Организационно-экономическая модель обеспечения конкурентоспособности строительной организации в условиях ее цифровой трансформации

Цифровая трансформация хозяйствующих субъектов в строительной отрасли представляет собой многогранный процесс, сопряженный с комплексом технических, организационных, управленческих и финансово-экономических преобразований. В научной литературе и практической плоскости реализация цифровых решений или комплексная цифровая трансформация преимущественно рассматривается через призму технологических решений, тогда как системное перепроектирование организационной структуры и механизмов распределения ответственности в современных исследованиях имеет фрагментарный характер. В частности, инструментарий организационного проектирования, включая матрицы ответственности RACI и функциональные модели, служит формальной основой для закрепления управленческих задач, однако его применение в условиях внедрения цифровых экосистем не учитывает специфику интегрального развития сложных холдинговых организаций [17]. Ключевым ограничением существующих подходов выступает недооценка экономической компоненты потенциала развития организации при цифровой трансформации. В то время как технико-технологический и организационный потенциалы относительно детально формализованы, экономический аспект цифровой трансформации практически не рассматривается как самостоятельный объект управления [4,11]. Это приводит к тому, что инвестиции в цифровые инструменты зачастую ограничиваются локальными, экономически оправданными решениями, не обеспечивающими синергетического эффекта, свойственного комплексной цифровой трансформации. Результатом становится отказ от масштабных проектов в пользу точечной цифровизации, что существенно снижает долгосрочную конкурентоспособность организаций [1].

Наиболее остро указанные организационно-экономические проблемы проявляются в строительных организациях полного цикла (далее – СОПЦ), которые объединяют проектирование, строительство, поставки и эксплуатацию в единой производственной цепочке. Причинно-следственная взаимосвязь бизнес-процессов в таких структурах создает потенциал для синергетических эффектов, однако оценка данного потенциала и его практическая реализация остаются методически не разработанными. Существующие подходы к диагностике конкурентоспособности строительных организаций независимо от специфики и масштабов их деятельности опираются преимущественно на текущие рыночные показатели [5], игнорируя внутренние резервы организационной и экономической готовности к цифровым изменениям.

В работах отечественных ученых – Т.Н. Кисель и Ю.С. Прохорова [8], Гейдаровой Л.О. и Сенчукова М.В. [1], Ю.Я. Еленевой и М.Е. Просвириной [2], Р.В. Обухова [6] – подчеркивается многофакторный характер конкурентоспособности строительных организаций, которая определяется не только финансово-экономическими показателями, но и инновационным потенциалом, качеством управления, технологическим уровнем производства. В работах зарубежных исследователей Б.-Г. Хвана, Ю.-С. Фэна и других зарубежных ученых [14, 19] акцентируется внимание на динамических эффектах цифровой трансформации и необходимости перехода от статических моделей оценки конкурентоспособности к интегральным концепциям, учитывающим цифровую зрелость и инновационный потенциал организаций.

Вместе с тем, анализ научной литературы позволил выявить отсутствие системного подхода к формированию организационно-экономической модели обеспечения конкурентоспособности СОПЦ, в связи с чем сформулирована цель исследования, заключающаяся в разработке адаптивной организационно-экономической модели обеспечения конкурентоспособности СОПЦ, интегрирующей диагностику потенциала, принципы распределения ответственности и механизмы экономического обоснования цифровых решений.

Научная новизна исследования состоит в разработке организационно-экономической модели управления цифровизацией СОПЦ, объединяющей в едином цикле диагностику технологической, организационной, кадровой и экономической компонент потенциала конкурентоспособности с оценкой экономической целесообразности цифровых решений на основе синтеза теории реальных опционов и шкал готовности (TRL, MRL, CRL, IRL). Новизной также обладает формализованный расчетный инструмент оценки приращения экономической компоненты потенциала конкурентоспособности и адаптированные к специфике СОПЦ принципы построения матриц распределения ответственности RACI: дуальный учет, динамическое переопределение и кросс-функциональная консультация.

