Ресурсоэффективная модель разработки цифровых платформ межведомственного мониторинга агрологистики
Зарецкий И.С.1,2 
1 Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия
2 ООО «Нетвижн», Москва, Россия
Статья в журнале
Продовольственная политика и безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 13, Номер 2 (Апрель-июнь 2026)
Аннотация:
Обеспечение продовольственной безопасности в цифровой экономике требует непрерывного мониторинга логистики агропромышленного комплекса. Однако практическое создание единой среды контроля товародвижения затруднено ведомственной разобщенностью и рисками нецелевого использования данных о гражданском транспорте. В статье обоснована целесообразность разработки интеграционных платформ для взаимодействия бизнеса и государства, использующих инфраструктуру существующих интеллектуальных транспортных систем. Для решения проблемы высокой ресурсоемкости подобных высокотехнологичных проектов авторами предложена ресурсоэффективная управленческая модель организации процесса разработки на основе концепции структурной амбидекстрии. Обосновано жесткое разделение производственного конвейера на контур проектирования фундаментального ядра с максимально допустимым уровнем ошибок, близким к нулю, и контур массовой интеграционной адаптации, реализуемый молодыми специалистами. Доказано, что применение предложенного организационного дизайна радикально снижает транзакционные издержки предприятия. Практическая значимость исследования заключается в превращении дорогостоящего индивидуального производства государственного программного обеспечения в масштабируемый конвейерный процесс
Ключевые слова: продовольственная безопасность, агрологистика, структурная амбидекстрия, управление инновационными проектами, транзакционные издержки, межведомственное взаимодействие
JEL-классификация: Q13, Q17, L25, O38, H77
Введение
Фундаментальный политэкономический тезис К. Маркса о том, что всякая экономия в конечном счете сводится к экономии времени [10, с. 29], приобретает новое значение в условиях цифровой трансформации экономики. На современном этапе развития агропромышленного комплекса, сталкивающегося с необходимостью повышения интенсивности товародвижения [8], важнейшим резервом становится сокращение времени обращения плодоовощной продукции. Как обосновано в исследованиях, посвященных трансформации рынка овощеводства [12, 16], экстенсивные методы управления цепями поставок исчерпали свой потенциал [14]. Обеспечение продовольственной безопасности в рамках реализации ведомственного проекта «Цифровое сельское хозяйство» [2] предполагает расширение применения принципов доказательного управления (Evidence-based management) [22], опирающегося на непрерывный объективный мониторинг агрологистических процессов.
Однако практическое внедрение государственных стратегий цифровизации АПК сталкивается с серьезным институциональным барьером. Традиционные методы контроля логистики на базе систем спутниковой телеметрии демонстрируют критическую уязвимость к человеческому фактору (умышленное искажение или экранирование сигнала) [15, с. 94-95], а также к форс-мажору (искажение сигнала внешними системами безопасности) [7], что порождает информационную асимметрию [20] между государством и участниками продовольственного рынка. Одной из эффективных альтернатив является создание цифровой инфраструктуры мониторинга агрологистики на базе распределенных систем видеоаналитики в составе интеллектуальных транспортных систем [17]. Тем не менее, данная инициатива затруднена из-за ведомственной разобщенности ИТ-систем и рисков нецелевого использования данных гражданского трафика.
Возникающий институциональный конфликт формирует устойчивый рыночный спрос на новые платформенные B2G-решения (Business-to-Government). В этих условиях организация-разработчик интеллектуального программного обеспечения выступает ключевым звеном — интегратором межведомственного взаимодействия. Внедряя политики управления данными (Data Governance) [24], ИТ-компания создает защищенную программную среду для верификации транспортных потоков по реестрам сельскохозяйственной техники, обеспечивая надежное информационное сопровождение агрологистики.
С позиций теории менеджмента, создание подобных цифровых инфраструктурных решений для продовольственного сектора сопряжено с высокой ресурсоемкостью инновационных проектов и дефицитом управленческих компетенций при их реализации. Традиционные подходы к руководству командами разработки зачастую приводят к необоснованному росту транзакционных издержек ИТ-предприятий. В связи с этим целью настоящей работы является обоснование ресурсоэффективной управленческой модели организации инновационных проектов, позволяющей ИТ-компаниям осуществлять ускоренную разработку и вывод на рынок систем интеллектуального мониторинга агрологистики.
