ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ НАДЕЖНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАМКАХ ИНДУСТРИИ 5.0

Список литературы

1. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ НАДЕЖНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАМКАХ ИНДУСТРИИ 5.0
2. Еликпаева М.Ж., Дикун В.Р.
3. Студенты, Омский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Россия, г. Омск
4. Научный руководитель: Акаева Э. В., Омский филиал Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Россия, г. Омск
5. Аннотация: В статье рассматриваются экономические и управленческие вопросы перехода от Индустрии 4.0 к Индустрии 5.0 с упором на внедрение принципов надежного искусственного интеллекта. На основе обзора научных работ выявлены ключевые требования к ИИ (понятность, надежность, ответственность), их связь с технологическими возможностями и уровень готовности промышленности к их внедрению. Особое внимание уделено экономическим препятствиям, таким как неясность правил, высокие затраты на внедрение и недостаток единых стандартов. Предложены направления для дальнейших исследований и практические рекомендации для промышленных предприятий.
6. Ключевые слова: надежный ИИ, Индустрия 5.0, экономика промышленности, технологическая готовность, устойчивое развитие.
7. ECONOMIC ASPECTS OF THE INTRODUCTION OF RELIABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE FRAMEWORK OF INDUSTRY 5.0
8. Yelikpaeva M.J., Dikun V.R.
9. Students, Omsk Branch of the Financial University under the Government of the Russian Federation, Omsk, Russia
10. Scientific supervisor: Akayeva E. V., Scientific Supervisor, Omsk Branch of the Financial University under the Government of the Russian Federation, Omsk, Russia
11. Abstract. The article discusses the economic and managerial issues of the transition from Industry 4.0 to Industry 5.0, with an emphasis on the implementation of the principles of reliable artificial intelligence. Based on a review of scientific papers, key requirements for AI (clarity, reliability, responsibility), their relationship to technological capabilities, and the level of industry readiness for their implementation have been identified. Particular attention is paid to economic obstacles such as unclear regulations, high implementation costs, and a lack of uniform standards. Directions for further research and practical recommendations for industrial enterprises are proposed.
12. Keywords. reliable AI, Industry 5.0, industrial economics, technological readiness, sustainable development.
13. Современная промышленность находится на перепутье. Цифровое преобразование, начатое в рамках Индустрии 4.0, сменяется новым этапом – Индустрией 5.0. Если раньше главными целями были автоматизация и повышение эффективности за счет подключения оборудования к единым сетям, то теперь на первый план выходят забота о человеке, способность выдерживать внешние потрясения и бережное отношение к окружающей среде. Главную роль в этих изменениях играет искусственный интеллект. Однако его широкое применение в реальном производстве сталкивается с проблемой доверия со стороны бизнеса, работников и общества в целом. Чтобы решить эту проблему, Европейская комиссия разработала концепцию надежного ИИ. Она включает семь ключевых требований: участие человека и контроль с его стороны, техническая надежность и безопасность, защита частной жизни и управление данными, понятность работы ИИ, уважение к разнообразию и справедливость, забота об окружающей среде и обществе, а также ответственность за результаты работы ИИ. Однако, как показывают последние исследования, внедрение этих принципов в промышленности происходит бессистемно и сталкивается с серьезными экономическими и организационными трудностями [1, c.5].
14. Несмотря на активное развитие технологий, которые делают возможным внедрение ИИ (таких как интернет вещей, большие данные, облачные вычисления, 3D-печать), уровень готовности промышленности к использованию надежного ИИ остается низким. Анализ научных работ показывает, что большинство из них находятся на начальных стадиях разработки (уровни технологической готовности TRL 3–4). Это означает, что решения проверяются в лабораториях или опытных образцах, но еще не готовы к массовому применению на заводах.
15. С точки зрения экономики это создает несколько противоречий [2, c.4]:
16. Неопределенность для инвесторов, так как предприятия не видят четкой связи между затратами на обеспечение понятности и ответственности ИИ и той выгодой, которую они получат.
17. Риски, связанные с правилами. Отсутствие единых требований и стандартов (особенно до вступления в силу Закона ЕС об ИИ) мешает долгосрочному планированию.
