Интеграция когнитивных и зрительных систем в цифровом управлении

Цель. Комплексное осмысление механизмов интеграции когнитивных и зрительных технологий в контексте цифрового управления, а также изучение трансформации управленческих практик в сферах экономики, здравоохранения, образования и государственного администрирования, при синергии искусственного интеллекта и компьютерного зрения.

Задачи. Уточнение понятийного аппарата, систематизация и анализ современных кейсов внедрения когнитивно-визуальных решений; выявление управленческих эффектов и барьеров их применения; разработка рекомендаций по повышению эффективности подобных интеграций в практической плоскости.

Методология. Методологическая основа исследования включает в себя анализ отечественной и зарубежной научной и аналитической литературы за 2018–2025 гг., изучение нормативных и стратегических документов, а также сопоставление российского и международного опыта. Применен подход кейс-стади, позволяющий оценить влияние интеграции когнитивных и визуальных систем на эффективность процессов, точность принятия решений и качество предоставляемых услуг.

Результаты. Полученные результаты свидетельствуют о том, что применение когнитивных и зрительных технологий обеспечивает существенный рост эффективности бизнес-процессов, повышает точность и скорость диагностических процедур в здравоохранении, усиливает аналитические возможности в экономике и способствует персонализации образовательных практик. Выявлены также общие препятствия на пути внедрения. Среди них – нехватка качественных размеченных данных, необходимость модернизации ИТ-инфраструктуры, дефицит квалифицированных кадров, сопротивление организационным изменениям, а также неурегулированность этических и правовых аспектов применения AI и визуальных данных.

Выводы. На основании анализа сделан вывод о том, что интеграция когнитивных и зрительных систем представляет собой не временный технологический тренд, а устойчивое формирование новой управленческой парадигмы. В этой парадигме машинный интеллект и визуальное восприятие работают в тесной связке с человеком, выполняющим роль интерпретатора, контролера и стратегического руководителя. Потенциал этих технологий заключается в обеспечении устойчивого конкурентного преимущества для отдельных организаций и государств в целом в условиях цифровой экономики, при комплексном и этически выверенном подходе к их внедрению.

1. Lampropoulos G. Combining artificial intelligence with augmented reality and virtual reality in education: Current trends and future perspectives // Multimodal Technologies and Interaction. 2025. Vol. 9. No. 2. Article 11. http://doi.org/10.3390/mti9020011

2. Нерсесян Р. С. Когнитивный суверенитет, триада напряжения и геополитический баланс: эволюция концепции стратегического лидерства России в цифровую эпоху // Universum: общественные науки. 2025. № 10-1. С. 59–68.

3. Искандарова С. А. Компьютерное зрение как драйвер цифровой трансформации: сравнительное исследование стратегий внедрения в России, США, ЕС и Китае // Актуальные исследования. 2025. № 14-1. С. 29–36.

4. Comai A. Decision-making support: The role of data visualization in analyzing complex systems // World Futures Review. 2015. Vol. 6. No. 4. P. 477–484. https://doi.org/10.1177/1946756715569233

5. Latif W. B., Yasin I. M., Rahaman A. et al. Impact of augmented reality (AR) and virtual reality (VR) on interactive learning systems // Pacific Journal of Advanced Engineering Innovations. 2024. Vol. 1. No. 1. P. 23–32. URL: https://www.researchgate.net/ publication/388917561_Impact_of_Augmented_Reality_AR_and_Virtual_Reality_VR_on_ Interactive_Learning_Systems (дата обращения: 29.12.2025).

6. Игнатьев С. А., Клевцова О. Ю., Плотников В. А. Совершенствование государственного управления на основе использования технологии интеллектуального анализа данных // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 2. С. 50–58.

7. Репин Д. А., Игнатьев С. А. Нейротехнологии в управленческой коммуникации (на примере нейроинтерфейсов) // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2025. № 1. С. 84–90.

8. Федоров М. В., Репин Д. А., Игнатьев С. А. Технологии искусственного интеллекта в государственном управлении: разработка парадигмы разумного (само)ограничения //Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2024. № 5. С. 46–53.

9. Kratsch W. Data-driven management of interconnected business processes: Contributions to predictive and prescriptive process mining. Doctoral thesis, 2020, Bayreuth: University of Bayreuth. 2021. 45 p. https://doi.org/10.15495/EPub_UBT_00005329

10. Герцик Ю. Г., Горлачева Е. Н., Рощин Д. О. Российский и международный опыт внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении // Медицинский совет. 2025. Т. 19. № 13. С. 274–281. https://doi.org/10.21518/ms2025-204

11. Takita H., Kabata D., Walston S. L. et al. A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians // NPJ Digital Medicine. 2025. Vol. 8. No. 1. Article 175. http://doi.org/10.1038/s41746-025-01543-z

12. Арялина М., Майер А. Российские школы и вузы за 2023 год потратили на VR-очки почти 2 млрд рублей // Ведомости. 2024. 20 июня. URL: https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/06/20/1044962-rossiiskie-shkoli-i-vuzi-potratili-na-vr-ochki-pochti-2-mlrd (дата обращения: 05.12.2025).

13. Федоров М. В., Репин Д. А., Игнатьев С. А. Интеллектуальный капитал в сфере искусственного интеллекта как драйвер технологического потенциала России // Экономика и управление. 2025. Т. 31. № 9. С. 1105–1120. http://doi.org/10.35854/1998-1627-2025- 9-1105-1120