Формирование сетевой экономики как новой парадигмы, пришедшей на смену индустриальной модели в начале XXI века, привело к возникновению принципиально новых организационных структур. Этот переход стал возможным благодаря тотальной цифровизации и развитию информационно-коммуникационных технологий. Характерными чертами данной экономической системы выступают глобализация конкуренции, децентрализация управления, создание единого информационного пространства и преобразование знаний в ключевой стратегический актив.
В рамках этой трансформации «экономика знаний» утвердилась как система, где стоимость создается преимущественно за счет интеллектуального капитала – патентов, ноу-хау, данных и сетевых эффектов – а не материальных активов. Это порождает гиперконкуренцию за таланты и инновации, вынуждая компании коренным образом менять свои операционные и управленческие модели. Организации эволюционируют в открытые динамические системы с размытыми границами, где цепочки создания стоимости фрагментируются и перераспределяются между множеством независимых, но тесно связанных участников. Успех в такой среде напрямую зависит от эффективности выстраивания сетевых взаимодействий и коммуникационных каналов, что создает предпосылки для развития платформенной экономики.
Цифровые платформы, выступая инфраструктурными посредниками, стали катализатором формирования гибких, часто временных сетевых структур. Они обеспечивают технологическую и организационную основу для координации распределенных ресурсов, компетенций и исполнителей, значительно снижая транзакционные издержки сотрудничества. Подобные структуры объединяют ресурсы и возможности географически распределенных субъектов – от отдельных специалистов до целых компаний – для достижения конкретных целей или реализации проектов. Их отличительными особенностями становятся интеграция через цифровые среды, распределенное управление и ориентация на совместное использование ресурсов и компетенций для создания конечной ценности. Таким образом, данные организационные формы становятся наиболее релевантными в условиях доминирования платформенных бизнес-моделей и экономики знаний.
Другой особенностью наступающего 2026 года, считает доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве РФ, Шелепаева Альбина Хатмулловна, является встраивание искусственного интеллекта в любые платформенные решения. Согласно ключевым выводам, представленным на IT-симпозиуме Gartner аналитиками Джин Альварес и Тори Полман, наступающий период характеризуется значительным ускорением темпов технологических изменений, при этом искусственный интеллект трансформируется из инновационного инструмента в обязательную, фундаментальную составляющую бизнес-процессов. Выделенные экспертами тенденции представляют собой не просто набор разрозненных инноваций, а формируют комплексный стратегический арсенал. Его задача – обеспечить построение устойчивой цифровой основы, эффективное управление интеллектуальными активами и защиту бизнес-ценности в условиях растущей сложности. Эти тренды являются ответом на вызовы взаимосвязанной экономики, где доминирующую роль играют экосистемы, построенные на ИИ.
Мир технологий стоит на пороге масштабных перемен, которые к 2030 году коренным образом изменят подход к разработке программного обеспечения и управлению данными. Уже сейчас мы наблюдаем, как искусственный интеллект превращается из инструмента для специалистов в платформу, доступную даже нетехническим экспертам. Новые системы разработки на основе ИИ позволяют небольшим командам создавать сложные приложения с невиданной ранее скоростью, а к концу десятилетия большинство компаний перейдут от крупных отделов разработки к компактным группам, усиленным возможностями искусственного интеллекта.
Одновременно с этим развиваются и вычислительные мощности. Специализированные суперкомпьютерные платформы, объединяющие различные процессоры и нейроморфные вычисления, открывают новые горизонты для машинного обучения и аналитики. К 2028 году более 40% ведущих предприятий планируют использовать гибридные вычислительные системы в критически важных процессах. При этом безопасность данных остаётся приоритетом – технологии конфиденциальных вычислений создают защищённые «цифровые капсулы» для обработки информации даже в ненадёжной среде.
Особый интерес представляют мультиагентные системы, где несколько «умных помощников» совместно решают сложные задачи, и специализированные языковые модели, которые становятся настоящими экспертами в конкретных областях знаний. Эти системы уже сейчас демонстрируют, как можно автоматизировать сложные рабочие процессы, обеспечивая при этом высокую точность и соответствие отраслевым требованиям.
Искусственный интеллект выходит за пределы виртуального пространства – физический ИИ начинает управлять роботами, дронами и умным оборудованием, создавая новые возможности для производства и логистики. Этот прогресс сопровождается усилением мер безопасности: киберзащита переходит от реакции на атаки к их предвосхищению, а специальные платформы безопасности ИИ обеспечивают централизованный контроль над всеми системами искусственного интеллекта.
Важным трендом становится возможность отслеживания происхождения цифрового контента – так называемый цифровой провенанс, который помогает проверять подлинность данных и программного обеспечения. Одновременно с этим набирает силу геопатриация – перенос данных и вычислений в национальные или региональные облачные инфраструктуры для обеспечения суверенитета данных и соответствия местным требованиям. Ожидается, что к 2030 году три четверти европейских и ближневосточных компаний будут хранить и обрабатывать данные на своей территории.
