Журнал социологических исследований, 2019, № 2

ISSN 2500-0500 
 
ЖУРНАЛ СОЦИОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 
Сетевой научный журнал 
Том 4 
■ 
Выпуск 2 
■ 
2019 
 
Выходит 4 раза в год   
 
 
 
 
 
 
      Издается с 2016 года 
 
 
Свидетельство о регистрации средства 
массовой информации  
Эл № ФС77-63243 от 06.10.2015 г. 
 
Издатель:  
ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М» 
127282, г. Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр. 1 
Тел.: (495) 280-15-96 
Факс: (495) 280-36-29 
E-mail: books@infra-m.ru 
http://www.infra-m.ru 
 
Ответственный редактор:  
Титова Е.Н. 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 
 
© ИНФРА-М, 2019 
 
Присланные рукописи не возвращаются.  
 
Точка зрения редакции может не совпадать 
с мнением авторов публикуемых материалов.  
 
Редакция 
оставляет 
за 
собой 
право 
самостоятельно 
подбирать 
к 
авторским 
материалам иллюстрации, менять заголовки, 
сокращать тексты и вносить в рукописи 
необходимую 
стилистическую 
правку 
без 
согласования 
с 
авторами. 
Поступившие 
в редакцию материалы будут свидетельствовать 
о 
согласии 
авторов 
принять 
требования 
редакции.  
 
Перепечатка 
материалов 
допускается 
с письменного разрешения редакции.  
 
При цитировании ссылка на журнал «Журнал 
экономических исследований» обязательна.  
 
Редакция 
не 
несет 
ответственности 
за 
содержание рекламных материалов.  
 
САЙТ: http://naukaru.ru/ 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 

СОДЕРЖАНИЕ 
 
Социология управления
Рыжиков 
С.Н. 
Методы 
управления 
компетенциями муниципальных служащих 
Чуланова 
О.Л., 
Фомина 
Е.В. 
Искусственный интеллект как основной 
тренд развития информационного общества 
Ларцева Т.А., Головко А.А. Анализ среды 
как 
основной 
элемент 
механизма 
управления рисками в деятельности высших 
учебных заведений 
Гужихин Д.В., Юдаев С.Н. Процессная 
модель и business studio как инструменты 
для оптимизации разработки нормативных 
документов предприятия 
Парфеньева 
И.Е., 
Шипеева 
Е.Д. 
Внедрение 
инструментов 
бережливого 
производства 
в 
деятельность 
кадровой 
службы Московского Политеха 
 

Социальная структура, социальные 

институты и процессы 

Захарова В.И. Структура социокультурного 
пространства города 
 

Социология культуры, духовной жизни

Шевченко Л.В. Патриотизм в контексте 
сохранения государственного суверенитета 

Экономическая социология и демография

Калитин 
С.В., 
Коростылёв 
Л.А. 
Исследование 
перспектив 
развития 
фермерского 
предпринимательства 
в 
Дальневосточном 
федеральном 
округе 
России 
 

Методы управления компетенциями муниципальных 
служащих 
 

Methods of management of competencies  

of municipal employees 

Рыжиков С.Н. 
Преподаватель ГОБПОУ «Лебедянский торгово-экономический техникум» 
 
Ryzhikov S.N. 
Lecturer, Lebedyansky Trade and Economic College 
 
Аннотация 
Методы 
управления 
компетенциями 
кадров 
в 
органах 
местного 
самоуправления 
описываются как зона ответственности муниципальных служащих и совокупность условий 
по анализу профессиональной функции. Профессиональная компетенция определяется, как 
способность 
демонстрировать 
осведомленность 
в 
профессионально 
значимых 
управленческих решениях, передавать сотрудникам методы отыскания и исследования 
новейших 
данных, 
знаний, 
документов 
и 
нормативных 
актов. 
В 
случае 
если 
профессиональные способности, знания и индивидуальные свойства специалиста совпадают 
с требованиями к конкретной должности, надлежащая деятельность будет осуществляться 
таким специалистом качественно и результативно. 
Ключевые слова: компетенция, компетентность, метод управления, профессиональные 
качества персонала. 
 
