njesЭкономические системыEconomic Systems2309-2076Дашков и К10.29030/2309-2076-2026-19-2-62-77njes-251Research ArticleЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКАDIGITAL ECONOMYКомплексная диагностика цифровой трансформации ключевых отраслей промышленности РоссииComprehensive diagnostics of the digital transformation of key Russian industriesУшкацТ. Д.UshkatsT. D.

Ушкац Татьяна Дмитриевна – старший преподаватель кафедры национальной экономики экономического факультета.

Москва

Tatiana D. Ushkats – senior lecturer of the Department of national economics, Faculty of economics, Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba

Moscow

ushkats-td@rudn.ruРоссийский университет дружбы народов имени Патриса ЛумумбыРоссияPeoples’ Friendship University of Russia named after Patrice LumumbaRussian Federation2026290720261926277Copyright © Ушкац Т.Д., 20262026Ушкац Т.Д.Ushkats T.D.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.njes.ru/jour/article/view/251

Статья посвящена комплексному экономическому анализу цифровой трансформации промышленности России на современном этапе, с особым акцентом на внедрение технологий искусственного интеллекта в производственные процессы. Цель исследования – оценить текущее состояние, межотраслевые различия и факторы эффективности цифровизации в четырех ключевых секторах: обрабатывающей и добывающей промышленности, оборонно-промышленном и агропромышленном комплексах. В рамках работы проведен сравнительный анализ цифровой зрелости этих секторов, что позволило выявить дифференциацию уровней внедрения информационно-коммуникационных технологий и искусственного интеллекта, а также специфику существующих барьеров. Новизна исследования заключается в предложении интегрального показателя – индекса цифровой инерционности, оценивающего, насколько инвестиции в цифровизацию конвертируются в фактическую автоматизацию и использование искусственного интеллекта.

The article is devoted to a comprehensive economic analysis of the digital transformation of the Russian industry at the present stage, with a special focus on the introduction of artificial intelligence (AI) technologies into production processes. The purpose of the study is to assess the current state, intersectoral differences and efficiency factors of digitalization in four key sectors: manufacturing and extractive industries, defense industry (MIC) and agro-industrial (AIC) complexes. As part of the work, a comparative analysis of the digital maturity of these sectors was carried out, which made it possible to identify the differentiation of the levels of implementation of information and communication technologies (ICT) and AI, as well as the specifics of existing barriers. The novelty of the research lies in the introduction of an integral indicator, the digital inertia index (DCI), which evaluates how investments in digitalization are converted into actual automation and the use of AI.

