«У нас возникают эффекты перелива идей от фундаментальных проектов к прикладным и — обратные»

© iStock

Созданная 11 лет назад Международная лаборатория экономики нематериальных активов (МЛЭНА) дала старт созданию институционализированных научных подразделений в пермском кампусе Вышки. Компетенции сотрудников лаборатории по обработке и анализу данных позволили им сочетать фундаментальные исследования и прикладные проекты, в том числе по разработке моделей рисков и кибербезопасности для Сбера. О деятельности МЛЭНА «Вышке.Главное» рассказали заведующий лабораторией профессор Петр Паршаков и старший научный сотрудник профессор Мария Молодчик.

— Когда была создана лаборатория?

Мария Молодчик

Мария Молодчик: В 2014 году. Инициатором ее организации стала Елена Шакина, которая сейчас работает с нами дистанционно. Очень важную роль в формировании лаборатории сыграл профессор Университета Виго (Испания) Анхель Барахас, приглашенный иностранный профессор в пермском кампусе НИУ ВШЭ с 2010 года. Он регулярно приезжал в Пермь, читал лекции по оценке стоимости бизнеса, активно помогал нам в исследовательских начинаниях по изучению роли интеллектуальных ресурсов для создания стоимости бизнеса. До 2014 года мы работали по другим грантовым проектам Вышки: «Центр — филиалы», «Научно-учебная группа», «Учитель — ученики». Все это позволило подготовиться к созданию лаборатории.

Отличительной чертой нашей заявки на международную лабораторию было то, что мы пригласили к участию не одного профессора (в соответствии с требованиями конкурса), а четверых

Анхель Барахас смог заинтересовать открытием лаборатории своих коллег: профессора Денниса Коутса из UMBC (США), профессора Университета Вальядолида (Испания) Фелиса Итурриагу и профессора Университета Виго (Испания) Карлоса Хардона. Так лаборатория обогатилась знаниями и компетенциями четырех известных зарубежных профессоров с серьезными публикациями. У нас появилась точка роста. Это был интеллектуальный и эмоциональный драйв, без них лаборатория не сложилась бы. Также отмечу, что у пермской команды и иностранных профессоров совпали ценности: стремление к созданию новых знаний, поиску нестандартных решений, абсолютная честность в эконометрических оценках, детальное теоретическое обоснование тестируемых гипотез исследования, тяга к применению самых последних инструментов сбора, обработки и анализа данных. Нам посчастливилось создать команду, участники которой совпали по ценностям.

Наши профессора — крутые наставники, они охотно делились своими знаниями, приезжали в Пермь и проводили у нас много времени. Спасибо Вышке за грантовую поддержку, без которой не было бы интенсивной академической мобильности, когда мы имели возможность встречаться на конференциях в различных российских городах и выступать на профильных конференциях за рубежом. Сейчас мы продолжаем с ними сотрудничество как соавторы научных статей.

Петр Паршаков

Петр Паршаков: Важно понимать, что открыть научное подразделение 11 лет назад в Перми было существенно сложнее, чем сейчас. Энтузиазм основателей лаборатории, безусловно, сыграл решающую роль. И здесь необходимо подчеркнуть активную поддержку руководства пермского кампуса в решении всех административно-организационных вопросов.

— Ваша лаборатория изучает нематериальные активы. Что объединяет это понятие?

М.М.: Во-первых, это человеческий капитал. Далее — все, что связано с отношениями и коллаборацией внутри коллектива и с партнерами. И третий компонент — структурный капитал, отражающий организацию бизнес-процессов, создание новых знаний.

— Среди ключевых направлений исследований лаборатории названы технологическая трансформация компаний, интеллектуальный капитал отдельных людей, групп и организаций и спорт и киберспорт как лаборатория поведенческой экономики. Что объединяет разнообразные тематики?

М.М.: У нас сейчас сложился большой коллектив, и мы работаем в зонтичном формате. Все наши темы объединяют нематериальные активы. Например, технологическая трансформация относится к структурному капиталу, улучшает бизнес-процессы. Интеллектуальный капитал может быть на разных уровнях, а спорт — это лаборатория, где можно тестировать разные гипотезы, в том числе по интеллектуальным ресурсам.

— Лаборатория реализовала серию прикладных проектов. Какие вы бы назвали наиболее важными?

М.М.: Мы начинали в 2014 году с фундаментальных исследований, затем появилось требование о внешнем финансировании, для получения которого не обойтись без прикладных проектов.

П.П.: При отмеченной разнородности тематик исследований лаборатории одна из главных компетенций — обработка и анализ данных. Многие работы ведутся на стыке экономики, менеджмента и анализа данных.