18. Нехватка нужных специалистов. Внедрение надежного ИИ требует не только инженерных, но и управленческих навыков, что увеличивает расходы.
19. Теоретическую основу исследования составляют понятия технологической готовности (TRL), институциональной экономики и теории заинтересованных сторон. В рамках Индустрии 5.0 промышленная система рассматривается не просто как набор технологий, а как сложное сочетание техники и человеческого фактора, где доверие становится важнейшим нематериальным активом.
20. Согласно определению Европейской комиссии, Индустрия 5.0 опирается на три главных принципа:
21. Ориентация на человека. Технологии должны подстраиваться под потребности людей, а не наоборот.
22. Устойчивость к внешним воздействиям.
23. Забота об экологии, снижение вреда окружающей среде и переход к экономике замкнутого цикла [3].
24. Искусственный интеллект выступает здесь как главная технология, позволяющая реализовать эти принципы. Однако, как показано в обзоре, в научных работах преобладают технические аспекты надежности и безопасности, в то время как экономические механизмы ответственности и справедливости изучены недостаточно.
25. Для проверки теоретических гипотез о готовности промышленности к внедрению принципов надежного искусственного интеллекта было проведено социологическое исследование. Целью опроса являлась оценка отношения работников и представителей общества к автоматизации, уровня доверия к автономным системам и выявления ключевых экономических и социальных барьеров.
26. В опросе приняли участие 29 участников. Структура выборки отражает смешанный состав респондентов перехода к Индустрии 5.0. 65,5% женщин и 34,5% мужчин. Преобладает молодежь до 25 лет (72,4%), что соответствует категории будущих специалистов и студентов, однако присутствует и доля опытных работников возраста 40- 59 лет (20,7%). 44,8% составляют студенты/аспиранты, 17,2%- рабочие промышленного предприятия, 6,9%- ИТ-специалисты. Около 31% респондентов не связаны с промышленностью напрямую, что позволяет оценить внешний общественный запрос.
27. 1. Большинство людей не против использования искусственного интеллекта на производстве, но с важным условием – человек должен оставаться «главным» и иметь возможность вмешаться в работу системы. 71,4% доверят ИИ только если за ним будет следить человек, которому можно полностью доверить решения.
28. Люди охотнее всего позволяют ИИ работать самостоятельно при решении простых задач в простых задачах, например следить за оборудованием (36,1%) или проверять качество продукции (25%), а вот передавать ИИ право решать, кого нанять или уволить, готовы лишь 2,8% – это слишком важно, чтобы доверять алгоритму.
29. 2. Если компания попытается полностью автоматизировать принятие решений и убрать человека из процесса, это может вызвать сопротивление со стороны сотрудников. Люди начнут меньше доверять системе, станут работать хуже или даже саботировать нововведения. В итоге произойдет снижение производительности и, как следствие, возникнут убытки. Люди согласны работать с искусственным интеллектом, но только если они понимают, как он мыслит. Никто не хочет подчиняться решению, которое невозможно объяснить.
30. 62,1% уверены, что работники обязаны понимать логику решений ИИ, лишь 7% считают, что главное – результат, а как машина пришла к нему неважно и 34,5% назвали «объяснимые решения» главным фактором, который повысит их доверие к технологии.
31. Если внедрить систему, которая работает так, что никто не знает, почему она приняла то или иное решение, это вызовет подозрения у коллектива. Сотрудники могут бояться, что алгоритм ошибется или будет несправедлив. Это приводит к скрытым конфликтам, снижению мотивации и росту ошибок из-за человеческого фактора.
32. 3. Страх увольнений против желания учиться. Здесь наблюдается интересный контраст. С одной стороны, люди очень боятся за свое будущее. С другой, они готовы меняться и осваивать новое. Почти 9 из 10 (89,3%) уверены, что ИИ приведет к сокращениям на предприятиях.32,4% назвали потерю работы главной проблемой (наравне с техническими авариями), но при этом 90% опрошенных готовы проходить дополнительное обучение для работы с ИИ.
33. Страх перед увольнением сдерживает инновационные внедрения. Если работники чувствуют угрозу, они могут саботировать новые технологии. Компании могут не увольнять людей, а переучивать их под новые задачи.
