Лапидус Лариса Владимировна о монографии «Прикладной искусственный интеллект и цифровая трансформация бизнеса. Книга 2: ИИ-трансформация и роботизация в отраслях экономики»

17 июня 2026

Купить книгу «Прикладной искусственный интеллект и цифровая трансформация бизнеса. Книга 2: ИИ-трансформация и роботизация в отраслях экономики»

Расскажите, пожалуйста, о себе. Как Вы выбрали свою сферу деятельности, какие карьерные и научные достижения считаете наиболее значимыми?

В первую очередь хотела бы отметить, что у меня техническое высшее образование — это Московский институт стали и сплавов, специальность «технология машиностроения, автоматизация и робототехника». Далее были очная аспирантура и докторантура по экономике и управлению народным хозяйством. 16 лет назад, в 2010 году, я защитила докторскую диссертацию на экономическом факультете МГУ имени М. В. Ломоносова.

Уже 28 лет я преподаю, прошла путь от ассистента до профессора. В настоящее время являюсь профессором экономического факультета МГУ, профессором Высшей школы бизнеса МГУ, приглашенным профессором Высшей школы экономики и Высшей школы менеджмента СПбГУ. Также работаю на программах MBA, Executive MBA, программах DBA факультета государственного управления МГУ, в ведущих бизнес-школах и корпоративных университетах. Как эксперт много взаимодействую с компаниями и корпорациями в качестве бизнес-консультанта.

Что касается науки, то сфера моих научных интересов — это цифровая экономика, онтогенез цифровой экономики и экономики данных. Одно из ключевых направлений - цифровая трансформация как в отраслях экономики, так и в отдельных корпорациях, в первую очередь направленная на достижение стратегического лидерства в условиях турбулентности. Это трансформация бизнес-моделей, включая переход к платформенным нелинейным бизнес-моделям и диффузию технологий в бизнес-процессы, сборку технологического портфеля, формирование технологического ядра на основе технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных. И, безусловно, самый сложный вопрос в трансформации бизнес-модели — это построение экосистем. Экосистема сегодня является самой устойчивой и эффективной бизнес-моделью, но в то же время самой сложной. На практике бизнеса наблюдается дефицит компетенций в этой области, что зачастую сопровождается копированием управленческих решений конкурентов. И это является ошибкой, так как для каждой компании разработка и построение экосистемы - всегда уникальный путь. Этой областью научных знаний я серьезно занимаюсь на протяжении нескольких лет.

Испытываю особое удовольствие, когда вижу, что мои научные подходы, авторские разработки («Матрица эволюции цифровой экономики и системной цифровой трансформации» - используется для диагностики состояния внешней среды, формирования целостного взгляда на происходящие трансформации и сканирования горизонтов; матрица «Вызовы — триггеры — стратегии» для принятия управленческих решений) и мое экспертное мнение востребованы бизнесом в разных отраслях экономики и имеют практическую значимость для стратегического развития компаний.

Какие актуальные для специальности вопросы и новую проблематику отрасли Вы рассматриваете в монографии?

Сразу хотелось бы отметить, что сама область прикладного искусственного интеллекта и цифровой трансформации бизнеса является молодой областью научных знаний, и она только формируется. На мой взгляд, она находится на стадии становления.

Это вторая книга моей монографии «Прикладной искусственный интеллект и цифровая трансформация бизнеса». Первая книга была посвящена основам цифровой экономики, экономики данных, ИИ-трансформации и Индустрии Х.0. В данной второй книге раскрываются важнейшие вопросы ИИ-трансформации и роботизации в отраслях экономики. Акцент сделан на фундаментальных теоретических основах рассматриваемых вопросов, вместе с тем особое внимание уделено прикладным аспектам – протекающим в отраслях экономики трансформационным процессам и явлениям, раскрытию причинно-следственных связей между ними.

