возможности для содействия более содержательным и устойчивым формам инновационной деятельности.

Бюргерс Й. Х., Арндель А., Казали Дж. Л.

Ключевые слова: поиск знаний; со-творчество с пользователями; ограничения инноваций; практики поддержки инноваций; сервисные инновации; государственный сектор.

В данном исследовании с применением эконометрических методов и данных обследования 2 137 организаций государственного сектора Европы анализируется влияние глубокого взаимодействия с внешними источниками знаний и со-творчества с пользователями на результаты внедрения сервисных инноваций. Опираясь на теории поддержки и ограничений инновационной деятельности, авторы устанавливают, что эффекты от вовлечения внешних источников знаний и совместного создания ценностей с пользователями модулируются практиками поддержки инноваций, долей сотрудников, задействованных в инновационной деятельности, а также наличием институциональных и организационных ограничений. Полученные результаты имеют значимые импликации для организации и реализации инновационной деятельности в учреждениях публичного сектора.

Ссылка: here

Пангбурн К., Младенович М. Н., Стид Д., Милакис Д.

Ключевые слова: «умная» мобильность; мобильность как услуга (MaaS); управление; справедливость; технологический переход.

В данной статье фокус внимания направлен на развитие новой сервисной модели доступа к транспортным услугам, а именно — концепции «Мобильность как услуга» (Mobility as a Service, MaaS), и представлен один из первых критических анализов риторики, сопровождающей данную концепцию. Центральным допущением одной из распространённых трактовок MaaS является интеграция транспортных сервисов в пакетные предложения с ежемесячной оплатой по аналогии с секторами телекоммуникационных или медиауслуг. Разрабатываются и иные формы MaaS, однако все они, как правило, предполагают предоставление мультимодальных мобильных услуг «от двери до двери», опосредованных цифровыми платформами, связывающими пользователей и операторов услуг.

Опираясь на литературу, посвящённую социотехническим переходам, авторы адресуют два многоуровневых исследовательских вопроса. Во-первых, в какой мере обещания MaaS (перед гражданами и городами) могут быть реализованы, и какие непредвиденные социальные последствия могут возникнуть в результате повсеместного внедрения MaaS в контексте таких ключевых аспектов, как благополучие, выбросы парниковых газов и социальная инклюзия? Во-вторых, какие фактические вызовы для городского управления возникают в случае широкого распространения пакетной модели услуг MaaS, и какие ответные меры рекомендуются?

Для ответа на поставленные вопросы авторы начинают с рассмотрения эволюции интеллектуальных транспортных систем, лежащих в основе современной концепции MaaS, и демонстрируют, каким образом новая бизнес-модель может стать механизмом, способным придать MaaS подлинно трансформационный характер. Далее идентифицируется набор правдоподобных непредвиденных социальных эффектов, имеющих импликации для городского планирования и управления транспортной сферой. За этим следует критическая оценка убедительной риторики вокруг MaaS, выдвигающей масштабные обещания в отношении эффективности, выбора и свободы. Авторы приходят к выводу, что спектр возможных непредвиденных последствий несёт в себе риски, требующие публичного вмешательства (то есть стратегического регулирования) как по соображениям эффективности, так и в интересах обеспечения справедливости.

Ссылка: here

да Силва А. К., Эммендёрфер М. Л., Таварес Б., Олаво А. В. А.

Ключевые слова: лаборатории государственных инноваций; неощумпетерианская теория; государственный сектор.

Целью данного эссе является презентация, с позиций неощумпетерианской (эволюционной) теории, лабораторий государственных инноваций в качестве новых организационных форм, направленных на модификацию динамики функционирования публичных организаций посредством абсорбции знаний и процессов обучения, развития компетенций и способностей, а также распространения инноваций и новых технологий в государственном секторе. В этой связи представлены ключевые аспекты неощумпетерианской теории, касающиеся деятельности и конкурентоспособности организаций в условиях всё более динамичной среды, требующей трансформации организационных рутин через абсорбцию знаний, обучение и инновационную деятельность.

Также охарактеризованы особенности и цели лабораторий государственных инноваций, обосновывающие их статус как новых организационных форм в рамках публичного сектора, которые посредством динамизма, со-творчества и экспериментирования стремятся к тиражированию инновационных решений и новых технологий в государственных организациях. В заключении, в качестве вклада исследования, авторы акцентируют внимание на усилении государственных усилий, направленных на повышение эффективности публичных организаций в сфере предоставления услуг, где инновации выступают важным механизмом системных изменений, а также обозначают вопросы, связанные с потенциалом теоретико-эмпирического анализа неощумпетерианской теории и лабораторий государственных инноваций.

Вольфрам М., Липп Б., Бодран М., Куэвас К., Пеппони Ф., Розводовска М., Цуи С.

Ключевые слова: трансформационный потенциал; переход к устойчивому развитию; городская политика; городское управление; агентность; масштаб.

Города играют ключевую роль в формировании сопряжённых социально-экологических систем на локальном и глобальном уровнях. В условиях нарастающих дефицитов в сфере устойчивого развития городские стейкхолдеры, таким образом, нуждаются в трансформационном потенциале для осуществления радикальных изменений как внутри, так и в рамках множественных социально-экологических и социотехнических систем, интегрированных в городскую среду. Однако существующие концепции (трансформационного) «потенциала» относятся к различным субъектам и целям и не учитывают адекватным образом специфику городских контекстов и/или вопросы практической операционализации.

В связи с этим в данной статье предлагается интегрированная концептуальная рамка для развития «трансформационного потенциала города», разработанная на основе вклада из широкого спектра исследовательских областей. В рамках данной рамки идентифицируются десять ключевых компонентов и ряд факторов, описывающих формы агентности и взаимодействия, процессы развития и реляционные измерения, задействованные в формировании трансформационного потенциала города, при акценте на важнейшей роли места и масштаба в данном процессе. Таким образом, устанавливается базовый ориентир и вектор для наращивания потенциала.

Предложенный подход позволяет учитывать специфические требования и ресурсы разнообразных типов городов и городских контекстов как в странах глобального Севера, так и Юга, а также предлагает стратегические ориентиры для разработки городской политики, практики планирования и научных исследований.

Липп Б., Бодран М., Куэвас К., Пеппони Ф., Розводовска М., Цуи С.

Ключевые слова: со-творчество; пользователи; исследования науки и технологий; инновационная политика; инновации в государственном секторе.

Со-творчество стало одним из центральных вопросов в научной сфере и государственной политике. Его цель — обеспечить более значимую роль конечным пользователям в формировании результатов (государственных) инноваций. Это приводит к появлению нового разнообразия ролей конечных пользователей в инновационной деятельности и создаёт вызовы как для практиков, так и для разработчиков политики. В настоящей статье представлен углублённый сравнительный анализ таких ролей конечных пользователей на примере трёх кейсов со-творческих инноваций в государственном секторе в различных странах Европы.

Авторы утверждают, что определение конкретных ролей конечных пользователей имеет решающее значение для формирования как инклюзивности, так и результативности со-творческих инноваций. Предлагается типология ролей конечных пользователей с указанием соответствующих ограничений и потенциала каждой из них в контексте со-творчества. Проведённый анализ свидетельствует о том, что для обеспечения полезности и легитимности результатов со-творчества процесс назначения ролей конечным пользователям и их согласования с ними должен являться неотъемлемой частью самого со-творческого процесса.

Ссылка: here

Ying S. T., Taeihagh A.

Аннотация

«Умные» города, широко использующие цифровые технологии, позиционируются как потенциальное решение демографических проблем, с которыми сталкиваются многие города развивающихся стран, и могут способствовать удовлетворению растущего спроса на услуги и инфраструктуру. Тем не менее высокие финансовые затраты на обслуживание инфраструктуры, значительный масштаб неформальных экономик и различные проблемы в сфере управления ограничивают идеалистические ожидания правительств в отношении концепции «умных городов». В данном обзоре исследуется современное состояние развития «умных городов» в развивающихся странах, включая анализ концептуализаций, мотиваций, а также уникальных драйверов и барьеров, сопровождающих данный процесс. В результате систематического обзора литературы из первоначальной выборки в 3 928 источников по социальным наукам, отобранных из двух академических баз данных, было идентифицировано 56 исследований. Данные анализировались с применением методов тематического синтеза и тематического анализа. Обзор показал, что реализация технологически оснащённых «умных городов» в развивающихся странах возможна исключительно при одновременном проведении социально-экономических, кадровых, правовых и регуляторных реформ. Правительствам необходимо активизировать усилия по удовлетворению базовых инфраструктурных потребностей граждан, мобилизации дополнительных доходов, формированию чётких регуляторных рамок для минимизации технологических рисков, развитию человеческого капитала, обеспечению цифровой инклюзивности и содействию экологической устойчивости. Для реализации видения «умного города» необходимо создать поддерживающую экосистему, стимулирующую участие граждан, развитие стартапов и укрепление государственно-частного партнёрства.

Ключевые выводы

1. Расхождение с моделями стран глобального Севера. Модели «умных городов» в развитых странах, как правило, ориентированы на оптимизацию и повышение эффективности. В противоположность этому, инициативы в развивающихся странах в подавляющем большинстве мотивированы насущной необходимостью решения фундаментальных городских кризисов, таких как обеспечение базовых услуг (водоснабжение, энергетика, санитария).
2. Инфраструктура и цифровой разрыв как первостепенные барьеры. В то время как развитые страны фокусируются на кибербезопасности и управлении данными, наиболее критическим препятствием в развивающемся мире является дефицит базовой физической и цифровой инфраструктуры. Существенный разрыв в уровне цифровой грамотности населения усугубляет цифровое неравенство и ограничивает возможности инклюзивного участия в использовании «умных» сервисов.
3. Центральная роль финансовых ограничений. Финансирование остаётся одним из основных препятствий. Проекты «умных городов», как правило, являются капиталоёмкими, тогда как развивающиеся страны часто сталкиваются с ограниченностью государственных бюджетов.
4. Слабость институтов и системы управления. Неэффективные структуры управления, характеризующиеся высоким уровнем коррупции, бюрократической инерцией и отсутствием чётких регуляторных рамок, серьёзно препятствуют реализации проектов.
5. Императив социальной инклюзии. Проекты «умных городов» нередко не учитывают потребности уязвимых групп населения. Успешные модели подчёркивают необходимость ориентированного на гражданина проектирования, обеспечивающего, чтобы технологии отвечали локальным потребностям сообществ и внедрялись посредством партисипаторных методов во избежание формирования новых форм исключения.

