Секция «Платформенная экономика: возможности и реальность» на Ломоносовских чтениях-2026
21-23 апреля 2026 года на экономическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова прошла международная ежегодная научная конференция «Ломоносовские чтения» на тему «Цифровые платформы: вызовы и перспективы экономики будущего». Кафедра экономической информатики организовала и провела секцию «Платформенная экономика: возможности и реальность». Преподаватели кафедры и приглашенные эксперты обсудили, как меняются подходы к внедрению ИИ в условиях стремительного развития цифровых платформ и бизнес-моделей, ориентированных на цифровые сервисы.
Выступая с установочным докладом, д.э.н., доц. Липунцов Ю.П. рассказал, как платформы способствуют развитию информационных моделей для искусственного интеллекта. По мере роста использования ИИ-технологий для глубокого анализа больших объёмов данных ключевым фактором становится качество входящей информации. Современные генеративные модели отличаются способностью понимать контекст, улавливать тонкие нюансы и применять изученные концепции к новым ситуациям. Происходит перенос ценности от анализа данных к моделям и описанию контекстов. В ходе доклада Липунцов Ю.П. подчеркнул, что для эффективной работы с ИИ нужны проработанные модели данных, описанные в том числе в терминах контекста.
К.э.н. Ганьшин А.В. рассказал о 3 основных стратегиях построения аналитических систем в зависимости от стоящих перед бизнесом задач: Power BI для типовых задач аналитики, open-source решение Apache Superset для быстрого прототипирования и стандартных отчетов, программный BI для максимального контроля над архитектурой, интерфейсом и бизнес-логикой с возможностью организации любых сценариев взаимодействия.
К.э.н., доц. Остроухова Н.Г. представила концепцию использования искусственного интеллекта для прогнозирования инноваций. Проанализировав возможности и ограничения ИИ в генерации инновационных идей, Н.Г. Остроухова пришла к выводу о необходимости разработки эффективных алгоритмов, которые позволят определить предел развития технологии и выбрать проект с максимальной окупаемостью инвестиций. В докладе было отмечено, что принятие обоснованных решений при прогнозировании инновационной деятельности остается исключительно за человеком.
Кочергин И.А. рассмотрел особенности методологического подхода Reproducible Research (RR) и назвал преимущества платформы Quarto - открытой системы научных публикаций следующего поколения. Эпоха генеративного ИИ требует переосмысления учебных и исследовательских инструментов. Ключевая проблема заключается в том, что сервисы ИИ предлагают подход, при котором человек может быть не вовлечен в детали исследования. Платформа Quarto в совокупности с RR-подходом обеспечивает воспроизводимость, прозрачность, редактируемость, многоформатность, интеграцию с ИИ, коллаборацию и академическую ответственность.
Пермяков А.А. предложил структурное представление истории развития высокоуровневых языков программирования и раскрыл потенциал методологии метаданных цифровой платформы для точной интерпретации потребностей экономики и имитационного моделирования экономических процессов.
К.э.н. Скрипкин К.Г. рассмотрел экосистему языка программирования как многостороннюю квази-платформу. По итогам проведенного исследования были сделаны выводы о перспективах развития отрасли. Проведя аналогию с языком Pascal, среди пользователей которого было много непрофильных специалистов, впоследствии перешедших на электронные таблицы и другие программные системы, К.Г. Скрипкин подчеркнул, что эпоха генеративного ИИ, вероятно, приведет к снижению популярности программирования у непрофессиональных разработчиков, например, на языке Python. По мере того, как ИИ будет брать на себя рутинные операции кодирования и тестирования, роль человека сместится в сторону постановки задачи и итоговой оценки продукта.
К.э.н., доц. Говорова Н.В. провела оценку возможностей и рисков платформенной занятости. Ускоренная цифровизация рабочих мест привлекает внимание к вопросам, связанным с использованием данных и применением алгоритмических инструментов управления. Системы ИИ часто задействованы для контроля рабочей нагрузки, повышения эффективности процессов, определения ставок вознаграждения, а также при выполнении задач с высокой степенью риска. Устранение проблем алгоритмического принятия решений, в частности рисков предвзятости, дискриминации и отсутствия прозрачности, может повысить доверие к системам на основе ИИ, способствовать их внедрению и защитить основные права работников.
К.э.н., доц. Ефашкин И.Г. проанализировал различие офисного программного обеспечения в России и странах Юго-Восточной Азии, в первую очередь в КНР, и исследовал влияние этих различий на платформенную экономику. На примере пакета WPS Office и китайского мессенджера WeChat была обозначена тенденция к изменению концепции использования офисного ПО, которое начинает сближаться с приложениями и сервисами, положившими начало платформенной экономике.
По итогам работы секции участники пришли к выводу о том, что в целях проведения эффективного анализа экономической деятельности требуется профессиональная работа по подготовке данных к анализу, для того чтобы результаты были воспроизводимы, доказуемы и вызывали доверие.
Лазарева Е.А.
04 мая 2026