Анализ и диагностика цифровой трансформации IT-компании

В статье представлены результаты комплексного исследования цифровой трансформации компании-поставщика информационно-технологических услуг. В качестве ключевого кейса компании анализируется продукт машинного обучения для подсчета количества помета на птицефабриках, используемый на сельскохозяйственных площадках Cаратовской и Новосибирской областей России. Использованная методика оценки перспектив цифровой трансформации IT-компании основана на балльных шкалах по направлениям возможностей цифровизации, знания клиентов, конкурентных преимуществ, организационных навыков и лидерства, IoT-готовности. Рассчитаны показатели уязвимости, доля доходов под угрозой и место компании в матрице «знание клиента – участие в экосистеме». Их практическое применение повышает эффективность бизнес-процессов компании. Количественные оценки по множеству параметров цифровой зрелости организации позволили авторам сформулировать рекомендации о развитии платформенных архитектур, партнерских интеграций и расширении клиентского опыта как ключевых факторов дальнейшего роста IT-компании.

1. Крупанин Ф. Техника обгона рынка. URL: https://www.kommersant.ru/doc/8007074 (дата обращения: 20.10.2025).

2. Молчанова Р.В. Особенности функционирования компаний в цифровой среде // Учет и контроль. 2025. № 4. С. 3–9.

3. Weill P., Woerner S.L. What’s your digital business model? Six questions to help you build the next-generation enterprise. Boston. Harvard Business ReviewPress. 2018. 239 p.

4. Судаков А.Н., Андрианов Е.А., Андрианов А.А., Скуратов Н.И. Брудерный обогреватель с искусственным интеллектом // Наука в центральной России. 2024. № 3 (69). С. 92–101.

5. Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т., Белова М.В. Искусственный интеллект в цифровой трансформации агропромышленного комплекса // Уфимский гуманитарный научный форум. 2025. № 1. С. 237–254.

6. Фомин Д.А. Стандарт информационного-технического сопровождения последовательного реинжиниринга // World science: problems and innovations : сборник статей. 2020. № XLIII. С. 64.

7. Estimating action plans for smart poultry houses. 2020 / D. Klotz [et al.]. arXiv preprint arXiv:2008.07356.

8. Бисчоков Р.М. Анализ, моделирование и прогноз урожайности сельскохозяйственных культур средствами искусственных нейронных сетей // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2022. № 17 (2). С. 146–157.

9. ChatGPT в агросфере: преимущества и возможности. URL: https://habr.com/ru/companies/rshb/articles/732278 (дата обращения: 21.10.2025).

10. Developing edge AI computer vision for smart poultry farms using deep learning and HPC / S. Cakic [et al.] // Sensors (Basel). 2023. № 23 (6):3002. DOI: 10.3390/s23063002.

11. Кожаева А.А. Искусственный интеллект в цифровой трансформации бизнеса // Хроноэкономика. 2025. № 3 (51). С. 22–29.

12. Platform Strategy – Insights // Accenture. 2023. URL: https://www.accenture.com/us-en/insights/strategy/platform-strategy (дата обращения: 02.10.2025).

13. Юлдашев Д.К. Роботизация и цифровизация животноводства в республике Узбекистан // Техника и технологии в животноводстве. 2025. Т. 15, № 1. С. 102–108.

14. Маляревский А. ИТ по подписке: как бизнес переходит на сервисную модель потребления. URL: https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=188728 (дата обращения: 21.10.2025).

15. Науменко М. Что такое SaaS-продукты и зачем они нужны бизнесу. URL: https:// www.bitrix24.ru/journal/saas (дата обращения: 21.10.2025).

16. Сафонова И.В. Концептуальная модель цифровой корпоративной отчетности // Учет. Анализ. Аудит. 2025. Т. 12, № 1. С. 27–45.

17. Козлова М.А. Экономика культуры VS креативная экономика: статистический анализ для России // Экономический вестник Республики Татарстан. 2021. № 1. С. 40–47.

18. Инновации: от теории к практике : сб. науч. статей VI Междунар. науч.-практ. конф. Брест : Альтернатива. 2017. 270 с.

19. Общество и экономика знаний, управление капиталами: цифровая экономика знаний // Материалы XII Междунар. науч.-практ. конференциии. Краснодар. 2022. 752 с.

20. Цифровая трансформация организации. URL: https://dzen.ru/a/aL_Ys9LD_gWqJQhN (дата обращения: 21.09.2025).

21. Вайл П., Ворнер С. Цифровая трансформация бизнеса: Изменение бизнес-модели для организации нового поколения: пер. с англ. Москва : Альпина Паблишер, 2019. 257 с.

22. Тучкова А.С. Развитие социальной ответственности будущего инженера в области информационных технологий: прогноз и реализация авторской модели // Муниципальное образование: инновации и эксперимент. 2025. № 2 (99). С. 66–70.

23. Tеоретические основы интеграции систем менеджмента / Е.П. Лаптева [и др.] // Наука и бизнес: пути развития. 2024. № 4 (154). С. 136–142.

24. Level up: Elevate your business with a platform strategy // Accenture. 2024. URL: https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-2/Accenture-Elevate-Your-Business-Platform-Strategy.pdf (дата обращения: 02.10.2025).

25. Agricultural technology predictions 2024 // Deloitte. 2023. URL: https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2024/agricultural-technology-predictions.html (дата обращения: 02.10.2025).

26. Суходоев Д.В., Шох М.А. Цифровая трансформация промышленного потенциала как фактор безопасности региона // Экономика и управление в машиностроении. 2023. № 6. С. 54–57.