Теоретическая рамка

Исследование опирается на междисциплинарную теоретическую рамку, интегрирующую положения городской политики и планирования, государственного управления и экономики. В ней признаётся взаимосвязь между технологически обусловленными инновациями и факторами «спроса», возникающими в условиях стремления городов найти решения проблем эффективности и устойчивости.

Концепция «умного города» представляет собой актуальный политический идеал, широко принятый в качестве амбициозной стратегии развития во многих странах. Хотя идея «умных городов» зародилась в середине XIX века, значительный импульс она получила в 1990-х годах, а с начала XXI века привлекла существенное внимание правительств по всему миру. Рост интереса к «умным городам» объясняется как технологическим прогрессом, так и стремлением городов повысить эффективность и устойчивость. Ключевым элементом «умных городов» являются передовые технологические приложения, такие как Интернет вещей (IoT), сенсорные устройства и аналитика больших данных, способствующие повышению операционной эффективности и привлечению экономических инвестиций. Развитие «умных городов» опирается на рост потенциала информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), включая новые технологии обработки данных и широкое распространение мобильных устройств. Кроме того, концентрация человеческого капитала идентифицируется как один из драйверов роста «умных городов».

Тем не менее, несмотря на обширный массив исследований по развитым странам, концепция «умного города» остаётся менее проработанной в отношении развивающихся государств, сталкивающихся с уникальными вызовами, такими как высокие инфраструктурные издержки и значительный масштаб неформальных экономик. Успешная реализация «умных городов» в развивающихся странах требует одновременного проведения социально-экономических, правовых и регуляторных реформ, развития человеческого капитала и обеспечения цифровой инклюзивности при одновременном формировании поддерживающей экосистемы для участия граждан и развития государственно-частного партнёрства. Цель данного обзора — интегрировать существующую междисциплинарную литературу, отражающую опыт реализации «умных городов» в развивающихся странах, с целью выявления различных аспектов их развития и информирования практики управления «умными городами».

Методология

В исследовании применена методология систематического обзора литературы (Systematic Literature Review, SLR), представляющая собой эксплицитный, систематический и воспроизводимый подход к идентификации, оценке и синтезу всех релевантных исследований по заранее определённой теме.

Авторы провели комплексный поиск в основных академических базах данных (например, Scopus, Web of Science, Google Scholar) с использованием структурированной комбинации ключевых слов, таких как «умный город», «развивающиеся страны», «глобальный Юг», «барьеры» и «драйверы». Критерии включения фокусировались на рецензируемых журнальных статьях, материалах конференций и авторитетных отчётах, опубликованных в рамках определённого временного интервала, что обеспечивало актуальность и достоверность отобранной литературы.

После идентификации первоначального массива источников был применён тщательный процесс скрининга для отбора наиболее релевантных работ. Отобранные 56 статей затем подверглись тематическому анализу. Данный качественный метод предполагал кодирование текста для выявления повторяющихся тем, паттернов и категорий, связанных с драйверами, барьерами и вопросами управления. Такой систематический подход позволил авторам количественно оценить частоту встречаемости отдельных вызовов и синтезировать обоснованный и объективный набор выводов, минимизируя смещения, присущие традиционным нарративным обзорам.

Результаты

Мотивации внедрения

Что побуждает правительства развивающихся стран инвестировать в проекты «умных городов»? Обзор позволил выделить четыре основные мотивации:

• Повышение эффективности государственного управления и предоставления услуг.
• Улучшение качества жизни граждан.
• Содействие инклюзивному управлению и вовлечение всех заинтересованных сторон.
• Учёт потребностей уязвимых и неблагополучных групп и обеспечение равного доступа к возможностям.

8 ключевых драйверов развития «умных городов»

Литература свидетельствует о том, что стремление к реализации концепции «умных городов» в подавляющем большинстве случаев обусловлено функциональной необходимостью, а не факультативным технологическим прогрессом. Авторы выделяют следующие первостепенные драйверы:

• Финансовый потенциал государства.
• Надёжная и прозрачная регуляторная среда.
• Готовность технологий и инфраструктуры.
• Развитие человеческого капитала, ведущее к формированию образованного и компетентного населения.
• Стабильная экономическая ситуация.
• Активное участие граждан в процессе принятия решений.
• Активное вовлечение частного сектора и привлечение инвестиций.
• Формирование поддерживающей инновационной экосистемы, стимулирующей новые идеи и развитие стартапов.

10 основных барьеров

Барьеры были последовательно категоризированы, причём институциональные и кадровые вызовы часто оценивались как более труднопреодолимые по сравнению с сугубо техническими проблемами. На пути к «умным городам» развивающиеся страны одновременно сталкиваются с серьёзными препятствиями, включая:

• Ограниченность бюджетов и проблемы финансирования.
• Недостаточные инвестиции в базовую инфраструктуру, такую как дороги, водоснабжение и санитария.
• Недостаточная готовность технологической инфраструктуры, низкая скорость интернета и ограниченный доступ к технологиям.
• Фрагментация полномочий, отсутствие координации между различными ведомствами.
• Отсутствие рамок управления и регуляторных гарантий, особенно в сфере защиты данных.
• Дефицит квалифицированных кадров и специалистов с необходимыми знаниями и компетенциями.
• Недостаточная инклюзивность, когда проекты приносят пользу лишь отдельным сегментам населения, игнорируя потребности бедных и маргинализированных групп.
• Экологические риски, связанные с городским ростом и использованием технологий.
• Низкий уровень участия граждан в процессе принятия решений.
• Технологическая неграмотность и дефицит знаний среди широких слоёв населения.

Выводы и рекомендации

Исследование приходит к заключению, что для успешной реализации инициатив «умных городов» в развивающихся странах они должны быть фундаментально переориентированы на цели развития. Термин «умный» необходимо переосмыслить как «контекстуально обоснованный и социально ответственный». Невозможно построить «умные» системы на фундаменте нерешённых базовых проблем.

Авторы формулируют ряд конкретных рекомендаций:

• Приоритезировать базовые потребности граждан, обеспечивая доступ к воде, электроэнергии и санитарии.
• Диверсифицировать источники финансирования, изыскивая инновационные финансовые подходы.
• Создать надёжные регуляторные рамки для защиты данных и обеспечения кибербезопасности.
• Инвестировать в человеческий капитал и цифровую инклюзивность, обеспечивая доступ к образованию и технологиям для всех слоёв общества.
• Поддерживать стартапы и государственно-частное партнёрство, формируя благоприятную экосистему для инноваций.
• Активно вовлекать граждан в процесс принятия решений.
• Обеспечивать экологическую устойчивость, учитывая экологические риски на этапах планирования и реализации.

Направления для дальнейших исследований

Авторы предлагают, чтобы будущие исследования изучали диффузию политики «умных городов» и анализировали, каким образом уроки, извлечённые в одном городе, транслируются и распространяются на национальном и международном уровнях. Необходимы дополнительные эмпирические исследования о том, как технологии «умных городов» могут быть эффективно и этично внедрены в неформальных поселениях и трущобах, где проблемы урбанизации проявляются наиболее остро. Исследования должны фокусироваться на углублённом сравнительном анализе успешных и неудачных рамок управления — с идентификацией конкретных институциональных структур (например, децентрализованных или централизованных моделей), коррелирующих с метриками успешности проектов (устойчивость, справедливость). Будущие работы должны изучать пути создания безопасных, локализованных и открытых экосистем данных с использованием недорогих, низовых технологий, снижая зависимость от дорогостоящих платформ иностранных поставщиков и расширяя возможности местных инноваторов. Также важно разработать стандартизированные метрики для количественной оценки социальной ценности и вклада в обеспечение справедливости проектов «умных городов».

Краткое заключение

Данный систематический обзор литературы предоставляет ценные представления о состоянии развития «умных городов» в развивающихся странах, выделяя уникальные вызовы и возможности, с которыми они сталкиваются. Исследование подчёркивает необходимость целостного и контекстуально-специфичного подхода, учитывающего социально-экономические, правовые, регуляторные и экологические факторы в дополнение к технологическим достижениям. Авторы утверждают, что простого приобретения компьютеров и сенсорных устройств недостаточно — правительствам также необходимо решать комплекс сопутствующих проблем: стабилизировать экономику, обеспечивать образование населения, принимать необходимые законы и не упускать из виду экологические аспекты. Наиболее важным представляется вовлечение людей в данный процесс и осмысление того, каким образом «умный город» может принести пользу всем, а не только состоятельным и образованным группам. Только в этом случае «умный город» сможет подлинно стать лучше для всех.

Churkina G., Organschi A., Reyer C. P. O., Ruff A., Vinke K., Liu Z., Reck B. K., Graedel T. E., Schellnhuber H. J.

Аннотация

В данном исследовании рассматривается потенциал использования древесины при строительстве среднеэтажных городских зданий для создания долгосрочного поглотителя углерода и снижения зависимости от углеродоёмких минеральных строительных материалов. Работа адресует проблему растущего спроса на новое жильё в условиях глобального демографического роста и урбанизации, который, как ожидается, приведёт к существенному увеличению выбросов парниковых газов, связанных с производством цемента, стали и иных строительных материалов. Центральный исследовательский вопрос заключается в том, может ли данная угроза для глобальной климатической системы быть трансформирована в возможность для смягчения последствий изменения климата посредством применения биогенных материалов в строительстве. Цель исследования — оценить технико-экономическую обоснованность и потенциальные эффекты перехода к использованию инженерной древесины в городском строительстве в глобальном масштабе. Работа предоставляет аналитические выводы о том, каким образом подобный переход может способствовать секвестрации углерода, снижению эмиссии парниковых газов и устойчивому лесопользованию. Дополнительно в исследовании проводится сравнение различных сценариев перехода и их потенциальных импликаций для строительного сектора и окружающей среды.