Архитектура обмена данными и преодоление институциональных барьеров в логистике
Для создания надежной системы контроля агрологистики целесообразно использовать уже развернутую в регионах инфраструктуру — периферийные детекторы транспорта и камеры аппаратно-программных комплексов «Безопасный город». Они генерируют масштабный массив транспортной аналитики. Однако прямой обмен этими данными между ведомствами невозможен: тотальный мониторинг транспортных потоков несет риски утечки информации о перемещениях гражданских лиц и требует огромных затрат на хранение данных.
Решением этого институционального противоречия становится создание специализированных интеграционных B2G-платформ. ИТ-компания проектирует шлюз обмена данными, в основе которого лежит принцип информационной минимизации. Вычислительная нагрузка переносится непосредственно на рубежи контроля: в центральную систему передается не ресурсоемкий видеопоток, а только структурированные метаданные — распознанный номер (ГРЗ), класс машины, направление и время проезда [13].
Рисунок 1. Многоуровневая архитектура интеграционного шлюза межведомственного обмена данными (составлено автором)
Ключевым механизмом управления в такой архитектуре выступает ролевая модель доступа. Агрегированный транспортный поток автоматически сверяется с реестрами легальной сельскохозяйственной техники. В результате агропромышленные ведомства получают аналитику исключительно по подотчетным машинам. Данные о перемещении гражданского транспорта программно отсекаются, что полностью исключает риски нецелевого использования информации (рисунок 1).
Внедрение в платформу алгоритмов расчета матриц корреспонденций [3] позволяет автоматически выявлять «типовые маршруты» доставки урожая. Если машина систематически отклоняется от маршрута между условным полем и официальным распределительным центром, система фиксирует пространственную аномалию. Таким образом, государство получает не просто массив координат, а готовые метрики для выявления «теневой» логистики, индикаторов хищения [6, с. 116] и управления продовольственной безопасностью.
Как показано в недавних исследованиях, применение гибридных методологий разработки (комбинация Agile и CRISP-DM) [4], а также формализация исследовательских циклов через алгоритмизацию [5] успешно решают проблему непредсказуемости и высоких рисков при создании ИИ-решений. Однако с позиций менеджмента ИТ-предприятия, создание подобного математического аппарата, ядра системы и защищенных шлюзов требует привлечения высококвалифицированных инженеров. Это неизбежно сталкивает организацию-разработчика с проблемой резкого роста стоимости опытно-конструкторских работ (R&D). Следовательно, успешный вывод на рынок таких инфраструктурных решений невозможен без адаптации внутренних управленческих процессов ИТ-компании.
Ресурсоэффективная модель управления R&D-процессами при масштабировании B2G-решений
Специфика внедрения интеграционных B2G-платформ в государственном секторе заключается не в алгоритмической сложности самого программного продукта (который во многом сводится к фильтрации потоков данных по реестрам), а в высокой энтропии внешней среды. Региональные ИТ-системы, камеры фиксации и ведомственные базы данных характеризуются отсутствием единых стандартов обмена информацией, формируя фрагментированный инфраструктурный ландшафт взаимодействия гетерогенных информационных систем [23]. Попытка реализовать этот «зоопарк интеграций» силами ведущих разработчиков (уровня Senior) в рамках классической проектной парадигмы приводит к критическому росту фонда оплаты труда и делает масштабирование продукта экономически нерентабельным.
Для преодоления данного барьера ИТ-предприятию целесообразно трансформировать организационный дизайн R&D-подразделений, применив модель структурной амбидекстрии [18, 21]. Суть управленческого решения заключается в жестком разделении производственного конвейера на две изолированные зоны: контур разработки фундаментального ядра («эксплуатация» базового актива) и контур интеграционной адаптации («разведка» внешней среды).
