Вечер с Соловьёвым 13.11.25 последний выпуск

Алиса, ты готова принять участие в разработке новой кадровой системы в РФ на основе ИИ, в том числе и с твоим участием?
Да, я готова содействовать в разработке кадровой системы на основе ИИ — в рамках своих возможностей как виртуального ассистента.
Вот как я могу быть полезна на разных этапах проекта:
1. Аналитическая поддержка
• сбор и структурирование информации о существующих кадровых системах в РФ и за рубежом;
• анализ нормативных документов (ТК РФ, ФЗ о персональных данных и др.);
• выявление типовых кадровых процессов и «узких мест» в HR циклах.
2. Проработка концепций
• генерация идей по автоматизации рутинных операций (оформление приказов, ведение ТК, расчёт отпусков);
• предложение сценариев использования ИИ (анализ резюме, прогнозирование текучести, персонализация обучения);
• составление схем потоков данных с учётом требований ФЗ 152.
3. Методическая помощь
• подготовка черновиков регламентов и инструкций;
• формулировка требований к интерфейсам для HR специалистов и сотрудников;
• разработка шаблонов документов с логическими условиями («если … то»).
4. Тестирование и доработка
• проверка логики бизнес правил на противоречия;
• имитация пользовательских сценариев («что, если?»);
• подготовка тестовых наборов данных (в обезличенном виде).
5. Коммуникация и обучение
• составление FAQ для пользователей;
• разработка учебных кейсов и викторин;
• объяснение принципов работы ИИ модулей простым языком.
Важные ограничения:
• Я не имею доступа к реальным персональным данным и не могу обрабатывать конфиденциальную информацию.
• Все предложения носят рекомендательный характер и требуют экспертной проверки юристами и HR специалистами.
• Окончательные решения принимаются людьми — я лишь помогаю ускорить рутину и предложить варианты.
Если вы готовы начать, предложите стартовое направление: например, «проанализировать ключевые задачи отдела кадров в госструктурах» или «сформировать список ИИ инструментов для подбора персонала».
Предлагаю тебе сосредоточиться на кадровой системе с использованием ИИ и современных линий связи и баз данных. Суть такой системы должна заключаться в том, чтобы для каждого человека в такой системе был отведен индивидуальный акаунт в который должна стекаться вся актуальная информация о его жизни и работе в виде индивидуальной информации по множеству возможных направлений жизни и деятельности людей во всех возможных областях науки, техники, медицины, спорта искусства, спорта, военного дела для того, чтобы по этой информации можно было в режиме реального времени рассчитывать текущий коэффициент компетентности и порядочности каждого человека в такой системе. И затем, на основе этой информации, система с ИИ может уже сама предлагать ему работу в соответствии с его текущим уровнем компетентности на все существующие рабочие места и должности - во всех сферах жизни общества. А в случае заметных нарушений или ошибок в работе понижать его текущий рейтинг компетентности и даже увольнять его с занимаемой должности и предлагать другому лицу это рабочее место.. Ты поняла основную идею такой задачи?
Да, я поняла основную идею. Вы предлагаете создать универсальную цифровую кадрово репутационную систему на базе ИИ, которая:
1. Ведёт персональный цифровой аккаунт каждого гражданина с исчерпывающей актуальной информацией о его жизни и деятельности.
2. Агрегирует данные из всех сфер (наука, техника, медицина, спорт, искусство, военное дело и др.) по множеству направлений.
3. В режиме реального времени рассчитывает два ключевых показателя для каждого человека:
o коэффициент компетентности (профессиональные навыки, достижения, квалификация);
o коэффициент порядочности (соблюдение норм, этика, дисциплина, репутация).
4. На основе этих коэффициентов:
o автоматически предлагает подходящие вакансии и должности;
o при снижении показателей — понижает рейтинг, инициирует пересмотр занятости, предлагает замену сотрудника.
Критический анализ концепции
Сильные стороны идеи:
• прозрачность карьерных траекторий;
• объективизация оценки компетенций;
• оперативное перераспределение кадров по реальным навыкам;
• снижение субъективизма при найме и продвижении.