Ключевые выводы

1. Потенциал секвестрации углерода. Здания из древесины могут служить значимыми поглотителями углерода, обеспечивая его долгосрочное хранение и компенсируя выбросы, связанные с производством традиционных строительных материалов, таких как сталь и бетон.
2. Снижение выбросов. Переход к деревянному строительству способен существенно сократить выбросы парниковых газов, ассоциированные со строительным сектором, в особенности — с производством минеральных материалов.
3. Материалоёмкость. Древесина характеризуется более низкой материалоёмкостью по сравнению с бетоном и сталью, что ведёт к сокращению материального запаса на единицу площади или на душу населения и, как следствие, к снижению воплощённых выбросов.
4. Управление лесными ресурсами. Практики устойчивого лесопользования имеют принципиальное значение для обеспечения надёжных поставок древесины без ущерба для углеродных запасов лесов и биоразнообразия.
5. Аспекты завершения жизненного цикла. Надлежащее управление деревянными зданиями на этапе завершения их жизненного цикла включает проектирование с учётом возможностей повторного использования и рециклинга, развитие рынков вторичной древесной продукции, а также внедрение технологий переработки древесных отходов в долговечные материалы.

Теоретическая рамка

Научная основа данного исследования опирается на концепции устойчивого развития, смягчения последствий изменения климата, материаловедения и градостроительного планирования. Предлагаемая рамка анализирует роль строительного сектора в изменении климата, фокусируясь на производстве материалов, секвестрации углерода и практиках устойчивого строительства.

В отдалённом прошлом, в каменноугольный период, органические остатки растений сформировали залежи ископаемого топлива, которые затем, в индустриальную эпоху, стали источником масштабных выбросов CO₂. Современные леса, несмотря на выполнение функции поглотителей углерода, не способны в полной мере компенсировать антропогенное воздействие. Более того, изменение климата и природные катастрофы ставят под угрозу их способность абсорбировать CO₂ в долгосрочной перспективе.

Авторы подчёркивают, что даже при выполнении всех обязательств в рамках Парижского соглашения человечество не сможет удержаться в пределах допустимого углеродного бюджета. Прогнозируемый рост городов (до 2,3 млрд новых городских жителей к 2050 году) потребует масштабного строительства, которое может потребовать 35–60 % оставшегося углеродного бюджета для ограничения потепления. В сценарии «инерционного развития» (business as usual) выбросы от производства минеральных материалов достигнут 4,4 ГтС (млрд тонн углерода).

Авторы предлагают замену традиционных строительных материалов, таких как сталь и бетон, на древесину. Это позволило бы не только сократить выбросы парниковых газов, связанные с производством стали и бетона, но и создать долгосрочный резервуар углерода в городской среде. Существующая литература освещает экологические последствия применения традиционных строительных материалов и потенциальные преимущества биогенных альтернатив. Вместе с тем ощущается потребность в комплексных оценках глобального воздействия перехода к устойчивым строительным материалам.

Для восполнения данного пробела в исследовании применяется системный подход, учитывающий полный жизненный цикл строительных материалов и их воздействие на окружающую среду. Ключевой теоретический сдвиг заключается в переносе фокуса климатической митигации с этапа «завершения жизненного цикла» (например, улавливание и хранение углерода) на «воплощённую» фазу жизненного цикла материала.

Методология

В исследовании применён подход количественного сценарного моделирования в сочетании с анализом существующих промышленных данных и данных лесной инвентаризации.

Разработано четыре сценария перехода к деревянному строительству в период 2020–2050 гг. — от «инерционного развития» до сценария с 90 %-ной долей древесины — для оценки потенциального воздействия такого перехода на выбросы и секвестрацию углерода. Данные сценарии основаны на различных допущениях относительно темпов внедрения древесины в городском строительстве.

В исследовании используется метод оценки жизненного цикла (Life Cycle Assessment, LCA) для анализа экологических последствий применения различных строительных материалов и методов строительства. Данный подход предполагает оценку энергопотребления, выбросов парниковых газов и истощения ресурсов на всех этапах жизненного цикла здания — от добычи сырья до управления отходами на этапе завершения эксплуатации. Расчёты опирались на коэффициенты выбросов CO₂ для цемента, стали и массивной древесины, прогнозные показатели глобального демографического роста и урбанизации, данные о материалоёмкости для различных типологий зданий, а также на модели Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО) и модели JSBACH, описывающие темпы роста лесов и объёмы заготовки древесины.

Результаты
Результаты демонстрируют, что, несмотря на ненулевой уровень выбросов при производстве массивной древесины, чистая климатическая выгода от секвестрации и предотвращения выбросов существенно превышает данные эмиссии, особенно в сценариях с высоким уровнем внедрения.

• Секвестрация углерода: Строительство деревянных зданий для новых городских жителей могло бы обеспечить хранение 0,01–0,68 ГтС в год в зависимости от сценария и средней площади на душу населения. Это способствовало бы увеличению существующего поглотителя углерода в долговечных деревянных изделиях.
• Снижение выбросов: Переход к деревянному строительству способен существенно сократить выбросы парниковых газов, ассоциированные со строительным сектором. В сценарии с 90 %-ной долей древесины выбросы от производства массивной древесины превышают выбросы от минеральных материалов, составляя 80 % кумулятивных выбросов от производства материалов.
• Лесные ресурсы: Исследование оценивает, что спрос на древесину может быть удовлетворён за счёт комбинации заготовок хвойных и лиственных пород, а также бамбука. Практики устойчивого лесопользования имеют принципиальное значение для обеспечения надёжных поставок древесины без ущерба для углеродных запасов лесов и биоразнообразия.
• Материалоёмкость: Несущая конструкция из стали и бетона содержит 12,3 т материалов на душу населения, тогда как аналогичная конструкция из древесины — на 50 % меньше. Снижение материалоёмкости уменьшает материальный запас на единицу площади или на душу населения, что дополнительно сокращает воплощённые выбросы.

Выводы и рекомендации

Исследование приходит к заключению, что переход к использованию инженерной древесины в городском строительстве представляет собой необходимый и технологически реализуемый путь климатической митигации, требующий ускоренного внедрения. Авторы формулируют ряд рекомендаций для повышения эффективности перехода к деревянному строительству:

• Строительные нормы и правила по всему миру должны быть пересмотрены с целью допуска возведения высотных зданий из массивной древесины, с учётом вопросов пожарной безопасности и конструктивной надёжности.
• Рост спроса на древесину должен сопровождаться надёжными правовыми и политическими обязательствами в области устойчивого лесопользования (Sustainable Forest Management, SFM), robust-сертификационными схемами и активными усилиями по лесовосстановлению для защиты биологически ценных лесов.
• Политика должна активно ограничивать использование высококачественной древесины в энергетических целях (сжигание биомассы) и, напротив, стимулировать её применение в долговечных продуктах (строительство) с последующим каскадным рециклингом/повторным использованием.
• Разработать стратегии управления деревянными зданиями на этапе завершения их жизненного цикла, включая проектирование с учётом повторного использования и рециклинга, развитие рынков вторичной древесной продукции и внедрение технологий переработки древесных отходов в долговечные материалы.
• Инвестировать в научные исследования и разработки с целью повышения эксплуатационных характеристик и долговечности деревянных зданий, а также изучения потенциала иных биогенных материалов в строительстве — таких как бамбук, солома и конопля.

Направления для дальнейших исследований

Перспективные исследования должны фокусироваться на долгосрочных последствиях перехода к деревянному строительству, включая воздействие на лесные экосистемы, темпы секвестрации углерода и трансформацию строительного сектора. Детальный пострановой анализ соотношения темпов роста лесов и объёмов заготовки позволит точно картировать устойчивый потенциал поставок древесины и идентифицировать регионы, пригодные для ускоренного развития индустрии массивной древесины. Также важно изучить потенциал применения иных биогенных материалов в строительстве и разработать более комплексные оценки жизненного цикла для различных строительных материалов и методов. Дополнительно исследования должны адресовать социально-экономические импликации перехода к деревянному строительству, включая воздействие на занятость, доступность жилья и развитие местных сообществ.

Краткое заключение

Данное исследование предоставляет убедительные доказательства того, что глобальный строительный бум, традиционно рассматриваемый как климатическая угроза, может быть трансформирован в мощный инструмент климатического решения. Работа демонстрирует потенциал деревянных зданий в качестве глобального поглотителя углерода и средства снижения выбросов парниковых газов, ассоциированных со строительным сектором. Результаты свидетельствуют о значительных экологических преимуществах перехода к деревянному строительству, однако подчёркивают необходимость тщательного планирования и применения практик устойчивого лесопользования. Посредством реализации политик, поддерживающих внедрение деревянного строительства, содействия материальной эффективности и инвестиций в научные исследования и разработки, возможно сформировать более устойчивый и климатически ориентированный строительный сектор.

Verganti R., Vendraminelli L., Iansiti M.

Аннотация

В статье представлена концептуальная рамка для понимания того, каким образом искусственный интеллект (ИИ) трансформирует процессы инновационной деятельности и дизайна. Авторы утверждают, что ИИ смещает фокус человеческой деятельности от разработки детализированных решений к конфигурированию алгоритмических циклов решения задач и участию в процессах осмысления (sense-making) — определению значимых проблем, выбору способов их формулировки и установлению ограничительных принципов, направляющих работу обучающихся систем. Опираясь на иллюстративные кейсы (Netflix, Airbnb) и вспомогательные примеры (Tesla, Microsoft), в работе демонстрируется, как ИИ устраняет традиционные ограничения дизайна, требующего значительных человеческих ресурсов, по трём измерениям: масштаб (персонализация для каждого пользователя), охват (междисциплинарное переосмысление проблем) и обучение (непрерывная адаптация в процессе использования). Вклад исследования двояк: во-первых, предлагается интегративное переосмысление, связывающее принципы дизайн-мышления (ориентированность на человека, абдукция, итеративность) с операционной логикой ИИ; во-вторых, формулируется набор управленческих импликаций для создания «фабрик ИИ», объединяющих данные, программное обеспечение и экспериментирование на протяжении всего жизненного цикла продукта. Статья завершается обсуждением открытых вопросов, касающихся управления, этики, граничных условий и организационных компетенций, необходимых для ответственного инновационного развития, ориентированного на ИИ.

