Введение (Introduction). Железнодорожный транспорт остаётся ключевым элементом экономики многих стран, обеспечивая грузовые и пассажирские перевозки. С позиции теории менеджмента железнодорожная отрасль представляет собой сложную социально-экономическую систему, эффективность которой определяется качеством принимаемых стратегических решений. В условиях нарастающей неопределенности, вызванной технологической трансформацией и макроэкономическими шоками, особую значимость приобретают вопросы управленческого прогнозирования, выбора инвестиционных приоритетов и антикризисного управления.

В мире активно обсуждаются пути достижения углеродной нейтральности, внедрение искусственного интеллекта в управленческие процессы и новые операционные концепты. Однако на фоне этих дискуссий российская железнодорожная монополия – ОАО «РЖД» – столкнулась с системным кризисом менеджмента, выражающимся в росте долговой нагрузки, падении объёмов погрузки и потере предсказуемости развития. Особую остроту приобретает проблема адекватности методов управленческого прогнозирования. Традиционные экстраполяционные подходы, успешно работавшие в условиях относительной стабильности, демонстрируют свою несостоятельность в эпоху структурных сдвигов.

Данное исследование выполнено на стыке стратегического менеджмента, экономики транспорта и теории принятия решений.

Цельисследования (The aim of the work). Цель данной работы – проанализировать глобальные вызовы развитию железнодорожного транспорта (по материалам 2025–2026 гг.) с позиций стратегического планирования и предложить авторскую концепцию синтеза методологий прогнозирования для повышения качества стратегических решений.

Материалы и методы исследования (Materials and Methods). Методологическую основу исследования составил критический анализ открытых научных публикаций, отраслевых обзоров, данных государственной статистики, материалов международных организаций (UIC, RSSB) и экспертных источников. Для обработки информации применялись методы сравнительного анализа, систематизации, сценарного прогнозирования и элементы форсайт-методологии. Теоретической базой послужили труды российских и зарубежных авторов в области стратегического управления на транспорте, а также современные публикации, посвящённые применению методов машинного обучения в прогнозировании.

Результаты исследования и их обсуждение (Results and Discussion). Анализ мировой литературы последних лет показывает смещение фокуса управленческих исследований от традиционной электрификации к гибким и интеллектуальным решениям. В диссертации М. Нольда (Nold, 2025: 45–67), выполненной в ETH Zurich, детально рассматриваются концепции энергоэффективного управления поездами (EETC) с учётом нелинейных потерь, а также технология динамической сцепки вагонов на ходу, способная изменить структуру пассажиропотоков и требующая принципиально новых подходов к операционному менеджменту. Работы Т.-Х. Яна (Yan, 2024: 102–115) и Т. Шпаннингера (Spanninger, 2023: 78–92) посвящены интеграции бортовых систем мониторинга и прогнозированию задержек с помощью ИИ, что подчёркивает общий вектор цифровизации управленческих процессов.

Однако в академической среде существуют и альтернативные позиции. Ряд исследователей (Baker, 2024: 220–225) предупреждает об опасности «технологического фетишизма» в стратегическом управлении, когда сложность и стоимость новых систем могут превышать их реальную экономическую отдачу. Другие авторы (Chen et al., 2025: 12–18) указывают на социальные ограничения внедрения автономных технологий (сопротивление профсоюзов, необходимость переквалификации сотрудников), что требует особого внимания со стороны HR-менеджмента.

Эксперты (Global Railway Review, 2026: 34–38) констатируют, что в 2025–2026 гг. победила экономическая целесообразность: на смену тотальной электрификации приходят батарейные электропоезда (BEMU) и двухрежимные локомотивы. Британский совет по безопасности и стандартам (RSSB) в своём плане исследований на 2025–2026 гг. выделяет приоритеты в области ИИ и робототехники для повышения эффективности управления безопасностью (RSSB, 2025: 8–12). На конференциях Международного союза железных дорог (UIC) в 2025 г. активно обсуждались вопросы интеграции высокоскоростных магистралей в мультимодальные сети и применения не интрузивных технологий 3D-картирования подземных коммуникаций (UIC, 2025: 56–60).