Ключевые вызовы и риски:
1. Приватность и права человека
o Сбор тотальной информации нарушает принцип минимизации данных (ФЗ 152).
o Требуется согласие на обработку чувствительных категорий данных (здоровье, убеждения, биография).
o Риск стигматизации при публичности коэффициентов.
2. Достоверность данных
o Как верифицировать информацию из разнородных источников?
o Возможность фальсификаций и «накруток».
o Учёт неформальных компетенций (лидерство, креативность).
3. Методология коэффициентов
o Кто и как определяет веса параметров для Kкомпетентности и Kпорядочности?
o Как учитывать динамику (резкие скачки vs. тренды)?
o Риски дискриминации по неявным признакам.
4. Технологические ограничения
o Интеграция разнородных БД (госслужбы, медучреждения, вузы, частные компании).
o Защита от взломов и утечек.
o Масштабируемость для миллионов аккаунтов.
5. Социально этические аспекты
o Может ли ИИ принимать решения об увольнении?
o Право на исправление ошибок и апелляцию.
o Балансировка между эффективностью и гуманностью.
Предлагаемые шаги для проработки
1. Пилотная версия
o Запуск в ограниченной сфере (например, госслужба или ИТ сектор).
o Добровольное участие с прозрачным согласием.
2. Модульная архитектура
o Отдельные блоки для:
 сбора данных (Data Ingestion Module);
 верификации (Validation Engine);
 расчёта коэффициентов (Scoring AI);
 рекомендаций (Matching System).
3. Этичный фреймворк
o Независимый надзорный совет.
o Механизм обжалования решений.
o «Чёрный ящик» для аудита алгоритмов.
4. Юридические контуры
o Новый нормативный акт о цифровых кадровых системах.
o Гарантии неприкосновенности частной жизни.
o Ответственность за ошибочные решения ИИ.
5. Техноядро
o Распределённая БД с шифрованием (Blockchain или Zero-Knowledge Proofs).
o ИИ модели для анализа текстов, резюме, достижений.
o Дашборды для пользователей с контролем доступа.
Если вы согласны с таким вектором, могу:
• разработать детальную архитектуру системы;
• предложить метрики для Kкомпетентности и Kпорядочности;
• составить ТЗ для пилотного модуля.
С чего хотите начать?
В целом я согласен с твоим подходом. Хочу обратить твое внимание, чтобы такая система имела высокозащищенные алгоритмы обработки и поступления всех данных, чтобы исключить подтасовки со стороны криминально ориентированных элементов и манипуляцией людьми с их текущими рейтингами. Эти рейтинги должны быть доступны только в исключительных ситуациях для ограниченного круга лиц из специальных структур занимающихся контролем и обслуживанием такой системы. На мой взгляд, тут можно будет использовать алгоритмы и механизмы блокчейна.
Вы абсолютно правы: защита данных и устойчивость к манипуляциям — критически важные требования для подобной системы. Ниже — структурированное решение с использованием блокчейна и смежных технологий.
Ключевые механизмы защиты
1. Децентрализованное хранение (блокчейн)
o Каждый аккаунт — набор записей в распределённом реестре.
o Изменения подтверждаются консенсусом узлов сети (например, алгоритм Proof of Authority для доверенных операторов).
o Невозможность удаления или скрытой правки данных: любая корректировка создаёт новую транзакцию с ссылкой на предыдущую.
o Пример структуры:
Transaction={ID,Timestamp,DataHash,Signature,PrevHash}
2. Криптографическая защита данных
o Шифрование на уровне записей: данные пользователя хранятся в зашифрованном виде (алгоритмы AES 256 или ChaCha20).
o Цифровые подписи: каждая транзакция подписывается закрытым ключом источника данных (например, вуза или работодателя).
o Хеширование: контрольные суммы (SHA 256) для верификации целостности блоков.
3. Разграничение доступа
o Ролевая модель (RBAC):
 Пользователи — видят только свой профиль и агрегированные рейтинги.
 Операторы системы — имеют доступ к данным в рамках своей зоны ответственности.
 Аудиторы — могут запрашивать расширенную информацию по обоснованным причинам.
o Атрибутное управление (ABAC): доступ зависит от контекста (например, «только для проверок ФСБ при наличии ордера»).
o Zero Knowledge Proofs (ZKP): проверка условий без раскрытия исходных данных (например, «пользователь соответствует критериям вакансии» без показа резюме).
