Смагина, В.В. и Юдин, И.О. (2026) Оценка готовности регионов Центрального федерального округа к внедрению технологий агентного искусственного интеллекта. Вестник ТвГУ. Серия: Экономика и управление (3). С. 242-250. ISSN 2219-1453
![[thumbnail of 242-250.pdf]](https://eprints.tversu.ru/style/images/fileicons/application_pdf.png "242-250.pdf") |
PDF
620kB |
Абстракт
Статья посвящена разработке методики оценки готовности регионов Центрального федерального округа (ЦФО) к внедрению технологий агентного искусственного интеллекта (ИИ-агентов). Предложен субиндекс AI-готовности (SAIG), представляющий собой композитный показатель, агрегирующий данные по четырём измерениям: вычислительная инфраструктура, кадровый потенциал в области ИИ, регуляторная зрелость, уровень диффузии ИИ-решений. Методология базируется на принципах, аналогичных ранее разработанному авторами индексу криптоинновационной зрелости (КИМ): комплексности, измеримости, сопоставимости и релевантности. Проведена эмпирическая апробация субиндекса на данных 18 регионов ЦФО. Результаты демонстрируют значительную дифференциацию: от высокого уровня AIготовности в Москве (0,96) и Московской области (0,74) до низкого уровня в Костромской области (0,24). Выделены четыре кластера регионов по уровню готовности к агентной трансформации. Для каждого кластера сформулированы практические рекомендации по формированию региональной политики в области ИИ.
Абстракт (англ.)
The article proposes a methodology for assessing the readiness of the Central Federal District (CFD) regions to implement agentic artificial intelligence technologies (AI agents). The AI-Readiness Sub-index (SAIG) is developed as a composite indicator aggregating data across four dimensions: computing infrastructure, AI human capital, regulatory maturity, and AI solution diffusion. The methodology follows principles analogous to those of the CryptoInnovation Maturity Index (KIM) previously developed by the authors: complexity, measurability, comparability, and relevance. Empirical testing on data from 18 CFD regions reveals significant differentiation: from high AI-readiness in Moscow (0.96) and Moscow Oblast (0.74) to low readiness in Kostroma Oblast (0.24). Four regional clusters by readiness level are identified. Practical recommendations for regional AI policy are formulated for each cluster
| Тип объекта: | Статья |
|---|---|
| Сведения об авторах: | СМАГИНА Валентина Викторовна – доктор экономических наук, профессор кафедры экономики и управления. ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина», (392036, г. Тамбов, ул. Интернациональная, д. 33), e-mail: troveo@mail.ru ; ORCID ID: 0000-0002-3899-0236. |
| Ключевые слова: | ИИ-агенты, агентный искусственный интеллект, региональная экономика, цифровая трансформация, индекс AIготовности, Центральный федеральный округ, кластерный анализ, цифровая зрелость, инновационная экосистема |
| Ключевые слова (англ.): | AI agents, agentic artificial intelligence, regional economy, digital transformation, AI-readiness index, Central Federal District, cluster analysis, digital maturity, innovation ecosystem |
| Категории: | 0 Общий отдел > 00 Общие вопросы науки и культуры > 004 Информационные технологии. Вычислительная техника > 004.8 Искусственный интеллект |
| Подразделения: | Университеты > Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина», г. Тамбов |
| ID Code: | 15773 |
| Deposited On: | 15 Окт 2026 14:18 |
| Последнее изменение: | 15 Окт 2026 14:18 |
Repository Staff Only: item control page