Максимизация прибыли: негативные кейсы цифровизации

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.

1. Старожук 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.

2. Титов 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‑2022-1-26-36

3. 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).32-49

4. Abis 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/hhad059

5. Acemoglu 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/W24196

6. Barata 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.2023.01.351

7. Bogle 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-betting

8. Budzyń 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/abstract

9. Forgash 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-­europe

10. Gonzales 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‑w

11. Gulati P., Marchetti A., Puranam P., Sevcenko V. (2025). Generative AI Adoption and Higher Order Skills. URL: https://arxiv.org/pdf/2503.09212

12. Keen 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.html

13. Saniuk 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/en13225895

14. Shumailov 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-y

15. Valentino-­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/SB10001424127887323777204578189391813881534