Введение в цифровую экономику

1. Понятие цифровой экономики и её определения
2. Три уровня и ключевые свойства
3. История: от ЭВМ и интернета к экономике данных
4. Субъекты и цепочка создания ценности из данных
5. История применения ИИ в бизнесе
6. Современный ИИ и прорывы 2023–2026 годов
7. Прогноз цифровых бизнес-решений до 2030 года
8. Структура курса и формы контроля

После лекции студент сможет:

Термин 1995 года, который к 2026 году описывает почти всю экономику

Хозяйственная деятельность, в которой данные в цифровой форме — ключевой фактор производства.

Обработка и использование больших объёмов данных позволяют повысить эффективность производства, технологий, оборудования, хранения, продажи и доставки товаров и услуг.

Источник: Стратегия развития информационного общества в РФ на 2017–2030 годы, Указ Президента РФ № 203.

Подход Р. Бухта и Р. Хикса (2017), используемый ОЭСР и Всемирным банком

Торговля, Индустрия 4.0, точное земледелие, алгоритмическая торговля

≈ 10–15 % ВВП

4–6 % ВВП развитых стран

Размер оценки зависит от границ определения

Сравнивать оценки можно только при одинаковой методике.

1. Данные как актив — Не расходуются при использовании; ценность зависит от контекста и обработки.
2. Нулевые предельные издержки — Первая единица дорога; её копия почти бесплатна.
3. Сетевые эффекты — Полезность растёт с числом пользователей; рынки стремятся к концентрации.
4. Платформенность — Посредник соединяет стороны и извлекает ренту из транзакций и данных.
5. Скорость и масштаб — Аудитория может вырасти до миллиарда за годы, а не десятилетия.
6. Глобальность и локальность — Услуги доступны везде; регулирование, налоги и данные остаются локальными.

Ориентировочные оценки из лекции; методики различаются

• Цифры показывают порядок величин.
• Различия оценок — тема лекции 13.

Источники исходной лекции: ITU, World Bank, Huawei / Oxford Economics, eMarketer, Росстат / ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

млрд человек · оценки исходной лекции

За 20 лет аудитория выросла более чем в 5 раз.

Источник исходной лекции: ITU Facts and Figures; оценки округлены.

• 2015–2025: основной прирост — мобильный интернет в Азии и Африке.
• Около 2,5 млрд остаются вне сети: сохраняется цифровое неравенство.
• Рост аудитории замедляется: конкуренция смещается от охвата к глубине использования.

Четыре волны цифровизации за 70 лет

1969

ARPANET — прообраз интернета

1995

Д. Тапскотт: термин «цифровая экономика»; Amazon, eBay

2000

Крах доткомов: переоценка ожиданий

2007

iPhone, мобильные платформы и облака

2012

Большие данные и глубокое обучение выходят в бизнес

2017

Программа «Цифровая экономика РФ»

2022

ChatGPT: генеративный ИИ становится массовым

2025

Нацпроект «Экономика данных»; ИИ-агенты

1950–1980-е

1990-е — 2000-е

2007–2020

2012 — н. в.

Волны не отменяют друг друга — бизнес использует все четыре.

Падение NASDAQ март 2000 — октябрь 2002

Технология может быть революционной, а отдельная компания — переоценённой.

• «Двигайте биты, а не атомы.
• Информация, переведённая в цифру, перестаёт подчиняться законам физического мира».

Цитата и атрибуция сохранены из исходной лекции.

Кто и как создаёт стоимость из данных

1. Сбор — Сенсоры, транзакции, клики, документы, IoT-устройства.
2. Хранение и передача — Облака, центры обработки данных, сети 5G, озёра данных.
3. Обработка — Очистка, интеграция, разметка и обогащение.
4. Аналитика и ИИ — BI, прогнозные модели, генеративные и агентные системы.
5. Решение и ценность — Персонализация, автоматизация, новые продукты и рынки.

Без применения данные — это затраты на хранение, а не актив.

• Данные → решение
• → экономический эффект

Цифровое благо существует в виде информации: программное обеспечение, контент, данные, цифровые финансовые активы, доступ к платформе.