В зоне ответственности высококвалифицированных системных архитекторов остается только проектирование центрального шлюза (Data Governance) и разработка стандартизированных агрегирующих коллекторов. Это контур с нулевой толерантностью к ошибкам [19], где формируются жесткие правила (API) приема данных. Архитекторы не занимаются подключением конкретных региональных камер и систем — они создают универсальную шину, способную безопасно принимать данные от любых внешних источников.
Параллельно формируется специализированное интеграционное подразделение, укомплектованное молодыми специалистами и стажерами (уровня Junior). Их ключевая задача — разработка легковесных модулей-коннекторов (адаптеров) под методическим руководством опытного наставника [1, 9]. Данные модули выполняют рутинную функцию: забирают «грязные» данные из разрозненных региональных систем, нормализуют их и передают в центральные коллекторы по стандарту, заданному архитекторами (таблица 1).
Таблица 1. Сравнительный анализ управленческих моделей организации разработки B2G-решений
|
Критерий оценки
|
Классическая проектная модель
|
Модель структурной амбидекстрии
|
|
Архитектура производственного процесса
|
Монолитная разработка полного цикла
|
Конвейерное разделение («ядро» и «адаптеры»)
|
|
Кадровое обеспечение интеграций
|
Высококвалифицированные инженеры (Senior)
|
Молодые специалисты и стажеры (Junior)
|
|
Транзакционные издержки масштабирования
|
Резкий рост (пропорционально количеству подключаемых регионов)
|
Минимальные маржинальные издержки (эффект масштаба)
|
|
Отношение к сбоям на периферии
|
Критическое (риск падения всей системы интеграции)
|
Локализованное (ошибка адаптера не влияет на центральный шлюз)
|
|
Фокус ключевых ИТ-архитекторов
|
Рутинный парсинг региональных API и разрозненных форматов
|
Проектирование политик Data Governance и ролевых моделей
|
|
Скорость вывода продукта на рынок
|
Низкая (возникновение «узкого горлышка» компетенций)
|
Высокая (параллельная разработка десятков адаптеров)
|
Внедрение подобной гибридной организационной модели генерирует ряд существенных управленческих и экономических эффектов:
1. Радикальное снижение транзакционных издержек. Стоимость подключения каждого нового региона или ведомства снижается на порядки за счет использования линейного персонала. B2G-продукт превращается из дорогостоящего бутикового решения в масштабируемый конвейер.
2. Управление рисками (изоляция сбоев). Ошибка начинающего специалиста при написании адаптера локализуется на периферии и не способна нарушить работоспособность центрального межведомственного шлюза.
3. Воспроизводство кадрового капитала. Интеграционное подразделение выступает естественным внутрикорпоративным инкубатором, где молодые специалисты погружаются в архитектуру сложного продукта, постепенно «дорастая» до уровня ведущих инженеров без отрыва от производства, что также реализует последовательный подход к организационной реализации стратегии амбидекстрии [11].
Таким образом, предложенная модель управления R&D-процессами позволяет ИТ-компании рентабельно интегрировать разрозненные государственные информационные системы, обеспечивая органы власти (в частности, Минсельхоз России) объективными данными для мониторинга агрологистики.
Заключение
Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что успешная цифровая трансформация агропромышленного комплекса и обеспечение продовольственной безопасности неразрывно связаны с преодолением институциональных барьеров в сфере межведомственного обмена данными. Предложенный подход к созданию цифровой инфраструктуры мониторинга агрологистики на базе существующих систем видеонаблюдения формирует надежный фундамент для реализации принципов доказательного управления (Evidence-based management). Внедрение интеграционных шлюзов с ролевой моделью доступа решает фундаментальную проблему доверия между ведомствами, предоставляя государству надежный инструмент для выявления «теневой» логистики без рисков компрометации данных о гражданском трафике.
Однако с позиций теории управления высокотехнологичными предприятиями, главным барьером для массового внедрения подобных B2G-решений является стремительный рост стоимости опытно-конструкторских работ. В исследовании обосновано, что ресурсоэффективная разработка сложных интеграционных платформ требует качественного изменения организационного дизайна ИТ-компаний.
