Мария Вадимовна Ольшанская
Экосистема знаний как метод достижения целей устойчивого развития в области сохранения объектов культурного наследия
Монография

* * *

© Ольшанская М. В., 2025

© Знание-М, 2025

Введение

Сохранение культурного наследия оказалось в точке, где привычные административные и проектные инструменты больше не обеспечивают достаточной устойчивости решений. Быстрое уплотнение городской ткани, экстремальные климатические колебания и дефицит бюджетов усиливают конкуренцию за ресурсы и внимание, а значит, повышают порог входа для качественной реставрации, ревитализации и управления объектами. Международные ориентиры заданы повесткой целей устойчивого развития Организации Объединенных Наций, где в рамках цели 11 зафиксирован особый акцент на охране наследия.

Точный фокус сформулирован в целевом ориентире 11.4, который требует усиления усилий по защите и сохранению культурного и природного наследия, а индикатор 11.4.1 «Общая сумма расходов в расчете на душу населения на цели сохранения и защиты всего культурного и природного наследия» предлагает прямую метрику через учет расходов на наследие на душу населения во всех секторах и уровнях власти. Это создает измеримую рамку, однако не подменяет собой отраслевой инструментарий, инфраструктуру знаний и компетенций, без которых сам индикатор остается статистикой без управленческого действия.

Российский контекст отличается развитостью отдельных институциональных инициатив при отсутствии сквозной цифровой среды знаний. На стороне решений работают отраслевые витрины и сервисы, в которых аккумулируются практики и объекты, однако данные и компетенции остаются фрагментированными между ведомствами и регионами. Платформа Смартека Агентства стратегических инициатив выступает агрегатором проверенных практик развития, включая кейсы в городском и культурном секторе, и демонстрирует потенциал сетевого эффекта, когда знания воспроизводятся быстрее, чем это возможно в изолированных организационных структурах. Тем не менее практики не связываются с единым отраслевым профилем компетенций по наследию и не помещаются в целостную аналитическую модель, способную выдавать управленческие предписания и траектории обучения. В сегменте работы с объектами действует платформа Наследие. ДОМ.РФ, формирующая единое окно для инвентаризации, инвестирования и мониторинга, но без развитой надстройки управления знаниями и компетенциями участников на национальном уровне. Показателен и региональный уровень, где пилотные регламенты уже проектируют сквозные процессы и механизмы сопровождения инвестора, а также цифровую инфраструктуру каталогизации и инвестиционных паспортов для исторических кластеров, что делает очевидной потребность в федеральной интеграции и масштабировании баз знаний.

Здесь и далее мы опираемся на рабочие материалы и концепт платформы Культура BiZ как на изначальную формулировку идеи свободной экосистемы знаний с логичным встраиванием в Смартека, Наследие. ДОМ.РФ и смежные институциональные контуры, с выделением блоков анализа, наращивания знаний, консультационных сервисов, поддержки и инфраструктуры, включая рейтинги и стандарты.

Параллельно в качестве эмпирического ориентира используется региональный стандарт сохранения историко-культурного наследия Нижегородской области как пример нормативно закрепленной логики операторов, инвестиционных карт и прозрачного клиентского пути инвестора в исторических кластерах, который формирует основу для тиражируемой методики.

Проблема, подлежащая решению в монографии, состоит не просто в недостатке информации или разрозненности баз данных. Ключевой дефицит проявляется в отсутствии единой информационно-аналитической и коммуникационной среды, способной конвертировать переразметку данных в управляемое знание и обеспечивать воспроизводство компетенций. Без такой среды управленческие решения остаются ситуационными, бюджетное планирование теряет связь с измеримыми эффектами по целям устойчивого развития, а процессы подготовки кадров отстают от реальных технологических и организационных вызовов. Возникает системный разрыв между статистикой, проектной документацией и практиками эксплуатации объектов, который нельзя закрыть только регуляторной корректировкой.

Цель исследования состоит в разработке модели национальной экосистемы знаний на базе единой цифровой платформы, которая интегрирует стратегические ресурсы, связывает разрозненные потоки данных, задает стандарты компетенций и учебные траектории, а также обеспечивает достижение целевых ориентиров по сохранению наследия в логике целей устойчивого развития. Мы исходим из того, что экосистема знаний – не каталог, а среда совместного выявления, верификации и применения знаний, где участники коэволюционируют, а технологические модули поддерживают не только хранение, но и принятие решений и контроль результата.

