Введение

Зарождение цифровых технологий произошло задолго до наших дней, однако наиболее интенсивное их развитие началось в XX веке. Цифровые технологии значительно упростили выполнение многих операций в разных сферах жизнедеятельности человека, существенно сократив временные затраты. Применение цифровых технологий сделало бизнес-процессы более прозрачными и управляемыми, производственные процессы и операции стали выполняться гораздо быстрее, передача и обработка информации перешла на совершенно новый уровень как по объему, так и скорости [1, c. 480].

Возникновение и распространение цифровых технологий стало переломным моментом в истории человечества, радикальным образом изменив структуру общественного потребления [2, с. 290]. Уникальные блага, ранее доступные лишь узкой группе потребителей, благодаря новым техническим и технологическим возможностям приобрели статус общедоступных благ. Важнейшей особенностью новой эпохи стала способность обрабатывать огромные массивы данных, существенно обогатив научное познание, образовательные практики, медицинскую диагностику и фармакологию. Появление цифрового инструментария вызвало качественные изменения и в промышленном секторе, положив начало эпохе массового производства товаров и услуг. Вместе с тем следует учитывать, что история развития цифровых технологий носит циклический характер, связанный с чередованием фаз активного роста, стабилизации и временных регрессий. Несмотря на значительные успехи последних десятилетий, многие ключевые сферы экономики, особенно малый и средний бизнес, сталкиваются с трудностями массового внедрения передовых информационных и коммуникационных технологий из-за высокой стоимости приобретения инновационных решений и значительных расходов, возникающих при их эксплуатации [3, с. 96]. Однако несомненные перспективы дальнейшей цифровой трансформации и получаемые при этом выгоды делают актуальной постановку вопроса о разработке методов преодоления обозначенных преград, способствующих эффективному освоению всех преимуществ цифровой революции.

Основная часть

Начало эпохи информационных технологий и зарождение первых концепций компьютеров связано с работами британского математика XIX века Чарльза Бэббиджа. Созданная им аналитическая машина представляла собой первое механическое устройство, способное автоматически осуществлять сложные вычисления и сохранять полученные результаты [4, с. 45]. Идеи Бэббиджа стали отправной точкой развития современных компьютерных технологий и автоматизации процессов обработки информации, формируя фундамент современной индустрии информационных технологий.

Первый коммерческий компьютер для автоматизации бизнеса – «LEO I» (Lyons Electronic Office I) – был разработан в начале 50-х годов прошлого века для британской компании J. Lyons & Co Дж. Пиркентоном, под руководством Дж. Симмонса. Устройство предназначалось для решения сложных задач управления запасами и автоматической оптимизации поставок скоропортящейся продукции с учётом климатических факторов, что фактически стало первым применением вычислительной техники в области логистики [5, c. 3–4].

Позже, на основе «LEO I», были созданы компьютеры для Ford Motor Co, Kodak и других промышленных гигантов. Это была первая волна цифровой революции: замена команд людей системами, способными на простые, а затем и намного более сложные вычисления [6, с. 18]. Успешность проекта привела к широкому распространению компьютеров серии LEO среди различных отраслей экономики Великобритании. Так, во второй половине 1960-х годов компьютеры были приобретены Главным почтовым управлением страны для автоматизации расчёта и оплаты телефонных счетов [5, c. 4].

Однако до интеграции в распределённую информационно‑коммуникационную инфраструктуру эти компьютеры фактически функционировали в качестве высокопроизводительного арифметико‑логического средства. Возрастающая потребность научных и инженерных коллективов в обеспечении коллективного доступа к специализированным вычислительным ресурсам – аппаратным, программным, а также к сервисным и прикладным компонентам – обусловила формирование принципиально новой архитектуры удалённого взаимодействия. В начале 1960‑х годов в США под научным руководством Л. Клейнрока была разработана и апробирована экспериментальная сеть ARPANET, ставшая прототипом современного Интернета. В этот же период был теоретически обоснован и практически реализован принцип пакетной коммутации, обеспечивший возможность эффективной маршрутизации, сегментации и передачи данных в распределённой среде [7, с. 46–47]. Указанные разработки обозначили начало качественно нового этапа эволюции цифровых технологий.

История подключения Республики Беларусь к глобальной сети Интернет и получения собственного домена «.by» началась в 1994 году. В 1999 году благодаря «Белтелеком» Интернет стал массовым явлением для белорусов, а уже к 2001 году число пользователей в стране достигло примерно одного миллиона [8].