Abstract 
The methods of managing personnel competences in local governments are described as the area of 
responsibility of municipal employees and the totality of conditions for analyzing the professional 
function. Professional competence is defined as the ability to demonstrate awareness of 
professionally significant management decisions, to transfer to employees methods of finding and 
researching the latest data, knowledge, documents and regulations. If the professional abilities, 
knowledge and individual properties of a specialist coincide with the requirements for a particular 
position, the appropriate activity will be carried out by such a specialist qualitatively and 
effectively. 
Keywords: competence, competence, management method, professional quality of staff. 
 
 
Методы управления компетенциями гарантируют результативное разрешение ситуаций в 
органах местного самоуправления с помощью применения муниципальными служащими 
знаний, умений, возможностей и технологий. 
Компетентность – это совокупность знаний, умений, прав и действий, которые применяет 
профессионал для выполнения производственных задач. 
Компетентность устанавливают, как умение специалиста наилучшим образом выполнить 
задачу 
и 
достичь 
высокого 
качества 
выполняемых 
профессиональных 
действий. 
Компетентность трактуют ещё как профессионализм, т.е. профессиональная оценка 
способностей к выполнению профессиональных операций. Компетентность содержит в себе, 
как правило, несколько компетенций. К составляющим, определяющим и образующим 
компетентность, 
причисляют 
умение 
дать 
адекватную 
оценку 
собственному 

профессионализму. Итак, компетентность – комплекс свойственных профессионалу качеств, 
определяющих результативность его работы. 
Рассмотрим дефиницию «компетенция» и установим, отличается ли она от компетентности. 
Компетенция – это верно освоенная операция. Компетенция, как модель проявления 
возможностей и уровня умелости, выражается через индивидуальную реализацию 
определённой профессиональной способности. 
Управлением муниципальной службы и кадровой работы администрации г. Липецка 
определены следующие методы управления компетенциями: 
 оценка, обнаружение и представление компетенций, требуемых с целью эффективного 
формирования организации; 
 формализация, позволяющая полнее отразить методы управления компетенциями в базе 
внутренних и наружных компетенций, в результате установления в базе конкурентоспособных 
компетенций; 
 оценка и развитие профилей компетенций персонала; 
 разработка модификаций компетенций, согласованных с условиями труда; 
 определение «разрывов» в степени предоставляемых компетенций и в степени 
требований к ним; 
 планирование мероприятий производственной педагогики для переквалификации 
персонала и найма работников на основе созданных модификаций и профилей компетенций; 
 контроль, формирование и подготовка компетенциям. 
Основные характеристики методов управления компетенциями кадров показаны в табл. 1. 
 
Таблица 1 
Характеристики методов управления компетенциями 
Факторы 
Методы управления компетенциями 

Цели 
Реализация полученных знаний на практике. Результативные действия на 
трудовом участке 

Задачи 
Правильное освоение операций. 
Овладение методами результативного исполнения профессиональных 
задач 

Функции 
Привлечение собственного и освоение чужого опыта. 
Овладение новыми профессиональными навыками. 
Приобретение навыков работы со сложноорганизованными данными. 
Принятие решений по профессиональным вопросам. 
Определение вопросов стратегического развития организации 

Методы 
Постоянное повышение профессиональной квалификации. 
Принятие на себя дополнительной ответственности. 
Развитие профессиональных и управленческих компетенций 

Источники и 
составляющие 
элементы 

Опыт. 
Наставничество. 
Профессиональное обучение. 
Ротация. 

Ожидаемый 
результат 
Овладение новыми профессиональными приёмами и способами действий, 
в том числе управленческих. 