Ключевые выводы

1. Смена контекста в дизайнерской деятельности. Люди всё чаще проектируют циклы обучения (данные, цели, ограничения), тогда как алгоритмы в реальном времени разрабатывают и предоставляют индивидуализированные решения на уровне пользовательского интерфейса.
2. Усиление принципов дизайн-мышления. ИИ операционализирует ориентированность на человека на уровне отдельного пользователя, поддерживает абдуктивные умозаключения посредством выявления паттернов в массивных пространствах данных и встраивает итеративность в виде непрерывного онлайн-экспериментирования.
3. От эпизодических проектов к непрерывным системам. Этапы проектирования, внедрения и использования частично совпадают: продукты функционируют как эволюционирующие системы, производительность которых улучшается в процессе взаимодействия, а не как статичные артефакты.
4. Эффекты масштаба, охвата и обучения. ИИ преодолевает классические ограничения дизайна, требующего значительных человеческих ресурсов: обеспечивает доступ к каждому пользователю (масштаб), позволяет переосмысливать проблемы в различных доменах и контекстах (охват) и поддерживает обучение в процессе использования (обучение на протяжении жизненного цикла).
5. Осмысление как задача лидерства. Центр тяжести человеческой деятельности смещается «наверх» — к определению значимых проблем, ценностей и ограничительных принципов, что связывает дизайн с теориями лидерства и организационного развития.
6. Организационная реконфигурация. Эффективное инновационное развитие, ориентированное на ИИ, требует единой платформы для данных, конвейеров экспериментирования (A/B-тестирование, многорукие бандиты, обучение с подкреплением) и междисциплинарных команд, объединяющих специалистов по дизайну, продукту, данным и инженерной разработке.
7. Управление и этика. Персонализация в масштабе порождает риски (смещения, справедливость, прозрачность, безопасность); механизмы управления должны быть встроены в циклы обучения (мониторинг, возможность вмешательства, аудируемость), а не добавляться постфактум.
8. Вызовы перехода и траектории внедрения. Организациям следует поэтапно наращивать компетенции — от аналитики для поддержки принятия решений к алгоритмам в контуре управления и, при обоснованной необходимости, к автоматизации замкнутого цикла — при сохранении человеческого надзора.

Теоретическая рамка

Предложенная рамка противопоставляет два режима дизайнерской деятельности. В режиме, требующем значительных человеческих ресурсов, команды транслируют инсайты о сегментах аудитории в концепции решений, создают прототипы и выпускают продукты; обучение затем приостанавливается до следующего цикла. В режиме, ориентированном на ИИ, объектом дизайна становится конфигурация циклов решения задач, функционирующих непрерывно в процессе использования. Данный сдвиг согласуется с достижениями в области машинного обучения (обучение с учителем, без учителя, с подкреплением) и инфраструктур экспериментирования, работающих в онлайн-режиме. Ключевые принципы дизайн-мышления сохраняются, однако усиливаются: ориентированность на человека распространяется на индивидуума; абдуктивное рассуждение дополняется выявлением паттернов в многомерных пространствах; итеративность становится постоянной посредством контролируемых экспериментов. Рамка также вводит эксплицитные граничные условия: домены с дефицитом обратной связи, контексты, критичные с точки зрения безопасности, или сферы с жёсткими нормативными ограничениями могут требовать сохранения человеческого контроля в контуре управления и более медленных циклов выпуска обновлений.

Методология

Данная работа представляет собой концептуальную статью, основанную на качественном анализе иллюстративных кейсов. Авторы синтезируют предшествующие исследования в области дизайна и цифровых операционных моделей, триангулируя их с публичными техническими отчётами, публикациями в инженерных блогах, коммуникациями для инвесторов и материалами практиков из компаний, ориентированных на ИИ. В качестве основных кейсов выбраны Netflix и Airbnb в силу зрелости их платформ экспериментирования и повсеместного использования обучающихся алгоритмов. Компании Tesla и Microsoft предоставляют вспомогательные контрастные примеры: Tesla иллюстрирует онлайн-обучение в киберфизических системах, тогда как Microsoft демонстрирует организационный переход от релизов, ориентированных на функциональность, к платформенным, управляемым данными сервисам. Методологическая цель заключается в построении теории посредством дисциплинированного воображения: сопоставление наблюдаемых практик с концепциями дизайн-мышления позволяет сформулировать конструкты и пропозиции для последующей эмпирической проверки.

Результаты (инсайты из кейсов)

Netflix

Компания встраивает множественные циклы обучения в пользовательский опыт: алгоритмы ранжирования отбирают контент; алгоритмы выбора обложек персонализируют визуальное оформление; варианты интерфейса непрерывно тестируются. Баланс между исследованием и эксплуатацией управляется посредством контролируемых экспериментов и адаптивных политик, что позволяет обеспечить «уникальный Netflix для каждого пользователя». Дизайн, таким образом, мигрирует от статичных вайрфреймов к динамическим политикам: команды определяют цели (вовлечённость, удовлетворённость), ограничения (безопасность, разнообразие) и механизмы управления (контрольные группы, аудиты). Проектирование цикла — а не отдельный макет интерфейса — становится первичным артефактом человеческой креативности.

Airbnb

Будучи двусторонней платформой, Airbnb координирует параллельные циклы для гостей и хозяев. Для гостей: персонализированный поиск, динамическое ранжирование и варианты контента; для хозяев: рекомендации по ценообразованию, аналитика рынка и стимулы к повышению качества. Поскольку каждое предложение уникально, ИИ расширяет допустимые границы дизайна, сопоставляя обширное, гетерогенное пространство вариантов с гранулярными микропредпочтениями. Платформа, таким образом, масштабирует опыт обеих сторон, одновременно обучаясь на каждом взаимодействии и согласуя локальную полезность (качество сопоставления, доверие) с целями платформы (конверсия, безопасность, стандарты сообщества).

Tesla

В системах помощи водителю продвинутого уровня циклы обучения связывают телеметрию автопарка с обновлениями моделей, при этом обеспечивается строгая валидация и поэтапный выпуск обновлений. Данный пример иллюстрирует граничные условия: требования безопасности, регуляторные ограничения и распределение ответственности требуют многоуровневого управления (симуляция, теневой режим, поэтапное развёртывание), что проясняет, где человеческий надзор и более медленная итеративность остаются необходимыми.

Microsoft

Трансформация унаследованных продуктов в управляемые данными сервисы демонстрирует организационные импликации: единые информационные инфраструктуры, сервисы экспериментирования и междисциплинарные структуры. Данный сдвиг повышает роль менеджеров по продукту и дизайнеров, которые определяют пространства проблем, гарантии ценности и межпродуктовые политики, тогда как платформенные команды индустриализируют процессы экспериментирования и развёртывания моделей.

Выводы и рекомендации

Выводы. ИИ не заменяет дизайн; он трансформирует его объект и темп. Человеческое суждение смещается «наверх» — к поиску проблем, осмыслению и управлению, тогда как алгоритмы обеспечивают решение задач в большом объёме на периферии. Организации, принимающие данный сдвиг, способны обеспечивать персонализацию, адаптивность в различных контекстах и устойчивое повышение производительности в процессе использования.

Рекомендации для менеджеров:

1. Создайте «фабрику ИИ»: консолидируйте конвейеры данных, инфраструктуру экспериментов, управление жизненным циклом моделей и мониторинг в единую платформу, поддерживающую все продукты.
2. Переопределите роли: предоставьте дизайнерам и лидерам по продукту полномочия в качестве субъектов осмысления, определяющих цели, ограничительные принципы и компромиссы в области ценности; интегрируйте специалистов по данным и инженеров в продуктовые команды.
3. Обеспечьте ответственное управление: внедрите политики выявления смещений, проверки безопасности, прозрачности и возможности человеческого вмешательства; рассматривайте управление как часть проектирования цикла, а не как дополнение постфактум.
4. Поэтапно внедряйте изменения: начните с аналитики для поддержки принятия решений, затем переходите к алгоритмам в контуре управления и, при обоснованной необходимости, к автоматизации замкнутого цикла с надёжными гарантиями.
5. Инвестируйте в гибридные компетенции: развивайте кадры, владеющие языком дизайна, данных и платформенной инженерии; обучайте руководство формулированию проблем, пригодных для решения обучающимися системами.
6. Измеряйте значимое: дополняйте краткосрочные метрики (клики) индикаторами устойчивой ценности (удовлетворённость, отток, безопасность, справедливость) и используйте контрольные группы для оценки долгосрочных эффектов.

Направления для дальнейших исследований

• Сравнительные исследования по отраслям с различной скоростью обратной связи и ограничениями безопасности для уточнения граничных условий дизайна, ориентированного на ИИ.
• Квазиэкспериментальные оценки зрелости «фабрик ИИ» в сопоставлении с результатами инновационной деятельности (время до получения инсайтов, удержание пользователей, качество выручки).
• Микроуровневые исследования командной когниции и лидерских практик в процессах осмысления и передачи смыслов в средах, доминируемых экспериментированием.
• Формальные модели управления для проектирования циклов, включая ограничения справедливости, протоколы аудита и процедуры эскалации.
• Паттерны взаимодействия человека и алгоритма: в каких случаях люди превосходят алгоритмы в переосмыслении проблем и каким образом системы должны выявлять возможности для такого переосмысления?
• Лонгитюдные исследования организационных переходов — от проектной модели доставки к платформенному непрерывному совершенствованию — и их влияния на организационную культуру.

Краткое заключение

В статье убедительно демонстрируется, что ИИ выступает фактором, смещающим дизайн «наверх» и трансформирующим продукты в эволюционирующие системы. Делегируя решение задач в большом объёме циклам обучения и резервируя человеческие усилия для осмысления и управления, организации способны достигать персонализации, адаптивности и ответственного роста. Путь вперёд носит не только технический, но и организационно-этический характер — он требует платформ, практик и лидерства, способных проектировать циклы, которые, в свою очередь, проектируют пользовательский опыт.Аннотация

В статье представлена концептуальная рамка для понимания того, каким образом искусственный интеллект (ИИ) трансформирует процессы инновационной деятельности и дизайна. Авторы утверждают, что ИИ смещает фокус человеческой деятельности от разработки детализированных решений к конфигурированию алгоритмических циклов решения задач и участию в процессах осмысления (sense-making) — определению значимых проблем, выбору способов их формулировки и установлению ограничительных принципов, направляющих работу обучающихся систем. Опираясь на иллюстративные кейсы (Netflix, Airbnb) и вспомогательные примеры (Tesla, Microsoft), в работе демонстрируется, как ИИ устраняет традиционные ограничения дизайна, требующего значительных человеческих ресурсов, по трём измерениям: масштаб (персонализация для каждого пользователя), охват (междисциплинарное переосмысление проблем) и обучение (непрерывная адаптация в процессе использования). Вклад исследования двояк: во-первых, предлагается интегративное переосмысление, связывающее принципы дизайн-мышления (ориентированность на человека, абдукция, итеративность) с операционной логикой ИИ; во-вторых, формулируется набор управленческих импликаций для создания «фабрик ИИ», объединяющих данные, программное обеспечение и экспериментирование на протяжении всего жизненного цикла продукта. Статья завершается обсуждением открытых вопросов, касающихся управления, этики, граничных условий и организационных компетенций, необходимых для ответственного инновационного развития, ориентированного на ИИ.

