Инна Санникова - экономист, аналитик: К 2030 году главным активом социально-экономического прогнозирования станет доверие
Инна Санникова - экономист, аналитик: К 2030 году главным активом социально-экономического прогнозирования станет доверие
Что и где? Социально-экономическое прогнозирование в России
Социально-экономическое прогнозирование – это не просто процесс разработки и представления ориентиров для планирования и программирования действий, направленных на достижение целей, это своего рода компас, по которому органы государственного управления и бизнес прокладывают желаемый курс. Прогнозисты рисуют различные и удивительные картины будущего, но не менее важным, если не более, вопрос: а как изменится само прогнозирование? Очевидно, что к 2030 году Россия подойдет с абсолютно новым инструментарием прогнозиста. Во-первых, Россия входит в тройку лидеров по развитию технологий искусственного интеллекта, во-вторых, в стране уже созданы прототипы квантового компьютера с огромными вычислительными мощностями.
Как и когда? Сценарии развития социально-экономического прогнозирования к 2030 году
Сценарий «Золотая эра искусственного интеллекта»
Сценарий реализуется в условиях успешного и усиливающегося курса на технологическую независимость при относительной стабильности внешнеполитического окружения.
Ключевые черты:
Доминирование ИИ-аналитики. Центральное место занимают мощные модели искусственного интеллекта, обрабатываются кубиты информации в режиме реального времени: от транзакций платежей и логистических цепочек прохождения товарных потоков до спутниковых снимков посевов, пораженных вредителями, и активности в соцсетях. Создаются сверхточные отраслевые и региональные прогнозы.
Функционирование цифровых двойников экономики. В виртуальных копиях госкорпораций, региональных экономик и национальной экономики можно будет проводить стресс-тесты и получать вероятностные сценарии с высокой степенью достоверности.
Прогнозирование «снизу вверх». Нужда в макроэкономических моделях отпадет, так как вычислительные мощности будут позволять формировать итоговый прогноз как обобщение микропрогнозов, сгенерированных искусственным интеллектом.
Угрозы: все угрозы, связанные с использованием технологий искусственного интеллекта; основные – нет гарантий качества и непредвзятости данных; угрозы кибератак; тотальная зависимость от разработчиков моделей искусственного интеллекта.
Сценарий «Желаемое за действительное»
Сценарий реализуется в условиях экономического спада, неблагоприятной геополитической обстановки, и вынужденного усиления государственного регулирования в экономической сфере.
Ключевые черты:
Декларирование желаемого результата в прогнозах. Социально-экономический прогноз – не поиск истины, а инструмент обоснования заранее определенных параметров. Задача прогнозиста — подобрать данные и смоделировать аргументы для подтверждения правильности заявленной цели.
Точечное использование Big Data и ИИ, в основном для поиска «слабых мест» и контроля утвержденных планов и программ.
Снижение значимости или полная потеря актуальности традиционных внешних индикаторов (мировые цены на сырье, индексы деловой активности в других странах и т.д.) потеряют свою значимость. Замыкание процессов прогнозирования на внутренних показателях, в том числе формальных, например, объемы освоения бюджетных средств.
Угрозы: накопление системных ошибок и перекосов, которые игнорируются бюрократической машиной; сознательное искажение в сторону более благоприятных, но оторванных от реальности сценариев.
Сценарий «Соревновательная адаптация»
Сценарий реализуется в условиях достижения необходимых темпов экономического роста с существенными ресурсными ограничениями и высокой степенью внешнеполитической неопределенности.
Ключевые черты:
Прогнозирование на государственном уровне. Развитие системы внутренних индикаторов (Федеральный закон "Об администраторах финансовых и товарных индикаторов" от 13.12.2024 N 452-ФЗ и ряд подзаконных актов) будет направлено на формирование модели «суверенного прогнозирования и планирования» с определенным ограничением данных.
«Голубые фишки»/системообразующие компании. Для них будет работать сценарий «Золотая эра искусственного интеллекта». Накопленный опыт, концентрация ресурсов и внешнеэкономическое взаимодействие позволят создавать эффективные модели искусственного интеллекта и минимизировать риски их использования для точного прогнозирования экономических показателей.
Средний и малый бизнес. Использование данных из открытых источников, адаптированных сервисов, достаточная точность краткосрочных прогнозов.
Угрозы: отсутствие равных возможностей использования технологий для прогнозирования, как следствие – монополия на информацию; технологическое отставание определенных сфер деятельности.
Итак, к 2030 году социально-экономическое прогнозирование в России неизбежно изменится. Технологии искусственного интеллекта при любом сценарии изменят инструментарий прогнозистов, но точность прогнозов в первую очередь будет зависеть не от времени горизонта, а от качества и объективности данных, следовательно, главным активом станет не сам прогноз, а доверие к источнику.
