Парадокс цифровизации российской экономики

Цифровая трансформация давно воспринимается как универсальный рецепт повышения эффективности экономики. Казалось бы, чем активнее организация внедряет цифровые технологии, тем выше ее устойчивость и конкурентоспособность. Однако анализ данных Росстата выявил неожиданную закономерность. Отрасли — лидеры цифровой трансформации российской экономики одновременно сталкиваются с максимальным количеством барьеров, мешающих дальнейшей цифровой трансформации.

Фактически исследование выявило парадокс цифровой экономики. Чем активнее отрасль внедряет искусственный интеллект, Big Data и современные программные решения, тем сильнее становится ее зависимость от ИТ-инфраструктуры, качества данных и дефицита квалифицированных кадров.

Что анализировали

В основе проводимого исследования лежали открытые данные Росстата о цифровизации организаций в различных секторах экономики за 2024 год. В данных Росстата были отражены затраты на цифровые технологии, использование программного обеспечения, внедрение искусственного интеллекта, интернета вещей и технологий больших данных, а также препятствия, мешающие цифровой трансформации предприятий по всем видам экономической деятельности. Проведенный анализ охватывал практически все ключевые сектора российской экономики, представленные в статистике Росстата за 2024 год.

Проблема анализа данных заключалась в том, что подобные массивы данных практически невозможно анализировать традиционными статистическими методами, поскольку данные были распределены по множеству таблиц, имели различную структуру и различный уровень детализации.

Как проводился анализ

Для обработки информации была разработана авторская методика интеллектуальной обработки данных, позволившая объединить разрозненные данные Росстата в единую модель для последующего анализа методами машинного обучения. После предварительной обработки данных был применены различные алгоритмы кластерного анализа, которые позволили сгруппировать отрасли по степени сходства их характеристик в контексте цифровой трансформации.

Исследование также показало важную проблему самих статистических данных Росстата. Несмотря на высокую достоверность публикуемой информации, значительная часть данных представлена в сложном для автоматизированного анализа виде — в формате разрозненных Excel-таблиц с неоднородной структурой и различными принципами организации показателей. В условиях развития технологий искусственного интеллекта и аналитики больших данных для проведения полноценного экономического анализа необходимы витрины данных, изначально адаптированные для машинной обработки и интеллектуального анализа.

Две модели цифровой экономики России

В результате анализа цифровая экономика России разделилась на две модели развития.

На рисунке видно, что алгоритм K-Means разделил все отрасли на два кластера. Левая группа точек, образующая «кластер 1», соответствует организациям и отраслям с более низкой интенсивностью цифровизации, тогда как правая группа (кластер 2) объединяет отрасли и организации с более высокими затратами на внедрение цифровых технологий в свои бизнес-процессы. Первый кластер можно условно назвать «догоняющей экономикой».

В него преимущественно вошли организации, относящиеся к различным видам сельского, лесного хозяйства, охоты, рыболовства и рыбоводства, отдельные виды обрабатывающих производств, водоснабжения и утилизации отходов, а также часть традиционных отраслей, таких как строительство и транспорт. Для этих типов организаций характерны сравнительно низкие затраты на цифровую трансформацию, минимальный уровень использования специализированного программного обеспечения и, как следствие, менее выраженные барьеры, которые испытывают организации при внедрении цифровых технологий различного типа.

На первый взгляд ничего необычного нет, но интеллектуальный анализ позволил утверждать, что низкий уровень барьеров при внедрении цифровых технологий объясняется слабой интенсивностью их внедрения.

Совершенно иначе выглядел второй кластер, в который преимущественно вошли организации, относящиеся к сферам оптовой и розничной торговли, деятельности в области информации и связи, финансовой и страховой деятельности, профессиональной, научной и технической деятельности, административной деятельности, а также отдельные организации сферы услуг, гостиничного бизнеса и операций с недвижимостью. Этот кластер можно назвать «экономикой цифрового напряжения».

Именно в этой группе были зафиксированы наиболее высокие затраты на внедрение цифровых технологий. При этом уровень кадрового дефицита, инфраструктурных ограничений и организационных проблем в организациях этой группы оказался в среднем на 60–80% выше, чем в организациях и отраслях, представляющих кластер «догоняющей экономики». При этом уровень использования специализированного программного обеспечения в «экономике цифрового напряжения» оказался на 3–8% выше, чем в «догоняющих» секторах.

Сравнение 36 показателей цифровизации показало глубокие различия между секторами экономики по характеру цифровой трансформации. В кластер «догоняющей экономики» вошли отрасли, у которых большинство показателей оказалось ниже среднего уровня. В кластер «экономики цифрового напряжения», напротив, вошли отрасли, где большинство показателей цифровизации оказалось существенно выше среднего уровня.

Причина этого, на наш взгляд, заключается в самой природе цифровой трансформации. До тех пор, пока организация использует минимальное количество цифровых решений, многие проблемы просто не проявляются. Но по мере роста цифровой зрелости резко возрастает зависимость от ИТ-инфраструктуры, качества данных, вычислительных мощностей, дефицита кадров и использования специализированного программного обеспечения.

Главный парадокс

Фактически цифровая трансформация создает новую структуру экономических зависимостей. Полученные результаты показывают, что уровень цифровизации уже нельзя оценивать только по объему инвестиций или количеству внедренных технологий. Настоящая цифровая зрелость организации или отрасли проявляется в ее способности справляться с возрастающей сложностью самой цифровой среды. По сути, российская экономика постепенно разделяется не просто на «цифровые» и «нецифровые» отрасли, а на отрасли, уже глубоко вошедшие в фазу сложной цифровой трансформации и отрасли, где процесс цифровизации пока остается поверхностным. Чем выше уровень цифровизации отрасли, тем дороже ей обходится этот процесс. Парадокс современной цифровой экономики заключается в том, что технологическими лидерами становятся не те, кто внедрил больше всего технологий ИИ, а те, кто способен выдержать последствия собственной цифровизации.