34. Вместо сокращений выгоднее инвестировать в переквалификацию сотрудников. Это сохранит лояльность коллектива и обеспечит предприятие кадрами, умеющими работать с новыми технологиями.
35. 4. Кто ответит за ошибку робота?
36. Люди не понимают, кого винить, если ИИ нанесет ущерб. Единого мнения нет. Мнения делятся между разработчиками, руководством завода (почему возник завод) и операторами, лишь 20,7% считают, что доверие повысят «прозрачные правила использования ИИ».
37. Неопределенность пугает инвесторов. Если случится авария по вине ИИ, никто не хочет брать на себя финансовые риски. Пока нет четких правил (кто платит за ущерб), компании будут тянуть с внедрением сложных систем, чтобы не попасть под суд. Технологии опережают законы. Чтобы инвестиции пошли в отрасль, государству и бизнесу нужно договориться о четких стандартах ответственности. Без этого любые вложения в ИИ остаются рискованными.
38. Важно помнить, что технологии должны служить людям. Проведённое исследование, включающее обзор теоретических подходов к надёжному искусственному интеллекту в рамках Индустрии 5.0 и эмпирический опрос работников и представителей общества, позволяет сделать следующие обобщающие выводы.
39. 1. Разрыв между технологическим потенциалом и социальной готовностью.
40. Технологически ИИ достиг уровня, достаточного для внедрения в промышленность (преимущественно TRL 3–4), однако его широкое применение сдерживается не столько техническими ограничениями, сколько человеческим фактором. Опрос показал, что общество не отвергает ИИ, но выдвигает жёсткие условия: сохранение человеческого контроля, прозрачность алгоритмов, гарантии занятости и чёткое распределение ответственности. Эти условия совпадают с ключевыми принципами надёжного ИИ (участие человека, понятность, ответственность), но их экономическая и институциональная проработка отстаёт от технологического развития.
41. 2. С одной стороны, 90% опрошенных готовы проходить дополнительное обучение для работы с ИИ, что создаёт «окно возможностей» для управляемого перехода к Индустрии 5.0. С другой – почти 90% уверены, что ИИ приведёт к сокращениям, а страх потери работы является мощным тормозом внедрения. Компании, которые инвестируют в переквалификацию сотрудников и дают социальные гарантии, могут не только снизить сопротивление, но и получить лояльные кадры, владеющие новыми компетенциями. Игнорирование же этого аспекта ведёт к саботажу, снижению производительности и скрытым конфликтам.
42. 3. Необходимость пересмотра управленческих моделей.
43. Результаты опроса однозначно показывают, что внедрение ИИ не может быть исключительно техническим решением «сверху вниз». Работники требуют понятных правил, участия в обсуждении и публичной отчётности компаний об используемых принципах надёжности. Это означает, что предприятиям необходимо закладывать в бюджеты проектов по ИИ не только затраты на оборудование и ПО, но и расходы на обучение персонала, создание прозрачных процедур объяснения решений, механизмы обратной связи и юридическое оформление ответственности.
44. Главное препятствие для Индустрии 5.0 лежит не в плоскости технологий, а в плоскости доверия, институтов и человеческого капитала. Технически совершенный, но «непрозрачный» или социально нечувствительный ИИ будет отвергнут или саботирован, что сведёт на нет его экономическую эффективность. Успешный переход требует одновременного движения по трём трекам: технологическому (повышение TRL), институциональному (стандарты, законы, распределение ответственности) и социальному (обучение, диалог, гарантии). Только такой комплексный подход позволит реализовать потенциал надёжного ИИ в рамках Индустрии 5.0 без потери производительности и социальной стабильности.
45. Библиографический список
46. Vyhmeister E., Castane G. G. When industry meets Trustworthy AI: a systematic review of AI for Industry 5.0 // AI and Ethics. – 2026. – Vol. 6. – P. 200. – URL:
47. Maslej N., Fattorini L., Perrault R., et al. The AI Index 2025 Annual Report. — Stanford, CA: Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI), Stanford University, 2025. — 320 p.
48. Breque M., De Nul L., A/ Industry 5.0; Towards a sustainable, human-centric and resilient European industry. European Commission, 2021. – 42p.