CC BY
41
ся. В Российской Федерации активно развивается программа импортозамещения, снижая конкуренцию со стороны зарубежных фирм - сельскохозяйственных производителей. Поэтому инвестиции в сельское хозяйство Краснодарского края выгодны и очень актуальны.
Источники:
1. Инвестиционная Стратегия Краснодарского края до 2025 года. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://investkuban.ru/_files/docs/2013/proekt_strat_d o2025.pdf.
2. Ковалева С.И. Определение понятия «Инвестиционная привлекательность» // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2019. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/ 2019/05/16523.
3. Шутова Н.И. Роль потребительской кооперации в обеспечении продовольственной безопасности //Вестник ИМСИТа, Научно-информационный и учебно-методический журнал, Краснодар. 2017 г. №1(69).
4. Буянова А.В. Агропромышленный комплекс Краснодарского края: состояние, проблемы и перспективы развития // Научное сообщество студентов XXI столетия. Естественные науки: сб. ст. по мат. XXXVI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(35). URL: http://sibac.info/archive/nature/10(35).pdf.
5. Климова Н.В., Иванова Н.А. Стратегия инновационной политики в аграрной сфере на региональном уровне// Инновации № 7 (105), 2007, С. 82-84.
6. Челебиева Д. Н., Арутюнян Ю. И. Методы оценки инвестиционной привлекательности предприятия // Сборник научных трудов по материалам I международной научно-практической конференции «Инновации и инвестиции: теория, методология, практика», 2015. С. 36-41.
7. Шибанихин Е.А., Арутюнян Ю.И. Управление затратами / Краснодар, 2016. - 84c. References:
1. Investment Strategy of the Krasnodar Territory until 2025. [electronic resource]. - Access mode: https://investkuban.ru/ _files/docs/2013/proekt_strat_d o2025.pdf.
2. Kovaleva S.I. Definition of the concept of "Investment attractiveness" // Economics and management of innovative technologies. 2019. No. 5 [Electronic resource]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2019/05/16523.
3. Shutova N.I. The role of consumer cooperation in ensuring food security //Bulletin of IMSITA, Scientific-informational and educational-methodical journal, Krasnodar. 2017 No. 1(69).
4. Buyanova A.V. Agro-industrial complex of Krasnodar Krai: state, problems and prospects of development // Scientific community of students of the XXI century. Natural sciences: Sat. art. by mat. XXXVI international student. scientific-practical conference No. 10(35). URL: http://sibac.info/archive/nature/10 (35).pdf.
5. Klimova N.V., Ivanova N.A. Strategy of innovation policy in the agricultural sector at the regional level// Innovations No. 7 (105), 2007, pp. 82-84.
6. Chelebieva D. N., Harutyunyan Yu. I. Methods of assessing the investment attractiveness of an enterprise // Collection of scientific papers based on the materials of the I International scientific and practical conference "Innovations and investments: theory, methodology, practice", 2015. pp. 36-41.
7. Shibanikhin E.A., Harutyunyan Yu.I. Cost management / Krasnodar, 2016. - 84 c.
EDN: PGMWXQ
Л.И. Кулакова - к.э.н., декан экономического факультета, доцент, Дальневосточный филиал ВАВТ, milakul2606@rambler.ru,
L.I. Kulakova - Candidate of Economics, Dean of the Faculty of Economics, Associate Professor, Far Eastern Branch of the VAVT.
ИННОВАЦИОННЫЕ РИСКИ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИХ СТРУКТУРАХ INNOVATIVE RISKS OF THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BUSINESS STRUCTURES
Аннотация. Автором предлагается в отношении предпринимательской деятельности выделить восемь основных блок-секций формирующих общую конструкцию инновационных рисков в предпринимательстве. Введенный автором термин «блок-секция» наиболее точно отражает различные инновационные риски как объёмно пространственный элемент, который является независимым в функциональном отношении по мере возникновения и оказания влияния на экономический результат, а также может использоваться в сочетании с другими элементами, а в отдельных случаях проявляется и оказывает влияние самостоятельно. Отдельной блок-секцией выделены инновационные риски, связанные с применением искусственного интеллекта, она включает в себя шесть видов рисков. Даная подробная характеристика всех шести видов инновационных рисков в разрезе применения функциональных возможностей искусственного интеллекта в предпринимательстве. Представлена авторская схема влияния функциональных возможностей искусственного интеллекта на риски в предпринимательских структурах. Совмещение различных функциональных возможностей искусственного интеллекта позволяет решать определенные задачи по более эффективному ведения бизнеса, но в то же время несовершенство определенных функциональных возможностей может усиливать наступление рискового события. Автор разделяет функции по степени влияния на формирование риска на две основные группы, где первая группа представляет собой извлечение и структурирование информации, а вторая группа связана с обработкой информации с целью принятия решений.