Фундаментальные проекты развили наши компетенции в анализе данных, оказавшиеся востребованными в прикладных задачах

Многие прикладные проекты выполняются совместно с Лабораторией исследований рынка труда, которой руководит Сергей Рощин. Человеческий капитал интересен обоим подразделениям. Совместно с коллегами мы делали проекты для Роструда, а также Навигатор профессий и навыков и «Пифию». Также у нас есть совместные прикладные проекты с Центром искусственного интеллекта Вышки. Мы, в частности, совместно разрабатывали модели рисков и кибербезопасности для Сбера.

Сейчас сложилась ситуация, когда мы сочетаем фундаментальную науку и прикладные исследования, позволяющие нам быть устойчивыми как научному подразделению.

М.М.: Два последних полученных гранта РНФ касаются применения искусственного интеллекта для оценки выгорания сотрудников и использования больших языковых моделей для моделирования экономического поведения.

Идеи для заявок на гранты родились в прикладных проектах, то есть у нас возникают эффекты перелива тем и идей от фундаментальных проектов к прикладным и обратные — от прикладных работ к фундаментальной науке.

— С какими подразделениями Вышки вы сотрудничаете?

М.М.: Одна из наших особенностей — сотрудничество с разными подразделениями. Кроме упомянутой Лаборатории исследований рынка труда, в области экономики спорта мы взаимодействуем с Научно-учебной лабораторией исследований спорта Дмитрия Дагаева. Активное взаимодействие в Москве налажено и со Школой финансов под руководством Ирины Ивашковской. Также мы активно сотрудничаем с ИСИЭЗ в области исследований цифровизации. В пермском кампусе у нас есть совместные исследования с Центром когнитивных нейронаук, а в петербургском — с департаментом менеджмента и Максимом Сторчевым. У нас много партнерских связей внутри университета, поскольку мы ведем междисциплинарные исследования.

— Среди ваших проектов привлекает внимание навигатор по навыкам. Какие задачи он позволяет решать?

П.П.: Про навигатор сказал бы, что это инструмент, позволяющий посмотреть, какими видят работодатели компетенции сотрудников. Плюс нашего проекта в том, что мы с коллегами из Лаборатории исследований рынка труда изначально пошли от данных рынка труда, и этот взгляд более объективен, чем ситуация, когда, кто такой айтишник, инженер или водитель, определяет группа экспертов. Когда работодатель пишет некий набор компетенций и навыков для той или иной профессии, это позволяет наблюдать динамику, например появление новых компетенций, стимулирует изучение новых фреймворков и библиотек.

— Еще одна интересная работа — подготовка аналитики трудоустройства выпускников с применением искусственного интеллекта.

П.П.: Это тоже история, в которой мы с коллегами из Лаборатории исследований рынка труда пошли от данных, построили модель, позволяющую предсказывать будущие карьерные траектории: куда люди могут пойти, окончив университет, и сколько будут зарабатывать. Это новый для абитуриентов ресурс «Пифия», такой информации ранее не было в рекомендательных сервисах абитуриентов.

Его можно использовать при приеме в вузы, показывая абитуриентам, где они будут работать после выпуска, насколько они будут востребованы на рынке труда и как хорошо будут оплачивать их работу.

— Насколько искусственный интеллект помогает в вашей работе по обработке и анализу большого объема данных? Как долго вам пришлось обучать ИИ для решения задач лаборатории?

П.П.: Обработка и анализ данных были всегда сильной стороной сотрудников лаборатории. Это сфера, где мы хотели развиваться, ездили на летние школы, и мы до сих пор считаем анализ данных важным направлением развития компетенций сотрудников лаборатории. Если ты хорошо умеешь работать с данными, то можешь отвечать на разные исследовательские вопросы. Мы используем модели ИИ и в научной работе, анализируем тексты и применяем их в прикладных проектах, поскольку на сайтах и в отчетах компаний много неструктурированных данных. У нас нет универсальной модели, и под каждую задачу, каждый проект мы создаем и обучаем новую модель. Дольше других мы обучали большую языковую модель, чтобы она в удобном для пользователя виде сообщала ему про будущие траектории обучения и работы.

— Лаборатория зарегистрировала 7 РИД. Расскажите кратко о них.

П.П.: В основном это результат прикладных проектов. Когда мы сами разрабатываем или участвуем в разработке прикладного решения, мы стараемся получить на него свидетельство, чтобы защитить интеллектуальную собственность для возможной коммерциализации. Среди наших РИД — программы для ЭВМ, базы данных и методика контроля.