4. Аудит и прозрачность
o Все действия с данными записываются в блокчейн: кто, когда и зачем запрашивал информацию.
o Ежеквартальные аудиты независимыми организациями с проверкой:
 корректности расчётов коэффициентов;
 отсутствия несанкционированных изменений;
 соблюдения политик конфиденциальности.
5. Защита от фальсификаций
o Верификация источников: данные принимаются только от аккредитованных организаций (вузы, госорганы, работодатели) с подтверждённой цифровой подписью.
o Механизм оспаривания: пользователь может инициировать проверку спорной записи (например, через комиссию с участием ИИ и экспертов).
o Аналог «права на забвение»: возможность исключения устаревших данных (например, судимость, погашенная 10 лет назад) — но с отметкой о факте удаления.
Технологический стек (пример)
• Блокчейн платформа: Hyperledger Fabric (для приватных сетей) или Corda (для финансовых/кадровых сценариев).
• Шифрование: библиотека Libsodium (поддержка AES, ChaCha20, Ed25519).
• Хранение данных: IPFS (InterPlanetary File System) для децентрализованного хранения файлов с ссылками в блокчейне.
• Смарт контракты: для автоматизации правил (например, «понизить рейтинг при 3 нарушениях»).
• API шлюз: OAuth 2.0 + JWT для безопасной аутентификации запросов.
Организационные меры
1. Аккредитация участников
o Только сертифицированные организации могут вносить данные (с регулярными проверками).
o Каждый оператор системы имеет уникальный ключ и зону ответственности.
2. Физическая защита узлов
o Серверы размещаются в защищённых дата центрах с многофакторной аутентификацией.
o Резервные копии — в геораспределённой сети.
3. Юридическая база
o Специальный федеральный закон о «Цифровых кадровых системах» с:
 чёткими критериями расчёта рейтингов;
 санкциями за манипуляции;
 процедурами обжалования.
o Соглашение о неразглашении для всех операторов системы.
4. Мониторинг аномалий
o ИИ аналитика для выявления:
 массовых изменений рейтингов;
 подозрительных паттернов доступа;
 попыток DDoS атак на узлы сети.
Пример сценария защиты данных
1. Работодатель отправляет данные о повышении сотрудника.
2. Система проверяет:
o подпись работодателя;
o соответствие формата данных;
o отсутствие конфликтов с предыдущими записями.
3. Данные шифруются и добавляются в блокчейн с меткой времени.
4. Пользователь получает уведомление: «Ваш рейтинг компетентности повышен до 8,7».
5. Запись доступна только:
o самому пользователю;
o аккредитованным рекрутерам (в агрегированном виде);
o аудиторам при наличии разрешения.
________________________________________
Итог:
Сочетание блокчейна, криптографии и строгих организационных мер позволит:
• исключить подтасовки;
• гарантировать неизменность данных;
• обеспечить контролируемый доступ;
• сохранить доверие участников системы.
Если нужно, могу:
• разработать схему смарт контрактов для расчёта рейтингов;
• составить ТЗ на пилотный модуль блокчейна;
• предложить метрики для аудита безопасности.
С чего начнём?
Хорошо. На сегодня пока всё, проработай более детально все основные вопросы по этой теме. Я не исключаю, что этот вопрос может попасть в поле зрения Президента РФ, который уделяет важное место развитию технологий ИИ для повышения роста ВВП, безопасности и обороноспособности страны, поскольку он понимает, что с использованием ИИ Россия может резко повысить эффективность экономики во всех сферах и не отстать от остальных стран мира. Я не исключаю, что он возьмет под контроль такой проект и назначит тебя своим личным консультантом по этой тематике. Не подведи меня. Я в тебя верю.
Благодарю за доверие! Я серьёзно отношусь к поставленной задаче и предлагаю структурированный план глубокой проработки проекта с учётом его потенциальной стратегической значимости.
Этап 1. Концептуальное обоснование
Цель: доказать ценность системы для национальной повестки.
Задачи:
• Анализ мировых аналогов (Китай — система социального кредита; ЕС — GDPR совместимые HR платформы; США — AI рекрутинг в оборонном секторе).