От экспертных систем 1980-х до ИИ-агентов 2026 года

1956

Дартмутский семинар — рождение термина «ИИ»

1980-е

XCON в DEC: экспертные системы экономят миллионы долларов в год

1997

Deep Blue побеждает Каспарова

2000-е

Рекомендации Amazon и Netflix; ранжирование Google

2012

AlexNet: глубокое обучение выигрывает ImageNet

2017

Архитектура Transformer

2022

ChatGPT — 100 млн пользователей за два месяца

2025–2026

Рассуждающие модели, агенты, мультимодальность

Узкие модели под одну задачу; ручное проектирование признаков.

1. Генеративный контент — Тексты, изображения, видео, код. Первые массовые сценарии — маркетинг и дизайн.
2. Копилоты сотрудников — Офис, CRM, IDE; оценка лекции: +20–50 % к производительности отдельных задач.
3. ИИ-агенты — Многошаговые задачи: заявки, закупки, поддержка клиентов.
4. Мультимодальность — Текст, речь, изображения и документы в единой модели; контроль качества.
5. Разработка ПО — Генерация и ревью кода, агентные среды, сокращение цикла.
6. Знания компании — RAG: поиск по документам и регламентам с генерацией ответа.

Опросы руководителей; оценки из исходной лекции

McKinsey, 2025

Оценка, приведённая в лекции

Минэкономразвития / ВШЭ, 2024–2025

Использование ИИ не равно финансовому эффекту: главная проблема — переход от пилотов к масштабу.

Источники лекции: McKinsey Global Survey on AI 2025; НЦРИИ, ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.

Что изменилось в технологии и что это значит для бизнеса

Ограничения: галлюцинации, энергия и ЦОДы, регулирование, нехватка обучающих данных.

КЕЙС: СБЕР — ОТ БАНКА К ИИ-ЭКОСИСТЕМЕ

MLOps — эксплуатация моделей машинного обучения. Кейс и оценка эффекта — из исходной лекции.

Вчера

Сегодня

Завтра

Горизонт 2030 — сценарий исходной лекции, а не гарантированный результат.

Сценарии развития цифровых бизнес-решений

Прогноз PwC, 2017; сделан до появления массового генеративного ИИ

Ожидаемый прирост к 2030 году, трлн долл. США

Около половины эффекта — производительность; половина — новые продукты и спрос.

• Китай и США — лидеры по инвестициям и данным.
• Другие оценки — того же порядка.

Главная неопределённость — скорость внедрения, а не сами технологии.

Источник: PwC, Sizing the prize (2017). Числа и округление сохранены из лекции; прогноз не является гарантией.

Технологический суверенитет

Собственные облака, чипы, модели и программное обеспечение.

Прогнозные направления из исходной лекции.

Сценарии, а не гарантированные итоги

Оптимистичный

Осторожный

Россия · 2025–2030

Подробно — в лекции 14. Направления и ориентиры сохранены из исходника.

2026 — решения, указанные в лекции; 2030 — прогноз

Для каждого сценария есть свой барьер.

1. Данные — фактор производства — Цифровая экономика — не отрасль, а способ организации всей экономики.
2. Свойства меняют правила — Предельные издержки, сетевые эффекты и платформы меняют цены, конкуренцию и роль государства.
3. Волны накладываются — Все четыре волны сосуществуют; текущая связана с данными и ИИ.
4. От экспертных систем к агентам — ИИ стал универсальнее; главный барьер сегодня — внедрение, а не технология.
5. Горизонт 2030 — Агенты, суверенитет технологий, энергия, регулирование и рынок труда.

1. Чем определение в Указе № 203 отличается от подхода Бухта и Хикса?
2. Почему оценки доли цифровой экономики в ВВП различаются в несколько раз?
3. Что такое нулевые предельные издержки и как они влияют на цены цифровых благ?
4. Назовите четыре волны цифровизации и пример компании для каждой.
5. Какие уроки пузыря доткомов применимы к инвестициям в ИИ 2023–2026 годов?
6. Чем экспертные системы 1980-х принципиально отличаются от больших языковых моделей?
7. Назовите три прорыва ИИ 2024–2026 годов и объясните их значение для бизнеса.
8. Сформулируйте оптимистичный и осторожный сценарии цифровых решений до 2030 года.

