• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Тема «искусственный интеллект»

Иллюстрация к новости: Трансформация профессиональных компетенций под влиянием ИИ: взгляд разработчиков

Трансформация профессиональных компетенций под влиянием ИИ: взгляд разработчиков

Какие навыки ИИ повышает в цене, а какие — снижает? Раньше других это могут оценить создатели ИИ-решений. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ изучил прогнозные оценки более 500 таких организаций, полученные в рамках Мониторинга разработки и применения технологий искусственного интеллекта и цифровой трансформации бизнеса.

Иллюстрация к новости: Ландшафт исследований в области ИИ и данных

Ландшафт исследований в области ИИ и данных

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучил, как с 2010 г. менялась научная повестка в области искусственного интеллекта и данных и какие направления составляют ее ядро.

Иллюстрация к новости: Регулирование ИИ в науке: ожидания ученых и организаций

Регулирование ИИ в науке: ожидания ученых и организаций

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе результатов онлайн-опросов ученых и государственных организаций сферы науки изучил, какую роль они отводят государству в поддержке ИИ и какую именно помощь ожидают.

Иллюстрация к новости: Масштабы и направления использования ИИ российскими учеными

Масштабы и направления использования ИИ российскими учеными

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе результатов онлайн-опроса российских ученых оценил масштабы использования ими искусственного интеллекта и проанализировал, для решения каких задач они применяют такие технологии.

Иллюстрация к новости: Навыки работы с ИИ на российском рынке труда

Навыки работы с ИИ на российском рынке труда

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ на основе данных Росстата анализирует спрос и предложение навыков работы с технологиями искусственного интеллекта на российском рынке труда.

Иллюстрация к новости: Управление парадоксами в трансформационных переходах

Управление парадоксами в трансформационных переходах

В свежем номере журнала «Форсайт» (Т. 20, № 2) рассматриваются инновационные стратегии трансформационных переходов, связанные, прежде всего, с интеграцией искусственного интеллекта в разные сферы. Особое внимание уделено управлению парадоксами и раскрытию новых направлений для реализации потенциала сценарного планирования.

Иллюстрация к новости: Поддержка ИИ в науке: зарубежные модели и практики

Поддержка ИИ в науке: зарубежные модели и практики

На примере стран, наиболее активно внедряющих ИИ в научную деятельность, Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучил разные модели развития и регулирования данной сферы.

Иллюстрация к новости: ИИ меняет все: разломы глобальных трансформаций

ИИ меняет все: разломы глобальных трансформаций

Искусственный интеллект ощутимо влияет на экономику и общество, затрагивая множество сфер — от стратегического управления и принятия решений до повседневной коммуникации. Эксперты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ с помощью системы iFORA картировали ключевые точки разломов — зоны, где изменения уже стали необратимыми и будут лишь усиливаться в дальнейшем.

Иллюстрация к новости: ИИ в российской науке

ИИ в российской науке

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ выпустил в серии «Будущее науки» новый аналитический доклад, который обобщает результаты первого этапа проекта, посвященного комплексному изучению ИИ-трансформации российской науки.

Иллюстрация к новости: AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ

AI AWARDS 2026: аналитическую основу премии формирует iFORA НИУ ВШЭ

Высшая школа экономики вошла в число партнеров премии AI AWARDS 2026, которая пройдет 29 апреля в Москве. Проект, реализуемый командой «Билайн Big Data & AI», посвящен практическому применению искусственного интеллекта и объединяет компании, технологии и команды, которые уже сегодня влияют на развитие новой цифровой экономики. Вклад номинантов AI AWARDS в развитие ИИ анализируется на основе данных, поэтому качество аналитической базы и прозрачность методологии становятся для рынка принципиально важными.