?
Пространственное неравенство в спросе на навыки искусственного интеллекта: анализ российских регионов и городов в 2021-2025 ГГ.
С. 125–130.
Ильященко К. А.
В работе анализируются пространственные различия в спросе на навыки искусственного интеллекта (ИИ) на российском рынке труда в 2021-2025 гг. На основе данных более 700 тысяч вакансий с портала HeadHunter выделены три уровня анализа: регионы, типы городов (миллионники, столицы субъектов, прочие) и внутрирегиональный разрыв «столица-периферия». Построены рейтинги регионов по доле вакансий с ИИтребованиями, оценена динамика для разных типов населенных пунктов. С использованием пространственного анализа (глобальный и локальный индексы Морана) показана эволюция пространственной кластеризации спроса на ИИ-навыки. Основные результаты: (1) спрос на ИИ-навыки жестко иерархизирован: Москва (3,65%), Санкт-Петербург (2,23%), миллионники (2,46%) против 0,64% в прочих городах; (2) внутрирегиональный разрыв СЕКЦИЯ «БИЗНЕС-ИНФОРМАТИКА» 126 между столицей субъекта и остальными городами достигает 2-6 раз; (3) пик пространственной кластеризации пришелся на 2023 год (Moran's I = 0,20 для генеративного ИИ, p<0,05), что совпадает с массовизацией ИИ-инструментов; к 2024-2025 гг. кластеризация исчезает, что может свидетельствовать о начале диффузии технологии. Полученные выводы ставят вопрос о рисках усиления пространственного неравенства на рынке труда в условиях цифровой трансформации.
Язык:
русский
Ключевые слова: рынок трудапространственная экономикарегионы Россиибольшие данныерегиональное неравенствопространственный анализиндекс Моранагенеративные моделииерархия городов искусственный интеллект
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Н. Новгород: [б.и.], 2026.
Вагин С. Г., Лисачкина Ю. С., Экономические науки 2020 № 193 С. 190–195
Тема инвестиционной активности регионов не только не утрачивает своей актуальности на протяжении последней четверти века, а наоборот становится сверх важной в условиях перехода России на цифровые технологии, который в свою очередь нуждается в значительных финансовых вливаниях в производстсво и инфраструктуру. В этой связи цель исследования состоит в количественном измерении и качественной интерпретации дифференциации регионов России ...
Добавлено: 26 августа 2026 г.
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта (генИИ) усилило дискуссии о том, как новые технологии трансформируют рынок труда, особенно позиции и задачи, которые еще недавно мог выполнять только человек. Эксперименты показывают, что генеративный ИИ может обеспечить значительный прирост производительности, особенно менее квалифицированных сотрудников, что может приводить к возникновению индивидуальной зарплатной отдачи на рынке труда. Впервые для России ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Папушина Ю. О., Шенкман Е. А., Социологические исследования 2026 № 7 С. 31–43
Внешние шоки 2022 г. изменили условия работы российских компаний и спрос на специалистов. Статья посвящена анализу реакции спроса на разные группы специалистов в индустрии моды, где уход международных брендов одновременно усилил неопределенность и освободил рыночные ниши для российских производителей. Эмпирическую базу исследования составляют данные российского онлайн-агрегатора вакансий за период с 2021 по 2024 гг., которые ...
Добавлено: 7 августа 2026 г.
Заграничный А. И., Irina Dashkina, Королева Д. О., , in: GenAIED: Cultural and Pedagogical Catalysts in Higher Education.: L.: Routledge, 2027. Ch. 12 P. 181–198.
The rapid integration of artificial intelligence (AI) into higher education has intensified the need for regulatory frameworks that balance innovation with risk mitigation. This chapter examines regulatory preferences regarding AI among staff members of higher education institutions. The analysis is based on Hofstede's cultural dimensions framework to explore how individual cultural orientations influence attitudes toward ...
Добавлено: 6 августа 2026 г.