Важную роль в развитии бизнеса, в частности малых и средних предприятий (МСП), сыграл Интернет. Именно с его появлением стали возможны новые бизнес-модели (цифровой маркетинг, электронные платежи, логистика и др.), отличительной чертой которых является низкий порог входа по капиталу. Для МСП этот фактор является одним из ключевых условий успеха [9, с. 153].

Аналогично этапам развития компьютеров развивалось и программное обеспечение для них. На ранних этапах выбор ПО был весьма ограничен: оно выполняло простейшие функции – вычисления, хранение, обработку и передачу информации, причём объёмы данных были сравнительно невелики. Изначально данные технологии разрабатывались и проходили испытания на базе научных институтов и военных предприятий, после чего их подхватывала сфера бизнеса. Следует также отметить, что в сфере бизнеса новые технологии изначально внедряли крупные транснациональные корпорации (ТНК). Они адаптировали их под свои нужды и разрабатывали собственные решения на их основе. Лишь затем эти технологии становились доступны среднему и малому предпринимательству. Такая последовательность закономерна, поскольку внедрение, адаптация и разработка новых решений требуют значительных финансовых вложений [10, с. 1].

Одновременно с развитием компьютеров и сети Интернет (ARPANET) стали расти в геометрической прогрессии объемы информации, производимые устройствами, компаниями, людьми, что повлекло за собой острую необходимость развития программного обеспечения, позволяющего работать с большими объемами информации на системном уровне, что позволило в дальнейшем создать специализированное программное обеспечение для поддержки принятия решений.

Термин BI (бизнес-аналитика) впервые был введен в использование Хансом Питером Луном, исследователем фирмы IBM, в 1958 году [11, с. 7]. Но уже в 1989 году появился термин KDD (обнаружение знаний в базах данных), которым обозначался обширны процесс поиска знаний в данных с применением «высокоуровневого» подхода к их анализу [11, с. 8].

В современном понятии бизнес-аналитика представляет собой набор взаимосвязанного программного обеспечения разного назначения, предназначенного для работы с большими объемами данных, позволяющее проводить многоуровневый анализ данных в зависимости от целей и принимать на его основе решения. На сегодняшний день инструменты BI удобны в использовании, итеративны, интерактивны, ориентированы на бизнес и ориентированы на бизнес-деятельность [11, с. 7].

Наряду с развитием вычислительной техники, программного обеспечения, компьютерных сетей и бизнес-аналитики, в середине XX века зародилась область «искусственного интеллекта» (ИИ). Сам термин был предложен в 1956 году на Дартмутской конференции, где целью ставилось создание машин, способных имитировать человеческий интеллект [12, с. 2].

В 1955 году Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон разработали программу с использованием искусственного интеллекта, которая была могла доказывать логические теоремы. Это послужило началом эры искусственного интеллекта [12, с. 2]. Далее в 70-х годах 20-го века искусственный интеллект нашел применение в программах, предназначенных для имитации процесса принятия решений человеком в сферах медицины и инженерии. Например, экспертная система MYCIN, разработанная Стэнфордским университетом, помогала диагностировать инфекционные заболевания и рекомендовать методы лечения [12, с. 3].

Развитие искусственного интеллекта наряду с остальными технологиями (сети, программное обеспечение, компьютеры) протекало волнообразно с периодами «забвения» и «бурного всплеска», так как все они были тесно связаны друг с другом, развитие одной технологии побуждало необходимость обновления и совершенствования всех остальных и напротив, замедление и охлаждение интереса тормозило все остальное.

Широкое применение искусственного интеллекта в бизнесе началось в 2012 году с таких «гигантов», как Amazon, Google и Facebook, которые его начали использовать для работы с клиентами, что позволило им улучшить свои сервисы за счет повышения уровня качества обратной связи [12, с. 3]. В дальнейшем искусственный интеллект начали применять в документообороте, финансовом анализе, логистике и других сферах, требующих ускорения и повышения эффективности.

В современном мире работа компаний невозможна без поддержки программного обеспечения, особенно систем для принятия решений на основе анализа данных с применением искусственного интеллекта. Сегодня программные комплексы на базе ИИ, предназначенные для анализа данных и автоматизации бизнес-процессов, активно используют все мировые транснациональные корпорации и крупный бизнес. Такие инструменты являются мощным средством повышения конкурентоспособности и достижения стратегических целей.

Одной из первых компаний, внедривших инструменты BI, стала Gartner Group Inc. в 1996 году. Уже тогда было очевидно, что конкурентоспособность предприятия напрямую зависит от способности принимать обоснованные решения на основе точной и актуальной информации, что и обеспечивает бизнес-аналитика [14, с. 58].