Abstract. In relation to entrepreneurial activity, the author proposes to single out eight main block sections that form the general structure of innovative risks in entrepreneurship. The term "block section" introduced by the author most accurately reflects various innovative risks as a three-dimensional element that is functionally independent as it arises and has an impact on the economic result, and can also be used in combination with other elements, and in some cases it manifests itself and has an impact on its own. A separate block section highlights innovative risks associated with the use of artificial intelligence, it includes six types of risks. This is a detailed de-
scription of all six types of innovative risks in the context of the use of artificial intelligence functionality in entrepreneurship. The author's scheme of the influence of the functional capabilities of artificial intelligence on risks in business structures is presented. The combination of various functionalities of artificial intelligence allows you to solve certain tasks for a more efficient business, but at the same time, the imperfection of certain functionalities can enhance the onset of a risky event. The author divides the functions according to the degree of influence on risk formation into two main groups, where the first group is the extraction and structuring of information, and the second group is associated with the processing of information for the purpose of decision making.
Ключевые слова: инновационные риски, управление инновациями, предпринимательство, искусственный интеллект, инновационная активность.
Keywords: innovation risks, innovation management, entrepreneurship, artificial intelligence, innovation activity.
Большое разнообразие существующих рисков предпринимательской деятельности в научной литературе представлено большим количеством различных научно обоснованных классификаций. Составление универсальной классификации является достаточно сложной проблемой и в настоящее время всесторонней и общезначимой классификации рисков предпринимательской деятельности не существует. Относительно инновационных рисков следует отметить, что существует несколько релевантных классификаций инновационных рисков, но большинство представленных в научной литературе классификаций в основном связывают инновационные риски с инвестиционной деятельностью или являются детализированными структурными компонентами общих классификаций рисков.
На основе контент-анализа среди большого разнообразия классификаций нами предлагается в отношении предпринимательской деятельности выделить восемь основных блок-секций формирующих общую конструкцию инновационных рисков в предпринимательстве. На наш взгляд применение термина «блок-секция» наиболее точно отражает различные инновационные риски как объёмно пространственный элемент, который является независимым в функциональном отношении по мере возникновения и оказания влияния на экономический результат, а также может использоваться в сочетании с другими элементами, а в отдельных случаях проявляется и оказывает влияние самостоятельно (рисунок 1). При этом мы предлагаем отдельной блок-секцией выделить инновационные риски, связанные с применением искусственного интеллекта.
Рисунок 1 - Инновационные риски в предпринимательстве
Каждая блок-секция может оказывать как отдельное влияние на бизнес, так и может в сочетание с любой блок-секцией или любыми другими блок-секциями оказывать влияние на экономический результат предпринимательской деятельности. При этом при взаимном влиянии может иметь место синергетический эффект и увеличивать негативное влияние рисков на бизнес, реже, но такая возможность существует, взаимосвязь рисков может оказывать друг на друга нивелирующее действие. Следует также отметить, что изменения в одной блок-секции могут вызывать изменения в другой блок-секции как во времени, так и в пространственном измерении.
Каждая блок-секция определенная нами в данной классификации имеет свои отличительные особенности и уникальные свойства и характеристики. Так риски оригинальности можно охарактеризовать как отсутствие гарантий востребованности на текущий момент времени инновационных идей на рынке, то есть предлагаемая технология «опережает время». Обычно фундаментальные исследования предлагают идеи, которые технологически или ментально не имеют прикладного применения. Финансовые и временные ресурсы, затраченные на исследования, ни имеют в текущем отрезке времени рыночной перспективы. В основе рисков оригинальности обычно есть две причины: не востребованность потребителем или невозможность создания окупаемого технологического решения.