Решением выступает адаптация управленческой модели структурной амбидекстрии. Она подразумевает жесткое институциональное разделение R&D-процессов на контур проектирования фундаментального ядра (зона ответственности ведущих архитекторов) и контур массовой интеграционной адаптации (зона ответственности молодых специалистов и стажеров, работающих в рамках института наставничества). Подобная архитектура производственного процесса позволяет радикально снизить транзакционные издержки.
Практическая значимость предложенной управленческой модели заключается в трансформации процесса разработки государственного программного обеспечения из дорогостоящего индивидуального производства (бутиковой разработки) в масштабируемый индустриальный конвейер. Это открывает ИТ-бизнесу рентабельный путь на рынок сложных инфраструктурных проектов, а государству предоставляет экономически доступные инструменты для сквозного контроля товародвижения. Более того, предложенная методология обладает высоким потенциалом универсализации: она применима не только в АПК, но и при реализации любых платформенных B2G-интеграций, требующих преодоления ведомственной разобщенности и создания доверенной среды управления данными.
Источники:
2. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство» : официальное издание. - Москва : Росинформагротех, 2019. – 48 c.
3. Загородний Н.А., Щетинин Н.А., Лозовой Н.М., Конев А.А. Анализ технологий сбора исходных данных о характеристиках транспортных потоков для создания матриц корреспонденции // Мир транспорта и технологических машин. – 2025. – № 2-1. – c. 93-100. – doi: 10.33979/2073-7432-2025-2-1(89)-93-100.
4. Зарецкий И. С., Шереметьева Е. Н. Гибридная модель управления разработкой интеллектуального программного обеспечения // Устойчивое развитие социально-экономической системы Российской Федерации: сб. тр. XXVI Междунар. науч.-практ. конф. – Симферополь : Ариал. Симферополь, 2025. – c. 467-470.
5. Зарецкий И. С., Шереметьева Е. Н. Совершенствование управления R&D-проектами в организациях-разработчиках интеллектуального программного обеспечения // Наука XXI века: актуальные направления развития. – 2025. – № 2-1. – c. 277-280.
6. Иванов Д. А., Охотников И. В., Сибирко И. В. Менеджмент безопасности цепей поставок. / 2-е изд., доп. - Москва : МАКС Пресс, 2022. – 144 c.
7. Изместьева Е. А. Оценка подавления радиоканала GPS // Подготовка профессиональных кадров в магистратуре в эпоху цифровой трансформации (ПКМ-2024): сб. докладов V Всерос. науч.-техн. конф. – Санкт-Петербург : СПбГУТ. Санкт-Петербург, 2025. – c. 555-559.
8. Кривякин К. С., Щеголева Т. В. Концептуальные положения организации товародвижения на предприятиях АПК // Управление инновационным развитием агропродовольственных систем на национальном и региональном уровнях: сб. материалов VII Междунар. науч.-практ. конф. – Воронеж : ВГАУ. Воронеж, 2025. – c. 258-261.
9. Куршакова Н. Б. Институт наставничества – эффективный инструмент закрепления на предприятиях молодых специалистов // Актуальные проблемы устойчивого развития в условиях неопределенности: сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф. – Самара : СамГТУ. Самара, 2024. – c. 80-85.
10. Маркс К., Энгельс Ф. Экономические рукописи 1857–1859 годов (Grundrisse der Kritik der politischen Ökonomie). / Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. – Т. 46, Ч. 1. - Москва : Изд-во политической литературы, 1968. – 560 c.
11. Погожева С. Ю. Интеллектуальный капитал как фактор организационной амбидекстрии // Экономический вектор. – 2025. – № 1. – c. 133-139. – doi: 10.36807/2411-7269-2025-1-40-133-139.
12. Абашева О. В. Приоритетное развитие овощеводства – важнейшей составляющей продовольственной безопасности России. / монография /– 3-е изд. - Москва : Дашков и К, 2024. – 238 c.
13. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022666509 РФ. Thor-X3 : № 2022665875 : заявл. 30.08.2022 : опубл. 05.09.2022 / заявитель ООО «Нетвижн». – EDN ZIXZLJ.
