Введение

Цифровая трансформация (ЦТ) является важным фактором изменений в структуре и логике функционирования современных организаций. Под ее влиянием бизнес-модели претерпевают фундаментальные преобразования. Наблюдается переход от традиционно иерархических и транзакционных форматов к гибким, самообучающимся и платформенным системам, интегрирующим возможности искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации. Эти процессы отражают не просто технологический сдвиг, а переход к новой парадигме создания и распределения ценности, в которой скорость обработки информации, адаптивность к изменениям среды и способность к самооптимизации приобретают стратегическое значение.

Наблюдаемые изменения выходят за рамки отдельных технологических решений. Они затрагивают базовые элементы бизнес-архитектуры, трансформируют клиентские и внутренние процессы, влияют на формы организационного взаимодействия и принятия управленческих решений. В этих условиях возрастает необходимость переосмысления существующих подходов к моделированию бизнеса, особенно с учетом растущей роли алгоритмических систем, интеллектуальных агентов и цифровых экосистем. Целью данной работы является анализ эволюции бизнес-моделей в условиях ЦТ с акцентом на влияние технологий ИИ и автоматизации.

Методы

Для изучения трансформации бизнес-концепций в условиях цифровизации используется многоуровневый методологический подход. В качестве основы исследования выбраны три отрасли - финансовая, строительная и информационно-технологическая (ИТ). Они существенно различаются по степени цифровой зрелости и представляют собой разнообразие организационных структур. Финансовый сектор является одним из самых цифровизируемых, с высокими требованиями к безопасности и эффективному управлению данными. Это позволяет изучить влияние ЦТ на взаимодействие с клиентами и управление рисками. Строительная отрасль сталкивается с особенностями управления большими проектами и необходимостью интеграции цифровых решений для оптимизации процессов, что делает ее важным объектом для анализа внедрения новых технологий. В свою очередь, ИТ-сектор, является лидером в использовании инновационных технологий, что позволяет наблюдать за наиболее зрелыми примерами ЦТ. Их сопоставление дает возможность выявить устойчивые тенденции цифровизации в различных экономических и институциональных условиях.

Исследование опирается на анализ открытых стратегических документов ведущих компаний, а также отраслевых отчетов. Дополнительно проведен отбор и интерпретация научных публикаций с целью выявления концептуальных оснований и существующих научных подходов к моделированию цифровых бизнес-структур.

Аналитическая работа структурирована по трем этапам, соотнесенным с логикой трансформации. На первом этапе осуществлялась реконструкция типовых моделей доцифровой эпохи на основе анализа корпоративных и отраслевых источников. Это позволило выделить основные характеристики линейных цепочек создания ценности, сформулировать их архитектурные и функциональные ограничения, а также выявить отраслевые различия в их реализации. Второй этап был посвящен изучению механизмов внедрения ИИ и автоматизации, с фокусом на изменениях в операционной логике и внедрении платформенных решений. Третий этап включал количественную и качественную оценку эффектов, достигнутых в результате ЦТ.

Результаты

Сложный и многоуровневый процесс, охватывающий не только внедрение новых технологий, но и глубокую перестройку операционной, архитектурной и управленческой логики организаций называется ЦТ бизнес-моделей [Краковская И.Н., 2025]. Эти изменения не происходят одномоментно, а формируются как результат накопления и интеграции решений, направленных на адаптацию к динамичной среде, росту объема данных и новым поведенческим паттернам потребителей.

Эволюция традиционных бизнес-моделей: отраслевые особенности

Основой проведенного исследования является реконструкция эволюционного перехода от традиционных форм к цифровым. Анализ показывает, что на начальной стадии организации преимущественно функционировали в рамках линейной цепочки создания ценности (рис. 1).

Рис.1. Линейная цепочка создания ценности

Fig. 1. Linear value chain

Источник: составлено авторами

Такие модели были ориентированы на предсказуемую, повторяемую операционную деятельность, с минимальным использованием данных в реальном времени и без механизмов самообучения или адаптации. Они имели фиксированную архитектуру, а взаимодействие с клиентами носило однонаправленный характер. Это ограничивало возможности адаптации к изменениям внешней среды и сдерживало потенциал масштабирования.