Авторская гипотеза заключается в предположении, что экономический потенциал цифровизации СОПЦ может быть представлен как экономически обоснованный и организационно реализуемый рост цифровой зрелости, при этом данный рост выступает фактором повышения конкурентоспособности организации. Управление цифровой трансформацией должно осуществляться в рамках циклической модели, интегрирующей организационные и экономические механизмы, что позволит обеспечить синергетический эффект от цифровизации взаимосвязанных бизнес-процессов и переход от точечной цифровизации к комплексной трансформации.

Материалы и методы

Теоретическую основу исследования составили труды российских и зарубежных ученых в области цифровизации и цифровой трансформации строительных организаций, которые позволяют систематизировать наработки научных школ и нерешенные проблемные области [7]. Особое значение для настоящей работы имеют национальные и международные стандарты готовности технологий, включающие шкалы технологической готовности (TRL) [2], коммерческой готовности (CRL) [3], производственной готовности (MRL) [4] и интеграционной готовности (IRL) [5]. Данные шкалы задают регламентированный порядок оценки степени апробации и зрелости как отдельных цифровых решений, так и всей производственно-управленческой цепочки их внедрения, что позволяет количественно дифференцировать риски, связанные с переходом от теоретического рассмотрения возможного применения цифровых инструментов к их практическому использованию. Теория реальных опционов Блэка–Шоулза [12], примененная в работе, способствует определению такой модели развития организации, где цифровые технологии трактуются как нематериальный цифровой актив, сложно имитируемый для различных организаций и обладающий опционной стоимостью, обусловленной возможностью масштабирования и адаптации решений при изменении внешних условий. Общая теория стоимости бизнеса позволила рассмотреть динамику стоимостного изменения с учетом цифровых активов и рыночных перспектив [3]. Модель организационных изменений Курта Левина [18] и Ларри Грейнера [15] позволила определить основные подходы к организационным изменениям, сопутствующим цифровой трансформации организации. Для обоснования рыночных границ применения цифровых решений и оценки потенциального экономического эффекта учтены категории рыночного потенциала [6], включающие общий доступный рынок (TAM), доступный рынок (SAM), целевой рынок (SOM), а также потенциальный доступный рынок (PAM), что позволяет увязать технико-технологические и организационные решения с реальными масштабами коммерциализации и доходности.

В ходе исследования применялись общенаучные методы: индукции, дедукции, анализа, синтеза; частные методы: количественной оценки на основе эконометрических методов, проектного управления на основе методов организационного проектирования.

Результаты и обсуждение

В отличие от распространенных трактовок, сводящих конкурентоспособность к текущим рыночным показателям (доля рынка, рентабельность), предлагаемый подход рассматривает потенциал как опережающую характеристику, отражающую внутренние возможности организации к устойчивому развитию в долгосрочной перспективе. Структурно потенциал конкурентоспособности разложен на четыре взаимосвязанные компоненты: технологическую (уровень автоматизации и интеграции производственных и управленческих процессов), организационную (гибкость структуры управления, скорость принятия решений, эффективность коммуникаций), кадровую (наличие цифровых и управленческих компетенций, вовлеченность персонала в преобразования) и экономическую (финансовая устойчивость, динамика себестоимости, отдача от инвестиций в цифровые технологии). Каждую компоненту предлагается оценивать через систему количественных показателей, нормированных относительно отраслевых бенчмарков. В качестве технологической компоненты может выступать доля процессов, охваченных автоматизированными системами или степень интеграции разнородных цифровых платформ [10]; организационная компонента измеряется через индексы бюрократизации, скорость согласования решений и плотность горизонтальных связей; кадровая – через долю сотрудников с профильными цифровыми сертификатами и индекс готовности к изменениям; экономическая – через динамику удельных затрат, рентабельность инвестиций в цифровые проекты и показатели ликвидности. Интегральный индекс потенциала конкурентоспособности предлагается определять на основе наиболее распространенных подходов, предполагающих суммирование нормированных частных показателей и последующее выявление наиболее отстающей области, требующей первоочередных изменений.