В связи с изменением роли данных и переходом к стратегической роли ИИ, в настоящий период и с проекцией до 2050 года речь идет об ИИ-трансформации, без которой компании не смогут не только сохранить лидерство на рынках, но и просто выжить. В монографии приведены многочисленные кейсы из практики ИИ-трансформации, диффузии технологий ИИ в бизнес-процессы и трансформации бизнес-моделей компаний с учетом отраслевой специфики. Основной фокус - ориентация на достижение конкретных результатов.

Прикладной искусственный интеллект – одна из самых интересных и востребованных областей научных знаний в цифровой экономике, которую в настоящее время изучают руководители и специалисты российских и зарубежных компаний. Монография начинается с основ ИИ-трансформации и роботизации бизнеса через рассмотрение ключевых терминов и определений. В ней также раскрывается вопрос эволюции роботов, истории изобретательской мысли в области роботизированных решений в России и мире, особенностях процесса диффузии промышленных роботов в бизнес-процессы предприятий разных отраслей экономики. Показаны прикладные зоны для коллаборативных промышленных роботов (коботов), сервисных промышленных роботов, сервисных роботов в сфере услуг, бытовых сервисных роботов, гуманоидных роботов.

Также раскрываются такие актуальные вопросы как технологические тренды развития робототехники, признаки и выгоды от применения бизнес-модели RAAS – робот как услуга, настоящее и будущее рынка программных роботов RPA, прикладные зоны и эффекты от их внедрения, возможности использования бизнесом ИИ-агентов, переход от ИИ-агентов к мультиагентным системам.

Представлены результаты моих исследований: основы прикладного искусственного интеллекта и ИИ-трансформации в отраслях экономики, триггеры трансформации и принципы прикладного ИИ в разных отраслях экономики, в том числе на транспорте, в городском хозяйстве, в строительстве, в обрабатывающей промышленности, в добывающей промышленности, в энергетике, в здравоохранении, в образовании, в культуре и искусстве. Приведены примеры конкретных кейсов из практики, в которых акцентируется внимание на зонах и выгодах прикладного ИИ в соответствующих отраслях экономики.

При написании монографии мне хотелось дать читателю ответы на многочисленные вопросы, которыми сегодня задаются не только руководители компаний, но и каждый из нас. Важнее всего – не просто дать ответы, а представить читателю логические цепочки, дающие глубокое понимание процессов ИИ-трансформации, переосмыслить роль технологий ИИ, важность трансформации бизнес-моделей на новой технологической основе в условиях новых вызовов.

Какие темы представлены в монографии наиболее полно и почему Вы решили сделать на них акцент?

Что касается структуры монографии: раскрывая ту или иную тему, я ставила задачу в полной мере сформировать целостный взгляд и стратегическое системное мышление с пониманием всех протекающих процессов, с пониманием того, как они взаимосвязаны и как влияют на компании и на бизнес. Каждая из семи глав представлена достаточно полно. Читатель может сам увидеть, насколько раскрыта та или иная тема, но, опираясь на свой опыт взаимодействия с бизнесом и работу в академической аудитории, мне хотелось полно раскрыть все темы.

Но если говорить о том, на чем сделан более глубокий акцент, — это первые четыре темы: всё, что касается ИИ-трансформация и роботизация бизнеса, особенностей эволюции роботов и истории изобретательской мысли в области роботизированных решений в России и мире, развития промышленных роботов, коботов, сервисных роботов, гуманоидных роботов и их диффузии в бизнес-процессы предприятий в разных отраслях экономики, технологические тренды развития робототехники, бизнес-модель RAAS – робот как услуга (1-я, 2-я и 3-я главы). Это 4-я глава, в которой представлены программные роботы RPA (прикладные зоны и эффекты), ИИ-агенты и их возможности для бизнеса, процесс и причины перехода от ИИ-агентов к мультиагентным системам и приведены кейсы из практики. Эти важнейшие вопросы (1-я, 2-я, 3-я, 4-я главы) закладывают основу для того, чтобы в последующих главах переходить к прикладному ИИ в конкретных отраслях экономики.

