Форсайт будущего: как новые технологии меняют подходы к стратегическому планированию
Дрисс Геррауи, основатель и президент Открытого университета Дахлы (Марокко), посвятил свой доклад трансформации экономической разведки — системы сбора и анализа данных, которая помогает государствам и организациям принимать важные стратегические решения. По его словам, современная разведка выходит за рамки экономики и охватывает политику, экологию, спорт и другие сферы. Становится важной интеграция технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, а также взаимодействие различных заинтересованных сторон — от правительств до университетов.
«Современная экономическая разведка предполагает анализ данных на всех уровнях: микро-, макро- и мезо-. Это дает возможность принимать своевременные и рациональные решения, достигать стратегических целей, повышать производительность и конкурентоспособность, предотвращать угрозы и планировать будущее даже в условиях неопределенности», — считает Дрисс Геррауи.
Заместитель директора Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ профессор Александр Соколов отметил, что форсайт и экономическая разведка имеют много общего, а также напомнил, что в 2024 г. между Высшей школой экономики и Открытым университетом Дахлы было подписано соглашение, открывающее широкие возможности для сотрудничества в области научно-исследовательских проектов.
Заместитель директора Форсайт-центра ИСИЭЗ Анна Гребенюк рассказала о проблемах, возникающих при использовании метода Дельфи — популярной методологии прогнозирования и принятия решений, основанной на серии анонимных опросов экспертов. Считается, что каждый новый раунд опроса помогает прийти к более взвешенному и обдуманному выводу. Однако совместное исследование Анны Гребенюк, Александра Соколова и японского коллеги Кунико Урашимы из Нагойского университета показало, что именно во втором раунде опроса, вопреки ожиданиям, оценки экспертов часто существенно расходятся.
Анна Гребенюк
«Разработанный в середине XX века метод Дельфи является золотым стандартом методологии форсайт-исследований. Однако у этого метода есть свои недостатки: не всегда в последующих раундах удается достичь консенсуса, что может объясняться необъективными оценками или предвзятостью экспертов, недопониманием сути вопросов. Улучшить существующую методику можно было бы за счет точных формулировок в опросных формах, новых цифровых инструментов и тщательного подбора специалистов из разных областей», — пояснила Анна Гребенюк.
Сурачай Сатхиткунарат, президент Управления национального совета по высшему образованию, науке, исследованиям и инновационной политике Таиланда, представил первую в стране ИИ-платформу для разработки государственной политики в сфере науки и инноваций. Она объединяет искусственный интеллект, машинное обучение и «живые» оценки экспертов в области форсайта для выявления трендов и принятия стратегических решений.
«Мы живем в эпоху быстрых технологических изменений. Созданная нами платформа позволяет принимать обоснованные рациональные решения и выстраивать стратегическое планирование на основе интегрированного анализа различных источников данных, включая академические исследования, патенты, неакадемические отчеты, мнения экспертов. Это первая подобная платформа в Таиланде, которая уже зарекомендовала себя в области здравоохранения. В дальнейшем ее можно использовать для стратегического планирования в сфере экономики, экологии, энергетики, национальной безопасности, международных отношений», — отметил Сурачай Сатхиткунарат.
О роли ИИ в прогнозировании будущего говорили и эксперты Отдела исследований больших данных Ирина Логинова и Анна Пиекалнитс. По их мнению, большие языковые модели и генеративный ИИ ускоряют аналитическую работу, но могут создавать ложные результаты («галлюцинации» ИИ). Чтобы сохранить объективность, важно критически относиться к выводам систем и учитывать специфику форсайт-исследований. Авторы также представили собственную разработку ИСИЭЗ НИУ ВШЭ — систему стратегической аналитики iFORA, и сравнили ее работу с российскими и зарубежными аналогами.
Ирина Логинова
«Инструменты искусственного интеллекта, включая анализ больших данных, машинное обучение, генеративные модели, меняют сложившиеся практики форсайта. ИИ ускоряет исследования и освобождает ученых от рутинной работы, но вместе с тем он может искажать результаты. Привычка полагаться на искусственный интеллект может привести к снижению уровня критического мышления. Важно проверять достоверность данных, полученных с помощью моделей машинного обучения, и находить точные формулировки запросов», — отметила Ирина Логинова.
В заключение эксперты подчеркнули, что будущее форсайта — в разумной интеграции технологий и сохранении роли человека в принятии стратегических решений.