Переходя к расчетным подходам, следует отметить, что среди выделенных компонент именно экономическая допускает наиболее строгую формализацию с использованием аппарата финансовой математики. В то время как технологическая, организационная и кадровая составляющие оцениваются преимущественно на основе экспертных и статистических методов, экономическая компонента может быть выражена через стоимость создаваемых цифровых активов и связанных с ними опционных возможностей [3, 12]. В связи с этим предложено следующее соотношение, синтезирующее теорию стоимости бизнеса и теорию реальных опционов, которое позволяет оценить приращение экономической составляющей потенциала конкурентоспособности СОПЦ (ΔPe) при внедрении цифровых решений:

(1)

где ROi – реальный опцион на масштабирование i-го цифрового решения, I_i – инвестиционные затраты, TRL_i – уровень технологической готовности (нормируется по 9-бальной шкале), SOM_i/TAM_i – доля реально достижимого рынка, MRL_i, CRL_i, IRLi – уровни производственной, коммерческой и интеграционной готовности, k – весовой коэффициент, отражающий синергетический эффект от совместной шкал «готовности» цифровых технологий.

Под уровнем технологической готовности (TRL) понимается стандартизированная шкала от 1 до 9, принятая в национальных и международных нормативных документах [7], которая отражает степень апробации технологии (в рамках данного исследования – цифровых технологий) от формулировки базовой идеи до успешной эксплуатации в реальных условиях. Введение TRL в формулу позволяет скорректировать оценку опционной стоимости с учетом «зрелости» конкретного решения: чем выше уровень готовности, тем ниже неопределенность его практической реализации, что снижает риски и повышает обоснованность инвестиций. Наряду с TRL, в работе учитываются сопряженные шкалы готовности: MRL (производственная готовность) оценивает способность организации тиражировать решение в масштабах всей производственной деятельности; CRL (коммерческая готовность) характеризует степень проработанности бизнес-модели внедрения отдельной цифровой технологии или комплексного решений в деятельность СОПЦ; IRL (интеграционная готовность) определяет уровень совместимости новых технологий с существующей IT-архитектурой и смежными подсистемами. Совместное использование указанных шкал позволяет сформировать многомерный профиль зрелости, где каждый из уровней готовности выступает в роли ограничения для общего интегрального показателя. Отношение SOM/TAM отражает долю рынка, которую организация реально может захватить с учетом внедрения цифровых технологий, конкурентной среды, региональной специфики и собственных компетенций. При этом PAM (потенциальный доступный рынок) и SAM (обслуживаемый доступный рынок) используются на этапе стратегического прогнозирования как верхние границы для TAM и SOM соответственно, позволяя ранжировать рассматриваемые к внедрению инвестиционные портфели цифровых технологий, по степени рыночной привлекательности.

Весовой коэффициент k определяется на основе экспертного мнения. Предлагается задавать его значение в диапазоне 0,2–0,5, в виду умеренной синергии цифровых технологий. Если значение k считать близким к 0, то это означало бы, что эффект от связки шкал «готовности» отсутствует. Если бы k был высоким и стримилось к 1, то это означало бы, что совместная зрелость (MRL×CRL×IRL) почти кратно увеличивает экономический эффект. В строительстве этому мешают многоэтапность процесса его реализации. Даже в СОПЦ проектирование (ТИМ), закупки (ERP) и стройплощадка (IoT) часто используют разные форматы данных и находятся в ведении разных подразделений. Например, передача данных из проектной модели на основе ТИМ в ERP позволяет автоматически формировать заявки на материалы, что обеспечивает экономию времени и снижение ошибок [8]. Это демонстрирует одновременную готовность цифрового решения как по технической совместимости (TRL), так и по коммерческой проработанности (IRL).