Во второй книге монографии особое внимание уделено развитию гуманоидных роботов – человекоподобных роботов, за рынок которых активно борются разработчики России, Японии, Китая. Так, в Китае «девушки-роботы» работают в ресторанах и кафе, в Японии – в отелях, в России – в многофункциональном центре (МФЦ) в Перми. Уже на протяжении почти десяти лет в точках общественного питания, ресторанах работают роботы, которые помогают готовить суши. Рабочие места официантов занимают автоматизированные конвейерные ленты, роботы моют посуду и возвращают ее на кухню. Система за счет технологий компьютерного зрения автоматически считывает содержимое за несколько секунд, распознает блюда на подносе и формирует кассовый чек. С подобными технологиями можно встретиться и в безлюдных магазинах, в которых нет кассиров и продавцов.

Это уже наша реальность. На улицах Москвы можно видеть роботов курьеров «Яндекс.Ровер» – доставщиков еды, которые вместе с пешеходами ждут зеленый светофор. В настоящее время производительность роботов-курьеров достаточно скромная. У Яндекса по состоянию за 2023 год: из примерно 50 млн заказов только 102 тыс. были доставлены роботами — это 0,2%. Всего было 136 роботов. На одного робота, который доставил около 1000 заказов за год, приходилось всего 2,78 заказов в день, в то время как обычный курьер доставлял в 7 раз больше заказов, около 20 в день. Наряду с этим, спрос на живых курьеров продолжает расти.

Для корпораций внедрение моделей генеративного ИИ – вопрос своевременного ответа на новые вызовы цифровой экономики и соответствия технологическим условиям нового поколения. Согласно оценкам Gartner к 2028 году 60% В2В продаж будет осуществляться при помощи генеративного ИИ, 80% продуктовой разработки будет предполагать использование генеративного ИИ уже к 2025 году, 80% организаций, осуществляющих клиентскую поддержку, внедрят генеративный ИИ для роста продуктивности специалистов поддержки и улучшения клиентского опыта к 2025 году[1].

ИИ-агенты, ИИ-клиенты – новое направление развития решений в области ИИ, которые влияют на цифровую трансформацию компаний. По прогнозам, к 2028 году 33% корпоративных программных приложений в мире будут включать ИИ-агенты. Для сравнения, в 2024-м году этот показатель составлял менее чем 1%[2]. Программные роботы становятся новыми драйверами конкурентоспособности, что можно судить по зонам их приложения и по полученным эффектам от их внедрения. В целом ожидается, что применение RPA позволит повысить производительность более чем на 50%, снизить издержки до 70%[3]. Перед бизнесом стоит задача управления технологическими разработками с учетом стратегической роли ИИ в долгосрочном развитии.

Согласно исследованию Gartner, к 2026 году более 80% корпоративных ИИ-проектов будут использовать гибридные архитектуры, включающие LLM и методы доступа к внешним данным RAG[4]. Российский и мировой рынки ИИ активно развиваются. Как отметил Герман Греф, «Гонка за лидерство в указанной сфере продолжается. Тридцать пять стран утвердили национальные стратегии развития ИИ, в частности Россия. … ИИ уже начинает менять сферы деятельности человека. Так, к 2030 году прогнозируется около 500 млрд подключенных устройств, что в 59 раз больше, чем население мира. Каждое новое поколение мобильных технологий внедряется быстрее предыдущего, так, например, технологии 6G значительно превосходят 5G по всем ключевым характеристикам»[5].

Какие разделы монографии, на Ваш взгляд, будут наиболее интересны студентам?

В целом монография выстроена таким образом, чтобы каждая из трех книг представляла собой самостоятельное законченное научное исследование, в то же время все три книги формировали системное мышление, позволяющее находить ответы на сложные вопросы, которые сегодня стоят перед наукой и бизнесом. Важная задача – понимание и актуализация стратегических ориентиров бизнеса в разных отраслях экономики при ИИ-трансформации.

Так, например, в период разработки и вывода новых технологий на рынок, более важным для компании являются не экономические эффекты, а технологические эффекты, т.е. владение технологиями, которые при достижении определенной зрелости, могут быть использованы и в других областях. Или еще пример, смена парадигм подвергла всех в «шок» от переосмысления бизнес-процессов, связанных с созданием нейросетей и LLM-бумом. Ранее считалось, что прогресс в ИИ возможен только за счёт увеличения вычислительных мощностей, но DeepSeek доказал обратное: за счёт оптимизации методов обучения можно радикально сократить затраты и исключить необходимость в масштабных GPU-кластерах»[6].