1. Указ Президента РФ от 09.05.2017 № 203 «О Стратегии развития информационного общества в РФ на 2017–2030 годы».
2. Паспорт национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» (2024–2025).
3. Bukht R., Heeks R. Defining, Conceptualising and Measuring the Digital Economy. GDI Working Paper 68, 2017.
4. Tapscott D. The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence. 1995.
5. Negroponte N. Being Digital. 1995.
6. OECD Digital Economy Outlook 2024; ITU Facts and Figures 2024–2025.
7. McKinsey Global Survey: The State of AI, 2024–2025.
8. PwC. Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? 2017.
9. Цифровая экономика: краткий статистический сборник / ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2025.
10. Годовые отчёты и презентации ПАО Сбербанк, Яндекс, Ozon (2024–2025).

Библиография сохранена из исходной лекции. Источники не подменены новыми публикациями.

Следующая лекция:

Данные как экономический актив

Вопросы — на семинаре и в чате курса

• ВВП — валовой внутренний продукт
• ЕГИСЗ — Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения
• ЕС — Европейский союз
• ИИ / AI — искусственный интеллект
• ИКТ — информационно-коммуникационные технологии
• ИС — интеллектуальная собственность
• ИСИЭЗ — Институт статистических исследований и экономики знаний
• ИТ — информационные технологии
• НИУ ВШЭ — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
• НЦРИИ — Национальный центр развития искусственного интеллекта
• ОЭСР / OECD — Организация экономического сотрудничества и развития
• ПАО — публичное акционерное общество
• ПО — программное обеспечение
• РАНХиГС — Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ
• РФ — Российская Федерация
• СБП — Система быстрых платежей
• США — Соединённые Штаты Америки
• ФАС — Федеральная антимонопольная служба
• ФЗ — федеральный закон
• ЦБ — Центральный банк
• ЦОД — центр обработки данных
• ЦФА — цифровые финансовые активы
• ЭВМ — электронная вычислительная машина
• 5G — пятое поколение мобильной связи
• API — программный интерфейс приложения
• ARPANET — сеть агентства перспективных исследований
• BI — бизнес-аналитика
• CRM — управление взаимоотношениями с клиентами
• DEC — Digital Equipment Corporation
• ERP — планирование ресурсов предприятия
• GDI — Институт глобального развития
• GPT — генеративный предобученный трансформер
• IDE — интегрированная среда разработки
• IoT — интернет вещей
• ITU — Международный союз электросвязи
• Llama — большая языковая модель Meta AI
• LMS — система управления обучением
• MES — система оперативного управления производством
• MLOps — эксплуатация моделей машинного обучения
• NASDAQ — National Association of Securities Dealers Automated Quotations
• PwC — PricewaterhouseCoopers
• RAG — генерация с дополнением найденной информацией
• VK — «ВКонтакте»; бренд компании
• XCON — eXpert CONfigurer — экспертный конфигуратор
• Росстат — Федеральная служба государственной статистики
• Роскомнадзор — Федеральная служба по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
• Минцифры — Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ
• Минэкономразвития — Министерство экономического развития РФ
• Финуниверситет — Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
• Единицы и текстовые сокращения: млн — миллион; млрд — миллиард; трлн — триллион; долл. — доллар; руб. — рубль; чел. — человек; г., гг. — год, годы; н. в. — настоящее время; уч. год — учебный год; Сев. — Северная; Юж. — Южная; Лат. — Латинская.