Данная формула служит инструментом для расчета одной из компонент интегрального потенциала, позволяя обосновать экономическую целесообразность перехода на следующий уровень конкурентоспособности СОПЦ. При этом рост ΔP_e не гарантирует эффективную реализацию и рост потенциала конкурентоспособности, если другие компоненты (кадровая, организационная или технологическая) остаются на прежнем уровне, что подтверждает необходимость комплексной диагностики.

Предложенный подход позволяет обосновать переход от точечной цифровизации к комплексной трансформации, так как синергетический эффект от связанных цифровых активов превышает сумму изолированных выгод [16]. Экономический потенциал цифровой трансформации определяется не столько объемом закупленного программного обеспечения, сколько уровнем организационной готовности: кадровой, процессной, управленческой.

Для практической реализации этого потенциала необходимо определить систему управления цифровой трансформации или при ее наличии обеспечить ее оптимизацию. На основе анализа функциональных структур СОПЦ и типовых бизнес-процессов в таких организациях [16] выделены три ключевых принципа построения матриц RACI, учитывающие специфику организаций полного цикла. Первый принцип дуального учета – предполагает введение двух ответственных лиц по каждой цифровой подсистеме: технического специалиста, ответственного за работоспособность и интеграцию; операционно-экономического специалиста, ответственного за достижение экономических и операционных результатов. Такое разделение обусловлено тем, что в СОПЦ цифровые решения одновременно влияют на производственные показатели (сроки, качество, безопасность) и финансовые результаты (себестоимость, прибыль). Второй принцип динамического переопределения – требует пересмотра матриц на каждом этапе повышения цифровой зрелости (от уровня 2 «Повторяемость» до уровня 4 «Управляемость»), поскольку по мере накопления опыта и расширения портфеля цифровых инструментов ответственность за оперативное управление смещается от ИТ-подразделений к профильным производственным и управленческим службам, а стратегический контроль определяется топ-менеджментом. Третий принцип кросс-функциональной консультации – предполагается необходимость включения внешних интеграторов и отраслевых экспертов на этапах выбора и адаптации цифровых платформ, что обусловлено высокой сложностью интеграции разнородных цифровых решений и зачастую дефицитом внутренних компетенций для развития цифровой экосистемы на начальном уровне цифровой зрелости.

Приведем пример матрицы RACI для процесса внедрения и эксплуатации цифровой платформы управления инвестиционно-строительным проектом (на базе интеграции ТИМ, ERP и IoT), построенной по предложенным принципам (табл. 1).

Таблица 1. Пример фрагмента RACI для процесса внедрения и эксплуатации цифровой платформы управления инвестиционно-строительным проектом (R – исполнитель, A – ответственный, С – консультант, I - информируемый) – составлено автором

Опираясь на изложенные выше принципы построения RACI и результаты диагностики компонент потенциала, а также учитывая фундаментальные положения теорий организационных изменений, предложена адаптивная организационно-экономическая модель управления конкурентоспособностью СОПЦ, структура которой включает два взаимосвязанных блока – организационный и экономический.

В рамках организационного блока первоочередной задачей выступает периодическая диагностика текущего состояния всех четырех компонент потенциала (технологической, организационной, кадровой и экономической) с вычислением интегрального индекса по принципу лимитирующего звена, что позволяет идентифицировать наиболее отстающую область, требующую первоочередных управленческих воздействий. При этом диагностика технологической компоненты дополняется оценкой совокупного профиля готовности, включающего не только TRL внедряемых цифровых технологий, но и уровни MRL, CRL и IRL, что дает возможность выявить производственные, коммерческие и интеграционные препятствия для достижения целевого эффекта. На основе полученных данных формируются вариативные сценарии организационных изменений, различающиеся по глубине автоматизации, степени централизации принятия решений и составу кросс-функциональных рабочих групп; каждый сценарий привязывается к конкретному уровню цифровой зрелости и сопровождается целевыми параметрами перехода. Далее проектируется дорожная карта изменений, в которой этапы трансформации синхронизируются с циклами зрелости внедряемых технологий (TRL, MRL, CRL, IRL) и предусматривают планы коммуникаций, обучение персонала и промежуточные контрольные точки, что позволяет поэтапно преодолевать сопротивление цифровой трансформации, опираясь на модели организационных изменений [15, 18].