Противоположностью рисков оригинальности являются риски информационной неопределенности. Эти риски возникают по ранее созданным инновационным разработкам, которые в силу разных причин были ранее не востребованы. Информация о разработке существует, но со временем
оборудование на котором технология апробирована утрачено или команда разработчиков распалась, могут быть и другие причины. То есть воспроизвести первоначальное решение не представляется возможным. Инвестиционные ресурсы не позволяют проводить новые разработки, экономическая целесообразность восстановления информации и технологии под вопросом. Реальное технологическое состояние и обеспечение персоналом восстановления опытного образца или прототипа предполагает очень большие экономические риски.
Рассматривая риски технологической неопределенности следует отметить, что существует существенная разница между инновационным продуктом (услугой) производимым (оказываемой) предпринимателем и интеллектуальным продуктом или новой технологией. В предпринимательстве инновационный продукт (услуга) это не уникальная технология (даже если она уже освоена в производстве), а продукт (услуга) востребованный потребителем благодаря инновационным свойствам и главное приносящий прибыль предпринимателю. Востребованность потребителем и коммерческая ценность являются основными индикаторами нивелирования рисков технологической неопределенности.
Относительно рисков юридической неопределенности, то главным аспектом при ведении предпринимательской деятельности является недостаток правовой грамотности. Часто предприниматели мало внимания уделяют правильному применению положений авторского права и вопросам регистрации интеллектуальной собственности. И особое внимание необходимо уделять документальной фиксации договорных прав и обязательств.
К управленческим рискам следует отнести риски неуправляемости бизнеса и риски неуправляемости проекта. В венчурных организациях и вновь создаваемом бизнесе они будет практически идентичными. Но в уже действующих предпринимательских структурах их следует разграничивать. К рискам неуправляемости бизнеса следует относить системные риски возникающие под воздействием взаимного влияния внешней и внутренней среды на основе взаимоотношений всех участников бизнеса. Риски неуправляемости бизнеса проявляются если не решаются стратегические задачи предпринимательской деятельности. Риски неуправляемости отдельного проекта это прежде всего риски возникающие при решении тактических задач из-за недостаточного опыта управления, низкой квалификации и слабой профессиональной подготовки. По сути риски неуправляемости бизнеса возникают из-за неправильной организации, планирования и контроля управленческого процесса предприятия в целом, а риски неуправляемости проекта возникают при неправильном построении системы управления персоналом.
Риски финансовой неопределенности по отношению к инновациям в предпринимательстве имеет очень важный психологический аспект. Его суть в том, что существует очень разный психологический уровень рисков предпринимателя и разработчика инновационной идеи. Предприниматель рискует прежде всего финансовыми средствами (а часто и всем бизнесом), а разработчик своим временем и интеллектуальной собственностью. При этом предприниматель может потерять деньги безвозвратно, а разработчик теряет только иллюзии, оставаясь со своей технологией. Кроме того предприниматель определяет для себя риски и доходность, а разработчик сферу деятельности. Предприниматель выбирает для себя определенную сферу деятельности (редко изменяя свои приоритеты деятельности), а разработчик не учитывает сферу деятельности, его интересует технология преобразования идеи, и он не учитывает все факторы, влияющие на доходность продукта при его реализации. Здесь следует отметить, что технологическая составляющая является обычно очень маленькой в процентном соотношении по отношению ко всем расходам, связанным с производством конечной продукции и ее реализации. Подавляющее большинство суммы расходов относятся к транспортной, логистической и реализационной составляющей. Именно доведения продукта до конкретного потребителя определяет риски финансовой неопределенности предпринимателя, а не само материальное воплощения и технологическое решение инновационной идеи.