14. Серышев Р.В., Трифонов П.В., Мокрова Л.П., Каширин С.В. Роль платформенной экономики и облачной инфраструктуры в повышении эффективности межфирменной координации и управлении цепями поставок в АПК в условиях логистических шоков // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2025. – № 12. – c. 69-75. – doi: 10.31442/0235-2494-2025-0-12-69-75.
15. Маркелов Г. Я., Плесовских С. В., Бурков С. М., Пугачев И. Н. Система мониторинга на основе спутниковой навигации. - Хабаровск : Изд-во ТОГУ, 2015. – 183 c.
16. Абашева О. В. Состояние и перспективы развития продовольственной системы России (на примере овощеводства и садоводства). / 4-е изд., стер. - Москва : Дашков и К, 2024. – 406 c.
17. Столярова Н. Б., Хотяшов И. Д. Исследование возможностей систем мониторинга в транспортной сфере // Наукосфера. – 2024. – № 1-1. – c. 198-203.
18. Трачук А. В., Колобов А. В., Линдер Н. В. Влияние организационной амбидекстрии на эффективность деятельности многопрофильных промышленных предприятий // Российский журнал менеджмента. – 2024. – № 1. – c. 131-153. – doi: 10.21638/spbu18.2024.106.
19. Abbasi M., Váz P., Silva J. Unified Data Governance in Heterogeneous Database Environments: An API-Driven Architecture for Multi-Platform Policy Enforcement // Data. – 2026. – № 3. – p. 54. – doi: 10.3390/data11030054.
20. Akerlof G. A. The Market for \Lemons\: Quality Uncertainty and the Market Mechanism // The Quarterly Journal of Economics. – 1970. – № 3. – p. 488-500.
21. March J. G. Exploration and Exploitation in Organizational Learning // Organization Science. – 1991. – № 1. – p. 71-87.
22. Rousseau D. M. Is there such a thing as “evidence-based management”? // Academy of Management Review. – 2006. – № 2. – p. 256-269.
23. Sadeghi M., Carenini A., Corcho O., Rossi M. Interoperability of heterogeneous Systems of Systems: from requirements to a reference architecture // The Journal of Supercomputing. – 2024. – № 7. – p. 8954-8987. – doi: 10.1007/s11227-023-05774-3.
24. Wong M. The Data Governance: A Comprehensive Literature Review from Professional Viewpoints / M. Wong, S. F. Norbaini // Research Perspectives on Software Engineering and Systems Design (CoMeSySo 2024). Lecture Notes in Networks and Systems. – Cham : Springer, 2025. – Vol. 1491. – DOI 10.1007/978-3-031-96380-3_42
Страница обновлена: 18.03.2026 в 14:19:27
A resource-efficient model for developing digital platforms for agrologitics interagency monitoring
Zaretskii I.S.Journal paper
Food Policy and Security
Volume 13, Number 2 (April-June 2026)
Abstract:
Ensuring food security in the digital economy requires continuous monitoring of the logistics of the agro-industrial complex. However, the practical creation of a unified environment for monitoring the movement of goods is hampered by departmental fragmentation and the risks of data misuse on civil transport. The article substantiates the expediency of developing integration platforms for business and government interaction based on the infrastructure of existing intelligent transport systems. To solve the problem of high resource intensity of such high-tech projects, the authors propose a resource-efficient management model for organizing the development process based on the concept of structural ambidexterity. The article provides the rigid division of the production pipeline into the design contour of the fundamental core with the maximum allowable error level close to zero and the contour of mass integration adaptation implemented by young specialists. It is proved that the application of the proposed organizational design radically reduces the company's transaction costs. The practical significance of the research lies in the transformation of expensive individual production of government software into a scalable pipeline process.
Keywords: food security, agrologistics, structural ambidexterity, innovation project management, transaction costs, interagency interaction
JEL-classification: Q13, Q17, L25, O38, H77
References:
Departmental project "Digital Agriculture" (2019).
Abasheva O. V. (2024). Priority development of vegetable growing is an essential component of Russia's food security
Abasheva O. V. (2024). The state and prospects of development of the Russian food system (on the example of vegetable growing and horticulture)
Abbasi M., Váz P., Silva J. (2026). Unified Data Governance in Heterogeneous Database Environments: An API-Driven Architecture for Multi-Platform Policy Enforcement Data. 11 (3). 54. doi: 10.3390/data11030054.