V. Firsanova, Key Issues of Contemporary Linguistics 2025 No. 1 P. 67–82
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Ильященко К. А., В кн.: X МЕЖДУНАРОДНАЯ СТУДЕНЧЕСКАЯ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕСА: ВЫЗОВЫ И РЕШЕНИЯ».: [б.и.], 2026. С. 79–84.
Актуальность. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) трансформируют рынок труда: растёт спрос на ИИ-компетенции и формируется зарплатная премия за их владение (Acemoglu & Restrepo, 2019; Alekseeva et al., 2021; Терников, 2023). Однако существующие исследования фокусируются на отраслевых и профессиональных аспектах, оставляя в стороне пространственное измерение — различия между регионами, типами городов и внутри регионов. Для России этот ...
Добавлено: 15 июля 2026 г.
Позаненко А. А., Социологические исследования 2026 № 6 С. 64–71
Вследствие сохраняющихся территориальных социально-экономических диспропорций часть жителей российских сел и малых городов уезжают на продолжительный срок на работу без перемены места жительства. Такая внутренняя временная трудовая миграция некоторыми исследователями именуется «отходничеством», а мигранты – «отходниками» – по аналогии с дореволюционной и раннесоветской миграцией крестьян на заработки в город. В начале 2010 х гг. при участии ...
Добавлено: 15 июля 2026 г.
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.
Лескина Э. И., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право 2026 Т. 65 № 2 С. 100–111
Общество все больше полагается на модели генеративного искусственного интеллекта, которые используются во многих сферах, становятся неотъемлемой частью жизни различных социальных групп. Экспоненциальный рост данных, тем не менее, не может удовлетворить все возрастающие потребности в обучении моделей искусственного интеллекта. Сравнительно новым способом преодоления дефицита тренировочных данных является использование синтетических данных. Синтетические данные применяются в различных сферах: ...
Добавлено: 2 июля 2026 г.
Кузнецова П. О., Середкина Е. А., Демографическое обозрение 2026 Т. 13 № 2 С. 37–70
В работе представлен анализ динамики и факторов младенческой смертности в регионах России в 1927-2022 гг., проведенный на данных Демоскоп Weekly и Российской базы данных по рождаемости и смертности. Несмотря на значимость регионального фактора в младенческой смертности, особенно на ранних этапах наблюдаемого временного отрезка, эффект периода, как правило, оказывался важнее. Так, значительные успехи в снижении младенческой ...
Добавлено: 29 июня 2026 г.
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.
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.
Alexander V. Mikhailovsky, Journal of Responsible Innovation 2026 Vol. 13 No. 1 Article 2677286
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Калуга: Калужский печатный двор, 2026.
Сборник трудов конференции "Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта». ...
Добавлено: 20 июня 2026 г.
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.
Бирюкова А. И., Засимова Л. С., Вопросы статистики 2026 Т. 33 № 2 С. 40–57
В статье исследуется изменение экономической доступности сигарет в российских регионах в 2011–2023 гг. С помощью моделей с фиксированными эффектами проанализировано влияние цен, доходов и показателя доступности сигарет (отношение среднедушевых доходов к цене) на три ключевых показателя: розничные продажи сигарет на душу населения, расходы взрослого населения на приобретение табачной продукции и доля этих расходов в потребительских расходах домохозяйств. В исследовании отмечается перелом долгосрочного тренда: после снижения потребления табака в 2011–2021 гг. в 2022–2023 ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Стырин Е. М., Атаева А. Г., Жатикова Д. В. и др., Регион: Экономика и Социология 2026 № 2(130) С. 31–55
В Российской Федерации сохраняется выраженная межрегиональная дифференциация по уровню цифрового развития, что обусловливает необходимость комплексного анализа факторов, влияющих на цифровую зрелость органов государственной власти в субъектах РФ. В статье проводится количественная оценка воздействия внешних социально-экономических, институциональных и технологических факторов на уровень цифровой зрелости органов государственной власти субъектов РФ, а также выявляются статистически значимые предикторы на ...
Добавлено: 26 мая 2026 г.