Ключевые выводы

1. Смена контекста в дизайнерской деятельности. Люди всё чаще проектируют циклы обучения (данные, цели, ограничения), тогда как алгоритмы в реальном времени разрабатывают и предоставляют индивидуализированные решения на уровне пользовательского интерфейса.
2. Усиление принципов дизайн-мышления. ИИ операционализирует ориентированность на человека на уровне отдельного пользователя, поддерживает абдуктивные умозаключения посредством выявления паттернов в массивных пространствах данных и встраивает итеративность в виде непрерывного онлайн-экспериментирования.
3. От эпизодических проектов к непрерывным системам. Этапы проектирования, внедрения и использования частично совпадают: продукты функционируют как эволюционирующие системы, производительность которых улучшается в процессе взаимодействия, а не как статичные артефакты.
4. Эффекты масштаба, охвата и обучения. ИИ преодолевает классические ограничения дизайна, требующего значительных человеческих ресурсов: обеспечивает доступ к каждому пользователю (масштаб), позволяет переосмысливать проблемы в различных доменах и контекстах (охват) и поддерживает обучение в процессе использования (обучение на протяжении жизненного цикла).
5. Осмысление как задача лидерства. Центр тяжести человеческой деятельности смещается «наверх» — к определению значимых проблем, ценностей и ограничительных принципов, что связывает дизайн с теориями лидерства и организационного развития.
6. Организационная реконфигурация. Эффективное инновационное развитие, ориентированное на ИИ, требует единой платформы для данных, конвейеров экспериментирования (A/B-тестирование, многорукие бандиты, обучение с подкреплением) и междисциплинарных команд, объединяющих специалистов по дизайну, продукту, данным и инженерной разработке.
7. Управление и этика. Персонализация в масштабе порождает риски (смещения, справедливость, прозрачность, безопасность); механизмы управления должны быть встроены в циклы обучения (мониторинг, возможность вмешательства, аудируемость), а не добавляться постфактум.
8. Вызовы перехода и траектории внедрения. Организациям следует поэтапно наращивать компетенции — от аналитики для поддержки принятия решений к алгоритмам в контуре управления и, при обоснованной необходимости, к автоматизации замкнутого цикла — при сохранении человеческого надзора.

Теоретическая рамка

Предложенная рамка противопоставляет два режима дизайнерской деятельности. В режиме, требующем значительных человеческих ресурсов, команды транслируют инсайты о сегментах аудитории в концепции решений, создают прототипы и выпускают продукты; обучение затем приостанавливается до следующего цикла. В режиме, ориентированном на ИИ, объектом дизайна становится конфигурация циклов решения задач, функционирующих непрерывно в процессе использования. Данный сдвиг согласуется с достижениями в области машинного обучения (обучение с учителем, без учителя, с подкреплением) и инфраструктур экспериментирования, работающих в онлайн-режиме. Ключевые принципы дизайн-мышления сохраняются, однако усиливаются: ориентированность на человека распространяется на индивидуума; абдуктивное рассуждение дополняется выявлением паттернов в многомерных пространствах; итеративность становится постоянной посредством контролируемых экспериментов. Рамка также вводит эксплицитные граничные условия: домены с дефицитом обратной связи, контексты, критичные с точки зрения безопасности, или сферы с жёсткими нормативными ограничениями могут требовать сохранения человеческого контроля в контуре управления и более медленных циклов выпуска обновлений.

Методология

Данная работа представляет собой концептуальную статью, основанную на качественном анализе иллюстративных кейсов. Авторы синтезируют предшествующие исследования в области дизайна и цифровых операционных моделей, триангулируя их с публичными техническими отчётами, публикациями в инженерных блогах, коммуникациями для инвесторов и материалами практиков из компаний, ориентированных на ИИ. В качестве основных кейсов выбраны Netflix и Airbnb в силу зрелости их платформ экспериментирования и повсеместного использования обучающихся алгоритмов. Компании Tesla и Microsoft предоставляют вспомогательные контрастные примеры: Tesla иллюстрирует онлайн-обучение в киберфизических системах, тогда как Microsoft демонстрирует организационный переход от релизов, ориентированных на функциональность, к платформенным, управляемым данными сервисам. Методологическая цель заключается в построении теории посредством дисциплинированного воображения: сопоставление наблюдаемых практик с концепциями дизайн-мышления позволяет сформулировать конструкты и пропозиции для последующей эмпирической проверки.

Результаты (инсайты из кейсов)

Netflix

Компания встраивает множественные циклы обучения в пользовательский опыт: алгоритмы ранжирования отбирают контент; алгоритмы выбора обложек персонализируют визуальное оформление; варианты интерфейса непрерывно тестируются. Баланс между исследованием и эксплуатацией управляется посредством контролируемых экспериментов и адаптивных политик, что позволяет обеспечить «уникальный Netflix для каждого пользователя». Дизайн, таким образом, мигрирует от статичных вайрфреймов к динамическим политикам: команды определяют цели (вовлечённость, удовлетворённость), ограничения (безопасность, разнообразие) и механизмы управления (контрольные группы, аудиты). Проектирование цикла — а не отдельный макет интерфейса — становится первичным артефактом человеческой креативности.

Airbnb

Будучи двусторонней платформой, Airbnb координирует параллельные циклы для гостей и хозяев. Для гостей: персонализированный поиск, динамическое ранжирование и варианты контента; для хозяев: рекомендации по ценообразованию, аналитика рынка и стимулы к повышению качества. Поскольку каждое предложение уникально, ИИ расширяет допустимые границы дизайна, сопоставляя обширное, гетерогенное пространство вариантов с гранулярными микропредпочтениями. Платформа, таким образом, масштабирует опыт обеих сторон, одновременно обучаясь на каждом взаимодействии и согласуя локальную полезность (качество сопоставления, доверие) с целями платформы (конверсия, безопасность, стандарты сообщества).

Tesla

В системах помощи водителю продвинутого уровня циклы обучения связывают телеметрию автопарка с обновлениями моделей, при этом обеспечивается строгая валидация и поэтапный выпуск обновлений. Данный пример иллюстрирует граничные условия: требования безопасности, регуляторные ограничения и распределение ответственности требуют многоуровневого управления (симуляция, теневой режим, поэтапное развёртывание), что проясняет, где человеческий надзор и более медленная итеративность остаются необходимыми.

Microsoft

Трансформация унаследованных продуктов в управляемые данными сервисы демонстрирует организационные импликации: единые информационные инфраструктуры, сервисы экспериментирования и междисциплинарные структуры. Данный сдвиг повышает роль менеджеров по продукту и дизайнеров, которые определяют пространства проблем, гарантии ценности и межпродуктовые политики, тогда как платформенные команды индустриализируют процессы экспериментирования и развёртывания моделей.

Выводы и рекомендации

Выводы. ИИ не заменяет дизайн; он трансформирует его объект и темп. Человеческое суждение смещается «наверх» — к поиску проблем, осмыслению и управлению, тогда как алгоритмы обеспечивают решение задач в большом объёме на периферии. Организации, принимающие данный сдвиг, способны обеспечивать персонализацию, адаптивность в различных контекстах и устойчивое повышение производительности в процессе использования.

Рекомендации для менеджеров:

1. Создайте «фабрику ИИ»: консолидируйте конвейеры данных, инфраструктуру экспериментов, управление жизненным циклом моделей и мониторинг в единую платформу, поддерживающую все продукты.
2. Переопределите роли: предоставьте дизайнерам и лидерам по продукту полномочия в качестве субъектов осмысления, определяющих цели, ограничительные принципы и компромиссы в области ценности; интегрируйте специалистов по данным и инженеров в продуктовые команды.
3. Обеспечьте ответственное управление: внедрите политики выявления смещений, проверки безопасности, прозрачности и возможности человеческого вмешательства; рассматривайте управление как часть проектирования цикла, а не как дополнение постфактум.
4. Поэтапно внедряйте изменения: начните с аналитики для поддержки принятия решений, затем переходите к алгоритмам в контуре управления и, при обоснованной необходимости, к автоматизации замкнутого цикла с надёжными гарантиями.
5. Инвестируйте в гибридные компетенции: развивайте кадры, владеющие языком дизайна, данных и платформенной инженерии; обучайте руководство формулированию проблем, пригодных для решения обучающимися системами.
6. Измеряйте значимое: дополняйте краткосрочные метрики (клики) индикаторами устойчивой ценности (удовлетворённость, отток, безопасность, справедливость) и используйте контрольные группы для оценки долгосрочных эффектов.

Направления для дальнейших исследований

• Сравнительные исследования по отраслям с различной скоростью обратной связи и ограничениями безопасности для уточнения граничных условий дизайна, ориентированного на ИИ.
• Квазиэкспериментальные оценки зрелости «фабрик ИИ» в сопоставлении с результатами инновационной деятельности (время до получения инсайтов, удержание пользователей, качество выручки).
• Микроуровневые исследования командной когниции и лидерских практик в процессах осмысления и передачи смыслов в средах, доминируемых экспериментированием.
• Формальные модели управления для проектирования циклов, включая ограничения справедливости, протоколы аудита и процедуры эскалации.
• Паттерны взаимодействия человека и алгоритма: в каких случаях люди превосходят алгоритмы в переосмыслении проблем и каким образом системы должны выявлять возможности для такого переосмысления?
• Лонгитюдные исследования организационных переходов — от проектной модели доставки к платформенному непрерывному совершенствованию — и их влияния на организационную культуру.