Указанные общие черты находили свое специфическое проявление в различных отраслях, принимая устойчивую форму. Например, в банковском секторе доминировали универсальные учреждения, предоставлявшие стандартизированный набор продуктов с фиксированной логикой продвижения и монетизации. Клиент взаимодействовал с банком преимущественно через физическую сеть отделений, а основное внимание уделялось операционной устойчивости и контролю рисков (рис. 2).

Рис. 2. Традиционная банковская модель

Fig. 2. Traditional banking model

Источник: составлено авторами

В строительной отрасли линейность проявлялась еще более отчетливо. Реализация проектов характеризовалась последовательным прохождением стадий жизненного цикла при слабой взаимосвязи между ними. Одним из основных последствий такого подхода становились превышение бюджетов и нарушение сроков. Согласно отчету McKinsey, до 98% крупных строительных проектов в 2017 году сталкивались либо с перерасходом средств, либо со значительными задержками. В условиях отсутствия автоматизированной синхронизации информация, заложенная в документацию на начальном этапе, редко актуализировалась в ходе реализации, что приводило к необходимости ручных корректировок и росту операционных рисков [Мельников В.В., 2025]. Практика использования бумажных чертежей и отсутствие единого цифрового пространства требовали физического присутствия и существенно ограничивали возможности по оперативному внесению изменений. В совокупности эти факторы способствовали формированию высокой степени неопределенности и снижали эффективность управления проектами.

В свою очередь, в ИТ секторе до широкого распространения облачных решений доминировала модель поставки локализованных программных продуктов с закрытой архитектурой и жестко зафиксированным функционалом. Такие решения разворачивались непосредственно на стороне заказчика без поддержки регулярных обновлений или с существенными ограничениями в части масштабируемости и кастомизации. Взаимодействие между поставщиком и конечным пользователем сводилось преимущественно к каналам технической поддержки. Это затрудняло своевременное внесение изменений и адаптацию программных комплексов к быстро меняющимся условиям. Масштабирование ИТ-систем происходило в основном за счет роста штата и привлечения подрядчиков. Использовались вертикальные подходы и локальные решения, что ограничивало гибкость и мешало внедрению персонализированных функций и аналитики в реальном времени [Stepanov M., 2025].

Таким образом, несмотря на отраслевую специфику, до начала ЦТ линейная модель сводилась к замкнутой цепочке создания ценности, ограниченному использованию данных и централизованной логике управления. В Таблице 1 представлены основные характеристики традиционных концепций в различных секторах.

Таблица 1

Сравнительная характеристика традиционных бизнес-моделей до цифровизации
[Савин С.В., Мурзин А.Д., 2024; Roilian M., 2025]

Table 1

Comparative characteristics of traditional business models before digitalization
[Savin S.V., Murzin A.D., 2024; Roilian M., 2025]

Источник: исследования авторов

Таким образом, последовательная логика оказалась неэффективной в условиях растущей сложности внешней среды, увеличивающейся скорости изменений и стремительного роста объема данных. Это требовало поиска новых подходов, способных обеспечить гибкость, адаптивность и масштабируемость бизнес-процессов, что привело к переходу на более динамичные и интегрированные модели.

Переход к цифровым экосистемам: как ЦТ меняет бизнес-модели

Естественным решением, открывающим новые возможности для адаптации и роста в условиях цифровой реальности, стала ЦТ. Она предложила принципиально новую логику построения бизнеса, в которой ИТ-инфраструктура, алгоритм и данные становятся ядром конкурентного преимущества. Это предполагает отказ от последовательной цепочки в пользу сетевой конфигурации с множеством точек входа, динамически адаптируемых сервисов и постоянного обновления продукта на основе анализа пользовательского поведения (рис. 3).

Организации начинают функционировать как цифровые экосистемы, в которых взаимодействие между функциями, партнерами и пользователями осуществляется через микросервисы и интеллектуальные интерфейсы. Такой переход невозможен без пересмотра операционной части, архитектуры данных и корпоративной культуры. Он требует внедрения технологий автоматизации, инструментов машинного обучения (МО) и интеллектуальных агентов, способных обрабатывать события в реальном времени и формировать решения без участия человека. В Таблице 2 представлены основные отличия новой логики построения бизнес-модели.