Рисунок 1 – Организационно-экономическая модель управления конкурентоспособностью СОПЦ

Завершающим элементом организационного блока является внедрение и регулярная актуализация RACI, построенных с учетом трех ключевых принципов – дуального учета (закрепление как технического, так и операционно-экономического ответственного за каждую цифровую подсистему), динамического переопределения (пересмотр матриц при каждом переходе на новый уровень цифровой и организационной зрелости) и кросс-функциональной консультации (привлечение внешних экспертов на этапах выбора и адаптации платформ) [16].

Экономический блок, в свою очередь, начинается с количественной оценки приращения экономической компоненты потенциала на основе предложенного соотношения, синтезирующего теорию реальных опционов, показатели технологической, производственной, коммерческой и интеграционной готовности, а также рыночные доли (SOM/TAM), что позволяет учесть как внутреннюю зрелость решений, так и внешние рыночные ограничения. Расчет остальных компонент проводится через систему нормированных относительно отраслевых бенчмарков показателей. Полученные значения служат основой для прогнозирования динамики интегрального индекса конкурентоспособности на кратко-, средне- и долгосрочный горизонты с учетом рыночной волатильности, ожидаемых сроков окупаемости цифровых активов и динамики рыночных потенциалов PAM, TAM, SAM, SOM; при этом прогнозные сценарии варьируются в зависимости от объемов и направленности инвестиций, а также от оценок достижимой доли рынка. На основе прогнозов формируется гибкий бюджет цифровой трансформации, разделенный на обязательные расходы по поддержанию достигнутого уровня зрелости и стратегические затраты, обеспечивающие переход на следующую ступень, при этом в составе бюджета предусматриваются резервные средства, играющие роль опционной составляющей для реагирования на непредвиденные изменения внешних условий [12]. Замыкает экономический блок – система мониторинга фактических затрат и достигаемых эффектов по ключевым индикаторам, которая при значительном отклонении от плановых значений инициирует пересмотр дорожной карты или перераспределение ресурсов между компонентами потенциала, что в совокупности направлено на максимизацию интегрального индекса при заданных бюджетных ограничениях.

Отличительной чертой предложенной организационно-экономической модели является ее последовательный и адаптивный характер: она не задает жесткую структуру, а предполагает последовательность действий – от диагностики к выбору направлений изменений, ориентированных на повышение конкурентоспособности, затем к внедрению, оценке и корректировке, – что делает ее применимой для СОПЦ различного масштаба и профиля, а также позволяет оперативно перестраиваться под изменение рыночных условий и внутренних приоритетов.

Дискуссия

Проведенное исследование развивает и дополняет существующие научные подходы в нескольких ключевых аспектах. Прежде всего, оно уточняет и расширяет классическую концепцию конкурентных преимуществ, в которой были определены внешние рыночные факторы – доля рынка, рентабельность и отраслевая структуру. Предлагаемый подход смещает фокус с внешней рыночной позиции на внутренний организационно-экономический потенциал, рассматривая конкурентоспособность не как статический результат, а как динамическую характеристику, определяемую готовностью организации к устойчивому развитию, что соответствует современным тенденциям, отраженным в работах Обухова Р.В. [6], Лю Л и др. [19]. В итоге предлагается не только концептуальная основа, но и количественный инструментарий оценки потенциала конкурентоспособности.

