AI-DRIVEN MANAGEMENT OF ADAPTATION IN THE REGIONAL EDUCATIONAL SERVICES MARKET
Статья поступила в редакцию: 11.07.2026
Статья принята к публикации: 02.09.2026
Статья опубликована: 04.09.2026
Keywords:
management accounting, regional educational services market, artificial intelligence, software for management accounting, socio-economic efficiency of higher education, semantic-generative architecture, human capital, educational program adaptation, transaction costsAbstract
The article substantiates mechanisms for managing the adaptation of the regional educational services market to corporate sector demands using artificial intelligence technologies. It identifies the problem of structural imbalance between academic programs and dynamic labor market demand, which generates transaction costs for businesses and reduces the socio-economic efficiency of higher education in the region. The methodological framework employs a comparative NLP analysis of job vacancies and curricula, alongside the modeling of a hybrid semantic-generative architecture that functions as software for a management information system. It is proven that the implementation of this software reduces the time and financial costs associated with updating educational standards, enhances the efficiency of the university's management accounting system, and exerts a positive multiplier effect on the regional economy.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Дятлов С.А., Чжоу В., Селищева Т.А. Цифровая трансформация системы образования в условиях использования искусственного интеллекта // Инновации. 2023. № 6(296). С. 30-34. EDN: IDWRBQ.
Сырцов Д.Н., Мирзаева Ф.Б. Цифровая трансформация в сфере образования: вопросы терминологии и управления // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2024. № 1. С. 76-83. DOI: 10.22394/2079-1690-2024-1-1-76-83 EDN: ZKVLGS.
Давыдов С.Г., Матвеева Н.Н., Адемукова Н.В., Вечканова А.А. Искусственный интеллект в российском высшем образовании: текущее состояние и перспективы развития // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28. № 3. С. 32-44. DOI: 10.15826/umpa.2024.03.023 EDN: FELSPP.
Глухов А.П., Абакумова Н.Н., Червонный М.А., Патраков М.С. Готовность системы общего образования к применению технологий искусственного интеллекта: методологические вызовы регионального внедрения // Вестник Томского государственного университета. 2025. № 520. С. 198-205. DOI: 10.17223/15617793/520/21 EDN: IEKHVY.
Рассыхаева М.Д., Рындина К.О., Трибусян Н.С., Державин С.А. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026660371 Российская Федерация. Система анализа востребованных гибких навыков на рынке труда Северо-Западного федерального округа с рекомендациями для их развития: заявл. 13.04.2026: опубл. 13.04.2026 // заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения». EDN: ULAMPK.
Внедрение ИИ может принести российской экономике до 13 трлн руб. к 2030 г. // Яков и Партнёры. [Электронный ресурс]. URL: https://yakovpartners.ru/publications/ai-2025/ (дата обращения: 07.07.2026).
Качество приема в российские вузы: 2025. // Высшая школа экономики. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru/ege2025 (дата обращения: 08.07.2026).
Рынок обучения нейросетям превысит 5 млрд рублей в 2025 году // Smart Ranking. [Электронный ресурс]. URL: http://smartranking.ru/ru/analytics/edtechs/rynok-obucheniya-nejrosetyam-prevysit-5-mlrd-rublej-v-2025-godu/ (дата обращения: 10.07.2026).
Yaprak B., Ercan S., Coşan B., Ecevit M.Z. Curriculum-Skill Gap in the AI Era: Assessing Alignment in Communication-Related Programs // Journalism and Media. 2025. Vol. 6, No. 4. P. 171. DOI: 10.3390/journalmedia6040171 EDN: KMLFPK.
Kavargyris D.Ch., Georgiou K., Papaioannou E., Moysiadis Th., Mittas N., Angelis L. Future Skills in the GenAI Era: A Labor Market Classification System Using Kolmogorov-Arnold Networks and Explainable AI // Algorithms. 2025. Vol. 18, No. 9. P. 554. DOI: 10.3390/a18090554 EDN: ZTTDQI.
ГОСТ Р ИСО/МЭК 42001-2024. Национальный стандарт Российской Федерации. Искусственный интеллект // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/1310068313 (дата обращения: 09.07.2026).