 
Компетенции содержат в себе потенциал к осуществлению умений и свойств, 
формирующих навыки муниципального служащего. «Профессионализм представляется как 
комплект 
контекстно-профессиональных 
свойств 
и 
коррелирует 
с 
бо́льшей 
производительностью труда» [1]. 
С изменением функций и содержания муниципального управления принципиально 
изменяются требования к муниципальным служащим нового поколения, в том числе в части 
их профессиональных компетенций. В настоящее время наибольшая часть муниципальных 

служащих не обладает достаточным уровнем профессиональных компетенций, и как 
следствие, это приводит к недостаточно эффективному исполнению ими своих должностных 
обязанностей и обеспечению функционирования муниципальных органов власти. В этой 
связи 
исследование, 
посвященное 
проблеме 
профессиональных 
компетенций 
муниципальных служащих, является весьма актуальным. 
Важность указанной темы именно для муниципальных органов управления определяется, 
по меньшей мере, двумя обстоятельствами. 
Во-первых, «на основании последних исследований, успешность и эффективность труда 
муниципального служащего, приблизительно на 80% зависит от его профессиональной 
компетентности, т.е. совокупности умений правильно взаимодействовать с другими людьми» 
[3]: гражданами, коллегами по службе, руководством и подчиненными; возможности 
правильно объяснить ситуацию и оказывать на неё влияние, на основе интуиции определять 
желания и нужды других людей, знать их слабые и сильные стороны, быть обаятельным и не 
поддаваться стрессу. По мнению С. Роббинз и Ф. Хансейкер [4], без этих компетенций, 
муниципальный служащий не сможет организовывать коммуникативные взаимодействия с 
окружающими и не состоится как управленец. 
Во-вторых, Федеральный закон «О муниципальной службе в Российской Федерации» 
требует от муниципальных служащих «определить профессионализм и компетентность 
одними из основополагающих принципов своей деятельности и заботиться об их развитии» 
[2]. 
В отечественной и зарубежной литературе не существует единого научного подхода к 
рассмотрению 
профессиональной 
компетентности 
муниципальных 
служащих. 
Существующие исследования направлены преимущественно на изучение некоторых сторон 
компетентности муниципальных служащих, например, коммуникативной и социальной. 
Таким образом, наблюдается недостаток исследований в сфере муниципального управления 
по изучению профессиональной компетентности муниципальных служащих как целостного 
объекта. 
Профессионализм характеризуется мастерством и высокой компетентностью, и 
свидетельствует о высокой степени овладения какой-либо профессией. «Следовательно, 
достижение 
муниципальными 
служащими 
высочайшего 
уровня 
профессионализма 
основывается на приобретении ими необходимого объема знаний и на овладении умениями 
и навыками управленческой деятельности» [5]. 
Для успешной профессиональной деятельности муниципальный служащий должен 
обладать оптимальным набором качеств – компетенций. Профессиональные компетенции 
являются одним из основных компонентов профессионализма, постоянно расширяющейся 
системой знаний, которая позволяет выполнять профессиональную деятельность на высоком 
уровне. Отметим, что, помимо необходимых теоретических знаний, умений и навыков, 
связанных с должностными полномочиями и функциями, муниципальные служащие должны 
обладать особыми психологическими качествами личности. 
Кроме перечисленных методов управления компетенциями различают методы 
управления отдельными видами компетенций (табл. 2). 
 
Таблица 2 
Методы управления компетенциями 
Вид метода управления 
компетенцией 
Характеристика объекта управления 

Внутренние компетенции 

Управление 
организационными 
компетенциями 

Знания технологических и организационных процессов, 
главных конкурентных преимуществ и компетенций 
администрации. 
Способности и компетенции в сфере управления 

Управление создаваемыми 
Инновационные компетенции, общие и профессиональные 

Вид метода управления 
компетенцией 
Характеристика объекта управления 

компетенциями 
компетенции 

Внешние компетенции 

Управление социальными 
компетенциями 
Потребность и необходимость деятельности предприятия для 
удовлетворения запросов социума 

Управление 
коммуникативными 
компетенциями. 

Способность встраиваться в обмен информации с внешними 
структурами. 
Способность определять взаимообмен данных с наружными 
потребителями информации. 