В отличие от исследований [3], в которых рассматривается цифровая трансформация преимущественно через призму изменений бизнес-моделей отдельного этапа производства работ, проведенное исследование фокусируемся на специфике СОПЦ, где интеграция проектирования, строительства и эксплуатации создает особые организационно-экономические условия. Если другие ученые в большей степени анализируют внешние рыночные эффекты, то данное исследование показывает, что внутренняя готовность организации – кадровая, организационная, технологическая – является не менее значимым, а в условиях высокой турбулентности, возможно, и более значимым фактором конкурентоспособности, чем текущие рыночные показатели.

Особое значение для настоящей работы имеют шкалы готовности TRL, CRL, MRL, и IRL, которые в существующей литературе применяются преимущественно для оценки технологической зрелости в высокотехнологичных отраслях. Отличие подхода заключается в том, что он не ограничен технологической готовностью (TRL), учитывая сопряженные шкалы, позволяющие оценить готовность организации к масштабированию (MRL), коммерциализации (CRL) и интеграции (IRL) цифровых решений. Это дает возможность выявить ограничения при цифровой трансформации СОПЦ, которые не рассматриваются при использовании только технологических показателей.

Разработанный расчетный инструмент (формула 1), синтезирующий теорию реальных опционов Блэка–Шоулза [12] с показателями готовности и рыночными потенциалами [13], представляет собой новшество в области управления конкурентоспособностью строительных организаций. Традиционно теория реальных опционов применяется для оценки инвестиционных проектов в условиях неопределенности, однако ее использование для оценки экономической компоненты потенциала конкурентоспособности в строительной отрасли ранее не предлагалось. В этом смысле работа развивает теоретические положения С.А. Калайды и Х.А. Чупановой [3] о стоимостном подходе к управлению, дополняя их специфическими индикаторами цифровой зрелости. В отличие от работ [4, 11], которые рассматривают стоимость компании как обобщающий показатель, мы декомпозируем этот показатель и увязываем его с конкретными параметрами внедряемых цифровых технологий.

В организационной плоскости предложенные три принципа построения матриц RACI (дуальный учет, динамическое переопределение, кросс-функциональная консультация) развивают существующие подходы к организационному проектированию. Если в работе А. Кивиниеми и соавторов [16] матрицы RACI рассматриваются в контексте ТИМ-ориентированных процессов, то в данном исследовании адаптируется этот инструмент к специфике СОПЦ, вводя двойную ответственность – техническую и операционно-экономическую. Это нововведение обусловлено тем, что цифровые решения в СОПЦ одновременно влияют на производственные и финансовые результаты, что ранее в литературе не было системно отражено. Кроме того, принцип динамического переопределения связывает пересмотр матриц с этапами роста цифровой зрелости, что опирается на модели организационных изменений К. Левина [18] и Л. Грейнера [15], но придает им количественную определенность через пороговые значения интегрального индекса.

Работа также уточняет выводы Ю.С. Прохоровой и Т. Н. Кисель [8], которые подчеркивают, что низкая цифровая зрелость строительной отрасли обусловлена не столько техническими, сколько управленческими и кадровыми разрывами. Исследование подтверждает этот тезис и дополняет его количественным инструментарием оценки кадровой и организационной компонент. При этом мы показываем, что даже при значительном росте экономической компоненты (ΔP_e), если кадровая или организационная компоненты остаются на прежнем уровне, интегральный индекс конкурентоспособности не достигает целевых значений – это обосновывает необходимость комплексной, а не фрагментарной диагностики.

Таким образом, отличие настоящего исследования от предшествующих работ состоит в системном характере предлагаемого подхода, объединяющего диагностику четырех компонент потенциала, формализованный расчет экономической составляющей на основе теории реальных опционов и шкал готовности, а также адаптированные к специфике СОПЦ принципы организационного проектирования.