Отдельной блок-секцией в системе инновационных рисков предпринимательской деятельности мы выделяем риски, связанные с применение искусственного интеллекта. Следует отметить, что в предпринимательских структурах при ведении бизнеса искусственный интеллект на наш взгляд применяется не в виде отдельных функций, а как взаимосвязанные комбинации различных функций, то есть реализуется взаимозависимость функциональных возможностей искусственного интеллекта. О замене человека в управлении предпринимательской деятельности функциями искусственного интеллекта на современном технологическом уровне развития речи быть не может. Так как функция «понимание всей окружающей обстановки и последствий взаимосвязей внешней и внутренней среды в отношении изучаемого явления» присущая разуму человека искусственному интеллекту практически не доступна. Причина чисто технологическая, так как самому человеку и всем обучающим программам полный механизм нейронных связей головного мозга человека не доступен и слабо изучен учеными. Но в тоже время другие функцио-
нальные возможности искусственного интеллекта вполне применимы для ведения бизнеса. Основные функциональные возможности нами были подробно рассмотрены в статье «Управление инновациями в предпринимательстве на основе функциональных возможностей искусственного интеллекта» опубликованной в журнале «Естественно-гуманитарные исследования».
В блок-секции риски, связанные с применением искусственного интеллекта по отношению к предпринимательской деятельности мы выделяем основные составляющие:
- риски «плохих данных»;
- риски «недостатка прозрачности»;
- риски «чрезмерной зависимости»;
- риски «непреднамеренной предвзятости»;
- риски «наивности и преемственности»;
- риски «неправильного выбора».
Остановимся на каждой составляющей отдельно. Основной проблемой искусственного интеллекта для ведения бизнеса является проблема «плохих данных». В отличие от всех других систем моделирования и управления экономическими процессами, где главным критерием для данных является достоверность, для искусственного интеллекта наиболее важным является критерий репрезентативности. Данные с низкой репрезентативностью, которые могут быть достаточными, например, для машинного обучения или применения чат-ботов, для искусственного интеллекта могут не подойти. В общих системах экономического анализа и планирования мы исходим из четырех составляющих качества данных таких как точность, полнота, последовательность и чистота. При использовании больших объемов данных для систем искусственного интеллекта важнейшим показателем качества является полнота данных, остальные качественные признаки вторичны или могут вообще не иметь значения. Так некоторые функции искусственного интеллекта при использовании большого полного массива данных позволяют посредством своих функциональных возможностей самостоятельно проводить быструю стандартизацию из различных наборах данных, отображать отологии, проводить деду-пликацию и согласование содержимого массива.
Именно совмещение различных функциональных возможностей искусственного интеллекта позволяет решать определенные задачи по более эффективному ведения бизнеса, но в то же время несовершенство определенных функциональных возможностей может усиливать наступление рискового события. Нужно разделять функции на две основные группы, где первая группа представляет собой извлечение и структурирование информации, а вторая группа связана с обработкой информации с целью принятия решений. Первая группа функций может характеризоваться как наиболее успешная и зрелая с точки зрения программного обеспечения и имеют очень большое распространение и используются в бизнесе на сегодняшний момент очень эффективно. Во вторую группу входят менее эффективно применяемые функции, трудности их использования находятся в области естественного интеллекта, то есть нейронных связей головного мозга человека, которые сами по себе человечеством полностью не познаны и находятся только в стадии изучения. Поэтому порядок и инструментарий применения программного обеспечения из-за не полного понимания процесса воспроизводства мыслительной деятельности человека и накладывают отпечаток ограничений на применение второй группы функций искусственного интеллекта.
С точки зрения ведения бизнеса и осуществления всех видов предпринимательской деятельности следует направлять свои усилии не на реализацию какой либо из функций, а брать лишь отдельные функциональные возможности искусственного интеллекта и применять их в различных комбинациях для снижения риска и повышения экономической эффективности предпринимательской деятельности. Здесь следует отметить, что первая группа функций предположительно создает слабые риски, применение любой из функций относящихся ко второй группе может привести к сильному влиянию рисков на эффективность бизнеса, а иногда привести к катастрофическим последствиям (рисунок 2).
Второй по значимости риск мы определяем как отсутствие прозрачности. Данный риск выражен в том, что у конечного пользователя нет четкого представления всей процедуры принятия решения. Причем здесь наблюдается синергия с первым риском «плохих данных». Мы снимаем первый риск путем увеличения количества данных, но тогда увеличивается второй риск «непрозрачности данных». Так как увеличение данных скрывает весь порядок проведения анализа и построения модели со стороны искусственного интеллекта. Рассматривать внутренние алгоритмы и порядок создания взаимосвязей и взаимозависимостей для осознания принятия решения со стороны искусственного интеллекта технически нецелесообразно.