Цифровая трансформация бизнеса или ИИ-трансформация - не только трансформация бизнес-процессов, но еще и разработка новых продуктов, создание высокотехнологичных продуктов, цифровых сервисов на основе ИИ и электронных услуг, выход компаний на новые рынки. По такому пути трансформируются все отрасли и идут все компании, каждая со своей скоростью.

Монографию стоит прочитать от начала до конца. Несмотря на то что отдельные вопросы вызывают особый интерес, моей задачей было сформировать логику, которая позволит в дальнейшем смотреть на наш мир, видеть трансформации и давать им интерпретацию.

Как я всегда говорю студентам и коллегам, в современном мире очень важно, читая новости, задавать вопросы: кто за этой новостью стоит, кто от этого выиграет и кто проиграет? Фактически нужно научиться читать новости между строк. А научиться этому можно только с «наполненным сосудом» компетенций. Эта книга формирует такой общий взгляд с пониманием того, что же еще можно найти в новости между строк, чтобы не только правильно ее интерпретировать, но и увидеть, что это значит для каждого конкретного бизнеса.

Это очень важно и для компаний, и для исследователей. Молодые исследователи, которые в дальнейшем будут заниматься этими темами или уже ими занимаются, могут для себя выявить много нового и интересного и сложить этот системный пазл. На мой взгляд, это самое важное. За все годы работы как со студентами, так и с руководителями компаний я понимаю, что от этого зависит то, насколько в дальнейшем управленческие решения могут быть успешными.

На сегодняшний день, работая со многими компаниями, могу сказать, что на практике руководители испытывают дефицит компетенций в этой области. Для руководителя очень важно формирование целостного системного мышления. В современной компании оно складывается из того, как руководитель понимает причинно-следственные связи в такой сложной цифровой среде. Мы наблюдаем постоянные изменения во внешней среде, постоянное появление новых триггеров цифровой трансформации. Более того, существенную роль играет отраслевая специфика и сами бизнес-цели компании. Управление цифровой трансформацией — ключевая и сложная область для всех руководителей, потому что знаний постоянно не хватает.

Этот системный взгляд — самое важное, и именно его я закладывала в монографию при ее написании, чтобы руководитель мог понимать причинно-следственные связи между трансформационными явлениями и процессами, характеризующими современный мир. Прикладной искусственный интеллект ориентирован на то, чтобы руководители больше видели зоны, где мы его внедряем, понимали, какие получаем эффекты и как меняется его роль. Ключевой линией внутри монографии проходит мысль о том, что роль искусственного интеллекта также меняется. На сегодняшний день мы видим очень важную стратегическую роль ИИ, от которой зависит будущее компаний.

Сталкивались ли Вы с какими-либо трудностями в процессе написания книги и как Вы их преодолевали?

Самая первая трудность — это то, что это молодая область научных знаний. Из года в год нужно было проводить исследования, которые бы складывались в общую канву научных знаний, которая сегодня необходима для современных руководителей. Молодая область всегда сложна тем, что у нас нет достаточного количества релевантных источников и научных трудов, которые бы выстроили фундамент. Получается, что каждый раз необходимо проводить исследования и двигаться вперед, потому что запрос от бизнеса всегда формируется исходя из практических реалий.

Бизнес — самый быстрый, он является законодателем всех трансформаций, и самые актуальные компетенции, не систематизированные должным образом, лежат в области практики бизнеса. А для ученого сложная задача — разработать фундаментальную, теоретическую и концептуальную основу, которую нужно подвести под эту молодую область. Все, кто занимается цифровой трансформацией, сталкиваются с тем, что публикаций пока недостаточно, и каждый раз приходится идти вперед, прорабатывать область и формировать научное знание самостоятельно.

Какие исследования легли в основу Вашей работы и были ли какие-то неожиданные открытия в процессе написания?