Несмотря на концептуальную завершенность предложенной модели, в ходе исследования выявлен ряд ограничений, требующих дальнейшей проработки. Прежде всего, это касается применения модели в холдинговых структурах, где каждое юридическое лицо (девелопер, проектировщик, генподрядчик, эксплуатирующая организация) ведет самостоятельные бизнес-процессы, но при этом интегрируется в единую производственную цепочку. В таких условиях возникает необходимость декомпозиции модели на уровень отдельных организаций с последующей агрегацией интегральных индексов, однако простая сумма или среднее арифметическое оказываются некорректными из-за синергетических эффектов, возникающих именно на стыках процессов (сквозное проектирование, строительство и эксплуатация). Следовательно, требуется разработка специальных коэффициентов взаимодействия между отдельными хозяйственными единицами холдинга.

Другим существенным препятствием выступает отсутствие в российской строительной отрасли общедоступной и регулярно обновляемой базы статистических данных по уровням цифровизации, которая могла бы служить эталоном для нормирования показателей. На текущем этапе предлагается опираться на экспертные оценки и пилотные отраслевые рейтинги, репрезентативность которых ограничена; перспективным направлением видится создание методики сбора и верификации таких бенчмарков с привлечением отраслевых ассоциаций и регуляторов. Кроме того, динамическое переопределение матриц RACI при смене уровня зрелости требует формирование пороговых условий, инициирующих пересмотр ответственности. В текущей версии модели предполагается, что таким условием служит достижение пороговых значений интегрального индекса, однако организационные изменения могут запаздывать или опережать технические, поэтому необходимы дополнительные исследования, например, по росту числа отклонений в сроках или бюджетах цифровой трансформации, которые могли бы служить основанием для корректировки матриц независимо от формального уровня зрелости.

Не менее важно и допущение, заложенное автором данного исследования в основу модели: экономический потенциал цифровизации трактуется как экономически оправданный и организационно допустимый рост цифровой зрелости. Однако возможна ситуация, когда такой рост экономически оправдан, но организационно недопустим в краткосрочном периоде из-за высокой текучести кадров или низкой готовности управленческой команды. В модели это противоречие предполагается разрешать через итерационный пересмотр бюджета и дорожной карты. Перспективным представляется включение в модель поведенческих факторов для прогнозирования реакции персонала и менеджмента на планируемые изменения. Кроме того, использование теории реальных опционов в формуле оценки экономической компоненты сопряжено с допущением о независимости волатильности рынка и уровня технологической готовности; в условиях высокой неопределенности, особенно при санкционных ограничениях на импортное программное обеспечение, их взаимосвязь усиливается, что требует введения дополнительных корректирующих коэффициентов и применения сценарного анализа, например, методом Монте-Карло. Введение рыночных показателей PAM, TAM, SAM, SOM также сталкивается с методической сложностью их достоверной оценки для высокоспециализированных цифровых решений в строительстве, где многие рынки фрагментированы и слабо формализованы. Для повышения надежности прогнозов предлагается на этапе стратегического планирования использовать не единственное значение SOM/TAM, а диапазон сценариев – пессимистический, базовый и оптимистический, – что позволит учесть неопределенность конкурентной динамики и изменчивость потребительского спроса.

Все перечисленные ограничения формируют основу для последующих научно-прикладных изысканий, направленных на доработку модели под конкретные условия деятельности СОПЦ и повышение точности ее прогностических возможностей, что в конечном счете должно обеспечить более надежное управление конкурентоспособностью в условиях цифровой трансформации.

Заключение

В настоящем исследовании предложен и обоснован подход к управлению конкурентоспособностью СОПЦ, базирующийся на трактовке конкурентоспособности не как фиксированного рыночного результата, а как динамического потенциала, определяемого внутренней готовностью организации к долгосрочному устойчивому развитию. Этот потенциал разложен на четыре взаимосвязанные компоненты – технологическую, организационную, кадровую и экономическую, – интегральная оценка которых построена по принципу лимитирующего звена, что придает диагностике выраженную управленческую направленность. Для экономической составляющей разработан формализованный расчетный инструмент, соединяющий теорию реальных опционов с готовностью цифровых технологий по шкалам TRL, MRL, СRL и IRL, а также с рыночными долями, характеризуемыми отношением обслуживаемого целевого рынка к общему доступному рынку (SOM/TAM), что позволяет количественно учесть неопределенность инвестиций в цифровые активы и увязать технико-технологические решения с реальными рыночными перспективами.

