Архив статей журнала
Технологии и фундамент экономики резко изменились с тех пор, как цифровая трансформация получила широкое распространение. Подход Total Quality Management сохраняется, но появляются новые опции, связанные с цифровыми инструментами, услугами, процессами и продуктами, их качественными характеристиками и методологией оценки. Многие из них были изобретены в период развития индустрии информационных технологий в 20 веке, а некоторые в последние годы, например, UX/UI - подход. Их комплексное применение должно обеспечить достижение новой ступени в цифровой трансформации и научно-техническом прогрессе, но требует развития новых компетенций, объединяющих цифровые и «качественные» компетенции. В статье авторами рассматривается дефиниция «качество цифровой экономики», что, по мнению авторов, является методологией по созданию тиражируемой среды поступательно расширяющегося набора глобально доступных и взаимодействующих цифровых сервисов, адаптивных к процессам и целям ускоренно модернизируемой экономики на основе принципов качества. В настоящее время отставание приводит к проявлению заметных кризисных явлений во всех наиболее быстро развивающихся областях экономики, недостатки современной системы образования делают невозможным формирование ресурса специалистов, которые должны обеспечить переход к следующему технологическому укладу.
История искусственного интеллекта, хотя еще и насчитывает всего несколько десятков лет, но уже богата резкими взлетами и столь же стремительными падениями. В статье анализируются факторы, послужившие причинами проблем развития искусственного интеллекта в ХХ веке. Выявляются основные современные проблемы искусственного интеллекта, и на основании полученных данных, делается попытка оценить возможность наступления новых критических спадов интереса к технологии в ближайшем будущем. Описаны циклы всплеска интереса к развитию технологии, автором выделено и описано несколько исторических циклов развития искусственного интеллекта. Например, сегодня экономика замкнутого цикла может использовать искусственный интеллект для оптимизации процессов переработки отходов и управления ресурсами. В то же время, алгоритмы машинного обучения могут помочь оптимизировать расписание сбора отходов или предсказывать объемы отходов в определенных районах. Кроме того, искусственный интеллект может использоваться для автоматической сортировки отходов и определения наиболее эффективных способов их переработки. Все это может привести к более эффективному использованию ресурсов и уменьшению негативного воздействия на окружающую среду. Однако, необходимо учитывать потенциальные риски, связанные с развитием искусственного интеллекта. Например, автоматизация процессов может привести к потере рабочих мест и неравномерному распределению выгод между различными группами населения. Поэтому, при разработке и внедрении технологий искусственного интеллекта в экономику замкнутого цикла необходимо учитывать социальные и экологические аспекты и обеспечивать справедливое распределение выгод.