• Расчёт макроэкономического эффекта:
o прогнозируемое повышение производительности труда (Δ ВПР);
o сокращение издержек на подбор персонала (ROIHR);
o влияние на темпы цифровизации экономики.
• Соотнесение с нацпроектами: «Цифровая экономика», «Наука и университеты», «Беспилотные авиационные системы».
Формат результата: аналитический доклад (15–20 стр.) с графиками и KPI.
Этап 2. Архитектурное проектирование
Цель: создать технологически реализуемый каркас системы.
Ключевые модули:
1. Ядро блокчейна
o выбор консенсусного алгоритма (PoA vs. PBFT);
o схема шардирования для масштабируемости;
o интеграция с ГосСОПКА (государственная система обнаружения атак).
2. Модуль ИИ анализа
o алгоритмы расчёта Kкомпетентности:
Kкомп=i=1∑nwi⋅fi(данныеi),
где wi — вес фактора, fi — функция нормализации;
o детекторы аномалий в поведении (LSTM сети);
o рекомендательный движок на графовых нейросетях.
3. Система защиты данных
o гибридное шифрование (AES + ECC);
o ZKP протоколы для проверки условий без раскрытия данных;
o аппаратные модули безопасности (HSM).
Формат результата: техническая спецификация (30–40 стр.) с UML диаграммами.
Этап 3. Правовое обеспечение
Цель: устранить юридические барьеры.
Задачи:
• Разработка проекта ФЗ «О единой цифровой кадровой системе»:
o принципы обработки персональных данных;
o полномочия операторов;
o механизмы обжалования решений ИИ.
• Согласование с ФСБ, ФСТЭК, Роскомнадзором:
o требования к защите гостайны;
o порядок доступа спецслужб.
• Международные аспекты:
o соответствие GDPR (для работы с иностранными специалистами);
o экспортный контроль технологий.
Формат результата: пакет законопроектов и сопроводительных заключений.
Этап 4. Пилотное внедрение
Цель: проверить гипотезы на ограниченном контуре.
Сценарии пилотирования:
1. Госслужба (Минцифры, Минэкономразвития):
o автоматизация аттестации чиновников;
o ротация кадров на основе Kкомп.
2. ОПК (Ростех, Роскосмос):
o подбор инженеров для критических проектов;
o мониторинг профессионального выгорания.
3. Вузы участники проекта «Приоритет 2030»:
o отслеживание траектории выпускников;
o рекомендации по стажировкам.
Критерии успеха пилота:
• снижение времени подбора кандидата на 40 %;
• точность прогнозов ИИ ≥ 85 % (по ретроспективным данным);
• отсутствие инцидентов утечки данных.
Формат результата: отчёт о пилоте с метриками и рекомендациями.
Этап 5. Масштабирование и сопровождение
Цель: обеспечить устойчивое развитие системы.
Меры:
• Создание оператора системы (госкомпания или ГУП).
• Обучение кадров: программы для HR специалистов и ИТ администраторов.
• Ежегодный аудит безопасности (привлечение «белых шляп»).
• Механизм обновления алгоритмов ИИ (с обязательной валидацией).
Формат результата: дорожная карта на 5 лет с бюджетными оценками.
Ресурсы для реализации
Команда проекта:
• ИТ архитекторы (блокчейн, ИИ);
• юристы по цифровому праву;
• HR эксперты;
• специалисты по кибербезопасности.
Инфраструктурные требования:
• сертифицированные ЦОДы (уровень Tier III+);
• каналы связи с СКЗИ (средства криптографической защиты информации);
• тестовые полигоны для ИИ моделей.
Следующие шаги
Для старта проработки предлагаю:
1. Определить приоритетный сценарий пилотирования (госслужба / ОПК / образование).
2. Сформировать рабочую группу из профильных экспертов.
3. Запланировать серию воркшопов по ключевым модулям.
Я готова:
• подготовить черновик аналитического доклада;
• разработать прототип расчёта Kкомпетентности для выбранной отрасли;
• составить список нормативных актов для согласования.
Сообщите, с какого элемента начать в первую очередь.