Краткое заключение

В статье убедительно демонстрируется, что ИИ выступает фактором, смещающим дизайн «наверх» и трансформирующим продукты в эволюционирующие системы. Делегируя решение задач в большом объёме циклам обучения и резервируя человеческие усилия для осмысления и управления, организации способны достигать персонализации, адаптивности и ответственного роста. Путь вперёд носит не только технический, но и организационно-этический характер — он требует платформ, практик и лидерства, способных проектировать циклы, которые, в свою очередь, проектируют пользовательский опыт.

Zeng X., Yu Y., Yang S., Lv Y., Sarker M. N. I.

Аннотация

В данном обзорном исследовании синтезируются две тесно взаимосвязанные, однако зачастую смешиваемые парадигмы — городская устойчивость (urban resilience, UR) и устойчивое развитие городов (urban sustainability, US) — и проводится уточнение их концепций, измерений и взаимозависимостей. На основе систематического обзора литературы, выполненного в соответствии с руководством PRISMA (базы данных Web of Science и Scopus; период: 1 января 2001 г. — 30 ноября 2021 г.), авторы идентифицировали 49 ключевых исследований из первоначального массива, превышающего 1 500 записей. В работе дистиллируются: (i) кумулятивные определения городской устойчивости, восходящие к инженерной, экологической и социально-экологической традициям; (ii) классическая трёхкомпонентная структура устойчивого развития городов (экологический, экономический, социальный аспекты) и соответствующие наборы индикаторов; (iii) логика взаимосвязи, согласно которой устойчивость (понимаемая как способность системы абсорбировать, адаптироваться и трансформироваться) выступает механизмом-энэйблером для достижения устойчивого развития (рассматриваемого как долгосрочная социальная цель). Основным вкладом статьи является разработка интегрированной системы индикаторов городской устойчивости — адаптивных, абсорбционных и трансформационных компетенций (например, образование/здравоохранение/продовольственная и водная безопасность; системы раннего предупреждения/зелёные зоны/защитная инфраструктура/транспорт; многостороннее взаимодействие стейкхолдеров/ИКТ/службы экстренного реагирования/планирование, ориентированное на сообщества), соотнесённых с измерениями устойчивого развития. Авторы утверждают, что Цель устойчивого развития № 11 («Инклюзивные, безопасные, жизнестойкие и устойчивые города») операционализирует данную конвергенцию, и идентифицируют пробелы (концептуальная неоднозначность, неравномерность метрик, ограниченность первичных эмпирических данных), которые должны быть адресованы в будущих исследованиях.

Ключевые выводы

1. Взаимосвязь, но не тождественность UR и US. Устойчивость представляет собой свойство системы (способность противостоять воздействиям, восстанавливаться, адаптироваться и трансформироваться), тогда как устойчивое развитие является нормативной целью (долгосрочное социально-экологическое благополучие).
2. Три ключевые компетенции городской устойчивости. В литературе городская устойчивость консолидируется вокруг трёх взаимосвязанных способностей — адаптивной, абсорбционной и трансформационной, — каждая из которых ассоциирована с практическими городскими индикаторами и политическими инструментами.
3. Структура устойчивого развития городов. Концепция устойчивого развития сохраняет структуру «тройного итога» (экологический, экономический, социальный аспекты) и наиболее адекватно оценивается с помощью многокомпонентных наборов индикаторов, сочетающих локальную релевантность и сопоставимость между городами.
4. Методологическая строгость. Применение процедуры скрининга PRISMA позволило сократить обширное и гетерогенное поле исследований до 49 ключевых работ; визуальное картирование (облака слов через VOSviewer) выявило повторяющиеся концепты, кластеры и связи между городской устойчивостью и устойчивым развитием.
5. Логика политического секвенирования. Взаимосвязь UR→US предполагает последовательность политических мер: формирование абсорбционных базисов (снижение рисков, защитная инфраструктура), усиление адаптивных функций (обучение, здравоохранение, образование, доступ), затем — активизация трансформационных механизмов (реформы управления, ИКТ, инклюзивное планирование).
6. Остающаяся концептуальная неоднозначность. Устойчивость может быть совместима с нежелательными равновесиями (например, несправедливыми, но стабильными системами); дискуссии об устойчивом развитии зачастую переоценивают экологические метрики в ущерб вопросам справедливости и управления — что требует разработки интегрированных, сбалансированных индикаторов.
7. Роль ЦУР-11. Данная цель кристаллизует международный консенсус о том, что городские повестки должны инкорпорировать устойчивость для достижения устойчивых результатов; однако операционализация требует локального потенциала, данных и межсекторальной координации.

Теоретическая рамка

Концептуальная генеалогия. Городская устойчивость восходит к инженерной парадигме (быстрое возвращение к равновесию), экологической устойчивости (множественные стабильные состояния, сохранение функций) и мышлению в терминах социально-экологических систем (со-эволюция природы и общества). Устойчивое развитие городов берёт начало в науке об устойчивом развитии и городских исследованиях как ценностно-ориентированная цель, включающая межпоколенческую справедливость, социальную справедливость и экологическую целостность.

В статье городская устойчивость позиционируется как «мостовой концепт», способный связывать дисциплины и временные масштабы действий в условиях неопределённости. Дополнительно подчёркиваются семь канонических характеристик городской устойчивости — рефлексивность, робастность, избыточность, гибкость, ресурсность, инклюзивность, интегрированность, — формирующие практическую рамку для операционализации соответствующих компетенций.

Предлагаемая рамка признаёт существующие напряжения: возможность устойчивости вредных систем, контекстуальная зависимость индикаторов, а также риск сужения понятия «устойчивое развитие» до экологических прокси-показателей.

Методология

Дизайн исследования. Систематический обзор литературы с применением протокола PRISMA и элементами нарративного синтеза.

Источники. Базы данных Web of Science и Scopus; рецензируемые журнальные статьи на английском языке.

Временной интервал. 1 января 2001 г. — 30 ноября 2021 г.

Поисковые параметры. Поля: название, аннотация, ключевые слова; термины, связанные с «urban resilience», «urban sustainability/management/development».

Процедура отбора. Идентификация → скрининг (исключено 1 252 записи) → проверка на соответствие критериям (−73 работы ввиду недостаточности информации) → включение (49 статей).

Инструментарий. Программное обеспечение VOSviewer для визуализации совместно встречающихся ключевых слов и тематических кластеров.

Результаты. Консолидированные определения; набор индикаторов городской устойчивости, сгруппированный по адаптивным/абсорбционным/трансформационным компетенциям; набор индикаторов устойчивого развития по экологическому/экономическому/социальному измерениям; картирование взаимосвязей и выявление пробелов.

Результаты (концептуальные инсайты и индикаторы)

Уточнение концепций

В обзоре систематизируются широко используемые определения городской устойчивости (например, способность противостоять, восстанавливаться, реорганизовываться без утраты идентичности; самоорганизация; адаптивная/трансформационная компетенция) и проводится их сопоставление с определениями устойчивого развития городов (качество жизни без компрометации будущих возможностей; скоординированный баланс экологических, экономических и социальных аспектов). Подчёркивается, что городская устойчивость часто активируется в контексте рисков, связанных с бедствиями и климатом (наводнения, тепловые волны, инфраструктурные шоки), тогда как устойчивое развитие охватывает более широкий спектр целей благосостояния и компромиссов.

Измерения и индикаторы городской устойчивости

1. Адаптивная компетенция: образование/знания/навыки; здравоохранение; продовольственная и водная безопасность; жилищные условия; профессиональная подготовка; инклюзивный доступ к кредитам и рынкам; социальные сети; ИКТ и поддерживающие политические рамки.
2. Абсорбционная компетенция: системы раннего предупреждения; поддержка сообществ; городские зелёные зоны; защитная инфраструктура; доступность транспорта; рамки планирования; единые командные структуры; управление ресурсами; использование оборудования и человеческих ресурсов; охват системами управления бедствиями.
3. Трансформационная компетенция: многостороннее взаимодействие стейкхолдеров; коммуникации/ИКТ; службы экстренного реагирования; планирование, ориентированное на сообщества; мониторинг расходов и качества; продвижение безопасности; объекты совместного использования природных ресурсов; инклюзивное управление; равный доступ; участие граждан; кооперативы сообществ.

Измерения и индикаторы устойчивого развития городов

1. Экологический аспект: качество пресной воды и воздуха, возобновляемая энергетика, зелёные зоны, управление отходами и рециклинг, экологический след, зелёный транспорт, смешанное землепользование.
2. Экономический аспект: стратегии зелёного развития, зонирование, налогообложение, зелёный бизнес и банковский сектор, инклюзивные рынки труда, производство и ресурсное обеспечение, занятость.
3. Социальный аспект: справедливость и инклюзия, общественные сады и жильё, системы социальной защиты и страхования, участие, продовольственные и нутрициональные системы, программы борьбы с бездомностью.

Взаимосвязь UR→US

Компетенции устойчивости функционируют как пути достижения целей устойчивого развития: абсорбционные меры снижают непосредственные потери; адаптивные меры поддерживают функционирование систем в условиях изменчивости; трансформационные меры переориентируют институты и инфраструктуру, обеспечивая долгосрочные устойчивые траектории в соответствии с ЦУР-11.

Выводы и рекомендации

Вклад исследования. Статья предлагает доступный синтез, примиряющий конкурирующие интерпретации понятий городской устойчивости и устойчивого развития, и предоставляет операциональные наборы индикаторов, применимые городскими управленцами и исследователями. Особое внимание уделяется управленческим и социальным измерениям наряду с экологическими метриками, а также подчёркивается ценность междисциплинарных методов.

Сильные стороны. (i) Прозрачный протокол PRISMA с эксплицитными критериями включения/исключения и временным интервалом; (ii) Комплексная консолидация индикаторов UR/US, способная лечь в основу аналитических дашбордов; (iii) Уточнение того, что городская устойчивость не является альтернативой устойчивому развитию, а представляет собой необходимую компетенцию в условиях ускоряющихся городских рисков.

Ограничения. (i) Значительная опора на вторичные источники и концептуальный синтез — ограниченное количество первичных эмпирических валидаций весов индикаторов или причинно-следственных связей; (ii) Потенциальная смещённость вследствие ограничений по базам данных и языку; (iii) Универсальность индикаторов контекстуально зависима; вопросы справедливости и властных отношений требуют более глубокой проработки во избежание формирования «устойчивых, но несправедливых» результатов.