 
Выявление профессиональных качеств сотрудников может способствовать повышению 
эффективности работы муниципальных служащих. Способы управления компетенциями 
подразумевают формирование концепции управления компетенциями, создание моделей 
овладения компетентностью профессионала. 
В органах местного самоуправления определяют механизмы для запуска процесса 
самореализации человека. Формирование этого результата позволяет муниципальным 
служащим 
самостоятельно 
осваивать 
различные 
виды 
деятельности 
в 
процессе 
непрерывного образования на протяжении всей своей жизни. 
 
Литература 
1. Бояринова И.В. Диагностика профессиональных компетенций муниципальных служащих 
[Текст] / И.В. Бояринова, М.С. Начкебия, Ж.А. Шаповал // Гуманитарные, социальноэкономические и общественные науки. – 2016. – №4.  
2. О муниципальной службе в Российской Федерации: федер. закон от 2 марта 2007 г. № 25ФЗ // Российская газета. 2007.  
3. Региональная кадровая политика в цифрах и фактах [Текст], Белгород, 2015. С. 105. 
4. Роббинз С.П. Тренинг делового общения для менеджеров [Текст] / С.П. Роббинз, Ф.Л. 
Хансейкер. М., 2017. 
5. Социология: Энциклопедия [Текст] / Сост. А.А. Грицанов, В.Л. Абушенко, Г.М. 
Евелькин, Г.Н. Соколова, О.В. Терещенко, 2003. – 560 c. 
 
 

Искусственный интеллект как основной тренд 
развития информационного общества 
Artificial intelligence as the main trend of the 
information society 
 
Чуланова О.Л. 
д-р экон. наук, доцент, профессор кафедры государственного и муниципального управления 
и управления персоналом, Сургутского государственного университета 
e-mail: chol9207@mail.ru 
 
Chulanova O.L. 
Doctor of Economic Sciences, Associate Professor, Professor of the Department of State and 
Municipal Management and Personnel Management, Surgut State University 
e-mail: chol9207@mail.ru 
 
Фомина Е.В.  
специалист отдела корпоративных сервисов филиала ПАО «ФСК ЕЭС» - Центральное 
ПМЭС, магистрант направления «Управление персоналом» 
e-mail: Fomina.ELVY@gmail.com 
 
Fomina E.V. 
Corporate Services’ specialist in branch of PJSC «FGC UES» – Сentral PMES, Master’s Degree 
Student in the direction of "Personnel Management", Surgut State University 
e-mail: Fomina.ELVY@gmail.com 
 
 
Аннотация 
Одной из характерных черт двадцать первого века по праву можно считать стремительное 
развитие техники и технологий, цифровизацию пространства. В статье представлена роль 
искусственного интеллекта, его возможности и риски. Рассмотрен российский и зарубежный 
опыт применения искусственного интеллекта.   
Ключевые слова: искусственный интеллект, системы искусственного интеллекта, области 
применения 
искусственного 
интеллекта 
и 
его 
возможности, 
риски 
применения 
искусственного интеллекта. 
 
Abstract 
One of the characteristic features of the twenty-first century can rightly be considered the rapid 
development of technology and technology, the digitalization of space. The article presents the role 
of artificial intelligence, its capabilities and risks. Considered Russian and foreign experience in the 
use of artificial intelligence. 
Keywords: artificial intelligence, artificial intelligence systems, areas of application of artificial 
intelligence and its capabilities, risks of using artificial intelligence. 
 
В последние годы мировая экономика переживает глубокую трансформацию. Одной 
из характерных черт двадцать первого века по праву можно считать стремительное развитие 
техники 
и 
технологий, 
цифровизацию 
пространства. 
Передовые 
компании 
и 
государственные структуры не только в России, но и за рубежом в стремлении к 
инновационному развитию вкладывают миллиарды в развитие искусственного разума.    
Все более распространяющееся внедрение технологий на основе искусственного 
интеллекта – от чат-ботов до автономных роботов-автомобилей – трансформирует 