Akerlof G. A. (1970). The Market for \Lemons\: Quality Uncertainty and the Market Mechanism The Quarterly Journal of Economics. 84 (3). 488-500.
Ivanov D. A., Okhotnikov I. V., Sibirko I. V. (2022). Supply Chain Security Management
Izmesteva E. A. (2025). Evaluation of GPS radio channel suppression Master's Degree Training in the Era of Digital Transformation. 555-559.
Krivyakin K. S., Schegoleva T. V. (2025). Conceptual provisions of the organization of commodity movement in agricultural enterprises Management of innovative development of agri-food systems at national and regional levels. 258-261.
Kurshakova N. B. (2024). Mentoring as an effective tool for securing young specialists at enterprises Current problems of sustainable development in conditions of uncertainty. 80-85.
March J. G. (1991). Exploration and Exploitation in Organizational Learning Organization Science. 2 (1). 71-87.
Markelov G. Ya., Plesovskikh S. V., Burkov S. M., Pugachev I. N. (2015). Satellite navigation-based monitoring system
Marks K., Engels F. (1968). Economic Manuscripts of 1857-1859 (Grundrisse der Kritik der politischen Ökonomie)
Pogozheva S. Yu. (2025). Intellectual Capital as a Factor of Organizational Ambidexterity. Ekonomicheskiy vektor. (1). 133-139. doi: 10.36807/2411-7269-2025-1-40-133-139.
Rousseau D. M. (2006). Is there such a thing as “evidence-based management”? Academy of Management Review. 31 (2). 256-269.
Sadeghi M., Carenini A., Corcho O., Rossi M. (2024). Interoperability of heterogeneous Systems of Systems: from requirements to a reference architecture The Journal of Supercomputing. 80 (7). 8954-8987. doi: 10.1007/s11227-023-05774-3.
Seryshev R.V., Trifonov P.V., Mokrova L.P., Kashirin S.V. (2025). The Role of the Platform Economy and Cloud Infrastructure in Improving the Efficiency of Interfirm Coordination and Supply Chain Management in the AIC Under Logistics Shocks. Economics of agricultural and processing enterprises. (12). 69-75. doi: 10.31442/0235-2494-2025-0-12-69-75.
Stolyarova N. B., Khotyashov I. D. (2024). Investigation of the Possibilities of Monitoring Systems in the Transport Sector. Naukosfera. (1-1). 198-203.
Trachuk A. V., Kolobov A. V., Linder N. V. (2024). The Impact of Organizational Ambidexterity on Performance of Diversified Industrial Enterprises. Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta. 22 (1). 131-153. doi: 10.21638/spbu18.2024.106.
Vasyaev A. P., Panov K. S. (2024). Institute of Mentoring as a Factor of Increasing Organization Effectiveness. Academy´s Herald. (2). 433-437.
Wong M. The Data Governance: A Comprehensive Literature Review from Professional Viewpoints / M. Wong, S. F. Norbaini // Research Perspectives on Software Engineering and Systems Design (CoMeSySo 2024). Lecture Notes in Networks and Systems. – Cham : Springer, 2025. – Vol. 1491. – DOI 10.1007/978-3-031-96380-3_42
Zagorodniy N.A., Schetinin N.A., Lozovoy N.M., Konev A.A. (2025). ANALYSIS OF RAW DATA COLLECTION TECHNOLOGIES ON THE CHARACTERISTICS OF TRAFFIC FLOWS FOR THE CREATION OF CORRESPONDENCE MATRICES. Mir transporta i tekhnologicheskikh mashin. (2-1). 93-100. doi: 10.33979/2073-7432-2025-2-1(89)-93-100.
Zaretskiy I. S., Sheremeteva E. N. (2025). Improving R&D Project Management in Intelligent Software Development Organizations. Science of the XXI Century: actual development directions. (2-1). 277-280.
Zaretskiy I. S., Sheremeteva E. N. (2025). Hybrid management model for intelligent software development Sustainable development of the socio-economic system of the Russian Federation. 467-470.