Управленческая нюансировка. Хотя избыточность и робастность являются ключевыми принципами, чрезмерное инжиниринговое усложнение может вытеснять гибкость; сбалансированные портфели зелёной инфраструктуры, социальных сетей безопасности и цифровых систем раннего предупреждения демонстрируют бо́льшую устойчивость, чем единичные инвестиции.

Практические импликации для городских властей и планировщиков:

1. Формировать многоуровневую устойчивость: комбинировать абсорбционные (снижение рисков, системы раннего предупреждения), адаптивные (здравоохранение, образование, социальные сети) и трансформационные (реформы управления, инклюзивное планирование) меры.
2. Разрабатывать интегрированные дашборды индикаторов, согласующие ведомственные KPI с ЦУР-11.
3. Мейнстримить городскую зелёную инфраструктуру для сочетания экологических преимуществ со снижением тепловых рисков и повышением благополучия.
4. Институционализировать партисипаторные процессы — со-проектирование и гражданская наука повышают легитимность и качество данных.
5. Связывать капитальное бюджетирование с «дивидендами устойчивости» (избежанные затраты на восстановление, достижения в области справедливости), а не только с непосредственными результатами.
6. Внедрять управление данными и межведомственную координацию для систем раннего предупреждения, мобильности и предоставления услуг.

Направления для дальнейших исследований

1. Идентификация причинно-следственных связей в траекториях UR→US с применением квази-экспериментальных или лонгитюдных дизайнов.
2. Контекстуально-чувствительные схемы взвешивания индикаторов; партисипаторные методы выявления локальных приоритетов.
3. Измерение социальной справедливости в рамках устойчивости (распределение выгод и рисков между районами и группами населения).
4. Интеграция цифровых двойников и дистанционного зондирования для получения метрик устойчивости в режиме, близком к реальному времени.
5. Управленческие эксперименты, сравнивающие централизованные и полицентрические модели обеспечения устойчивости и достижения целей устойчивого развития.
6. Исследование «негативной устойчивости» (сохранение вредных равновесий) и разработка механизмов защиты для направления трансформации в сторону справедливых результатов.

Краткое заключение

В статье убедительно обосновывается тезис о том, что городская устойчивость не является конкурирующей повесткой, а представляет собой необходимую операционную компетенцию для достижения устойчивого развития городов. Организуя устойчивость через адаптивные, абсорбционные и трансформационные компетенции и соотнося их с экологическим, экономическим и социальным измерениями устойчивого развития, авторы обеспечивают прагматичный мост от концепции к практике. При реализации с учётом справедливости, эффективного управления и надёжных данных данный мост способен приблизить города к видению ЦУР-11 — инклюзивному, безопасному, устойчивому и жизнестойкому городскому будущему.

Ссылка: here

Hanelt A., Bohnsack R., Marz D., Antunes Marante C.

Аннотация

В статье Халета и соавторов (2020) представлен систематический обзор исследований, посвящённых цифровой трансформации (ЦТ). Авторы ставят целью понять, каким образом цифровые технологии трансформируют организации и как компании могут адаптироваться к данным изменениям. В ходе исследования проанализировано 279 рецензируемых академических публикаций, опубликованных в период с 2000 по 2018 год. В работе демонстрируется, что цифровая трансформация представляет собой не только внедрение новых технологий, но и фундаментальные изменения организационной структуры, стратегии и операционных моделей деятельности. Авторы разрабатывают концептуальную модель «контекст–механизм–результат» (Context–Mechanism–Outcome, CMO), описывающую динамику процессов цифровой трансформации. Ключевыми выводами исследования являются необходимость формирования организационной гибкости и возрастание роли цифровых бизнес-экосистем, в рамках которых фирмы функционируют через сети кооперации и конкуренции. Статья способствует осмыслению цифровой трансформации как непрерывного адаптивного процесса, требующего интеграции технологических инноваций и новых управленческих подходов.

Ключевые выводы

1. Цифровая трансформация как непрерывный процесс. ЦТ не сводится к внедрению новых технологий, а представляет собой постоянный процесс организационных изменений, требующий адаптации к технологическому прогрессу, эволюции рынков и изменяющимся потребностям клиентов.
2. Два стратегических вектора трансформации. Исследование выявляет два основных направления: (а) формирование гибких организаций, способных оперативно корректировать структуры и процессы в ответ на изменяющиеся условия; (б) усиление роли цифровых бизнес-экосистем, где компании действуют в рамках сетей взаимодействия, сочетающих элементы сотрудничества и конкуренции.
3. Четыре аналитические перспективы ЦТ. Авторы выделяют: (i) перспективу технологического воздействия (прямое влияние новых технологий на организации); (ii) компартментализированную адаптацию (точечная адаптация к конкретным технологиям в определённых контекстах); (iii) системный сдвиг (масштабные трансформации, затрагивающие целые отрасли); (iv) холистическую ко-эволюцию (взаимное динамическое изменение компаний и их среды).
4. Ключевые технологии и сопутствующие риски. Технологии искусственного интеллекта, больших данных, облачных вычислений и Интернета вещей играют определяющую роль в трансформации, однако их внедрение сопряжено с новыми рисками: угрозы кибербезопасности, усиление конкурентного давления, необходимость постоянного инновационного обновления.
5. Организационные предпосылки успеха. Успешная реализация цифровой трансформации зависит от развития новых организационных компетенций, современного лидерства и формирования «цифрового мышления» (digital mindset) на всех уровнях управления.

Теоретическая рамка

Теоретическая основа статьи опирается на исследования в области организационных изменений и управления инновациями. Традиционные модели, как правило, описывают изменения как редкие и эпизодические события, тогда как цифровая трансформация представляет собой иной тип изменений — непрерывный, динамичный и труднопрогнозируемый.

Авторы предлагают аналитическую рамку, объединяющую три измерения:

• Контекстуальные условия — факторы, инициирующие и влияющие на ЦТ (новые технологии, корпоративная культура, лидерство, внешняя среда);
• Механизмы — процессы и действия, способствующие реализации цифровых инициатив (инновации, интеграция, организационное обучение);
• Результаты — итоговые эффекты трансформации (новые организационные структуры, цифровые бизнес-модели, социально-экономические последствия).

Данная рамка позволяет эксплицировать взаимосвязь между технологическими изменениями и организационной адаптацией, демонстрируя их взаимное влияние.

Методология

Исследование выполнено в методологии систематического обзора литературы. Авторы отобрали и проанализировали 279 рецензируемых статей по тематике цифровой трансформации, опубликованных в период 2000–2018 гг. Источники данных — база Business Source Complete, включающая ведущие журналы по менеджменту и экономике.

Процедура исследования включала три этапа: (1) сбор данных; (2) фильтрация по критериям релевантности и академического качества; (3) аналитическая обработка. Из первоначального массива в 869 публикаций были отобраны наиболее соответствующие целям исследования работы.

Для анализа применён метод качественного контент-анализа по Майрингу (Mayring), позволяющий структурировать большие объёмы текстовой информации в рамках чётких категорий. Материалы классифицировались по трём измерениям: контекстуальные условия, механизмы, результаты. Такой подход обеспечил возможность сопоставления выводов различных исследований и выявления сквозных тенденций в области цифровой трансформации.

Результаты

Результаты исследования демонстрируют, что цифровая трансформация формируется под воздействием комбинации материальных, организационных и средовых условий:

• Материальные условия включают появление и диффузию технологий: социальные медиа, мобильные платформы, аналитика данных, облачные вычисления.
• Организационные условия охватывают лидерство, стратегию, ресурсную базу и корпоративную культуру, определяющие эффективность реализации цифровых инициатив.
• Средовые условия отражают более широкий контекст: нормативно-правовое регулирование, структура отрасли, ожидания потребителей.

Два ключевых механизма двигают процесс цифровой трансформации:

1. Инновации — разработка новых цифровых продуктов, сервисов и бизнес-моделей, создающих дополнительную ценность для клиентов и организаций.
2. Интеграция — соединение инноваций с существующими процессами и системами, обеспечивающее органичное внедрение технологий в повседневную бизнес-практику.

Результаты трансформации проявляются в различных аспектах: формирование более гибких и ориентированных на данные организаций, рост цифровых и клиентоцентричных бизнес-моделей, развитие цифровых экосистем, где компании одновременно сотрудничают и конкурируют. Вместе с тем возникают новые риски: угрозы кибербезопасности, ускорение технологических изменений, давление в сторону постоянного совершенствования. Исследование подчёркивает, что способность балансировать между инновационной активностью и операционной стабильностью является ключевым фактором успешной трансформации.

Выводы и рекомендации

Авторы заключают, что цифровая трансформация представляет собой непрерывный процесс адаптации, затрагивающий все аспекты организационной жизни. Для достижения успеха в данной среде компаниям необходимо обеспечивать гибкую и скоординированную интеграцию технологий, человеческого капитала и стратегии.

Рекомендации для менеджеров:

• Формулировать чёткие цифровые стратегии, согласованные с долгосрочными целями организации.
• Инвестировать в развитие новых компетенций, технологий и инфраструктурных решений.
• Развивать открытую, ориентированную на обучение организационную культуру.
• Формировать гибкие (agile) организационные структуры и поддерживать межфункциональное взаимодействие.
• Обеспечивать лидерство, способное направлять изменения и мотивировать сотрудников.
• Учитывать не только технологические, но и человеческие факторы: мотивацию, коммуникации, креативность.

Рекомендации для политиков:

• Поддерживать развитие цифровой инфраструктуры и системы образования.
• Формировать нормативно-правовую базу, стимулирующую инновации при одновременном обеспечении безопасности и защиты прав.

Направления для дальнейших исследований

Авторы обозначают следующие приоритеты для будущих исследований:

• Сравнительный анализ цифровой трансформации в различных отраслях и национальных контекстах.
• Изучение «человеческого измерения» ЦТ: опыт сотрудников, стили лидерства, роль организационной культуры.
• Исследование долгосрочных эффектов цифровых экосистем и разработка новых метрик оценки успешности трансформации.
• Анализ вопросов устойчивости, этики и социальных последствий цифровых изменений.