Задачи исследования:

Теоретически и методологически обосновать применение управления знаниями и экосистемного подхода к сфере культурного наследия, уточнив понятия «экосистема знаний», «экосистема управления знаниями» и «знаниевая экосистема» применительно к институциональной реальности российской культурной политики.

Проанализировать место объектов культурного наследия в международной и национальной повестке устойчивого развития, включая архитектуру индикаторов цели 11 и задачи 11.4, документы ООН и ЮНЕСКО, а также российские национальные и федеральные проекты в области культуры, городской среды и устойчивого развития.

Сформировать структуру компетенций для управления объектами культурного наследия в логике экосистемного подхода и предложить модель национального стандарта квалификаций и цифровых ролей специалистов, работающих с ОКН и данными о них.

Провести сравнительный анализ успешных моделей экосистем и цифровых платформ в сфере культурного наследия и смежных областях (открытая платформа Arches, тематические платформы умной специализации ЕС, отраслевые и корпоративные знаниевые экосистемы) с точки зрения архитектуры данных, механизмов кооперации и формализации вклада участников.

Спроектировать архитектуру и методический инструментарий национальной экосистемы знаний для ОКН, включая концептуальную модель бэкенд-уровня (хранилище и модель данных, модуль метаданных, сервисы аналитики и рекомендаций, шлюзы интеграции с государственными информационными системами и отраслевыми платформами), регламенты модерации и оценки вклада, а также контур метрик, сопоставимый с индикаторами ЦУР и ESG-подходами, рекомендованными Банком России.

Объектом исследования являются процессы управления знаниями в сфере сохранения культурного наследия, включая сбор, верификацию, распространение и применение знаний в проектных циклах, регуляторных контуре и эксплуатации. Предметом выступает модель экосистемы знаний как способ достижения целевых ориентиров устойчивого развития через связку данных, компетенций, институтов и технологий.

Методологическая рамка строится как комбинация системного и сравнительного анализа, контент-анализа нормативных и стратегических документов, моделирования архитектуры платформы и процедурной схемы, а также SWOT-анализа для оценки технологических, организационных и институциональных факторов. Выбор инструментов обусловлен необходимостью одновременно выявлять причинно-следственные связи и проектировать реализуемое решение. Сравнительный блок ориентирован на платформенные решения в сфере наследия и смежных областях. В качестве референсных моделей рассматривается открытая платформа Arches, развиваемая для управления данными культурного наследия и представляющая собой стандартизируемую и расширяемую среду, что важно для переносимости методик и совместимости метаданных.

Основная гипотеза настоящего исследования состоит в том, что переход от фрагментарной, ведомственно ориентированной системы работы с объектами культурного наследия к национальной экосистеме знаний, построенной на единой цифровой платформе и поддержанной институционально, способен обеспечить качественно иной уровень достижения целей устойчивого развития в сфере сохранения наследия. В условиях, когда в Российской Федерации насчитывается более 150 000 объектов культурного наследия, а около 24 000 из них находятся в неудовлетворительном состоянии и требуют первоочередного вмешательства, а также когда Президентом поставлена задача привести к 2030 году в надлежащее состояние не менее 1 000 объектов, ресурсная и управленческая нагрузка на государство и регионы объективно превышает возможности традиционных управленческих схем. При этом реализация национального проекта «Культура» уже продемонстрировала значительные инвестиции в отрасль и инфраструктурный эффект: с 2019 по 2023 год в стране создано и реконструировано более 2 400 объектов культуры, свыше 5 300 учреждений получили современное оборудование, однако эти усилия не сопровождаются сквозной системой управления знаниями, которая позволила бы капитализировать накопленный опыт и связать его с показателями достижения целей устойчивого развития.

Гипотеза уточняется в операциональном виде через ряд допущений. Во-первых, предполагается, что разработка и внедрение специализированной экосистемы знаний, интегрирующей данные о состоянии объектов, управленческие и правовые практики, образовательные ресурсы и проектные кейсы, позволит резко снизить транзакционные издержки взаимодействия между федеральными органами власти, регионами, инвесторами, научным и профессиональным сообществом. Во-вторых, ожидается, что включение в экосистему механизмов формирования и оценки компетенций, а также национального стандарта специалиста по управлению объектами культурного наследия создаст основу для системного развития человеческого капитала в этой сфере и для сокращения дефицита квалифицированных кадров, о котором регулярно заявляют региональные власти и профессиональные объединения реставраторов и экспертов. В-третьих, предполагается, что экосистема знаний, опирающаяся на принципы устойчивого развития и адаптирующая подходы ESG-оценки к контексту культурного наследия, может стать самостоятельным инструментом стратегирования, способным связать целевые ориентиры ЦУР, национальные и региональные программы, проекты ДОМ.РФ по вовлечению объектов культурного наследия в экономический оборот, а также инициативы АСИ, «Сенежа» и профессиональных сообществ в единую логическую рамку.