В настоящее время развитие BI-систем неразрывно связано с технологиями искусственного интеллекта, которые значительно расширяют их возможности. Ярким примером масштабных инвестиций в эту сферу является бизнес Объединённых Арабских Эмиратов: крупные компании страны вкладывают в инструменты бизнес-аналитики порядка нескольких миллионов долларов США [14, с. 74].

Более того, некоторые транснациональные корпорации из ОАЭ пошли по пути создания индивидуальных решений. Они разрабатывали комплексные системы на базе продуктов для бизнес-анализа, включающие хранилища данных, OLAP-кубы, системы показателей (дашборды) и 3D-визуализацию [14, с. 67].

Компания Amazon использует цифровые продукты на базе искусственного интеллекта для выстраивания логистики, которая является основой её бизнеса. Эти решения позволяют не только эффективно разрабатывать цепочки поставок с учётом анализа и прогнозирования спроса по видам и объёмам продукции, но и оптимизировать внутренние процессы [12, с. 12]. Кроме того, автоматизация даёт возможность высвобождать сотрудников и переобучать их для выполнения более сложных и востребованных задач [14, с. 59].

Предприятия мирового автопрома, станкостроения и других отраслей со схожими производственными процессами внедряют технологии искусственного интеллекта, заменяя традиционных промышленных роботов на коботов (коллаборативных роботов). В отличие от обычных роботов, коботы способны безопасно работать бок о бок с человеком, не теряя при этом своей эффективности. [12, с. 23].

Медицинская система на основе искусственного интеллекта Da Vinci хорошо себя зарекомендовала и успешно применяется во многих странах, например в Турции, Чехии, Германии, Испании и Южной Корее. Она помогает хирургам выполнять малоинвазивные операции с высокой точностью. Аналогичные системы уже используются для диагностики заболеваний, интерпретации анализов и решения других клинических задач [12, с. 24].

Приложения на основе искусственного интеллекта находят всё более широкое применение в сельском хозяйстве – одной из ключевых отраслей, обеспечивающих мировую продовольственную безопасность. Особенно актуален этот тренд в условиях нестабильного и меняющегося климата, который является решающим фактором для аграрного сектора. Цифровые системы на базе ИИ позволяют не только сохранять урожайность вопреки негативному воздействию климатических изменений, но и обеспечивать рост производительности сельскохозяйственных предприятий [15, с. 55]. Лидерами по разработкам и изучению применения искусственного интеллекта в сельском хозяйстве являются следующие государства: Китай, США, Индия, Австралия, Испания, Бразилия, Германия, Италия, Франция, Канада [15, с. 58].

Системы на основе искусственного интеллекта уже давно применяются в космической сфере. Яркий пример – марсоходы NASA Curiosity и Perseverance, которые благодаря ИИ способны самостоятельно ориентироваться на местности и проводить научные эксперименты на поверхности Марса [12, с. 24]. Аналогичные цифровые продукты активно внедряются и в авиации. Там они используются для отслеживания рейсов, управления операциями в аэропортах и обработки больших массивов данных о пассажирах, воздушных судах и экономической деятельности авиакомпаний [14, с. 59].

Цифровизация организаций Беларуси характеризуется высоким уровнем проникновения базовых ИКТ. В 2024 году доступ к интернету имели 99,3% обследованных организаций, представление отчётности с использованием ИКТ осуществлялось субъектами бизнеса в 99,6% случаев, а электронную почту использовали 99,2% организаций. При этом внедрение передовых цифровых технологий в организациях республики остаётся ограниченным. Использование интернета и облачных сервисов носит преимущественно инфраструктурный и административный характер, что отражает ориентацию на поддержание базовых процессов, а не на развитие цифровых бизнес‑моделей. Технологии Индустрии 4.0 также внедряются фрагментарно: интернет вещей используют 21,5% организаций, большие данные – 13,7%, искусственный интеллект – 5,8%, цифровые двойники – около 0,5%. В совокупности это свидетельствует о том, что цифровая трансформация находится на переходном этапе и сопровождается рисками технологического отставания, что требует стратегических мер по повышению цифровой зрелости организаций [13].

Анализ уровня цифровой зрелости (Digital Maturity) малых и средних предприятий Республики Беларусь показал, что 47% компаний находятся на фрагментарной ступени зрелости, 30% – на начальной, 12% достигли интегрированной ступени и столько же имеют отсутствующий уровень. Средний уровень цифровой зрелости белорусского бизнеса соответствует фрагментарной ступени.