Рисунок 2 - Схема влияния функциональных возможностей искусственного интеллекта на риски в предпринимательских структурах
Нивелирование данного риска технологически возможно с помощью дополнительного создания карта знаний с указанием важности принятия решения в каждом узле и последующее построение схемы знаний. Но это очень финансово затратно и технологически сложно (дублирующие системы с расшифровочными алгоритмами), к тому же выводы машинной логики не всегда могут соответствовать здравому смыслу. Это риск проявляется в наибольшей степени при применении функций второй группы.
Риски «чрезмерной зависимости» формируются сложностью выполняемых задач искусственным интеллектом и минимальным пониманием бизнесмена, как пользователя о том, как работает данная система. При этом следует иметь в виду, что лишь несколько лиц, разработчики и специалисты по информационным системам будут обладать знаниями о том как система искусственного интеллекта была спроектирована и какой функционал был изначально в нее заложен. Именно зависимость от малочисленных специалистов (на практике они очень востребованы) является большим риском для любого бизнеса. Из основных научно обоснованных положений управления персоналом хорошо известно, что специалист, обладающий уникальными знаниями и востребованный на рынке, является дорогостоящим и незаменяе-мым человеческим ресурсом при уходе его из бизнеса формирует катастрофический риск. Также если система искусственного интеллекта создается третьей стороной и не имеет четких долгосрочных обязательств, наступление серьезного рискового события имеет высокую вероятность.
Риски «непреднамеренной предвзятости», «наивности и преемственности» и «неправильного выбора» мы бы объединили в одну группу рисков которые могут быть сформированы из-за отсутствия у искусственного интеллекта когнитивных способностей, которые имеются у человека. Прежде всего отметим, что у искусственного интеллекта отсутствуют такие категории очень важные при принятии решений - интуиция, здравый смысл и эмоции (чувственность, справедливость, гражданская позиция, толерантность, сострадание и другие). Хотя по своей сущности искусственный интеллект, будучи техническим средством с определенной технологией не может испытывать эмоций, которые в свою очередь приводят к предвзятости, но предвзятость уже имеется в объеме и качестве данных закладываемых при первоначальном и последующем обучении искусственного интеллекта. Это риск может нивелироваться репрезентативностью, а главное подбором специалистов, которые формирую данные для обучения. По сути человеческий фактор является определяющим при минимизации риска предвзятости. То же относиться и к рискам наивности и преемственности, дабы избежать неправильных результатов которые ожидают от применения искусственного интеллекта в бизнесе. Риски наивности и преемственности формируются у искусственного интеллекта также из-за отсутствия когнитивных способностей. Здесь появляется простор для мошеннических и преступных действий. Ярким примером является обход банковских программ путем «клонирования голоса», «фотографий сетчатки глаза», «голограмм отпечатков пальцев» и т.д. Риск «наивности и преемственности» формируется в случае стимулирования системы искусственного интеллекта на злонамеренное поведение. Учитывая колоссальную масштабируемость систем искусственного интеллекта данные риски могут привести огромным финансовым потерям и совершению преступных деяний.
Подводя итог рассмотрению инновационных рисков применения искусственного интеллекта в предпринимательских структурах следует выделить, что главной проблемой искусственного интеллекта состоит в том, что для него вообще не важно его воздействие на людей, их социальную общность и установленные этические правила жизни общества. Конечно, очень хорошо если будет быстро решена определенная задача при ведении бизнеса, но если не будут учитываться общественные интересы или социально-этические нормы, то бизнес обречен на неудачу. Решение этой проблемы нам представляется возможным через кодификацию правил этики и социально-общественных норм. Но на современном этапе это технологически сложно, но вполне вероятно это будет следующим этапом развития искусственного интеллекта.
Источники:
1. Авдеева И.Л. Государственное регулирование приоритетных направлений предпринимательства в условиях цифровой экономики / Авдеева И.Л., Головина Т.А., Полянин А.В. // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2018. № 4. С. 13-21.