Проверка этой гипотезы предполагает, что в работе будет не только проанализирован международный и российский опыт управления знаниями, но и предложены авторские теоретические уточнения, архитектура национальной экосистемы знаний для объектов культурного наследия, а также комплекс методик оценки человеческого капитала и эффективности функционирования такой экосистемы на национальном и региональном уровнях.

Для выстраивания макроуровневой логики и цепочек кооперации привлекаются методические подходы платформ умной специализации, где объединение региональных экосистем и запуск межрегиональных партнерств доказали способность ускорять формирование совместных инвестиционных проектов и общих стандартов мониторинга. В качестве источников используются технический доклад Объединенного исследовательского центра по внедрению тематической платформы промышленной модернизации, а также материалы презентационного цикла по платформам S3, в которых системно изложены предпосылки, механизмы и инструменты межрегионального наращивания компетенций и критической массы данных и акторов. Параллельно учитывается российская регуляторная рамка устойчивого развития в части методологий и рейтингов, где информационное письмо Банка России с рекомендациями по ESG-рейтинговой деятельности используется не как прямая отраслево-специфичная методика, а как логическая опора для конструирования прозрачных и сопоставимых метрик участия и вклада участников экосистемы.

На уровне национальных программ источниковой базой для контент-анализа служат материалы по национальному проекту «Культура» и проекту «Жилье и городская среда», поскольку именно они задают государственную архитектуру целей, индикаторов и инструментов, к которой должна быть присоединена платформа знаний, чтобы обеспечить непрерывность данных и совместимость отчетности.

Структура монографии подчинена логике постепенного усложнения. Сначала формулируются теоретические основания экосистемного подхода и управление знаниями в связке с целями устойчивого развития, затем выделяется каркас компетенций и обосновывается необходимость национального стандарта для специалистов по управлению объектами наследия, далее следует сравнительный анализ действующих платформ и консорциумов, в том числе открытых решений и европейских тематических платформ с их механизмами кооперации и мониторинга, после чего проектируется архитектура и методический инструментарий экосистемы знаний, включая роли, процессы и правила работы с данными, и, наконец, предлагается нормативно методический контур оценки эффективности, изменения и устойчивости, ориентированный на прозрачные метрики и сопоставимость с индикаторами целей устойчивого развития. Такое построение позволяет связывать концепции с проверяемыми процедурами и управленческими решениями, а не ограничиваться описанием лучших практик.

Среди источников, оказавших ключевое влияние на постановку исследования, выделяются материалы Организации Объединенных Наций по цели 11 и целевому ориентиру 11.4 с их индикаторной архитектурой, документы ЮНЕСКО о включении культуры в устойчивое развитие, открытая документация платформы Arches как зрелой технологической базы для инвентаризации и управления данными о наследии, методические и аналитические материалы платформ умной специализации Европейской комиссии, в том числе технический доклад по внедрению тематической платформы и презентационные материалы, а также российские источники, среди которых портал Наследие ДОМ.РФ, экосистема Смартека и региональные стандарты сохранения исторической среды, демонстрирующие реализуемость институциональных механизмов в привязке к инвестиционным процессам и сервисам сопровождения.

Внутренняя логика и процедурная часть разработки платформенной модели соотносятся с авторскими материалами по экосистеме Культура BiZ, где последовательно очерчены целевая роль оператора, места интеграции со смежными государственными системами и блоки сервисов, обеспечивающие переход от данных к знаниям и от знаний к управленческому действию.

Таким образом, вводная часть фиксирует две ключевые позиции. Первая состоит в необходимости перехода от разрозненных информационных инициатив к экосистеме знаний как к методике достижения целей устойчивого развития, где измерение по индикатору 11.4 становится логическим следствием управленческого цикла, а не внешним требованием. Вторая связана с технологической и институциональной реализуемостью такого перехода.