Fig. 3. Platform business model

Источник: составлено авторами

Таблица 2

Отличия традиционной и цифровой логики построения бизнеса
[Trischler M.F.G., Li-Ying J., 2023]

Table 2

Differences between traditional and digital logic of building a business
 [Trischler M.F.G., Li-Ying J., 2023]

Источник: исследования авторов

Внедрение ИИ и автоматизации на этом фоне становится не опцией, а необходимым условием. Они обеспечивают возможность перехода от унифицированных предложений к индивидуализированным сценариям взаимодействия. Это приводит к трансформации как внешнего клиентского опыта, так и внутренних процессов за счет интеграции данных, устранения операционных разрывов и формирования единого аналитического контура.

Во всех трех секторах ЦТ приобрела характер отраслевых траекторий, в рамках которых приоритеты и подходы к внедрению ИИ формировались на основе характерных вызовов и целей. В банковской сфере основной акцент был сделан на масштабирование клиентского взаимодействия и обеспечение информационной безопасности. Началась активная интеграция голосовых и текстовых интеллектуальных ассистентов. В 2024 году, согласно McKinsey, уровень проникновения чат-ботов достиг 29%, а голосовых помощников 24% (рис. 4).

Рис. 4. Уровень проникновения чат-ботов и голосовых помощников
 в банковском секторе, 2024 год

Fig. 4. Penetration rate of chatbots and voice assistants in the banking sector, 2024

Источник: составлено авторами

Наряду с этим наблюдается рост применения алгоритмов поведенческой аналитики для построения антифрод-систем, выявляющих аномалии в транзакциях в реальном времени. Существенную роль в перестройке бизнес-модели сыграло формирование открытых API-интерфейсов, через которые компании подключаются к банковским данным, создавая совместные продукты [Николаев К.А., 2025]. Таким образом, внедрение ИИ сопровождалось переходом от замкнутой операционной логики к экосистемной архитектуре, предполагающей модульность и кросс-интеграцию.

В строительном секторе цифровизация развивалась преимущественно в направлении комплексной автоматизации проектно-строительного цикла. Центральную роль здесь сыграли технологии информационного моделирования зданий (BIM), которые обеспечивают не только визуализацию архитектурных решений, но и интеграцию инженерных, эксплуатационных и финансовых параметров в единую виртуальную среду. Расширением этой логики стало применение цифровых двойников. Взаимодействие с ними осуществляется через платформы, которые включают средства предиктивной аналитики и планирования технического

обслуживания. Примером масштабной реализации является реконструкция терминала LAX в Лос-Анджелесе. Архитектурная студия Corgan при поддержке технологии Matterport Pro2 создала и использовала цифровой двойник, основанный на BIM‑модели [Cities R., Li X.S., 2024]. Это стало инструментом для координации подрядчиков, планирования логистики и оперативного контроля качества.

В сфере ИТ автоматизация затронула как управление пользовательским интерфейсом, так и оптимизацию архитектуры приложений. Ведущие компании внедряют AutoML-системы, которые позволяют генерировать, тестировать и внедрять машинные модели без участия Data Scientist, что радикально снижает барьер входа в использование ИИ [Verner D., 2024]. Параллельно применяются технологии генеративной аналитики для формирования персонализированных рекомендаций в реальном времени на основе поведения пользователя. Одновременно усиливается автоматизация backend-процессов за счет применения микросервисных архитектур, событийных брокеров и цифровых оркестраторов, что обеспечивает масштабируемость и отказоустойчивость решений [Кузнецов И.А. и др., 2024].

Таким образом, внедрение ИИ и автоматизации приобрело форму системного преобразования, выходящего за рамки замены отдельных функций. Оно стало основой для перестройки всей операционной модели, в которой человек все чаще играет роль интерпретатора решений, принятых интеллектуальными системами.

Затрагивая базовые процессы, ЦТ приводит к снижению транзакционных издержек, оптимизации внутренних регламентов и улучшению управления рисками. На уровне принятия решений достигается более высокая точность за счет применения алгоритмического анализа, МО и интеграции разнородных источников данных в единую аналитическую среду. Кроме того, организации демонстрируют более высокую скорость адаптации к внешним изменениям [Ghosh U.K., 2025]. По данным McKinsey в 2025 году более 78% организаций заявили о том, что используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции.