Крупные компании со штатом свыше 251 сотрудника и объёмом выручки более 50 млн долларов США находятся на более высокой ступени цифровой зрелости. В то же время предприятия малого и среднего бизнеса демонстрируют более низкие показатели, что обусловлено наличием сдерживающих факторов: нехваткой денежных ресурсов, специалистов и технической базы [16].

Основными законодательными актами, регулирующими и стимулирующими сферу цифровой экономики, в частности, для предприятий МСП, выступают следующие нормативно-правовые акты:

— «О Государственной программе инновационного развития Республики Беларусь на 2026–2030 годы», Указ Президента Республики Беларусь от 21 декабря 2025 года №448 [17];

— «О Государственной программе «Устойчивое предпринимательство» на 2026–2030 годы», постановление Совета Министров Республики Беларусь от 20 декабря 2025 г. № 739 [18];

— «О защите персональных данных», Закон Республики Беларусь от 07.05.2021 № 99-З [19];

—  Концепция развития системы образования Республики Беларусь до 2030 года, утвержденная постановлением Совета Министров Республики Беларусь от 30.11.2021 № 683 [20];

— «Об уровне цифрового развития отраслей экономики и административно-территориальных единиц», Постановление Министерства связи и информатизации от 29 апреля 2023 г. № 9 [21];

— и другие.

В международном пространстве:

— СНГ: Модельный закон об искусственном интеллекте (перспективы) [22];

— ЕАЭС: Этика использования искусственного интеллекта; Цифровой кодекс (перспективы) [23].

Законодательные акты призваны не только стимулировать цифровое развитие Республики Беларусь, но и регулировать соблюдение норм и правил в области цифрового развития, в частности защиты персональных данных и предотвращения преступлений, но и регулирования этических аспектов.

Также в вопросах регулирования использования искусственного интеллекта в контексте защиты персональных данных в международном пространстве существуют следующие акты и стандарты, разработанные мировыми институтами:

— Проект Конвенции СЕ: Конвенция об искусственном интеллекте и правах человека (проект, декабрь 2023);

— ЮНЕСКО: рекомендации по этике искусственного интеллекта (2021);

— ОЭСР: Рекомендации Совета по искусственному интеллекту (2019); Основа для классификации систем на основе искусственного интеллекта (2022);

— Процесс Хиросима (G7): международные руководящие принципы для передовых систем искусственного интеллекта (2023); международный кодекс поведения для передовых систем на основе искусственного интеллекта (2023);

— ООН: Резолюция Генеральной Ассамблеи (21 марта 2024 г.);

— ISO: стандарт ISO/IEC 23894:2023; стандарт ISO/IEC 42001:2022; стандарт ISO/IEC 23053:2022 [23].

Основной проблемой для цифровизации предприятий МСП в Республике Беларусь недостаточность финансовых и трудовых ресурсов.

В частности, для внедрения программного обеспечения на основе искусственного интеллекта требуется продвинутая техническая инфраструктура, включая быструю и надежную связь, а также дополнительные затраты на обучение персонала, приобретение дополнительных специалистов, что для небольших компаний является одним из основных препятствий вследствие ограниченности финансов [24, с. 39].

Нехватка компетентных специалистов, способных провести грамотный анализ потребности компании в цифровых продуктах, установке ее уровня цифровой зрелости, а также сформировать подходящий портфель цифровых продуктов, способный удовлетворить ожидания компании и уложиться в имеющийся бюджет, на данный момент пока является очень актуальной проблемой.

Следует отметить противоречие между конфиденциальностью данных и необходимостью их сбора и обработки для анализа. Отсутствие чёткой грани приводит к тому, что многие необходимые данные остаются недоступными. Однако их попадание в общий доступ создаёт риски нецелевого использования, вплоть до преступных целей. Это обуславливает актуальность совершенствования законодательного регулирования сбора и использования данных.

Еще одной из важнейших проблем является сопротивление сотрудниками изменениям. Внедрение цифровых технологий, в том числе с применением искусственного интеллекта, влечет за собой реструктуризацию бизнес-процессов компании, что негативно воспринимается сотрудниками компании. Одна часть сотрудников чувствует угрозу потери рабочих мест, другая же попросту может противиться чему-то новому по причине нежелания прилагать усилия к обучению. Руководство компаний либо должно само иметь достаточно компетенций, навыков и знаний для управления переходом к цифровой модели бизнес-процессов, обеспечивая обучение и переубеждение сотрудников, либо привлечь для этого процесса сторонних компетентных специалистов [12, с. 9,10].