Глава 1. Теоретические основы исследования экосистемы знаний в контексте целей устойчивого развития и сохранения объектов культурного наследия

1.1. Эволюция понятия «знание»: от философской категории к стратегическому активу

В современной научной литературе знание рассматривается уже не только как философская категория, связанная с истиной и обоснованной верой, но прежде всего как стратегический ресурс и специфический вид капитала, который определяет конкурентоспособность организаций, территорий и национальных экономик. Начиная с работ Питера Друкера, предложившего концепцию общества знания и связавшего экономическое развитие с ростом доли знаний в добавленной стоимости, акцент постепенно смещается от описания структуры знания к анализу процессов его создания, распределения и использования в управлении. В зарубежной школе ключевую роль сыграли идеи Икуджиро Нонаки и Хиротаки Такеучи, которые показали, что организационное знание возникает в ходе непрерывной спирали взаимодействия неявных и явных знаний, а инновационная фирма выступает как среда, в которой знания постоянно переводятся из личного опыта в коллективные модели и обратно.

Российская школа управления знаниями опирается на этот международный фон, но придает большее значение институциональным и системным аспектам. Б. З. Мильнер рассматривает знания как ядро интеллектуального капитала организации и подчеркивает, что управление знаниями становится самостоятельной функцией менеджмента, требующей интеграции организационного проектирования, мотивации персонала и информационных технологий. Л. А. Трофимова и В. В. Трофимов трактуют управление знаниями как целенаправленную деятельность по поиску, идентификации, накоплению, структурированию, распространению и использованию знаний в интересах устойчивого развития организации, подчеркивая цикличность этих процессов и их зависимость от культуры взаимодействия. Н. М. Фоменко обращает внимание на то, что в условиях информационного общества управление знаниями перестает быть внутренней задачей отдельной организации и становится элементом более широкой социальной системы, где информационные и коммуникационные технологии обеспечивают новые форматы самообразования и сетевого обмена опытом.

За последние два десятилетия представления о том, что именно подлежит управлению, заметно изменились. Если ранние модели акцентировали кодифицированные, формализованные знания, которые можно зафиксировать в базах данных и регламентах, то новые подходы исходят из преобладающей роли неявных знаний, укорененных в практиках, интуиции, профессиональных сообществах и контексте конкретных территорий. Это особенно заметно в отраслях, где высока доля уникальных объектов и ситуаций, к которым относится и сфера сохранения объектов культурного наследия. Здесь на первый план выходят не столько архивные сведения или проектная документация, сколько накопленный опыт реставраторов, экспертов, градостроителей, управленцев, умеющих сочетать технологические, правовые и культурные требования. В результате классическая концепция базы знаний уступает место представлению о непрерывном потоке знаний, поддерживаемом социальными платформами, профессиональными сетями, системами искусственного интеллекта и аналитическими сервисами. Такие потоки нуждаются в особой архитектуре управления, где знания рассматриваются одновременно как ресурс, процесс и институт, а их капитализация измеряется не только через финансовые показатели, но и через степень сохранности наследия, качество городской среды и уровень доверия к принимаемым решениям.

Когда мы говорим «знание», мы неизбежно выходим за пределы школьной оппозиции факта и мнения и попадаем в зону, где переплетаются эпистемология, экономика и организационная практика. Античная линия от платоновской эпистемы к аристотелевому «техне» задала дихотомию «знать что» и «уметь как». В XX веке она обрела строгую форму в различении Гилберта Райла, а затем получила радикальное продолжение у Майкла Полани, для которого «молчаливое знание» не сводится к языковому описанию и именно оно придает смысл всякому артикулированному знанию. Для нашей темы это не фигура речи: в реставрации и адаптации объектов культурного наследия отточенные моторные навыки, профессиональная интуиция и «схватывание» материалов работают не как приложение к нормативу, а как его живой источник, и любая цифровая система, неспособная учитывать этот пласт, будет воспроизводить одни и те же ошибки. Современная философская литература аккуратно фиксирует исходную позицию Полани: «молчаливое мышление» выступает предельным носителем смыслообразования, которому служат эксплицитные формы знания. Эта линия важна здесь не ради цитирования классиков, а для того, чтобы не спутать базу данных с экосистемой знаний, а регистр сведений – с управляемым накоплением компетенций.