В основе монографии лежат мои многолетние исследования в области цифровой экономики: цифровая экономика как среда ведения хозяйственной деятельности, состояние цифровой экономики и как влияет цифровая экономика на компании. Я опиралась на свои исследования, опубликованные еще в 2018 году, и те, что формировались все эти годы, а также новые исследования. В 2024 году в «Российском журнале менеджмента» вышла моя статья «Онтогенез цифровой экономики и экономики данных: концепция «Интеллектуальная гиперсвязанность в индустрии Х.0»». В ней были опубликованы значимые научные результаты, которые требовали большего разворачивания в монографии (поскольку в статье невозможно раскрыть всё).

Онтогенез как новый подход к принятию стратегических управленческих решений и онтогенез цифровой экономики и экономики данных — это новый подход, который позволяет диагностировать состояние сложных социально-экономических систем в цифровой турбулентной среде. Понимать, в каком состоянии находится как среда, так и компании, в первую очередь компании-конкуренты. Ключевое здесь — это две матрицы, два инструмента, мои авторские разработки. Первая — «Матрица эволюции цифровой экономики и системной цифровой трансформации», которая используется для диагностики состояния внешней среды, формирования целостного взгляда и сканирования горизонтов. Вторая — матрица «Вызовы — триггеры — стратегии». Ее сложность заключается в том, что такую матрицу нужно составлять на каждую стадию эволюции цифровой экономики. Невозможно построить одну большую матрицу и сказать, что этого достаточно для принятия стратегических решений. Первая матрица была мною разработана в 2017 году, прототип второй матрицы я использовала на протяжении всех лет своей работы с корпорациями и опубликовала в 2024 году, чтобы это было доступно научному сообществу.

Также в основу монографии легло исследование, которое более представлено в шестой главе первой книги монографии, которое позволило доказать, что ориентация на наращивание технологического суверенитета и достижение технологического лидерства является не только национальным приоритетом Российской Федерации, но и стратегическим вектором развития бизнеса.

Неожиданным открытием в процессе написания книги стали результаты моих исследований, которые указывали на важные для бизнеса выводы: что в условиях дальнейших трансформаций (период 2030-2050 годов ознаменуется ИИ-цифровой трансформацией с усилением инновационных экосистем с технологическим ядром на основе ИИ в ответ на новые трансформационные процессы и явления, происходящие во внешней среде) даже технологическое ядро претерпит изменения, так как придется его перестраивать не только под новые паттерны потребителей – людей, но и под абсолютно неизведанных технологических клиентов, которыми станут ИИ-клиенты. Уже сегодня компании сталкиваются с такими явлениями, когда клиентский путь ИИ-клиента требует от компании новой логики реагирования, а от ученых - проведения все новых исследований.

Как Вы адаптировали научные материалы при создании книги, чтобы они были доступны для восприятия читателями разного уровня?

Да, это очень важный вопрос. Когда пишешь монографию, думаешь о том, что это должно быть доступно читателю. Я всё время была как будто в диалоге с читателем. Когда я писала монографию, я думала о том, как это будет восприниматься читателем, и у меня было ощущение, что я разговариваю со своими студентами и с руководителями компаний. Таким образом, если где-то нужно было усилить связки или больше раскрыть мысль, я это делала. Читатели уже говорят мне, что текст доступен и понятен. Мне кажется, я смогла достичь легкости восприятия, чтобы, когда книгу читает, например, экономист или математик, каждому из них было полностью понятно, о чем идет речь.

Каков был процесс работы с издательством и какие аспекты редактирования или оформления Вы считаете особенно важными?

Процесс взаимодействия с издательством ИНФРА-М очень комфортный. На каждом этапе я взаимодействовала с людьми, каждый из которых является профессионалом в своей области. Это делает процесс незаметным. Даже при всей загруженности и дефиците времени я понимала, что если приходит письмо или поступает звонок, это всегда важно и всё будет сделано профессионально.