В качестве организационного механизма реализации потенциала предложены три принципа построения матриц распределения ответственности, адаптированные к специфике организаций полного цикла: закрепление двойной ответственности – технической и операционно-экономической – за каждой цифровой подсистемой; динамический пересмотр матриц по мере роста цифровой зрелости; а также привлечение внешних консультантов на этапах выбора и интеграции платформ для компенсации дефицита внутренних компетенций.

На основе принципов организации ответственности сформирована адаптивная двухблочная модель, объединяющая организационную компоненту – диагностику, сценарное проектирование, управление изменениями и распределение ролей, с экономической, включающей прогнозирование интегрального индекса с учетом уровней готовности и рыночных потенциалов, гибкое бюджетирование с опционными резервами и мониторинг отклонений с обратной связью. Ключевой особенностью модели является ее адаптивный характер, который задает последовательность циклических действий, позволяющих переходить от диагностики к выбору состава цифровых технологий, внедрению, оценке и корректировке, что обеспечивает адаптацию к изменениям рыночных условий, внутренних приоритетов и выявляемых ограничений.

Вместе с тем в работе выявлены и очерчены границы применимости предложенной модели, связанные с необходимостью декомпозиции для холдинговых структур, отсутствием общеотраслевых бенчмарков для нормирования показателей, потребностью в формализованных условий пересмотра матриц ответственности, а также с учетом поведенческих факторов и усилением взаимозависимости волатильности и технологической готовности в условиях высокой неопределенности. Эти ограничения не снижают ценности разработанного подхода, но задают вектор дальнейших исследований, в рамках которых предстоит детализировать функциональную архитектуру управления в нотации BPMN и создать программный прототип системы поддержки принятия решений, что позволит перевести предложенную концепцию в плоскость прикладного инструментария, востребованного практикой цифровой трансформации строительных организаций полного цикла.

[1] Цифровизация девелопмента: исследование ДОМ.РФ и Сколково. – М., 2025. – URL: https://academy.tsus.ru/wp-content/uploads/2025/08/issledovanie_czifrovizaczii_developmenta_dom_rf_i_skolkovo_2025_fin.pdf (дата обращения: 19.08.2026).

[2] ГОСТ Р 71726-2024. Трансфер технологий. Методические указания по оценке уровня готовности технологий (TRL) // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/1310185632 (дата обращения: 19.08.2026).

[3] ГОСТ Р 71727-2024. Трансфер технологий. Методические указания по оценке уровня рыночной готовности (CRL) // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/1310185633 (дата обращения: 19.08.2026).

[4] ГОСТ Р 71728-2024. Трансфер технологий. Методические указания по оценке уровня производственной готовности (MRL) // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/1310185634 (дата обращения: 19.08.2026).

[5] ГОСТ Р 71729-2024. Трансфер технологий. Методические указания по оценке уровня инвестиционной готовности (IRL) // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/1310185635 (дата обращения: 19.08.2026).

[6] Оценка объема рынка по PAM, TAM, SAM, SOM: методы расчета, примеры // Контур.Компас. – 2023. – 30 ноября. – URL: https://kontur.ru/compass/spravka-compass/47516-ocenka_objyoma_rynka_po_pam_tam_sam_som?ysclid=msz7tbsdsm387064149 (дата обращения: 19.08.2026).

[7] ГОСТ Р 71726-2024. Трансфер технологий. Методические указания по оценке уровня готовности технологий (TRL) // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. URL: https://docs.cntd.ru/document/1310185632 (дата обращения: 19.08.2026).