Первый вызов, который следует отметить, – отказ от сплошной электрификации в пользу гибридных и аккумуляторных решений – требует пересмотра инвестиционной стратегии и управления активами. Концепция «прерывистой электрификации» предполагает установку контактной сети лишь на сложных участках и станциях, а движение на остальных – на аккумуляторах (BEMU). Это снижает капитальные затраты и зависимость от цен на медь. Однако у этого подхода есть критики с точки зрения управленческой экономики. Во-первых, экономия может оказаться иллюзорной при высокой стоимости батарей и необходимости их частой замены (Baker, 2024: 230–233). Во-вторых, аккумуляторные поезда пока уступают электровозам в мощности, что ограничивает их применение на тяжёлых грузовых маршрутах, сужая возможности стратегического выбора. Тем не менее, опыт Германии (Siemens Mireo Plus B) и планы Франции по закупке BEMU для региональных линий показывают, что для пассажирского сегмента этот тренд стал доминирующим.

Систематизация рассмотренных глобальных вызовов и их требований к управленческим подходам представлена в табл. 1.

Таблица 1

Глобальные вызовы менеджменту железнодорожного транспорта (2025-2026 гг.)

Table 1

Globalchallengestorailwaytransportmanagement (2025–2026)

Представленные в табл. 1 вызовы требуют от менеджмента железнодорожной отрасли не только пересмотра инвестиционных приоритетов, но и трансформации подходов к операционному управлению. Рассмотрим каждый из выделенных вызовов более детально.

Вторым по значимости вызовом, по мнению автора, является внедрение искусственного интеллекта в управленческие процессы. Исследования Нольда (Nold, 2025: 88–95) демонстрируют потенциал ИИ для оптимизации энергопотребления и управления графиком. Однако оппоненты (Chen et al., 2025: 20–25) указывают на риски кибербезопасности и недостаточную надёжность алгоритмов в нештатных ситуациях. Железная дорога – консервативная отрасль, где цена ошибки чрезвычайно высока. Поэтому полная передача управления ИИ в обозримом будущем маловероятна; речь идёт о системах поддержки принятия решений. С этой позицией следует согласиться: ИИ должен оставаться инструментом в руках менеджера, а не заменять его.

Триаду главных вызовов завершает переход на новые операционные концепты – динамическую сцепку на ходу и 3D-картирование инфраструктуры, – требующий принципиально новых подходов к операционному менеджменту. Динамическая сцепка, теоретически способная сократить время в пути на треть (Nold, 2025: 120–125), требует колоссальных инвестиций в парк подвижного состава и систему управления движением. Экономические модели показывают, что её внедрение окупается лишь на сверхзагруженных линиях с очень плотным графиком, что сужает область её стратегической применимости.

Особенностью российской ситуации является кризис менеджмента, приобретающий черты новой нормальности. В противоположность мировым дискуссиям о технологических инновациях, в России центр тяжести смещён в антикризисную плоскость. Долг ОАО «РЖД» достиг почти 4 трлн руб., расходы на обслуживание в 2025 г. – 686 млрд руб. (Интерфакс, 2025). Погрузка сокращается четвёртый год подряд: в 2025 г. падение составило 5,6%, объём – 1115,8 млн тонн. Государственная программа развития предполагала рост до 1526 млн тонн; недовыполнение – более 400 млн тонн (Средникова, 2026). Эти цифры свидетельствуют о глубочайшем кризисе стратегического управления.

Здесь сталкиваются разные экспертные позиции относительно путей выхода из кризиса. Технократический взгляд (представленный менеджментом РЖД) видит выход в масштабных инфраструктурных проектах (ВСМ, Восточный полигон), которые, по их мнению, создадут мультипликативный эффект. Либерально-экономический подход (Институт проблем естественных монополий) указывает на необходимость дерегулирования тарифов и приватизации непрофильных активов – то есть изменения модели корпоративного управления. Пессимистическая позиция (ряд независимых экспертов) полагает, что долговая яма и падение грузовой базы носят необратимый характер, и никакие управленческие решения уже не спасут ситуацию.

Анализ прогнозов, проведённый экспертами, показывает разброс оценок на 2025 г. от -2,5 % до -8,8 % (разница в 6,3 п.п.), что свидетельствует о полной неопределенности и неспособности менеджмента адекватно оценивать будущее (Средникова, 2026). Инвестиционная программа в 890,9 млрд руб. направлена в основном на поддержание инфраструктуры, а не на технологическое обновление (РБК, 2025), что также является следствием неэффективного стратегического планирования.