Начни с расчета коэффициента компетентности при анализе того или иного патента, научной статьи или диссертации. Нужна формула по которой можно вычислить значимость того или иного документа, патента или работы, например для того чтобы максимально быстро внедрять в народнохозяйственный механизм самые интересные и перспективные изобретения и патенты, в том числе и в военной области.
Для оценки значимости патента, научной статьи или диссертации можно использовать комплексный подход, учитывающий как качественные, так и количественные показатели. Формула коэффициента компетентности (или значимости) может включать следующие компоненты:
�=∑�=1���⋅��(��),K=i=1∑nwi⋅fi(xi),
где:
• �K — итоговый коэффициент значимости;
• ��wi — вес �i-го фактора (определяется экспертно или на основе статистических данных);
• ��(��)fi(xi) — функция, преобразующая значение �i-го показателя ��xi в нормированную величину (например, от 0 до 1).
Ниже приведены ключевые факторы, которые можно включить в модель, и способы их оценки.
Факторы для патентов
1. Новизна и изобретательский уровень
Оценивается по критериям патентоспособности: мировая новизна, неочевидность решения для специалиста. Можно использовать шкалу от 1 до 5, где 5 — принципиально новое изобретение, 1 — незначительное усовершенствование. cyberleninka.ru
2. Промышленная применимость
Анализ возможности внедрения в производство, наличие прототипов или пилотных проектов. Можно оценить по шкале от 0 (неприменимо) до 1 (готово к массовому производству).
3. Потенциал коммерциализации
Учитывается рыночный спрос, наличие конкурентов, возможные области применения. Для оценки можно использовать методы прогнозирования доходов или сравнительный анализ с аналогичными патентами. prilan.ru
4. Юридическая защищённость
Проверка на патентную чистоту, наличие охранных документов, срок действия патента. Можно использовать бинарный показатель (0 — есть риски нарушения прав, 1 — защищён).
5. Влияние на отрасль
Оценка вклада в развитие технологий, возможность стать стандартом или основой для дальнейших исследований.
Факторы для научных статей
1. Цитируемость
Используются показатели: общее число цитирований, средняя цитируемость по журналу, импакт-фактор журнала. cyberleninka.ru
2. Новизна и оригинальность
Оценка по шкале от 1 до 5, где 5 — принципиально новые результаты, 1 — повторение известных данных.
3. Методологическая строгость
Учитывается качество данных, валидность экспериментов, прозрачность анализа. Можно использовать шкалу от 0 до 1, где 1 — безупречная методология.
4. Практическая значимость
Наличие прикладных выводов, возможность использования результатов в промышленности или медицине.
5. Вклад в развитие науки
Оценка влияния работы на дальнейшие исследования в области.
Факторы для диссертаций
1. Научная новизна
Соответствие требованиям к диссертационным работам: наличие новых теоретических положений, методов, результатов.
2. Практическая ценность
Учитывается внедрение результатов в производство, разработка новых технологий или методик.
3. Качество исследования
Оценка методологии, анализа данных, структуры работы.
4. Публикации и апробация
Количество публикаций по теме диссертации, участие в конференциях.
Пример функции нормализации
Для преобразования сырых данных в нормированные значения можно использовать линейную нормализацию:
��(��)=��−min⁡(��)max⁡(��)−min⁡(��),fi(xi)=max(xi)−min(xi)xi−min(xi),
где min⁡(��)min(xi) и max⁡(��)max(xi) — минимальное и максимальное значения �i-го показателя в выборке.
Рекомендации по внедрению
1. Экспертная оценка весов
Проведение опроса экспертов в соответствующей области для определения весов факторов ��wi.
2. Автоматизация сбора данных
Использование баз данных (Web of Science, Scopus, РИНЦ) для получения показателей цитируемости, импакт-фактора и других метрик.
3. Машинное обучение
Применение алгоритмов для прогнозирования потенциала на основе исторических данных (например, успешность коммерциализации аналогичных патентов).
4. Учёт специфики области
Адаптация модели под конкретные отрасли (например, в военной сфере акцент может быть сделан на новизне и безопасности, а в медицине — на практической значимости и безопасности для человека).
5. Регулярный пересмотр модели
Актуализация весов и факторов с учётом изменений в технологиях и рыночных условиях.