За последние два десятилетия знание перестало выглядеть как статичный фонд, из которого извлекают ответы. Оно перешло в режим потока, где кодификация и распространение опираются на сетевые платформы, а связность обеспечивают алгоритмы. Масштаб подвижности среды задает не метафора, а простая, но жесткая динамика данных: по оценке IDC, объем глобальной датасферы с 45 зеттабайт в 2019 году стремится к 175 зеттабайтам в 2025 году; на этом фоне хранение, извлечение и семантическая фильтрация перестают быть обслуживающими функциями и становятся частью самой логики познания и управления. В традиционном архиве рост фонда линейно увеличивает издержки на каталогизацию; в цифровой среде нелинейно растут риски шумов и ложных корреляций. Для сектора культурного наследия это чувствуется буквально в рабочем дне: чем больше фотограмметрии, облаков точек, судебных и проектных документов, тем настойчивее становится вопрос не «где лежит файл», а «как встроен смысл».

Традиционная пирамида DIKW остается удобной опорой, но ее приходится читать заново. Расположение «данные – информация – знание – мудрость» часто преподносят как самоочевидное, хотя изначальная постановка Акоффа была не про возведение этажей, а про переход от эффективности к результативности и от роста к развитию, то есть про смену критерия ценности. В этом смысловой разворот: если данные трактовать как сырые наблюдения, а информацию как структурированные сообщения с привязкой к контексту, то знание будет моментом способности принимать решения под ограничениями и неопределенностью, а мудрость – способностью вводить ценностные ограничения в саму логику выбора. Для задач сохранения наследия это звучит приземленно: дата постройки и перечень утрат дают нам информацию, но выбор технологии консервации, режимов увлажнения, допустимых вмешательств и поэтапного финансирования – это уже знание, а сопоставление этих решений с целями устойчивого развития в части углеродного следа и социальной доступности – шаг к мудрости. При этом важно помнить, что DIKW – не классификация «вещей», а карта переходов; она становится полезной только вкупе с механизмами верификации и обратной связи, иначе так и остается риторикой.

Экономическая реальность за эти же два десятилетия закрепила знание в статусе капитала. Это утверждение не равно лозунгу и выражается в цифрах. По данным Ocean Tomo, доля нематериальных активов в совокупной рыночной капитализации компаний индекса S&P 500 выросла с 68 % в 1995 году до 84 % в 2015 году и на волне цифрового ускорения достигла порядка 90 % в 2020 году. Эта метрика грубее академических оценок, но тренд она передает без искажений: рыночная стоимость все в меньшей степени объясняется машинами и зданиями и все в большей – программным кодом, базами данных, брендами, организационными компетенциями и правами интеллектуальной собственности. Это не просто аргумент в пользу цифровизации, это требование к управлению знаниями как к приоритетной производственной функции.

Макроэкономические измерители подтверждают сдвиг. В сводном исследовании ОЭСР о капитале знаний показывается, что уже к середине 2000-х бизнес-инвестиции в знания как долю ВВП у лидеров существенно превосходили развивающиеся экономики: скорректированная оценка инвестиций в знаниеёмкий капитал составляла 8,6 % ВВП в США, 6,8 % в Японии и 6,6 % в Великобритании, тогда как в Китае – около 3,6 %; отношения инвестиций в KBC к вложениям в физический капитал колебались от 0,3 в Китае до примерно 1,0 и выше у Финляндии, Франции, Великобритании и США. Эти доли значимы не сами по себе; они фиксируют структурный перевес в пользу инвестиций в программное обеспечение, дизайн, организационный капитал, навыки и данные, то есть в пользу того, что невозможно аккуратно положить на баланс как «здание» или «станок», но что работает как основной драйвер производительности. Параллельно по странам наблюдался рост доли KBC в добавленной стоимости, например во Франции – с 5 % до 12 % за 1980–2008 годы с ускорением в период после 1995 года за счет программного обеспечения. Набор фактов отличается от привычной управленческой риторики одной чертой: речь идет не об «инновациях вообще», а о доказуемом перераспределении ресурсных приоритетов.

В российской экономике общий тренд «обесфизичивания» капитала проявляется прежде всего через динамику научно-технологического и ИТ-сектора. По оценке Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ внутренние затраты на исследования и разработки в 2023 году достигли 1,6 трлн руб., за год приросли на 213,9 млрд руб. и в постоянных ценах выросли на 7,4 % при увеличении ВВП лишь на 3,6 %. В результате показатель наукоемкости экономики поднялся до 0,96 % ВВП, тогда как по данным международной статистики на 2022 год доля расходов на ИР в ВВП России оценивалась в 0,93 %, то есть за один год страна фактически совершила скачок на несколько десятых процентного пункта относительно собственной траектории.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.