ecr-journalЭкономическая наука современной РоссииEconomics of Contemporary Russia1609-14422618-8996Regional Public Organization for Assistance to the Development of Institutions of the Department of Economics of the Russian Academy of Sciences10.33293/1609-1442-2026-29(2)-138-146OSWFKUecr-journal-1219Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕINFORMATIONAL TECHNOLOGIES IN ECONOMICSМаксимизация прибыли: негативные кейсы цифровизацииProfit maximization: negative cases of digitalizationhttps://orcid.org/0000-0002-2144-3543ЕреминВладимир ВладимировичEreminVladimir V.

доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник, Институт экономической политики и проблем экономической безопасности

Dr. Sci. (Economics), Leading Researcher, Institute of Economic Policy and Economic Security Problems

villy.eremin@gmail.comФинансовый университет при Правительстве Российской Федерации, МоскваРоссияFinancial University under the Government of the Russian Federation, MoscowRussian Federation202601072026292138146Copyright © Еремин В.В., 20262026Еремин В.В.Eremin V.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/1219

Процессы цифровизации существенно влияют на функционирование современной экономики. Направление этого влияния может быть как положительным, повышающим эффективность экономической деятельности на микро- и макроуровне, так и отрицательным, приводящим к формированию новых угроз и дополнительных затрат. В работе рассматривается третье направление, в рамках которого использование инструментов цифровизации повышает эффективность деятельности отдельных компаний, перекладывая негативные последствия этого использования на общество. В работе представлен набор практических кейсов, иллюстрирующих такие направления использования инструментов цифровизации. Рассмотрено применение искусственного интеллекта в целях формирования цифрового профиля пользователей. Проанализировано использование сформированного цифрового профиля в целях перекладывания части затрат цифровых платформ на своих пользователей и в целях присвоения цифровыми платформами части излишка потребителя. Определены основные подходы к практическому применению ценовой дифференциации на основе инструментов цифровизации экономики. Рассмотрена роль немедицинских нейротехнологических устройств в формировании нейропрофиля пользователей, проанализированы направления использования нейроданных для максимизации прибыли компаний. Охарактеризована существующая реакция мирового сообщества, направленная на защиту нейроправ. По результатам исследования определена необходимость превентивного закрепления в российском законодательстве запрета использовать нейроданные для прогнозирования и программирования поведения пользователей, а также инструменты цифровизации в целях необоснованного перекладывания части затрат цифровых платформ на их пользователей и присвоения излишка потребителя.

Digitalization processes have a significant impact on the functioning of the modern economy. The quality of this influence can be either positive, increasing the efficiency of economic activity at the micro- and macro-­levels, or negative, leading to the new threats and additional costs. The paper examines a third trend, in which digitalization tools increase the efficiency of individual companies, shifting the negative effects to society. The paper presents a set of practical cases illustrating the effects of digitalization tools’ application. The use of artificial intelligence for shaping digital profile of users is considered. The gain of the formed digital profile for shifting part of the digital platforms’ costs onto their users and appropriating part of the consumers’ surplus by digital platforms is analyzed. The main approaches to practical application of price differentiation based on economic digitalization tools are defined. The role of non-medical neurotechnological devices in shaping users’ neuroprofiles is examined, and the trends of using neurodata to maximize company profits are analyzed. The current response of the global community aimed at protecting neurorights is characterized. The study findings highlight the need to pre-emptively introduce a ban on the use of neural data for predicting and programming user behavior into the Russian legislation. As well, a ban on the use of digitalization tools for unjustifiably shifting part of the costs of digital platforms onto their users and appropriating consumer surplus.

