Отраслевые ИКТ-профили российских компаний: стратегии управления ресурсами
PDF
PDF (English)

Ключевые слова

ИКТ
устойчивые комбинации ИКТ
отрасль
искусственный интеллект
производительность
рентабельность

Как цитировать

МолодчикМ., НайденоваЮ., ШенкманЕ., & ИвановЕ. (2024). Отраслевые ИКТ-профили российских компаний: стратегии управления ресурсами. Форсайт, 18(2), 45-56. https://doi.org/10.17323/2500-2597.2024.2.45.56

Аннотация

Национальный ландшафт информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) может быть продуктивно рассмотрен на примере устойчивых отраслевых комбинаций ИКТ. На корпоративном уровне такие комбинации отражают ИКТ-профиль компаний, рассматриваемый в ресурсной теории как их способность создавать конкурентные преимущества, благодаря комплементарности ресурсов. В отличие от существующих исследований в фокусе внимания авторов статьи — не комбинация ИКТ, сформированная экспертами, а инструмент автоматизированного поиска взаимосвязанных ИКТ на основе методов машинного обучения, который позволяет выявить устойчивые сочетания технологий, внедряемые одновременно несколькими игроками определенной отрасли.

ИКТ-профили выявлены с помощью анализа взаимосвязей широкого спектра ИКТ, от базовой инфраструктуры до систем управления эффективностью бизнеса на базе искусственного интеллекта (ИИ). Итоговый набор данных включает 110 технологий для более чем 29 тыс. компаний из 31 отрасли за период 2006–2022 гг. По результатам анализа сделаны следующие выводы: (1) типичный для большинства отраслей профиль состоит из комбинации систем BPM и SaaS, (2) лидеры по разнообразию и сложности ИКТ-профилей — отрасли страхования и финансов, (3) большие перспективы для отечественных компаний открывает дополнение ИКТ-профилей решениями на базе ИИ, (4) внедрение ИКТ-профилей влияет на финансовые результаты бизнеса, однако значительно варьирует по отраслям.

https://doi.org/10.17323/2500-2597.2024.2.45.56
PDF
PDF (English)

Литература

Agarwal G.K., Magnusson M., Johanson A. (2021) Edge AI Driven Technology Advancements Paving Way Towards New Capabilities. International Journal of Innovation and Technology Management, 18(01), 2040005. DOI: https://doi.org/10.1142/S0219877020400052

Agrawal R., Imieliński T., Swami A. (1993) Mining association rules between sets of items in large databases. Paper presented at the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, June 1993. DOI: https://doi.org/10.1145/170035.170072

Agrawal R., Srikant R., Road H., Jose S. (1994) Fast Algorithms for Mining Association Rules. Paper presented at the 20th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB), September 12-15, 1994, Santiago de Chile, Chile.

Amid A., Moalagh M., Zare Ravasan A. (2012) Identification and classification of ERP critical failure factors in Iranian industries. Information Systems, 37(3), 227-237. DOI: https://doi.org/10.1016/j.is.2011.10.010

Barney J., Wright M., Ketchen D.J. (2001) The resource-based view of the firm: Ten years after 1991. Journal of Management, 27(6), 625-641. DOI: https://doi.org/10.1177/014920630102700601

Batarseh F.A., Gopinath M., Monken A., Gu Z. (2021) Public policymaking for international agricultural trade using association rules and ensemble machine learning. Machine Learning with Applications, 5, 100046. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100046

Bellemare M.F., Masaki T., Pepinsky T.B. (2017) Lagged Explanatory Variables and the Estimation of Causal Effect. The Journal of Politics, 79(3), 949-963. DOI: https://doi.org/10.1086/690946

Chae H.-C., Koh C.E., Prybutok V.R. (2014) Information Technology Capability and Firm Performance: Contradictory Findings and Their Possible Causes. MIS Quarterly, 38(1), 305-326. DOI: https://doi.org/10.25300/MISQ/2014/38.1.14

Chae H.-C., Koh C.E., Park K.O. (2018) Information technology capability and firm performance: Role of industry. Information & Management, 55(5), 525-546. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2017.10.001

Coşkun E., Gezici B., Aydos M., Tarhan A.K., Garousi V. (2022) ERP failure: A systematic mapping of the literature. Data & Knowledge Engineering, 142, 102090. DOI: https://doi.org/10.1016/j.datak.2022.102090

Daviy A. (2022) Does the regional environment matter in ERP system adoption? Evidence from Russia. Journal of Enterprise Information Management, 36(2), 437-458. DOI: https://doi.org/10.1108/JEIM-11-2021-0488

Devece C., Palacios-Marqués D., Galindo-Martín M.-Á., Llopis-Albert C. (2017) Information Systems Strategy and its Relationship with Innovation Differentiation and Organizational Performance. Information Systems Management, 34(3), 250-264. DOI: https://doi.org/10.1080/10580530.2017.1330002

Díaz-Chao Á., Ficapal-Cusí P., Torrent-Sellens J. (2021) Environmental assets, Industry 4.0 technologies and firm performance in Spain: A dynamic capabilities path to reward sustainability. Journal of Cleaner Production, 281, 125264. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125264

Dumas M., Fournier F., Limonad L., Marrella A., Montali M., Rehse J.-R., Accorsi R., Calvanese D., De Giacomo G., Fahland D., Gal A., La Rosa M., Völzer H., Weber I. (2023) AI-Augmented Business Process Management Systems: A Research Manifesto. ACM Transactions on Management Information Systems, 14(1), 1-19. DOI: https://doi.org/10.1145/3576047

