Проблема

Пути решения

Ожидаемый результат

Отсутствие единого подхода к моделированию бизнес-процессов, учитывающего разнообразие отраслей и сфер деятельности.

Разработка унифицированной методологии моделирования с возможностью адаптации к специфике различных отраслей. Привлечение экспертов для формулировки ключевых принципов системы.

Повышение качества моделирования, снижение уровня неопределенности в бизнес-процессах, создание основы для стандартизации подходов.

Низкий уровень цифровизации бизнес-процессов, особенно в традиционных секторах экономики (например, сельское хозяйство).

Внедрение государственных программ по субсидированию цифровых технологий, проведение обучающих мероприятий для повышения цифровой грамотности сотрудников организаций.

Ускорение цифровизации, повышение производительности труда, улучшение координации партнеров в рамках бизнес-процессов.

Недостаток квалифицированных кадров для внедрения и сопровождения современных моделей бизнес-процессов.

Создание образовательных программ, направленных на подготовку специалистов в области моделирования и прогнозирования бизнес-процессов. Реализация профессионального обучения внутри организаций.

Повышение профессионального уровня сотрудников, улучшение качества реализации бизнес-процессов и управления проектами.

Разногласия и слабая координация между участниками партнерства, отражающиеся на эффективности бизнес-процессов.

Формирование механизмов взаимодействия, включая создание совместных рабочих групп, регулярные консультации, применение цифровых платформ для координации проектов.

Повышение уровня доверия между партнерами, согласованность действий и снижение рисков ущерба от несогласованности.

Высокая стоимость разработки и внедрения инновационных моделей, особенно для малого и среднего бизнеса.

Оказание финансовой помощи со стороны государства (гранты, субсидии), привлечение инвесторов, использование программ государственно-частного софинансирования.

Обеспечение доступности инновационных инструментов для широкого круга участников, стимулирование экономического роста.

Сложности оценивания эффективности внедренных моделей и прогнозирования на основе полученных данных.

Применение аналитических инструментов на базе искусственного интеллекта и больших данных, разработка метрик для оценки успешности моделей.

Повышение точности прогнозирования, оперативное выявление проблем, улучшение процессов принятия решений.

Слабое использование данных и ограниченный доступ к информации для моделирования.

Создание открытых баз данных и платформ для интеграции информации, разработка нормативно-правовой базы по обмену данными в рамках партнерства.

Расширение возможностей анализа, повышение обоснованности моделей, увеличение прозрачности взаимодействий.