«Чтобы успевать за технологией, следует ускорить сам форсайт»
В Пекине прошла конференция Innovation and Technology Management Conference (InnoTech 2026), организованная издательством Elsevier совместно с Университетом Цинхуа. Основное внимание было уделено вопросам управления технологическим развитием в эпоху искусственного интеллекта. Сотрудники Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Олеся Майбах и Данил Яцкин поделились результатами масштабного форсайт-исследования «ИТ в России: сценарии развития», реализованного при поддержке «Яндекса».
InnoTech 2026 прошла 22–24 мая в отеле Renaissance Beijing Haidian в Пекине. Ведущие мировые ученые и эксперты собрались вместе, чтобы обсудить вопросы эффективного управления технологиями в условиях ускоряющейся цифровой трансформации. Наиболее активные дискуссии вызвали следующие темы: как искусственный интеллект меняет механизм принятия решений в области инноваций, почему платформизация промышленности обязательно ведет к реконфигурации ценностей и могут ли наднациональные органы посредством стратегических инвестиций и регулирования управлять траекториями инноваций.
На сессии «Управление и регулирование ИИ» выступила руководитель отдела методологии и организации форсайт-исследований Форсайт-центра Олеся Майбах с докладом «Исследовательские приоритеты в ИИ». Она рассказала о несовершенстве существующих институциональных практик управления и финансирования фундаментальных исследований в области ИИ.
Олеся Майбах указала на три ключевых несоответствия, мешающих, по ее мнению, скоординированному взаимодействию фундаментальной науки и государственных структур, призванных ее поддерживать.
Во-первых, новые технологии и институты управления имеют разные жизненные циклы. Скорость разработок и внедрений в сфере ИИ заметно опережает скорость принятия решений по финансированию науки. В то время как объем знаний в области ИИ удваивается каждые 23 месяца, национальные научно-технические программы запускаются с задержками, иногда доходящими до 48 месяцев. Подобное несовпадение функциональных циклов снижает эффективность даже крупной финансовой поддержки.
Второй проблемой эксперт назвала «несоответствие уровней» (англ. granularity gap) исследовательских и государственных целей. Государственные стратегии оперируют сверхзадачами — этичность разработок, угрозы для рынка труда или контроль над ИИ, — а фундаментальные научные исследования требуют конкретных, очень узких решений, которые институты развития не в состоянии оперативно принимать, если они не укладываются в периметр сверхзадач. Это создает разрыв между декларативными высокоуровневыми ожиданиями и практическими результатами исследований в области ИИ.
И наконец, эксперт указала на разную природу «сигналов» (англ. signal-type mismatch), на которые ориентируются наука и институты развития. Обычно для оценки эффективности поддержки используют рыночные сигналы (патенты, инвестиции и т.п.). Но у фундаментальных исследований еще нет ни сигналов, ни рынка, потому что они находятся «выше по течению» всех рыночных индикаторов. Их рынок еще не возник и, возможно, вовсе не появится. Поэтому, чтобы решить, какое фундаментальное исследование финансировать, рыночные сигналы не подходят. Нужно искать другие, менее очевидные показатели, а это требует перестройки сложившейся системы измерения результатов научных исследований.
«Современные исследования в области искусственного интеллекта и информационных технологий сталкиваются с фундаментальным парадоксом: объект изучения обновляется быстрее, чем можно спланировать и профинансировать новый цикл разработок. Скорость форсайта (foresight velocity) становится критической метаспособностью любой организации, претендующей на управление своим технологическим будущим», — говорит Олеся Майбах.
Для преодоления выявленных несоответствий исследователи Вышки предложили имплементировать в технологический форсайт регулярную ревизию прогнозов. «Чтобы успевать за технологией, следует ускорить сам форсайт» — так прокомментировала эту идею Олеся Майбах.
Преимуществом ускоренного форсайта станет возможность адаптации его для любых гипердинамичных областей науки, где рост знаний опережает циклы планирования, а ведущей моделью создания инноваций является «технологический толчок» (technology push), зародившийся в лабораториях, а не в среде рыночного спроса.
После сессии с докладами участники конференции переместились в холл на постерную сессию, где смогли обменяться мнениями и внимательно рассмотреть презентации. Презентация результатов форсайт-исследования «ИТ в России: сценарии развития» была подготовлена ведущим экспертом Форсайт-центра Данилом Яцкиным. Она заинтересовала большое количество специалистов. Их любопытство в первую очередь касалось двух вопросов: насколько сценарии развития ИТ и факторы, влияющие на их развитие, применимы для других стран и в каких квадрантах сценарной матрицы находятся китайские и американские разработчики ИТ.
Технологический форсайт «ИТ в России: сценарии развития» был проведен в 2025 году Форсайт-центром ИСИЭЗ при поддержке «Яндекса». Исследование выявило 55 факторов, имеющих критическое влияние на текущее состояние и будущее развитие ИТ-рынка. Используя две ключевые неопределенности — потенциал международного сотрудничества и эффективность господдержки, — авторы описали четыре сценария развития семи ИТ-технологий — от искусственного интеллекта и интернета вещей до кибербезопасности и робототехники. Для всех направлений были разработаны вероятные траектории развития при различных сценариях. Полученные результаты стали полезным инструментом для построения стратегии развития ИТ-технологий в России.
Согласно проведенному форсайт-исследованию, технологии искусственного интеллекта будут активно развиваться в России при любых сценариях развития ИТ-рынка. Их потенциал, реализованный через разнообразные цифровые приложения и решения, будет интегрирован в различные сферы жизни, включая здравоохранение, образование и финансы, что приведет к значительным улучшениям в эффективности и точности диагнозов, прогнозов и рекомендаций.
Хотя ограничения по доступу к вычислительным ресурсам и данным оказывают существенное влияние на скорость и масштабы развития технологий ИИ, необходимость в государственной поддержке в большинстве случаев отсутствует, считают эксперты Вышки. Частные инвестиции и инновационные бизнес-подходы сохраняют сферу ИИ более гибкой и менее зависимой от внешних условий и государственной политики.
Вместе с тем вопросы защиты данных, конфиденциальности и потенциального недобросовестного использования ИИ будут становиться все более актуальными. Для сохранения доверия к технологии искусственного интеллекта потребуется установление норм и стандартов использования ИИ на основе соответствующих законодательных инициатив, считают российские ученые.
Как показало проведенное исследование, информационные системы и приложения продолжают трансформировать бизнес, делая его более эффективным и прозрачным. Однако для их успешного внедрения и использования требуется решение целого ряда технологических, этических и регуляторных проблем.
В международной конференции InnoTech 2026 также приняли участие исследователи Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. На площадке, организованной издательством Elsevier и Университетом Цинхуа, доцент департамента стратегического и международного менеджмента ВШБ ВШЭ Аня Текич, а также профессора департамента бизнес-информатики ВШБ ВШЭ Желько Текич и Михаил Комаров представили результаты своих исследований и обсудили современные подходы к управлению инновациями и технологиями в цифровую и интеллектуальную эпоху. Подробности их докладов — по ссылке.
Вам также может быть интересно:
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.