Я думаю, что при выборе издательства очень важно понимать планку, которую оно для себя ставит, потому что за последние годы мы замечаем много опечаток и орфографических ошибок в других изданиях. Я считаю, что ИНФРА-М — это издательство, которое, следуя своей высокой репутации, думает о том, чтобы каждое издание было выпущено на высоком уровне. Ещё скажу, что для меня ИНФРА-М — это то издательство, с которым я выросла. Будучи аспиранткой в 90-е годы, я изучала менеджмент, и моя кандидатская диссертация была по менеджменту, и преподавала я тогда тоже менеджмент. 90-е годы. Менеджмент только начинался, и все знали, что есть учебники и учебные пособия по менеджменту, написанные нашими учеными и выпущенные ИНФРА-М, которые смогли до нас донести менеджмент как сложную науку и раскрыть её так, чтобы было всем понятно. Чтобы я, будучи аспиранткой, могла взять этот учебник и идти в аудиторию. Уже тогда у меня сформировалось мнение: если я вижу на учебнике логотип ИНФРА-М — это знак качества. Я свои рукописи сдаю в ИНФРА-М, потому что издательство сохраняет те ценности, которые были ещё в 90-е годы, и для меня это очень важно. И работая с издательством сегодня (а последний раз я работала с ним в 2017 и 2018 годах), я могу сказать, что ИНФРА-М сохраняет свою высокую репутацию и не снижает планку.

Какие советы Вы бы дали тем, кто впервые хочет написать учебник, учебное пособие или монографию?

Дорогие коллеги, отвечая на этот вопрос, я бы сказала следующее: для написания монографии первично научное исследование. Я бы пожелала всем получать удовольствие от своих исследований, находить области, которые заряжают вас энергией, которые будут требовать от вас постоянного включения в эти научные изыскания. Экономика и менеджмент сегодня — это очень активные области научных знаний, где буквально в каждом вопросе и каждый день происходит трансформация. Это требует нашего внимания и научных исследований. Каждая такая тема будет интересна читателю, я в этом уверена. Если монография написана профессионально и грамотно, то такая монография будет востребована. А что касается учебников и пособий — самый лучший путь это чтение курсов студентам. Через чтение лекций нужно ставить перед собой задачу писать учебные пособия.

Есть ли дополнительный материал или онлайн-ресурсы, которые Вы рекомендуете использовать вместе с Вашей книгой для более глубокого понимания темы?

Я бы рекомендовала онлайн-курсы на «Национальной платформе открытого образования». Там размещены два курса: учебный курс «Цифровая экономика, технологии, рынки и бизнес-модели» (он доступен для студентов университетов и любого желающего) и программа повышения квалификации Высшей школы бизнеса МГУ «Цифровая экономика и цифровая трансформация бизнеса», автором и научным руководителем которой я являюсь. Также к этому стоит добавить мои интервью в СМИ и подкасты по искусственному интеллекту и роботизации.

Видите ли Вы возможность для дальнейших исследований по теме Вашей книги, и если да, в каком направлении они могли бы развиваться?

Перспективные направления исследований лежат в русле развития конкретных практических инструментов, которыми можно будет пользоваться практикам и которые пополнят инструментарий стратегического менеджмента и анализа. Для меня ключевое направление — это дальнейшие разработки в области онтогенеза цифровой экономики и экономики данных, а также исследования в области трансформации бизнес-моделей и изменения места компаний в отраслевых экосистемах.

[1] Яков и Партнеры, Яндекс https://www.yakov.partners/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_future.pdf

[2] URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/681885689a79477359ed5181 (дата обращения: 25.06.2025).

[3] Информатизация в банковской сфере, 2021, TMT consulting, http://tmt-consulting.ru/wp-content/uploads/2022/04/Информатизация-в-банковской-сфере.pdf

[4] URL: https://companies.rbc.ru/news/XOY9n2cDBv/llm--rag-revolyutsiya-v-biznes-ii-ili-illyuziya-volshebnoj-tabletki/ (дата обращения: 16.07.2025).

[5] URL: http://council.gov.ru/events/news/123470/ (дата обращения: 05.08.2025)

[6] URL: https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/877416/ (дата обращения: 16.07.2025).

Вернуться в список новостей