ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЖИЗНЕННОМ ЦИКЛЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ: КАРТА РЕШЕНИЙ ПО ПРОЦЕССАМ

?

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЖИЗНЕННОМ ЦИКЛЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ: КАРТА РЕШЕНИЙ ПО ПРОЦЕССАМ

Информационное общество. 2027. № 2.

В печати

В статье построена карта отечественных решений на основе искусственного интеллекта, привязанная к процессам жизненного цикла программного обеспечения и предназначенная для выбора инструментов автоматизации разработки и сопровождения программного обеспечения. Методологическая основа — процессный подход и классификация по группам процессов жизненного цикла программных средств. Выборка формируется из открытых данных российского рынка программного обеспечения по критериям сферы искусственного интеллекта, актуальности и релевантности жизненного цикла. Привязка к группам процессов выполнена по сопоставлению класса программного обеспечения с процессами. Получены матрица «блок — группы процессов», распределение продуктов на основе искусственного интеллекта по группам и зоны наибольшего и наименьшего покрытия. Карта ориентирована на руководителей проектов и архитекторов программного обеспечения.

Язык: русский

Полный текст

Artificial Intelligence in Courts, Arbitration and Issues of “Hallucinations”

Клементьев А. П., Касаткина А. С., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 2 P. 40–60

Добавлено: 14 июля 2026 г.

Проникновение искусственного интеллекта в жизненный цикл разработки программного обеспечения: эмпирический анализ рынка труда

Стоянова О. В., Окусков И. С., Бизнес-информатика 2026 Т. 20 № 2 С. 81–93

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в информационные технологии трансформирует требования к компетенциям специалистов, однако проникновение ИИ-компетенций на ранние этапы жизненного цикла программного обеспечения (Software Development Life Cycle, SDLC) – анализ требований и планирование – остаётся недостаточно изученным. Существующие работы опираются на статические модели компетенций без эмпирической валидации либо анализируют рынок труда на агрегированном уровне профессий, не ...

Добавлено: 5 июля 2026 г.

Сегодня: четыре мегатренда клиентоцентричности

Сельский А. К., Снегирев А. Ю., Колбин Е. И. и др., В кн.: Цифровая клиентоцентричность. Как современные технологии помогают компаниям и государству сделать шаг навстречу потребителям.: М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2026. Гл. 2 С. 71–142.

Вторая глава монографии посвящена анализу современных мегатрендов клиентоцентричности, которые формируются под воздействием цифровых технологий и трансформируют подходы компаний и государственных органов к взаимодействию с клиентами и гражданами. На основе семантического анализа больших данных (с использованием системы iFORA) и экспертных интервью авторы выделяют четыре ключевых мегатренда. Первый мегатренд, проактивное взаимодействие и персонализация, описывает переход от реактивного обслуживания к предвосхищению ...

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как институциональный вызов: диагностика дисфункций системы образования и науки и возможные регуляторные ответы

Капитонов И. А., Москвитин О. А., Современное профессиональное образование 2026 № 5 С. 55–57

В статье рассматривается проблема институциональной неготовности российской системы образования и науки к массовому распространению генеративного искусственного интеллекта. Авторы фиксируют парадоксальную асимметрию: студенты и аспиранты активно применяют ИИ для делегирования текстопроизводства, тогда как научно-педагогические работники в большинстве своём не используют его как исследовательский инструмент. Показано, что в основе этой асимметрии лежит не «злой умысел» участников, а ...

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Book Review: The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence

Космарский А. А., Напреенко И. В., Journal of Cultural Economy 2026 P. 1–4

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции (материалы «круглого стола»)

Пружинин Б. И., Афанасов Н. Б., Буданов В. Г. и др., Вопросы философии 2026 № 5 С. 5–35

В декабре 2025 г. в Институте философии РАН состоялся «круглый стол» с международным участием на тему «Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции». Организаторы «круглого стола» – журнал «Вопросы философии» и представители научного проекта № 25-28-00707 «Социальное программирование как проблема сетевой самоорганизации», поддержанного Российским научным фондом. В обсуждении приняли участие философы-эпистемологи, специалисты ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Идеологема «искусственный интеллект» в образе сильного государства (по материалам российского и китайского медиадискурсов)

Романова Т. В., Бинштейн М. М., Медиалингвистика 2026 Т. 13 № 1 С. 28–50

В данной статье противопоставляется узкое и широкое понимание содержание термина ИИ, фиксируется история его появления. Функционирование термина ИИ рассматривается в сопоставительном аспекте по данным российских и китайских медийных источников: ...

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Сетевой анализ гиперссылок: методологические возможности изучения партнерств в сфере искусственного интеллекта

Бархатова Л. А., Социологические исследования 2026 № 5 С. 71–83

В статье концептуализируются методологические возможности сетевого анализа гиперссылок как способа эмпирической реконструкции социального взаимодействия через цифровые следы. На примере анализа сети партнерств в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в России представлена авторская аналитическая схема перевода технических связей гиперссылок в социологические категории. Описан полный цикл обработки данных, собранных веб-краулингом, включая этап контекстуализации через ручную верификацию содержания ссылок. ...

Добавлено: 12 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Edge AI Approach to Stray Cat Detection in Urban Environments

Orazmetova Dilara, Zhohov A., Vasilieva Sofia и др., , in: 2026 28th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications (DSPA).: IEEE, 2026. P. 1–5.

Добавлено: 7 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

Государственные информационные системы «Антикартель» и «Тариф» как инструменты защиты конкуренции и обеспечения обоснованного тарифообразования в цифровую эпоху

Москвитин О. А., Лебединский В. И., В кн.: Цифровое общество: состояние, проблемы, перспективы.: [б.и.], 2026.

В статье анализируются правовые и организационные основы функционирования государственных информационных систем «Антикартель» и «ТАРИФ», созданных Федеральной антимонопольной службой России в рамках цифровой трансформации контрольно-надзорной деятельности. Исследуются возможности использования технологий искусственного интеллекта для выявления антиконкурентных соглашений и обеспечения эффективного тарифного регулирования. Выявляются отдельные возможные правовые риски и направления совершенствования использования ГИС. ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Artificial intelligence, drug repurposing and peer review

Levin J., Oprea T. I., Davidovich S. и др., Nature Biotechnology 2020 P. 1127–1131

Пандемия COVID-19 изменила способы обмена и распространения научных и клинических результатов. Согласно недавнему анализу, в среднем каждую неделю публикуется 367 статей, посвященных COVID-19, при этом медианное время от подачи до принятия составляет всего 6 дней (по сравнению с 84 днями для материалов, не связанных с COVID-19)¹. Эти беспрецедентные сроки рецензирования — и в некоторых случаях ...

Добавлено: 1 июня 2026 г.