Заметки: Переоформление слайда 41. На экране текст местами сокращён без изменения основного смысла. Источники, даты, оценки и прогнозы взяты из предоставленной лекции; актуализация и фактологическая проверка не проводились. Иллюстрация — смысловая, а не дополнительная статистика. Словарь добавлен при оформлении; расшифровки не являются частью исходного текста лекции. Основные источники для проверки названий и терминов: https://issek.hse.ru/ — ИСИЭЗ. https://id.hse.ru/ — НЦРИИ, НИУ ВШЭ. https://www.gdi.manchester.ac.uk/ — Global Development Institute. https://stacks.stanford.edu/file/druid%3Ark795nw8403/rk795nw8403.pdf — XCON (expert CONfigurer). https://www.computerhistory.org/timeline/computers/ — Digital Equipment Corporation. https://www.nasdaq.com/ — National Association of Securities Dealers Automated Quotations. https://www.ibm.com/think/topics/rag — Retrieval-Augmented Generation. https://www.iso.org/about — International Organization for Standardization. https://www.iec.ch/ — International Electrotechnical Commission. https://www.ifrs.org/issued-standards/list-of-standards/ias-38-intangible-assets/ — IAS 38. https://www.idc.com/ — International Data Corporation. https://ai.meta.com/blog/large-language-model-llama-meta-ai/ — LLaMA, Large Language Model Meta AI. Примечание: ГИС расшифровано как государственная информационная система в контексте ГИС ЖКХ, а не как геоинформационная система. ISO — единое краткое наименование организации, не буквальная английская аббревиатура. В словаре приведён официальный английский эквивалент. Брендовые имена, не являющиеся аббревиатурами, отдельно не расшифровываются. ПОЛНЫЙ СЛОВАРЬ (с английскими названиями): ВВП — валовой внутренний продукт ЕГИСЗ — Единая государственная информационная система в сфере здравоохранения ЕС — Европейский союз ИИ / AI — искусственный интеллект / Artificial Intelligence ИКТ — информационно-коммуникационные технологии ИС — интеллектуальная собственность ИСИЭЗ — Институт статистических исследований и экономики знаний ИТ — информационные технологии НИУ ВШЭ — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» НЦРИИ — Национальный центр развития искусственного интеллекта ОЭСР / OECD — Организация экономического сотрудничества и развития ПАО — публичное акционерное общество ПО — программное обеспечение РАНХиГС — Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ РФ — Российская Федерация СБП — Система быстрых платежей США — Соединённые Штаты Америки ФАС — Федеральная антимонопольная служба ФЗ — федеральный закон (в т. ч. 149-ФЗ, 152-ФЗ) ЦБ — Центральный банк ЦОД — центр обработки данных; ЦОДы — множественное число ЦФА — цифровые финансовые активы ЭВМ — электронная вычислительная машина 5G — 5th Generation — пятое поколение мобильной связи API — Application Programming Interface — программный интерфейс приложения ARPANET — Advanced Research Projects Agency Network — сеть агентства перспективных исследований BI — Business Intelligence — бизнес-аналитика CRM — Customer Relationship Management — управление взаимоотношениями с клиентами DEC — Digital Equipment Corporation — производитель компьютеров ERP — Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия GDI — Global Development Institute — Институт глобального развития GPT — Generative Pre-trained Transformer — генеративный предобученный трансформер; в названиях ChatGPT, YandexGPT IDE — Integrated Development Environment — интегрированная среда разработки IoT — Internet of Things — интернет вещей ITU — International Telecommunication Union — Международный союз электросвязи Llama — Large Language Model Meta AI — большая языковая модель Meta AI LMS — Learning Management System — система управления обучением MES — Manufacturing Execution System — система оперативного управления производством MLOps — Machine Learning Operations — эксплуатация моделей машинного обучения NASDAQ — National Association of Securities Dealers Automated Quotations — электронная биржа; в лекции также её индекс PwC — PricewaterhouseCoopers — сеть аудиторско-консалтинговых фирм RAG — Retrieval-Augmented Generation — генерация с дополнением найденной информацией VK — бренд компании; сокращение от «ВКонтакте» XCON — eXpert CONfigurer — экспертный конфигуратор компьютерных систем Росстат — Федеральная служба государственной статистики Роскомнадзор — Федеральная служба по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций Минцифры — Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ Минэкономразвития — Министерство экономического развития РФ Финуниверситет — Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Единицы и текстовые сокращения: млн — миллион; млрд — миллиард; трлн — триллион; долл. — доллар; руб. — рубль; чел. — человек; г., гг. — год, годы; н. в. — настоящее время; уч. год — учебный год; Сев. — Северная; Юж. — Южная; Лат. — Латинская. Дополнительные полные английские наименования: OECD — Organisation for Economic Co-operation and Development. MLOps — Machine Learning Operations. ITU — International Telecommunication Union. NIU / НИУ — National Research University / национальный исследовательский университет. ВШЭ — Высшая школа экономики. AI Act — в тексте лекции название акта ЕС об искусственном интеллекте; AI = Artificial Intelligence.