М.М.: Есть также методики выделения ИКТ-профилей компании и применения метода синтетической контрольной группы для оценки эффекта от внедрения ИТ-системы.

© iStock

— Как лаборатории удается сочетать практико-ориентированные проекты с активной научной работой, публикацией статей в высокорейтинговых отечественных и международных журналах?

М.М.: Мы не зря подали заявку на грант по выгоранию, поскольку совмещать несколько направлений непросто.

П.П.: У нас классная команда, новые люди включаются в проекты, и в целом, когда Мария Анатольевна и Елена Анатольевна создавали лабораторию, было задано правильное отношение к делу, и мы понимали необходимость выполнять взятые на себя обязательства. Мы следуем этим ценностям. Частично это получается благодаря компетенциям по анализу данных, которые востребованы и в фундаментальных, и в прикладных проектах. Кроме того, мы видим синергию: мы в прикладных проектах используем результаты фундаментальных и наоборот.

Применяем и аутсорсинг, находим внешних разработчиков из числа выпускников ВШЭ.

— Расскажите о проекте сотрудничества с Иранским университетом науки и технологии. Каковы основные направления совместных исследований?

М.М.: Мы сотрудничаем с иранскими коллегами с 2020 года, когда они связались с нами, а мы откликнулись на их обращение. Они также занимаются интеллектуальным капиталом, и их заинтересовала написанная совместно с Карлосом Хардоном статья в одном из международных журналов.

В этом году мы подали заявку на проект «Международное академическое сотрудничество» и успешно прошли конкурсный отбор. С нашей стороны в проекте предполагается участие 20 человек, из них 12 — сотрудники нашей лаборатории, а еще 8 мы пригласили специально для выполнения задач проекта. Проект ориентирован на активное привлечение студентов: бакалавров, магистрантов и аспирантов. Половина участников с российской стороны — это студенты. Со стороны Иранского университета науки и технологии в проекте участвуют 5 человек.

По исследовательским компетенциям российский и иранский коллективы дополняют друг друга. Сильной стороной МЛЭНА является работа с открытыми данными и продвинутые методы эконометрического анализа данных. В свою очередь, иранские коллеги имеют хорошие компетенции в применении методов кейс-стади и в разработке прикладных аналитических материалов для органов власти по стимулированию несырьевого экспорта.

За короткий промежуток времени с момента запуска проекта уже состоялся совместный семинар, а в конце октября успешно прошла международная конференция iCARE 2025 и семинар для молодых исследователей по подготовке обзора литературы.

— Как результаты работы лаборатории применяются в учебном процессе?

М.М.: Они применяются непрерывно, поскольку сотрудники лаборатории преподают разные дисциплины в бакалавриате, магистратуре и аспирантуре. Например, я читаю микроэкономику на первом курсе и, когда рассказываю про теорию производства, использую результаты наших исследований по цифровизации предприятий. Петр преподает анализ данных и на данных российских компаний показывает факторы, способствующие росту конкурентоспособности. В целом все сотрудники лаборатории активно задействованы в учебном процессе.

— Насколько активно вы привлекаете молодых сотрудников, студентов-старшекурсников и аспирантов?

М.М.: У нас 90% сотрудников младше 39 лет, мы ежегодно набираем от 3 до 7 человек на стажировки, предоставляя студентам возможность работы в реальных проектах с интересными исследовательскими постановками, жесткими дедлайнами и академическим драйвом. Мы активно принимаем молодежь, сейчас у нас работают 7 бакалавров, 5 магистрантов и два аспиранта. В прошлом году мы подключились к единому треку магистратура — аспирантура, у нас трое сотрудников учатся на этом треке, и еще одного нашего аспиранта приняли в этом году в академическую аспирантуру.

П.П.: У нас крутые научные руководители студентов, которые регулярно побеждают на конкурсах научных работ. Многие наши студенты продолжили обучение в лучших университетах в России и за рубежом.

МЛЭНА и Иранский университет науки и технологии (IUST) открыли цикл образовательных семинаров для молодых исследователей. 31 октября 2025 года состоялся первый семинар нового образовательного цикла. Серия мероприятий направлена на развитие у молодых исследователей навыков подготовки и публикации научных статей. Первый семинар был посвящен обзору литературы — традиционным и основанным на искусственном интеллекте методам его проведения. Мероприятие прошло в рамках проекта «Международное академическое сотрудничество» НИУ ВШЭ и собрало около 30 участников — аспирантов и студентов из России и Ирана. Подробности — по ссылке.