Следует отметить, что при реализации цифровых проектов ключевым риском является их неудачное осуществление, предпосылки которого зачастую закладываются уже на этапе стратегического планирования. Основной причиной выступает неадекватная оценка целевых показателей и ожидаемых результатов проекта. В большинстве случаев провал подобных инициатив обусловлен совокупностью факторов, среди которых: некорректный выбор программно-аппаратных платформ, нереалистичная оценка сроков реализации, недостаточный объём финансирования и дефицит квалифицированных кадров. Кроме того, существенным фактором риска выступает низкая степень осознания руководством компании необходимости и стратегической важности проекта, что приводит к отсутствию должной поддержки.

Внедрение систем искусственного интеллекта в сферу оценки исполнения работниками своих должностных обязанностей сопряжено с проблемой недоверия со стороны персонала. Данное недоверие обусловлено риском формализованного подхода, присущего алгоритмам ИИ, в то время как критерии оценки в этой области требуют высокой степени гибкости и чувствительности. Необходимость индивидуального подхода продиктована многофакторностью трудовых процессов и уникальностью профессиональных профилей сотрудников. Современные технологии ИИ пока еще не достигли уровня развития, позволяющего обеспечить адекватный учёт всего спектра контекстуальных нюансов и личностных особенностей при анализе производительности труда.

Анализ эмпирических данных свидетельствует о недостаточной точности современных систем искусственного интеллекта при обработке запросов, касающихся исторических фактов. В ходе испытаний зафиксирована устойчивая погрешность: в среднем на каждые шесть корректных ответов приходился один неверный или искажённый. Подобная статистика исключает возможность полной автоматизации принятия решений на основе ИИ, поскольку это создаёт высокий риск генерации недостоверной информации и её некритического усвоения пользователем. [25, с. 54-55].

Следует также отметить проблемы внедрения продуктов BI, так как основная сложность заключается в необходимости индивидуального подхода к формированию набора продуктов для каждого предприятия. Данный аспект в наибольшей степени касается средних предприятий, так как крупные могут позволить себе проведение глубокого анализа, формирование оптимальных наборов BI-решений и наличие квалифицированных специалистов, а малые предприятия пока имеют меньшую потребность в продуктах такого уровня, хотя риск некачественного анализа и подбора у них также имеется. Средние предприятия испытывают высокую потребность в продуктах бизнес-аналитики, однако ограничены в финансовых ресурсах и квалифицированных кадрах [14, стр. 59]. На основании рассмотренной информации можно сделать вывод, что цифровая зрелость предприятий республики находится на среднем уровне, но имеет тенденцию к повышению. Правительство заинтересовано в развитии предприятий, в том числе путём стимулирования внедрения цифровых технологий. Однако существует ряд рисков, связанных с внедрением, работа с которыми необходима для повышения эффективности цифровых продуктов и сокращения количества неудачных проектов.

Заключение

Из рассмотренного в настоящей статье материала можно сделать следующие выводы:

— цифровые технологии зародились еще в 19 веке, но основное развитие получили в 20-м веке, причем на сегодняшний их развитие лишь только набирает обороты;

— первые цифровые технологии в бизнесе были использованы для ускорения и автоматизации бизнес-процесса по распределению скоропортящейся продукции по конечным точкам реализации, показав тем самым эффективность и перспективность применений для сферы бизнеса;

— уровень развития цифровых технологий тесно связан с уровнем развития в смежных с ним сферах, например, техническое оборудование, в котором они применяются (компьютеры и их составные части, например, процессоры; роботы и подобные автоматизированные механизмы; беспилотная техника; производственное оборудование и т.д.);

— опыт многих стран показал, что применение цифровых технологий в бизнесе, в том числе в сфере аналитики и поддержки принятия решений привело к успеху многие предприятия, что позволило некоторым из них даже выйти на международный уровень, трансформировавшись из национальных компаний в транснациональные. Также появились совершенно новые бизнес-модели, существование которых было бы не мыслимо без цифровых технологий;

— существует немало проблем внедрения цифровых технологий, особенно для средних и малых предприятий в силу их немалой стоимости и трудоемкости их внедрения. Но будущие возможные перспективы развития должны мотивировать малый и средний бизнес разрабатывать различные методики для поиска путей решения проблем внедрения данных технологий;

— цифровая зрелость малого и среднего бизнеса Республики Беларусь находится пока на фрагментарной ступени, что означает недостаточность цифровизации предприятий малого и среднего бизнеса. Но также это и означает наличие потенциала и перспектив для роста уровня цифровизации. Также нужно отметить, что как со стороны Республики Беларусь, так и мировым сообществом в целом с помощью законодательства и государственного регулирования создаются благоприятные условия для развития цифровых технологий и внедрения их во все сферы, включая бизнес.