цифровизацияцифровая экономикаискусственный интеллекттрудовые ресурсыцифровые платформыэкономическая безопасностьценовая дискриминациядифференцированное ценообразованиенейроправанейротехнологииdigitalizationdigital economyartificial intelligencelabor forcedigital platformseconomic securityprice discriminationdifferentiated pricingneurorightsneurotechnologyСтатья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета.The article was prepared based on the results of studies carried out at the expense of budget funds on a state assignment to the Financial University.ReferencesСтарожук И.Н., Комиссаров В.Д. (2022). Цифровой двой­ник как механизм перехода от Индустрии 4.0 к Индустрии 5.0 // Цифровая трансформация экономических систем: проблемы и перспективы (ЭКОПРОМ‑2022): сборник трудов VI Всероссийской научно-­практической конференции с зарубежным участием. СПб.: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС. С. 151–154.Filipova I.A. (2022). Neurotechnologies in law and law enforcement: past, present and future. Law Enforcement Review, no. 6 (2), pp. 32–49. (In Russ.) DOI: 10.52468/2542-1514.2022.6(2).32-49Титов С.А., Титова Н.В. (2022). Оценка экономических эффектов от кастомизации продукции российских промышленных предприятий // Стратегические решения и риск-менеджмент. № 13 (1). С. 26–36. DOI: 10.17747/2618-947X‑2022-1-26-36Starozhuk I.N., Komissarov V.D. (2022). Digital twin as a mechanism for transition from Industry 4.0 to Industry 5.0. Digital Transformation of Economic Systems: Problems and Prospects: Proceedings of the 6th All-­Russian Scientific and Practical Conference with Foreign Participation. St. Petersburg: POLITEKh-­PRESS. Рр. 151–154. (In Russ.)Филипова И.А. (2022). Нейротехнологии в праве и правоприменении: прошлое, настоящее и будущее // Правоприменение. Т. 6. № 2. С. 32–49. DOI: 10.52468/2542-1514.2022.6(2).32-49Titov S.A., Titova N.V. (2022). Estimation of economic effects from product customization of Russian industrial enterprises. Strategic Decisions and Risk Management, no. 13 (1), pp. 26–36. (In Russ.) DOI: 10.17747/2618-947X‑2022-1-26-36Abis S., Veldkamp L. (2024). The changing economics of knowledge production. The Review of Financial Studies, no. 37 (1), pp. 89–118. DOI: 10.1093/rfs/hhad059Abis S., Veldkamp L. (2024). The changing economics of knowledge production. The Review of Financial Studies, no. 37 (1), pp. 89–118. DOI: 10.1093/rfs/hhad059Acemoglu D., Restrepo P. (2018). Artificial intelligence, automation, and work. The Economics of Artificial Intelligence: an Agenda. University of Chicago Press. Рр. 197–236. DOI: 10.3386/W24196Acemoglu D., Restrepo P. (2018). Artificial intelligence, automation, and work. The Economics of Artificial Intelligence: an Agenda. University of Chicago Press. Рp. 197–236. DOI: 10.3386/W24196Barata J., Kayser I. (2023). Industry 5.0 — ​Past, Present, and Near Future. Procedia Computer Science, no. 219 (1), pp. 778–788. DOI: 10.1016/j.procs.2023.01.351Barata J., Kayser I. (2023). Industry 5.0 — ​Past, Present, and Near Future. Procedia Computer Science, no. 219 (1), pp. 778–788. DOI: 10.1016/j.procs.2023.01.351Bogle A. (2025). The battle to stop clever people betting. The Economist. URL: https://www.economist.com/christmas-­specials/2025/12/18/the-battle-to-stop-clever-­people-bettingBogle A. (2025). The battle to stop clever people betting. The Economist. URL: https://www.economist.com/christmas-­specials/2025/12/18/the-battle-to-stop-clever-­people-bettingBudzyń K., Romańczyk M., Kitala D., Kołodziej P., Bugajski M., Adami H. et al. (2025). Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. The Lancet. URL: https://www.thelancet.com/journals/langas/article/PIIS2468-1253(25)00133-5/abstractBudzyń K., Romańczyk M., Kitala D., Kołodziej P., Bugajski M., Adami H.O. et al. (2025). Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. The Lancet, vol. 10, iss. 10, pp. 896–903, October. URL: https://www.thelancet.com/journals/langas/article/PIIS2468-1253(25)00133-5/abstractForgash E., Ghosh A. (2025). OpenAI, Nvidia Fuel $ 1 Trillion AI Market with Web of Circular Deals. Bloomberg. URL: https://www.bloomberg.com/news/features/2025-10-07/openai-s-nvidia-amd-deals-­boost‑1‑trillion-ai-boom-with-circular-­deals?srnd=homepage-­europeForgash E., Ghosh A. (2025). OpenAI, Nvidia Fuel $ 1 Trillion AI Market with Web of Circular Deals. Bloomberg, October 7, 2025. URL: https://www.bloomberg.com/news/features/2025-10-07/openai-s-nvidia-amd-deals-­boost‑1‑trillion-ai-boom-with-circular-­deals?srnd=homepage-­europeGonzales J.T. (2023). Implications of AI innovation on economic growth: a panel data study. Journal of Economic Structures, no. 12 (1), p. 13. DOI: 10.1186/s40008-023-00307‑wGonzales J.T. (2023). Implications of AI innovation on economic growth: a panel data study. Journal of Economic Structures, no. 12 (1), p. 13. DOI: 10.1186/s40008-023-00307‑wGulati P., Marchetti A., Puranam P., Sevcenko V. (2025). Generative AI Adoption and Higher Order Skills. URL: https://arxiv.org/pdf/2503.09212Gulati P., Marchetti A., Puranam P., Sevcenko V. (2025). Generative AI Adoption and Higher Order Skills. Cornell Univ., May 2025. URL: https://arxiv.org/pdf/2503.09212Keen I. (2026). DoorDash CEO forced to respond to viral hoax claim that drivers’ pay is set by “desperation score”. The Independent. 6 January 2026. URL: https://www.independent.co.uk/news/world/americas/doordash-­reddit-post-desperation-­score-b2895673.htmlKeen I. (2026). DoorDash CEO forced to respond to viral hoax claim that drivers’ pay is set by “desperation score”. The Independent, 6 January, 2026. URL: https://www.independent.co.uk/news/world/americas/doordash-­reddit-post-desperation-­score-b2895673.htmlSaniuk S., Grabowska S., Gajdzik B. (2020). Personalization of products in the Industry 4.0 concept and its impact on achieving a higher level of sustainable consumption // Energies, no. 13 (22), p. 5895. DOI: 10.3390/en13225895Saniuk S., Grabowska S., Gajdzik B. (2020). Personalization of products in the Industry 4.0 concept and its impact on achieving a higher level of sustainable consumption. Energies, no. 13 (22), p. 5895. DOI: 10.3390/en13225895Shumailov I., Shumaylov Z., Zhao Y., Papernot N., Anderson R., Gal Y. (2024). AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature, no. 631 (8022), pp. 755–759. DOI: 10.1038/s41586-024-07566-yShumailov I., Shumaylov Z., Zhao Y., Papernot N., Anderson R., Gal Y. (2024). AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature, no. 631 (8022), pp. 755–759. DOI: 10.1038/s41586-024-07566-yValentino-­DeVries J., Singer-­Vine J., Soltani A. (2012). Websites Vary Prices, Deals Based on Users’ Information. The Wall Street Journal. URL: https://www.wsj.com/articles/SB10001424127887323777204578189391813881534Valentino-­DeVries J., Singer-­Vine J., Soltani A. (2012). Websites Vary Prices, Deals Based on Users’ Information. The Wall Street Journal, 24 December, 2012. URL: https://www.wsj.com/articles/SB10001424127887323777204578189391813881534

The authors declare that there are no conflicts of interest present.