2. Головина Т.А. Развитие цифровых платформ как фактор конкурентоспособности современных экономических систем / Головина Т.А., Полянин А.В., Авдеева И.Л. // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2019. Т. 14. № 4. С. 551-564.
3. Докукина И.А. Организация децентрализованного управления на основе цифровых платформ распределенного реестра / Докукина И.А., Полянин А.В. // Естественно-гуманитарные исследования. 2020. № 27 (1). С. 76-80.
4. Golovina T.A. The development of innovative management on the principles of business partnership / Golovina T.A., Pol-yanin A.V., Kokorev K.V. // Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. 2016. № 8 (56). С. 163-170.
5. Еремина И.А. Цифровизация комплексных региональных проектов развития территорий / Еремина И.А., Полянин А.В. // Естественно-гуманитарные исследования. 2021. № 33 (1). С. 90-95.
6. Кулакова Л.И. Развитие предпринимательства на основе цифровых платформ в условиях деглобализации / Кулакова Л.И., Полянин А.В. // Вестник Академии знаний. 2020. № 2 (37). С. 12-17.
7. Матвеев В.В. Экономическая сущность категории бизнес-риск и факторы ее формирования / Матвеев В.В. // Аграрный научный журнал. 2016. № 4. С. 84-88.
8. Полянин А.В. Цифровизация процессов малого и среднего предпринимательства / Полянин А.В., Соболева Ю.П., Тарновский В.В. // Управленческое консультирование. 2020. № 4 (136). С. 80-96.
9. Проняева Л.И., Формирование профиля инновационного промышленного кластера / Проняева Л.И., Полянин А.В., Федотенкова О.А., Павлова А.В. // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18. № 1 (472). С. 48-66.
10. Щеголев А.В. Риск-ориентированное государственное управление при цифровизации экономики / Авдеева И.Л., Щеголев А.В., Полянин А.В. // Менеджмент в России и за рубежом. 2019. № 5. С. 55-61.
References:
1. Avdeeva I.L. State regulation of priority areas of entrepreneurship in a digital economy / Avdeeva I.L., Golovina T.A., Poly-anin A.V. // State and municipal management. Scientific notes. 2018. No. 4. S. 13-21.
2. Golovina T.A. Development of digital platforms as a factor in the competitiveness of modern economic systems / Golovina T.A., Polyanin A.V., Avdeeva I.L. // Bulletin of the Perm University. Series: Economy. 2019. V. 14. No. 4. S. 551-564.
3. Dokukina I.A. Organization of decentralized management based on digital platforms of the distributed registry / Dokukina I.A., Polyanin A.V. // Natural-humanitarian research. 2020. No. 27 (1). pp. 76-80.
4. Golovina T.A. The development of innovative management on the principles of business partnership / Golovina T.A., Polyanin A.V., Kokorev K.V. // Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences. 2016. No. 8 (56). pp. 163-170.
5. Eremina I.A. Digitalization of complex regional projects for the development of territories / Eremina I.A., Polyanin A.V. // Natural-humanitarian research. 2021. No. 33 (1). pp. 90-95.
6. Kulakova L.I. Development of entrepreneurship based on digital platforms in the context of deglobalization / Kulakova L.I., Polyanin A.V. // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2020. No. 2 (37). pp. 12-17.
7. Matveev V.V. Economic essence of the business risk category and factors of its formation / Matveev V.V. // Agrarian scientific journal. 2016. No. 4. S. 84-88.
8. Polyanin A.V. Digitization of small and medium business processes / Polyanin A.V., Soboleva Yu.P., Tarnovsky V.V. // Management consulting. 2020. No. 4 (136). pp. 80-96.
9. Pronyaeva L.I., Formation of the profile of an innovative industrial cluster / Pronyaeva L.I., Polyanin A.V., Fedotenkova O.A., Pavlova A.V. // Regional economy: theory and practice. 2020. V. 18. No. 1 (472). pp. 48-66.
10. Shchegolev A.V. Risk-oriented public administration in the digitalization of the economy / Avdeeva I.L., Shchegolev A.V., Polyanin A.V. // Management in Russia and abroad. 2019. No. 5. S. 55-61.