индустрию и общество, неся с собой такие выгоды, как повышение эффективности, 
появление новых продуктов и уменьшение количества повторяющихся задач. Ожидается, 
что к 2035 г. технологии на основе искусственного интеллекта увеличат производительность 
корпораций в 16 отраслях в 12 странах в среднем на 38% [1]. 
Искусственный интеллект, зародившись в пятидесятых годах предыдущего столетия 
как экспериментальная наука, сегодня находится на стадии своего стремительного развития 
и уже накопил достаточный арсенал средств и методов его использования. Основной целью 
исследований  искусственного интеллекта как информационной технологии можно считать 
разработку таких программных продуктов, методов и моделей, которые позволят 
искусственным устройствам реализовать целенаправленное поведение и разумные 
рассуждения. На этом пути встает ряд задач, важнейшей особенностью которых является не 
известность алгоритма решения до получения самого результата.  Человек решает задачи 
подобного рода, используя свои знания, в то время как у компьютера обычно отсутствует 
достаточный уровень начальной компетентности. Все это свидетельствует о том, что 
основной задачей искусственного интеллекта является разработка механизмов переноса 
компетентности или обучения искусственных устройств. При этом, важно понимать, что 
результаты решения подобного рода задач, а также ход их решения должны быть  
«прозрачны» для человека и допускать объяснения [2].  
Искусственный интеллект, наряду с обработкой больших объемов данных, 
робототехникой и биотехнологиями, информационной безопасностью, интернетом вещей и 
индустриальным интернетом признан основным направлением развития российских 
информационных 
и 
коммуникационных 
технологий 
в 
«Стратегии 
развития 
информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 гг.» [3]. Все эти 
технологии, а искусственный интеллект, в первую очередь, признаны «подрывными» в 
профессиональной литературе, т.е. такими, внедрение которых влечет изменение бизнес- 
модели, 
если 
дело 
касается 
человеческой 
деятельности 
и 
технической 
модели 
функционирования объекта, который перестраивается на автономный автоматический режим 
работы [4]. 
В литературе нет общепринятого определения понятия искусственный интеллект. В 
рамках данного исследования нам близко понятие искусственного интеллекта как теории и 
реализации компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие 
человеческого интеллекта, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие 
решений и перевод с одного языка на другой [5]. Стоит отметить, что кейс задач, обычно 
требующих человеческого интеллекта, не постоянен, поскольку люди постоянно изобретают 
новые алгоритмы, способные выполнять те или иные задачи, а затем широко распространяют 
эти системы. 
Искусственный интеллект. Российский и зарубежный опыт. По данным ТАСС, 
объем финансирования проектов по развитию цифровых технологий в России в 2019 г. 
составит более 20 млрд руб. – в эту сумму входят как средства из бюджета, так и из 
внебюджетных источников [6]. В России особое внимание уделяется вопросам безопасности 
развития систем искусственного интеллекта, например, изучаются проблемы возможных 
рисков и появления своеобразных ловушек на пути развития систем искусственного 
интеллекта в двадцать первом веке, предлагаются подходы и методы их преодоления [7].  

Увеличение новых технологических возможностей во всех областях вызвано 

драматически возросшей силой «компьютерного интеллекта». Подсчитано, что 
мощность компьютеров в период с 1975 по 2015 ежегодно увеличивалась примерно 
вдвое. В 2019 г. ожидается взрыв в области искусственного интеллекта, поскольку 
суперкомпьютер выполняет новые задачи гораздо быстрее и точнее человека. Процессы 
продолжат  автоматизироваться, роботов будет все больше и они станут еще умнее [8].  

В настоящее время во всем мире формируются достаточно четкие тренды 

применения 
искусственного 
интеллекта. 
Например, 
виден 
тренд 
расширения 

применения искусственного интеллекта в бизнесе в Европе, есть также данные об 

активном 
участии 
глобальных 
технологических 
компаний 
(Google, 
IBM, 

Facebook,Accenture, BCG, Deloitte и др.), в продвижении систем искусственного 
интеллекта в Великобритании и США [4].  

Марк Цукерберг прогнозирует скорую замену реальных объектов их проекцией. 