цифровая трансформацияискусственный интеллектиндекс цифровой инерционностипромышленная политикацифровая экономикацифровизация промышленностиdigital transformationartificial intelligencedigital inertia indexindustrial policydigital economydigitalization of industryСтатья подготовлена в рамках инициативной научно-исследовательской работы № 061612-0-000 на тему «Направления развития российской промышленности в условиях достижения технологического суверенитета», выполняемой на базе кафедры национальной экономики экономического факультета РУДН.The article has been prepared within the framework of initiative research work No. 061612-0-000 entitled «Directions of the Russian Industry Development in the Context of Achieving Technological Sovereignty», carried out on the basis of the National Economy Department, Faculty of Economics, RUDN University.ReferencesАналитический отчет по внедрению решений в области искусственного интеллекта в отраслях промышленности // Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта. Москва, 2024. 12 с.Analytical report on the implementation of artificial intelligence solutions in industries. Federal Center for Applied Artificial Intelligence Development. Moscow, 2024. 12 p. (In Russ.).Морковкин Д.Е. Цифровая трансформация обрабатывающей промышленности России как фактор обеспечения технологического суверенитета // Вестник евразийской науки. 2024. Т. 16, № s3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-obrabatyvayuschey-promyshlennosti-rossii-kak-faktor-obespecheniya-tehnologicheskogo-suvereniteta/viewer (дата обращения: 15.03.2026).Morkovkin D.E. Digital transformation of the Russian manufacturing industry as a factor in ensuring technological sovereignty. Vestnik evrazijskoj nauki = Bulletin of Eurasian Science. 2024. Vol. 16, No. s3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsiya-obrabatyvayuschey-promyshlennosti-rossii-kak-faktor-obespecheniya-tehnologicheskogo-suvereniteta/viewer. (In Russ.).О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации : Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/ (дата обращения: 15.03.2026).On the development of artificial intelligence in the Russian Federation: Decree of the President of the Russian Federation dated 10.10.2019 No. 490. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184. (In Russ.).Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. URL: https://zsrf.ru/uploads/files/Национальная%20стратегия%20развития%20ИИ.pdf (дата обращения: 15.03.2026).National Strategy for the Development of Artificial Intelligence for the period up to 2030. URL: https://zsrf.ru/uploads/files/Национальная%20стратегия%20развития%20ИИ.pdf. (In Russ.).Индикаторы цифровой экономики – 2025 : статистический сборник / В.Л. Абалкин [и др.] ; НИУ ВШЭ. Москва : ИЦИЭЗ ВШЭ, 2025. 296 с.Indicators of the digital economy – 2025 : a statistical collection / V.L. Abalkin [et al.]; Higher School of Economics. Moscow : ICIEZ HSE, 2025. 296 p. (In Russ.).Обзор практик применения искусственного интеллекта в сфере сельского хозяйства // Кэпт Налоги и Консультирование. URL: https://assets.kept.ru/upload/pdf/2025/04/ru-ai-in-agribusiness.pdf (дата обращения: 15.03.2026).Review of the practices of artificial intelligence application in the field of agriculture. Capt Taxes and Consulting. URL: https://assets.kept.ru/upload/pdf/2025/04/ru-ai-in-agribusiness.pdf. (In Russ.).Трофимов О.В., Саакян А.Г. Цифровизация и проблемы обеспечения информационной безопасности на предприятиях оборонно-промышленного комплекса Российской Федерации // Креативная экономика. 2023. Т. 17, № 9. С. 3331–3344.Trofimov O.V., Sahakian A.G. Digitalization and problems of ensuring information security at enterprises of the military-industrial complex of the Russian Federation. Kreativnaya ekonomika = Creative Economy. 2023;17(9):3331-3344. (In Russ.).Исаков В.С. Искусственный интеллект в горнодобывающей промышленности: новые возможности и преимущества // Вестник науки. 2023. № 2 (59). С. 266–268.Isakov V.S. Artificial intelligence in the mining industry: new opportunities and advantages. Vestnik nauki = Bulletin of Science. 2023;(2(59)):266-268. (In Russ.).Денисова Я.В., Мархаева А.М., Царева С.А. Использование инструментов цифровизации в реальном секторе экономики на примере компании ПАО «ГМК «Норильский никель» // Управление устойчивым развитием. 2023. № 6 (49). С. 12–18. URL: https://www.kstu.ru/servlet/contentblob?id=483791 (дата обращения: 15.03.2026).Denisova Ya.V., Markhaeva A.M., Tsareva S.A. The economic efficiency of the introduction of digital tools on the example of the company «Nornickel». Upravlenie ustoichivym razvitiem = Managing Sustainable Development. 2023;5:12-18. URL: https://www.kstu.ru/servlet/contentblob?id=483791. (In Russ.).Скирдов М.Р. Внедрение технологий искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности // Общество. 2024. № 2 (33). С. 24–28. URL: https://s2.siteapi.org/bbde383f25ec4c1/docs/bzpwkr3uxao8wwowoo44cgow888w0w (дата обращения: 15.03.2026).Skirdov M.R. Introduction of artificial intelligence technologies in the manufacturing industry. Obshchestvo = Society. 2024;(2(33)):24-28. URL: https://s2.siteapi.org/bbde383f25ec4c1/docs/bzpwkr3uxao8wwowoo44cgow888w0w. (In Russ.).Цифровая трансформация «Северсталь»: управление качеством и инновации в металлургии // Росконгресс. URL: https://roscongress.org/materials/tsifrovaya-transformatsiya-severstal-upravlenie-kachestvom-i-innovatsii-v-metallurgii (дата обращения: 15.03.2026).Digital transformation of Severstal: quality management and innovations in metallurgy. Roscongress. URL: https://roscongress.org/materials/tsifrovaya-transformatsiya-severstal-upravlenie-kachestvom-i-innovatsii-v-metallurgii. (In Russ.).Киберзавод. Искусственный интеллект для промышленности: тренды и кейсы. Видео с YouTube. 1:02:58. URL: https://www.youtube.com/watch?v=sV6NVL1Ho6o&t=3778s&ab_channel=%D0%9A%D0%98%D0%91%D0%95%D0%A0%D0%97%D0%90%D0%92%D0%9E%D0%94 (дата обращения: 15.03.2026).Cyberzavod. Artificial intelligence for industry: trends and cases. Video from YouTube. 1:02:58. URL: https://www.youtube.com/watch?v=sV6NVL1Ho6o&t=3778s&ab_channel=%D0%9A%D0%98%D0%91%D0%95%D0%A0%D0%97%D0%90%D0%92%D0%9E%D0%94. (In Russ.).Группа НЛМК тестирует применение искусственного интеллекта для ускорения разработки программных решений // ПАО «НЛМК» : офиц. сайт. URL: https://nlmk.com/ru/media-center/press-releases/nlmk-group-pilots-ai-for-faster-software-development/ (дата обращения: 15.03.2026).NLMK Group is testing the use of artificial intelligence to accelerate the development of software solutions. NLMK PJSC : official website. website. URL: https://nlmk.com/ru/media-center/press-releases/nlmk-group-pilots-ai-for-faster-software-development. (In Russ.).Ефремова М.В., Набиев А.В., Крюкова Т.М. Структурная трансформация промышленности Российской Федерации в 2017–2024 гг. // Экономика и управление в машиностроении. 2025. № 5. С. 59–64. DOI 10.48612/ecomanmash/2025-0501-5964. EDN WBWNRK.Efremova M.V., Nabiev A.V., Kryukova T.M. Structural transformation of the industry of the Russian Federation in 2017-2024. Ekonomika i upravlenie v mashinostroenii = Economics and management in mechanical engineering. 2025;(5):59-64. DOI 10.48612/ecomanmash/2025-0501-5964. EDN WBWNRK. (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.