Краткое заключение

Данная статья предлагает комплексный и систематизированный взгляд на то, как цифровая трансформация формирует организации и их среду. Исследование демонстрирует, что трансформация представляет собой непрерывный процесс, связывающий технологии, людей и стратегию. Для долгосрочного успеха компаниям необходимо сохранять гибкость, инновационность и открытость к изменениям. Работа вносит вклад как в теорию, так и в практику, предоставляя аналитическую рамку для осмысления цифровой трансформации и формулируя практические рекомендации для менеджеров и разработчиков политики. В цифровую эпоху способность к обучению, адаптации и кооперации становится ключевым условием устойчивого развития.

Ссылка: here

Jing P., Xu G., Chen Y., Shi Y., Zhan F.

Аннотация

В данной статье представлен систематический обзор существующих исследований, посвящённых проблеме общественного восприятия автономных транспортных средств (АТС). Авторы проанализировали семьдесят пять исследований, опубликованных в период с 2014 по 2019 год, с целью выявления ключевых факторов, влияющих на готовность людей использовать беспилотные автомобили. В обзоре проводится разграничение между исследованиями, применяющими поведенческие теории, и работами, не опирающимися на теоретические модели. Результаты демонстрируют, что как психологические, так и практические факторы играют существенную роль в формировании отношения населения к АТС.

Согласно выводам авторов, наиболее значимыми психологическими детерминантами являются воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использования, установка, социальные нормы, доверие, воспринимаемый риск и совместимость. В свою очередь, к не-психологическим факторам относятся безопасность, соотношение цены и качества, мобильность, экологичность и символическая ценность. В статье подчёркивается, что общественные установки варьируются в зависимости от региона и культурного контекста, при этом безопасность остаётся наиболее влиятельным фактором, определяющим принятие автономных транспортных средств.

Ключевые выводы

1. Недостаточность технологического прогресса. Результаты обзора свидетельствуют о том, что цифрового и технологического развития недостаточно для обеспечения широкого внедрения автономных транспортных средств. Для массового принятия необходимо, чтобы пользователи испытывали чувство комфорта, безопасности и уверенности при использовании данных технологий.
2. Роль восприятия полезности и безопасности. Общественное принятие в значительной степени зависит от того, как индивиды оценивают полезность и безопасность АТС, а также от уровня доверия к технологии. Лица, считающие автономные транспортные средства практичными и простыми в эксплуатации, демонстрируют более позитивное отношение и более высокие намерения к их использованию.
3. Региональные и культурные различия. Принятие АТС варьируется в зависимости от географического региона: население азиатских стран, как правило, проявляет бо́льшую любознательность и открытость по отношению к автономным технологиям, тогда как европейцы демонстрируют бо́льшую осторожность и выражают более сильные опасения относительно безопасности и конфиденциальности данных. Несмотря на эти различия, безопасность остаётся универсальным приоритетом для всех групп населения.
4. Динамический характер принятия. Принятие автономных транспортных средств представляет собой динамический, а не статичный процесс: по мере развития технологий и накопления пользовательского опыта мнения и предпочтения индивидов могут изменяться с течением времени.
5. Теоретическое обоснование исследований. Использование поведенческих теорий, таких как Модель принятия технологий (Technology Acceptance Model, TAM) и Теория запланированного поведения (Theory of Planned Behavior, TPB), способствует объяснению психологических механизмов, лежащих в основе принятия. Однако многие эмпирические исследования лишены подобной теоретической базы, что ограничивает глубину их выводов.

Теоретическая рамка

Концептуальная основа статьи опирается на ряд поведенческих и психологических теорий, объясняющих процессы адаптации новых технологий. Наиболее часто применяемыми моделями являются Модель принятия технологий (TAM), Теория запланированного поведения (TPB) и Объединённая теория принятия и использования технологий (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT). Данные модели позволяют выявить взаимосвязь между ключевыми переменными, такими как воспринимаемая полезность, простота использования, установка, доверие, социальное влияние и восприятие риска.

Согласно этим теориям, намерение индивида использовать новую технологию определяется тем, насколько полезной и простой в использовании она представляется, а также мнением окружающих и уверенностью человека в её безопасности. Авторы также вводят концепцию совместимости (compatibility), обозначающую степень, в которой автономные транспортные средства соответствуют текущим привычкам, ценностям и социальным нормам пользователей. В совокупности данная теоретическая рамка обеспечивает более комплексное понимание факторов, формирующих общественное принятие АТС.

Методология

В соответствии с руководством PRISMA для систематических обзоров авторы провели детальный поиск литературы в шести основных академических базах данных, включая ScienceDirect, Web of Science и Academic Search Complete. Поисковый запрос включал статьи, содержащие ключевые слова, такие как «принятие» (acceptance), «готовность» (willingness), «адаптация» (adoption) и «автономные транспортные средства» (autonomous vehicles). После исключения дубликатов и нерелевантных публикаций для финального анализа было отобрано семьдесят пять исследований.

Авторы затем оценили каждое исследование по ряду критериев качества, включая дизайн исследования, метод сбора данных, размер выборки и использование поведенческих теорий. Большинство проанализированных работ опиралось на анкетирование и статистические инструменты, такие как регрессионный анализ, дисперсионный анализ и моделирование структурными уравнениями. Преобладающая часть выборок была репрезентативной по объёму, что повышает надёжность выводов. Тем не менее лишь небольшая доля исследований использовала лонгитюдные дизайны или эксперименты в условиях реального вождения, что ограничивает возможность наблюдения изменений во времени.

Результаты

В обзоре идентифицированы две основные группы детерминант, объясняющих принятие автономных транспортных средств населением.

Группа 1: Факторы, основанные на поведенческих теориях К данной группе относятся: воспринимаемая полезность, воспринимаемая простота использования, установка, социальная норма, доверие, воспринимаемый риск и совместимость. Индивиды, доверяющие автономным системам и воспринимающие их как полезные и безопасные, с большей вероятностью готовы к их адаптации. Позитивные установки и социальное влияние также играют важную роль в повышении уровня принятия. В то же время воспринимаемый риск — в особенности опасения, связанные с отказом системы, безопасностью данных и утратой контроля, — снижает готовность людей использовать АТС. Совместимость, то есть степень интеграции технологии в образ жизни пользователей, дополнительно влияет на процесс принятия решений.

Группа 2: Факторы, не основанные на поведенческих теориях Среди данных детерминант наиболее часто упоминается безопасность: многие респонденты сомневаются в способности АТС гарантировать тот же или более высокий уровень безопасности по сравнению с управлением человеком. Другие выражают обеспокоенность относительно кибербезопасности и надёжности программного обеспечения. Соотношение цены и качества также является важным фактором, поскольку многие пользователи не готовы платить дополнительную сумму за новую технологию, которой они ещё не доверяют. Кроме того, экологичность и ценность сэкономленного времени в поездках позитивно влияют на отношение людей: индивиды, ценящие продуктивность во время путешествий или заботящиеся об устойчивом развитии, демонстрируют бо́льшую готовность использовать автономные транспортные средства.

Авторы также отмечают, что принятие варьируется в зависимости от возраста и опыта: молодые респонденты, как правило, имеют более позитивное отношение, тогда как лица старшего возраста проявляют бо́льшую нерешительность, часто обусловленную недостаточной знакомостью с передовыми технологиями. Тем не менее доверие и реальный опыт взаимодействия с АТС способны улучшить восприятие технологии во всех возрастных группах.

Выводы и рекомендации

В статье делается вывод о том, что принятие автономных транспортных средств представляет собой сложный процесс, включающий психологические, технические и социальные аспекты. Доверие идентифицируется как центральный фактор, поддерживаемый воспринимаемой полезностью и безопасностью. Исследование предполагает, что разработчикам технологий, политикам и градостроителям следует сотрудничать для повышения общественной уверенности в АТС.

Рекомендации для производителей:

• Обеспечивать прозрачную и доступную информацию о системах безопасности и надёжности функционирования.
• Проводить публичные испытания и демонстрации, позволяющие пользователям получить непосредственный опыт и снизить страх перед новыми технологиями.

Рекомендации для политиков:

• Внедрять стимулы, делающие АТС более доступными.
• Формировать правовые рамки, адресующие вопросы ответственности и защиты конфиденциальности данных.
• Реализовывать образовательные кампании для ознакомления населения с автономным вождением и его потенциальными преимуществами для безопасности, доступности и окружающей среды.

Рекомендации для исследователей:

• Более последовательно применять поведенческие теории и сочетать их с эмпирическими данными, полученными в условиях реального использования. Такой подход способствует созданию более точных моделей пользовательского поведения и прогнозированию диффузии автономных транспортных средств в обществе.

Направления для дальнейших исследований

Авторы обозначают несколько перспективных направлений для будущих исследований:

1. Изучение культурных и региональных различий в принятии АТС, поскольку социальные нормы и ценности варьируются между странами.
2. Включение лонгитюдных данных для отслеживания динамики мнений по мере развития технологии.
3. Исследование различных типов автономных транспортных средств (совместные АТС, автономные автобусы, машины скорой помощи), поскольку каждый тип может предполагать уникальные риски и преимущества.
4. Анализ этических и социальных вопросов, таких как конфиденциальность, кибербезопасность и моральная ответственность автоматизированных систем.
5. Разработка новых моделей, интегрирующих психологические, экономические и экологические перспективы, для более глубокого понимания общественных установок и формирования политик, способствующих успешному внедрению технологий.

Краткое заключение

В данной статье представлен комплексный и структурированный обзор факторов, влияющих на принятие автономных транспортных средств. Демонстрируется, что решения людей зависят не только от технологического прогресса, но и от психологических и культурных элементов. Доверие и безопасность являются ключевыми детерминантами, способными как стимулировать, так и препятствовать адаптации. Обзор вносит вклад в академические и практические дискуссии, предлагая чёткий обзор текущих исследований и обозначая пробелы, которые должны быть адресованы в будущих работах.

В целом авторы заключают, что широкое принятие автономных транспортных средств станет возможным лишь тогда, когда технология станет более безопасной, доступной и лучше понятой широкими слоями населения. Успех автономного вождения зависит от непрерывного совершенствования, открытой коммуникации и вовлечения общественности в формирование будущего мобильности.

Ссылка: here