Кому может понадобиться телевизор, когда можно надеть очки, внутри которых другая 
реальность. 
Зачем 
нужна 
шахматная 
доска, 
если 
будут очки 
с 

«дополненной реальностью» (augmented reality), в которых эту шахматную доску 
реалистично видно (появление таких очков, выглядящих как вполне обычные, но с 
технологическими линзами, глава facebook ожидает в течение 5–7 лет). Тем самым, все 
больший «вес» набирают вещи, существующие только в цифровом виде. Некоторые 
специалисты уже окрестили это «второй цифровой революцией». Многие не готовы 
мириться с этим трендом. Особенно сильно дигитализации сопротивляются дизайнеры, 
занятые 
выпуском 
товаров 
для 
детей: 
детям 
важно 
ощущение 

материала, а манипуляции с 
различными 
объектами 
способствуют 

гармоничному развитию. Однако в других сферах переход на электронные дубликаты 
несет больше плюсов: таким образом, сохраняется значительный природный ресурс [8].  

В англосаксонских странах государство и бизнес вкладывает весомые инвестиции в 

поддержку соответствующих стартапов и НИР и ОКР в учебных и исследовательских 
учреждениях: 

– IBM выделила 1 млрд долл. на коммерциализацию Watson, своей платформы для 

когнитивных вычислений.  

– В последние годы компания Google сделала крупные инвестиции в искусственный 

интеллект, в том числе приобрела восемь робототехнических компаний и компанию по 
машинному обучению.  

– Facebook нанял светилу искусственного интеллекта Янна ЛеКуна для создания 

лаборатории искусственного интеллекта с целью достижения значительных успехов в этой 
области.  

– Исследователи из Оксфордского университета опубликовали исследование, 

согласно которому 47% от общей занятости в США находятся «в опасности» из-за 
автоматизации когнитивных задач.  

– Авторы книги «Вторая машинная эпоха: работа, прогресс и процветание во времена 

блестящих технологий» утверждают, что цифровые технологии и искусственный интеллект 
способны принести колоссальные позитивные изменения, но также могут привести к 
значительным негативным последствиям, включая массовую безработицу.  

– Предприниматель из Силиконовой долины Илон Маск инвестирует в искусственный 

интеллект, чтобы «следить» за ним, полагая, что это потенциально «более опасно, чем 
ядерное оружие».  

– Известный физик-теоретик Стивен Хокинг сказал, что успех в создании истинного 

искусственного интеллекта  может означать конец истории человечества, «если мы не 
научимся избегать рисков» [9].   

Илон Маск и Стивен Хоккинг сформулировали ряд принципов безопасного развития 

искусственного интеллекта и поддержали свод законов для искусственного интеллекта под 
названием «Асиломарские принципы ИИ». Авторами документа выступили эксперты из 
Института будущего жизни (Future of Life Institute). Кодекс описывает основные правила 
изучения и внедрения ИИ, в частности автономного вооружения и самовоспроизводящихся 
интеллектуальных систем. Кодекс делится на три части: исследования, этические вопросы и 
долгосрочная перспектива. В каждой из частей описаны принципы развития искусственного 
интеллекта с пользой для общества [10-11]. 

Проектировщики Sony считают, что концепция робототехники обогатит жизнь 

людей и общество. «Когда роботы будут столь совершенны, что мы почувствуем, что они 
живые, тогда люди начнут чувствовать особую близость с ними» [12]. Согласно Sony, 
существует пять разновидностей искусственного интеллекта: 

1. 
Awakening («Пробуждение»). Новый тип искусственного интеллекта, 

воплощенный в виде света и звука, которые приведут к «будущему, где мы 
взаимодействуем с роботами неожиданными и невообразимыми способами». 

2. 
 Autonomous 
(«Автономный»). 
Изображая 
свободную 
волю 
и 

независимость, искусственный интеллект может вести себя автономно, обнаружив 
человека, что «мы будем подвергать сомнению наши естественные чувства и 
реакции». 

3. 
 Accordance («Cоответствие»). Как и люди, роботы имеют различные 

размеры со своей собственной индивидуальностью. Способные взаимодействовать, 
они действуют и движутся вместе с людьми. 