Enholm I.M., Papagiannidis E., Mikalef P., Krogstie J. (2022) Artificial intelligence and business value: A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709-1734. DOI: https://doi.org/10.1007/s10796-021-10186-w

Enekwe C., Agu C., Nnagbogu E. (2014) The Effect of Financial Leverage on Financial Performance: Evidence of Quoted Pharmaceutical Companies in Nigeria. IOSR Journal of Economics and Finance, 5(3), 17-25. DOI: https://doi.org/10.9790/5933-0531725

Geum Y., Lee H., Lee Y., Park Y. (2015) Development of data-driven technology roadmap considering dependency: An ARM-based technology roadmapping. Technological Forecasting and Social Change, 91, 264-279. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2014.03.003

Gupta S., Qian X., Bhushan B., Luo Z. (2019) Role of cloud ERP and big data on firm performance: A dynamic capability view theory perspective. Management Decision, 57(8), 8. DOI: https://doi.org/10.1108/MD-06-2018-0633

Habibi F., Zabardast M.A. (2020) Digitalization, education and economic growth: A comparative analysis of Middle East and OECD countries. Technology in Society, 63, 101370. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101370

HassabElnaby H.R., Hwang W., Vonderembse M.A. (2012) The impact of ERP implementation on organizational capabilities and firm performance. Benchmarking: An International Journal, 19(4/5), 618-633. DOI: https://doi.org/10.1108/14635771211258043

Hegland M. (2003) Algorithms for Association Rules. In: Advanced Lectures on Machine Learning: Machine Learning Summer School 2002 Canberra, Australia, February 11-22, 2002 Revised Lectures (eds. S. Mendelson, A.J. Smola), Heidelberg, Dordrecht, London, New York: Springer, pp. 226-234. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-36434-X_7

Hendricks K.B., Singhal V.R., Stratman J.K. (2007) The impact of enterprise systems on corporate performance: A study of ERP, SCM, and CRM system implementations. Journal of Operations Management, 25(1), 65-82. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jom.2006.02.002

Hikmawati E., Maulidevi N.U., Surendro K. (2021) Minimum threshold determination method based on dataset characteristics in association rule mining. Journal of Big Data, 8(1), 146. DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-021-00538-3

Hill A.D., Johnson S.G., Greco L.M., Walter S.L. (2021) Endogeneity: A Review and Agenda for the Methodology-Practice Divide Affecting Micro and Macro Research. Journal of Management, 47(1), 105-143. DOI: https://doi.org/10.1177/0149206320960533

Jacobsson M., Linderoth H.C.J., Rowlinson S. (2017) The role of industry: An analytical framework to understand ICT transformation within the AEC industry. Construction Management and Economics, 35(10), 611-626. DOI: https://doi.org/10.1080/01446193.2017.1315148

Karim M.S., Nahar S., Demirbag M. (2022) Resource-Based Perspective on ICT Use and Firm Performance: A Meta-analysis Investigating the Moderating Role of Cross-Country ICT Development Status. Technological Forecasting and Social Change, 179, 121626. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121626

Kaur J., Dharni K. (2022) Assessing efficacy of association rules for predicting global stock indices. DECISION, 49(3), 329-339. DOI: https://doi.org/10.1007/s40622-022-00327-8

Kotsiantis S., Kanellopoulos D. (2006) Association rules mining: A recent overview. GESTS International Transactions on Computer Science and Engineering, 32(1), 71-82.

Li L., Tong Y., Wei L., Yang S. (2022) Digital technology-enabled dynamic capabilities and their impacts on firm performance: Evidence from the COVID-19 pandemic. Information & Management, 59(8), 103689. DOI: https://doi.org/10.1016/j.im.2022.103689

Mithas S., Rust R.T. (2016) How Information Technology Strategy and Investments Influence Firm Performance: Conjecture and Empirical Evidence. MIS Quarterly, 40(1), 223-245. DOI: https://doi.org/10.25300/MISQ/2016/40.1.10

Oh I., Kim J. (2023) Frontiers and laggards: Which firms benefit from adopting advanced digital technologies? Managerial and Decision Economics, 44(2), 753-766. DOI: https://doi.org/10.1002/mde.3710

Shakina E., Naidenova I., Barajas A. (2022) Shadow prices for intangible resources. Journal of Intellectual Capital, 23(3), 666-686. DOI: https://doi.org/10.1108/JIC-02-2020-0031

Teece D.J. (2018) Profiting from innovation in the digital economy: Enabling technologies, standards, and licensing models in the wireless world. Research Policy, 47(8), 1367-1387. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2017.01.015

Wu Y.-C.J., Dong T.-P., Chang C.-L., Liao Y.-C. (2015) A collaborative learning lesson from using effective information technology combinations. Computers in Human Behavior, 51, 986-993. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.10.008

Xue Y., Liang H., Boulton W.R., Snyder C.A. (2005) ERP implementation failures in China: Case studies with implications for ERP vendors. International Journal of Production Economics, 97(3), 279-295. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2004.07.008

Zavertiaeva M.A., López-Iturriaga F.J., López-Iturriaga F.J. (2020) Networks of directors on Russian boards: The hidden part of the corporate governance iceberg. Russian Management Journal, 18(1), 29-50. DOI: https://doi.org/10.21638/spbu18.2020.102

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.