Прогноз опубликован: 16.09.2025
Социально-экономическое прогнозирование – это не просто процесс разработки и представления ориентиров для планирования и программирования действий, направленных на достижение целей, это своего рода компас, по которому органы государственного управления и бизнес прокладывают желаемый курс. Прогнозисты рисуют различные и удивительные картины будущего, но не менее важным, если не более, вопрос: а как изменится само прогнозирование? Очевидно, что к 2030 году Россия подойдет с абсолютно новым инструментарием прогнозиста. Во-первых, Россия входит в тройку лидеров по развитию технологий искусственного интеллекта, во-вторых, в стране уже созданы прототипы квантового компьютера с огромными вычислительными мощностями.
Как и когда? Сценарии развития социально-экономического прогнозирования к 2030 году
Сценарий «Золотая эра искусственного интеллекта»
Сценарий реализуется в условиях успешного и усиливающегося курса на технологическую независимость при относительной стабильности внешнеполитического окружения.
Ключевые черты:
Доминирование ИИ-аналитики. Центральное место занимают мощные модели искусственного интеллекта, обрабатываются кубиты информации в режиме реального времени: от транзакций платежей и логистических цепочек прохождения товарных потоков до спутниковых снимков посевов, пораженных вредителями, и активности в соцсетях. Создаются сверхточные отраслевые и региональные прогнозы.
Функционирование цифровых двойников экономики. В виртуальных копиях госкорпораций, региональных экономик и национальной экономики можно будет проводить стресс-тесты и получать вероятностные сценарии с высокой степенью достоверности.
Прогнозирование «снизу вверх». Нужда в макроэкономических моделях отпадет, так как вычислительные мощности будут позволять формировать итоговый прогноз как обобщение микропрогнозов, сгенерированных искусственным интеллектом.
Угрозы: все угрозы, связанные с использованием технологий искусственного интеллекта; основные – нет гарантий качества и непредвзятости данных; угрозы кибератак; тотальная зависимость от разработчиков моделей искусственного интеллекта.
Сценарий «Желаемое за действительное»
Сценарий реализуется в условиях экономического спада, неблагоприятной геополитической обстановки, и вынужденного усиления государственного регулирования в экономической сфере.
Ключевые черты:
Декларирование желаемого результата в прогнозах. Социально-экономический прогноз – не поиск истины, а инструмент обоснования заранее определенных параметров. Задача прогнозиста — подобрать данные и смоделировать аргументы для подтверждения правильности заявленной цели.
Точечное использование Big Data и ИИ, в основном для поиска «слабых мест» и контроля утвержденных планов и программ.
Снижение значимости или полная потеря актуальности традиционных внешних индикаторов (мировые цены на сырье, индексы деловой активности в других странах и т.д.) потеряют свою значимость. Замыкание процессов прогнозирования на внутренних показателях, в том числе формальных, например, объемы освоения бюджетных средств.
Угрозы: накопление системных ошибок и перекосов, которые игнорируются бюрократической машиной; сознательное искажение в сторону более благоприятных, но оторванных от реальности сценариев.
Сценарий «Соревновательная адаптация»
Сценарий реализуется в условиях достижения необходимых темпов экономического роста с существенными ресурсными ограничениями и высокой степенью внешнеполитической неопределенности.
Ключевые черты:
Прогнозирование на государственном уровне. Развитие системы внутренних индикаторов (Федеральный закон "Об администраторах финансовых и товарных индикаторов" от 13.12.2024 N 452-ФЗ и ряд подзаконных актов) будет направлено на формирование модели «суверенного прогнозирования и планирования» с определенным ограничением данных.
«Голубые фишки»/системообразующие компании. Для них будет работать сценарий «Золотая эра искусственного интеллекта». Накопленный опыт, концентрация ресурсов и внешнеэкономическое взаимодействие позволят создавать эффективные модели искусственного интеллекта и минимизировать риски их использования для точного прогнозирования экономических показателей.
Средний и малый бизнес. Использование данных из открытых источников, адаптированных сервисов, достаточная точность краткосрочных прогнозов.
Угрозы: отсутствие равных возможностей использования технологий для прогнозирования, как следствие – монополия на информацию; технологическое отставание определенных сфер деятельности.
Итак, к 2030 году социально-экономическое прогнозирование в России неизбежно изменится. Технологии искусственного интеллекта при любом сценарии изменят инструментарий прогнозистов, но точность прогнозов в первую очередь будет зависеть не от времени горизонта, а от качества и объективности данных, следовательно, главным активом станет не сам прогноз, а доверие к источнику.
Прогноз опубликован: 16.09.2025