4. 
Affiliation («Присоединение») представлена роботизированная собака 

Sony под названием Aibo. 

5. 
 Association 
(«Ассоциация»), 
позволяющая 
поделиться 
своими 

мыслями о ближайшем будущем [12].  

В то время как Sony педалирует на симбиотические отношения роботов и людей, 

Джеймс Баррат заявляет, что вот уже через несколько лет искусственный интеллект не 
только сравняется с человеческим, но и превзойдет его. Достигнув определенного 
уровня развития, искусственный интеллект сможет сам себя совершенствовать, без 
участия человека. Тем самым, у человечества появится соперник хитрее, сильнее и 
враждебнее, чем  мы можем себе представить [13].  

Однако по ряду причин искусственный интеллект несет с собой не только выгоду, 

но 
и 
далеко 
идущие 
последствия 
для 
экономики, 
политики, 
мобильности, 

здравоохранения, безопасности и охраны окружающей среды. Он внесет сумятицу на 
рынок труда, изменив природу давно устоявшихся ролей, и может быть использован для 
влияния на политическое мышление и мнения. Риски и преимущества проявятся в 
краткосрочной или долгосрочной перспективе, в зависимости от того, сколько времени 
потребуется для внедрения технологий на основе «сильного» искусственного интеллекта 
в реальном мире. Темпы их принятия зависят от уровня инвестиций в научноисследовательскую работу в каждой из областей применения. Для компаний 
потенциальные угрозы могут легко уравновесить колоссальные преимущества столь 
революционных технологий. Согласно исследованию «Барометр рисков Allianz» 2018 г., 
влияние искусственного интеллекта и других новых технологий уже сейчас оценивается 
как седьмой самый главный риск для бизнеса и стоит в рейтинге выше, чем 
политические риски и изменения климата [14]. 

Потребуются стратегии активного управления рисками, чтобы максимизировать 

чистые преимущества полного внедрения искусственного интеллекта в общество. Чтобы 
противодействовать долгосрочным рискам, связанным с внедрением продвинутых 
технологий на основе искусственного интеллекта, необходимо сконцентрироваться на 
пяти проблемных областях: доступность программного обеспечения, безопасность, 
подконтрольность, ответственность и этика. При принятии мер в каждой из этих 
областей, ответственное развитие и внедрение искусственного интеллекта наносят 
меньший вред обществу. 

 
Литература 

1. Взлет искусственного интеллекта URL: 
//https://allianz.ru/ru/stuff/%D0%92%D0%B7%D0%BB%D0%B5%D1%82%20
%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%
D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B8%D0%
BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%
B0.pdf (дата обращения 16.04.2019). 

2. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 

2011. – 296 с. URL: http://znanium.com/catalog/product/544787
(дата 

обращения 14.04.2019). 
3. Указ президента Российской Федерации от 09 мая 2017 года №203 « О 
Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 
2017-2030 гг». 

4. Соколов И.А. Искусственный интеллект как стратегический инструмент 

экономическрго 
развития 
страны 
и 
совершенствования 
ее 

государственного управления./ И.А. Соколов, В.И. Дрожжинов, А.Н. 
Райков, В.П. Куприяновский, Д.Е Намиот, В.А. Сухомлин, International 
Journal of Open information Technologies. – 2017. –  Т. 5. – № 10. URL: 
https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-kak-strategicheskiyinstrument-ekonomicheskogo-razvitiya-strany-i-sovershenstvovaniya-eegosudarstvennogo  (дата обращения 15.04.2019). 

5. Data science/ Сквозные технологии цифровой экономики. 25.01.2018 URL: 

http://datascientist.one/skvoznye-texnologii-digital-economy/ (дата обращения 
15.04.2019). 

6. ТАСС. Инвестиции в развитие сквозных цифровых технологий в РФ в 

2019 
году 
превысят 
20 
млрд 
руб. 
31 
янв.2019 
URL: 

https://tass.ru/ekonomika/6064387 (дата обращения 15.04.2019). 