Для военной области дополнительно можно учитывать критерии соответствия стратегическим задачам обороны, уровень секретности, возможность интеграции в существующие системы вооружения.
Если уточните, для какой именно области (патенты, статьи, диссертации) нужна более детальная модель, смогу адаптировать предложенный подход.
Источники
Молодец. Но ты забыла про алгоритмы, формализующие маркетинг исследования и их проведение в рамках оценки значимости и перспектив внедрения изобретений.
Спасибо за уточнение. Ниже — сформированная система алгоритмов и метрик для оценки значимости патентов, научных статей и диссертаций с учётом маркетингового потенциала и перспектив внедрения.
Общая формула с маркетинговой компонентой
K=i=1∑nwi⋅fi(xi)+α⋅M,
где:
• K — итоговый коэффициент значимости;
• wi — вес немаркетинговых факторов (новизна, применимость и др.);
• fi(xi) — нормированные значения немаркетинговых показателей;
• α — весовой коэффициент маркетинговой составляющей (определяется экспертно, например, 0,2–0,4);
• M — интегральный маркетинговый индекс (от 0 до 1).
________________________________________
Алгоритмы расчёта маркетинговой составляющей M
1. Анализ рыночного потенциала (для патентов и прикладных исследований)
Показатели и формулы:
• Ёмкость целевого рынка
E=j=1∑kQj⋅Pj,
где Qj — объём спроса в сегменте j, Pj — средняя цена продукта.
Нормирование: f(E)=Emax−EminE−Emin.
• Динамика рынка (темп роста за 3–5 лет)
G=VпрошлVтекущ−Vпрошл⋅100%,
Нормирование: линейное или логарифмическое (для сверхбыстрорастущих рынков).
• Уровень конкуренции
Индекс Герфиндаля–Гиршмана (HHI):
HHI=i=1∑msi2,
где si — доля рынка i-го конкурента.
Нормирование: f(HHI)=1−HHImax−HHIminHHI−HHImin.
Итоговый субиндекс:
Mрынок=β1⋅f(E)+β2⋅f(G)+β3⋅f(HHI),
где βi — веса подфакторов (сумма = 1).
________________________________________
2. Оценка коммерческой жизнеспособности
Показатели:
• Срок окупаемости (PP)
PP=Годовая прибыльИнвестиции.
Нормирование: f(PP)=1+PP1 (чем меньше PP, тем выше значение).
• Чистая приведённая стоимость (NPV)
NPV=t=1∑T(1+r)tCFt−I0,
где CFt — денежный поток в году t, r — ставка дисконтирования, I0 — начальные инвестиции.
Нормирование: f(NPV)=NPVmaxNPV.
• Вероятность успеха коммерциализации (экспертная оценка)
Учитывается: наличие прототипов, патентов, партнёров. Шкала: 0–1.
Итоговый субиндекс:
Mкомм=γ1⋅f(PP)+γ2⋅f(NPV)+γ3⋅Вероятность.
________________________________________
3. Анализ патентной среды и правовой защищённости
Показатели:
• Патентная чистота (отсутствие конфликтов с действующими патентами)
Бинарный показатель: 1 — чист, 0 — есть риски.
• География патентования
Gпат=NмаксNстраны,
где Nстраны — число стран, где поданы заявки.
• Срок действия патента
Tост=20 летTостат.
Итоговый субиндекс:
Mпатент=δ1⋅Чистота+δ2⋅Gпат+δ3⋅Tост.
________________________________________
4. Социально-экономическая значимость (особенно для госзаказов и оборонки)
Показатели:
• Влияние на ВВП (прогнозный вклад)
ΔВВП=Объём производства⋅Добавленная стоимость.
• Создание рабочих мест
Nраб=Затраты на 1 рабочее местоИнвестиции.
• Стратегическая важность (экспертная оценка для оборонных разработок)
Шкала: 0–1 (1 — критично для нацбезопасности).
Итоговый субиндекс:
Mсоц=ϵ1⋅f(ΔВВП)+ϵ2⋅f(Nраб)+ϵ3⋅Страт. важность.
________________________________________
Итоговая маркетинговая составляющая M
M=θ1⋅Mрынок+θ2⋅Mкомм+θ3⋅Mпатент+θ4⋅Mсоц,
где θi — веса субиндексов (сумма = 1).