Например, JPMorgan Chase демонстрирует один из масштабных кейсов ЦТ в финансовом секторе. Банк интегрировал ИИ-алгоритмы в управление активами, клиентский сервис, анализ рисков и внутренние операции, добившись значительных количественных результатов. Согласно отчету JPMorgan Asset & Wealth Management, объем продаж в сегменте управления активами увеличился на 20% в период 2023-2024 годов. Ожидается, что в ближайшие 5 лет произойдет рост клиентской базы на 50%, обусловленный масштабируемостью цифровых каналов и ростом доверия к автоматизированным консультантам. Таким образом, использование ИИ существенно влияет на рост эффективности и рост числа клиентов [Palakurti N.R., 2024].

В строительной отрасли ЦТ становится условием повышения эффективности управления проектами, сокращения издержек и повышения качества реализуемых объектов. Так, компания Turner Construction, сообщила о снижении внеплановых простоев и сокращении времени реализации проектов благодаря использованию цифровых шаблонов и автоматизированного мониторинга процессов [Abutaha F., Dinler C., 2024]. Согласно аналитическим данным McKinsey, применение таких решений в строительстве позволяет сократить совокупные издержки до 20-25%, а потери от проектных коллизий - до 30% за счет раннего выявления несоответствий и корректировок на стадии проектирования. Помимо экономических эффектов, цифровизация способствует повышению точности планирования, усилению соблюдения норм безопасности и формированию единой среды управления объектом.

В ИТ секторе ЦТ находит выражение в глубокой интеграции AutoML-алгоритмов и интеллектуальных рекомендательных архитектур, обеспечивающих персонализированный пользовательский опыт и ускоренный цикл продуктовых итераций. Характерным примером выступает компания Netflix, демонстрирующая устойчивые эффекты от применения таких решений. Согласно отчетам до 80% всего объема просмотров формируется системой рекомендаций, основанной на автоматических моделях МО [Liu Y., Xu Y., Zhou S., 2024].

Таким образом, поэтапный подход к анализу ЦТ позволяет выделить устойчивую логику перехода к адаптивным и самообучающимся и системам. Эти данные не только подтверждают результативность реализованных решений, но и демонстрируют потенциальную масштабируемость таких подходов, их универсальность и способность обеспечивать устойчивый рост эффективности в различных секторах экономики.

Обсуждение

Полученные в исследовании результаты позволяют выделить как общие закономерности ЦТ бизнес-моделей в различных сферах, так и их отраслевую специфику. Сопоставление анализируемых направлений демонстрирует, что темпы и глубина изменений варьируются в зависимости от степени зрелости ИТ-инфраструктуры, регуляторной среды и уровня автоматизации основных процессов на момент начала трансформации (Таблица 3).

Таблица 3

Сравнение особенностей ЦТ в разных отраслях

Table 3

Comparison of the features of the digital transformation in different industries

Источник: исследования авторов

Таким образом, ЦТ оказывает существенное влияние и на организационную структуру компаний. Одним из важных наблюдений стало усиление роли централизованных ИТ-инициатив при одновременном распространении цифровых функций по всем уровням управления. В этих условиях возникает потребность в институционализации новых управленческих и технических ролей, направленных на реализацию инновационных стратегий, работу с данными и обеспечение устойчивости цифровой архитектуры. Основные из них представлены в Таблице 4.

Таблица 4

Кадровые изменения в условиях ЦТ [Fu Y., Shi K., Xi L., 2025]

Table 4

Personnel changes in the conditions of the CT [Fu Y., Shi K., Xi L., 2025]

Источник: исследования авторов

В ближайшие годы можно ожидать дальнейшую роботизацию решений и появление автономных организационных единиц, управляемых полностью алгоритмически. Переход от автоматизации отдельных функций к созданию самообучающихся, адаптивных систем закладывает основы новой парадигмы цифрового бизнеса, где человеческое участие смещается в область мета-управления, верификации и этического контроля. В этом контексте особенно важным становится распространение генеративных технологий, которые могут быть использованы не только для оптимизации клиентского опыта, но и для разработки сценариев стратегического планирования, генерации проектной документации и автоматического тестирования бизнес-гипотез.