7. Райков А.Н. Ловушки для искусственного интеллекта // Экономические 

стратегии. – 2016. – №6. 

8. Интерьер+дизайн. Технологии в 2019: 10 главных трендов URL: 

http://www.interior.ru/design/trend/6045-tsvet-v-2021-5-glavnykh-ottenkovvesny-leta.html (дата обращения 15.04.2019) 

9. David Schatsky, Craig Muraskin, Ragu Gurumurthy. Demystifying artificial 

intelligenc. What business leaders need to know about cognitive technologies/ 
November 04, 2014. URL:  
https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/cognitive-technologies/what-iscognitive-technology.html (дата обращения 15.04.2019). 

10. Хайтек. Илон Маск, Стивен Хоккинг поддержали новый кодекс ИИ. URL: 

https://hightech.fm/2017/02/02/23_principles (дата обращения 15.04.2019). 

11. Илон Маск, Стивен Хокинг и сотни других экспертов подписали список из 

23 
принципов 
развития 
ИИ, 
3 
февраля 
2017 
URL:  

https://tproger.ru/articles/hawking-musk-endorsed-23-ai-principles/ 
(дата 

обращения 15.04.2019). 

12. Интерьер+дизайн. Роботы и искусственный интеллект на выставке 

Sony URL:  https://www.interior.ru/design/event/6061-roboty-i-iskusstvennyjintellekt-na-vystavke-sony.html (дата обращения 15.04.2019). 

13. Баррат Дж. Последнее изобретение человечества: Искусственный 

интеллект и конец эры Homo sapiens. Перевод с англ. – М.: Альпина нонфикшн, 2016. – 304 с. URL:  http://znanium.com/catalog/product/916060 (дата 
обращения 14.04.2019). 

14. Клековкин Н. Восстание машин. Какие риски искусственный интеллект 

создает 
для 
экономики 
URL: 
//https://www.forbes.ru/finansy-i
investicii/363499-vosstanie-mashin-kakie-riski-iskusstvennyy-intellekt-sozdaetdlya (дата обращения 17.04.2019). 

Анализ среды как основной элемент механизма 
управления рисками в деятельности высших учебных 
заведений 
 
Analysis of the environment as the main element  
of the risk management activities of higher education 
institutions 
 
Ларцева Т.А. 
Старший 
преподаватель 
кафедры 
«Стандартизация, 
метрология 
и 
сертификация» 
Московского политехнического университета 
e-mail: quality.smis@mail.ru 
 
Lartseva T.A. 
Senior lecturer, Department of Standardization, Metrology and certification, Moscow Polytechnic 
University 
e-mail: quality.smis@mail.ru 
 
Головко А.А. 
Магистрант Московского политехнического университета 
 
Golovko A.A. 
Master's degree student, Moscow Polytechnic University 
 
Аннотация.  
В статье проведен SWOT-анализ образовательной организации. Выявлены сильные и слабые 
стороны, а также возможности и угрозы. Сформирован алгоритм управления рисками 
применительно к ВУЗу. Предложены мероприятия по минимизации выявленных рисков.  
Ключевые слова: риск, управление рисками, образовательная организация, SWOT-анализ. 
 
Abstract 
The article presents a SWOT analysis of the educational organization. Strengths, weaknesses, 
opportunities and threats were identified. The algorithm of risk management in relation to the 
University is formed. Measures to minimize the identified risks are proposed. 
Keywords: risk, risk management, educational organization, SWOT analysis. 
 
 
Все сферы человеческой деятельности, так или иначе, связаны с неопределённостью и, 
следовательно, рисковыми ситуациями.  
Для сферы образования характерны свои риски, возникающие как во внешней, так и 
внутренней среде организации. Поэтому для снижения отрицательного влияния важно 
проводить анализ внешней и внутренней среды.  
На основе вышеизложенного сформирован алгоритм управления рисками, включающий в 
себя идентификацию рисков, оценку, выбор методов и инструментов влияния на риск, 
разработку и проведение мероприятий, оценку полученных результатов (рис. 1).