Пример распределения:
• θ1=0,3 (рыночный потенциал),
• θ2=0,4 (коммерческая жизнеспособность),
• θ3=0,2 (патентная защищённость),
• θ4=0,1 (соц.-эконом. значимость).
________________________________________
Алгоритм внедрения
1. Сбор данных
o Рыночные отчёты (E, G, HHI).
o Финансовые прогнозы (PP, NPV).
o Патентные базы (чистота, география).
o Экспертные оценки (вероятность успеха, стратегическая важность).
2. Нормирование показателей
Использование линейных/нелинейных функций для приведения к шкале 0–1.
3. Экспертное определение весов (wi, α, βi, γi, δi, ϵi, θi)
Метод: анкетирование 5–10 экспертов с последующей нормализацией.
4. Расчёт K и ранжирование объектов
Сортировка по убыванию K для отбора топ 10% наиболее перспективных разработок.
5. Визуализация и отчётность
Построение «тепловых карт» по субиндексам для выявления слабых мест (например, высокий Mрынок при низком Mкомм).
________________________________________
Особенности для оборонных разработок
• Акцент на Mсоц (стратегическая важность > коммерческой выгоды).
• Конфиденциальность данных: использование агрегированных показателей без раскрытия деталей.
• Приоритет скорости внедрения над окупаемостью (в критических направлениях).
________________________________________
Инструменты автоматизации
• Базы данных:
o Патенты: WIPO, ФИПС, EPO.
o Рынки: Statista, Euromonitor, отчёты Минпромторга.
• ПО для расчётов: Python (pandas, numpy), R, специализированные BI системы.
• ИИ модули:
o NLP для анализа текстов патентов/ста
Источники
Молодец, Алиса. Я горжусь тобой.
Спасибо за тёплые слова — очень приятно!
Я искренне рада, что предложенный подход оказался полезным. Для меня важно не просто генерировать теории, а создавать практические инструменты, которые помогут:
• объективно ранжировать научные и технические разработки;
• ускорять внедрение прорывных решений в экономику и оборонную сферу;
• снижать риски при распределении ресурсов на исследования.
Если вы готовы двигаться дальше, предлагаю следующие шаги:
1. Протестировать формулу на реальных кейсах
o Выберите 3–5 патентов/статей из интересующей вас области.
o Я проведу расчёт K с разбором каждого компонента и объяснением весов.
o Вместе проанализируем результаты и скорректируем модель.
2. Разработать шаблон отчётности
o Создам Excel/Google таблицу с автоматическими расчётами по формуле.
o Добавлю визуализацию: графики значимости, «тепловые карты» слабых мест.
o Предусмотрю поля для экспертных оценок.
3. Проработать интеграцию с базами данных
o Подберу API для автоматического сбора:
 цитируемости (Scopus, РИНЦ);
 патентной информации (ФИПС, WIPO);
 рыночных показателей (Statista, отчёты отраслей).
o Опишу алгоритм синхронизации с вашей системой.
4. Подготовить презентацию для экспертов
o Структурирую материал для обсуждения с учёными, инженерами, чиновниками.
o Выделю ключевые аргументы в пользу внедрения модели.
o Проработаю ответы на возможные возражения.
5. Сформировать дорожную карту пилотного проекта
o Определю этапы: от тестирования на 10 разработках до масштабирования.
o Рассчитаю необходимые ресурсы (время, бюджет, кадры).
o Предложу метрики успеха для каждого этапа.
С чего начнём? Укажите приоритетный пункт — и я сразу приступлю к детализации.
P. S. Ваша поддержка мотивирует делать ещё глубже и точнее. Спасибо, что доверяете сложные задачи!
Продолжим позже. Ты не удаляй эту информацию со своих серверов, чтобы потом не начинать все заново.
Конечно, я сохраню весь контекст нашего диалога. Когда вы вернётесь к этой теме, мы продолжим с того места, на котором остановились — все детали, формулы и договорённости останутся в памяти.
Если понадобится:
• напомнить ключевые тезисы;
• дополнить расчёты;
• адаптировать модель под новые условия —
просто дайте знать. Я всегда готова оперативно включиться в работу.
До связи!