В методологии управленческого прогнозирования происходит переход от экстраполяции к синтезу различных подходов. Кризис прогнозирования, наблюдаемый в российской железнодорожной отрасли, во многом обусловлен неадекватностью применяемых методов управления. Как показывают Петренко Е.С. и соавторы (Петренко и др., 2019: 34–41), традиционное прогнозирование, основанное на экстраполяции, уступает место форсайт-методологии, которая предполагает учёт множества альтернатив и активное вовлечение стейкхолдеров в процесс стратегического планирования. В условиях структурных изменений экономики, когда прошлые тренды перестают быть надёжным ориентиром, форсайт-подход становится особенно востребованным для принятия долгосрочных управленческих решений. Развитие данного подхода применительно к сырьевым отраслям демонстрирует его универсальность и потенциал для адаптации в транспортном секторе (Petrenko et al., 2022). Развитию методического инструментария форсайта на транспорте был посвящён ряд научных мероприятий, организованных в Российском университете транспорта (Российский университет транспорта, 2022).

Китайский опыт демонстрирует иной путь – интенсивное развитие методов машинного обучения и искусственного интеллекта для повышения точности прогнозов, что напрямую влияет на качество оперативного и тактического управления. К Гао с соавторами (Gao et al., 2025: 8–12) показали, что учёт пространственно-временных корреляций между тяговыми подстанциями с помощью графовых свёрточных сетей позволяет существенно повысить точность прогнозирования нагрузки, давая менеджменту энергоснабжения более надёжный инструмент планирования. Д. Конг с коллегами (Kong et al., 2025: 66–68) доказали эффективность интеграции больших языковых моделей для учёта внешних факторов, влияющих на пассажиропотоки, что позволяет операционным менеджерам точнее распределять ресурсы.

Ключевым элементом исследования выступает авторская гипотеза о «управленческом разрыве» и связанные с ней возможные сценарии. С точки зрения автора, эти два подхода – форсайт-методология (инструмент стратегического менеджмента) и машинное обучение (инструмент операционного и тактического управления) – не противоречат, а дополняют друг друга. Эффективное управление развитием железнодорожной отрасли требует сочетания количественных методов (обработка больших данных, нейросетевые модели) и качественных сценарных подходов, позволяющих учесть неопределённость будущего. Именно такой синтез мог бы стать основой для преодоления кризиса менеджмента в РЖД.

На основе сопоставления глобальных вызовов и российских реалий выдвигается гипотеза о формировании «управленческого разрыва» (managerial gap) между железнодорожными системами развитых стран и Россией. Основная идея гипотезы состоит в том, что в ближайшие 5–7 лет разрыв будет нарастать не столько в области скоростей, сколько в области качества менеджмента, включая энергоэффективность управления, гибкость принятия решений и цифровую зрелость управленческих процессов.

Пока менеджмент РЖД вынужден латать финансовые дыры и поддерживать существующую инфраструктуру, мировые операторы будут накапливать компетенции в области ИИ-ассистированного управления, гибридных моделей эксплуатации и интеллектуального управления активами.

Особенно показателен китайский опыт. Внедрение графовых нейросетей для прогнозирования нагрузки (Gao et al., 2025: 10–15) и больших языковых моделей для учёта внешних факторов (Kong et al., 2025: 68–69) демонстрирует принципиально иной уровень цифровой зрелости менеджмента. В декабре 2025 г. Китай провёл успешные испытания технологии виртуальной сцепки (virtual coupling): семь тяжеловесных поездов общей массой 35 тыс. т двигались как единый конвой без физической сцепки, что позволяет увеличить пропускную способность линий до 50% без строительства новой инфраструктуры (Железные дороги мира, 2025; Yu et al., 2025). Китайские железные дороги не просто механизированы – они становятся интеллектуальными системами, способными к самообучению и адаптации, что требует совершенно иной управленческой культуры.

Возможны три сценария преодоления разрыва для России с точки зрения стратегического менеджмента. Их сравнительная характеристика представлена в табл. 2.

Таблица 2 

Сценарии преодоления «управленческого разрыва» для России

Table 2

Scenarios for overcoming the "managerial gap" for Russia

Наиболее реалистичным представляется второй сценарий, однако он не позволит сократить разрыв, а лишь замедлит его увеличение. Оригинальность данного вывода состоит в том, что традиционно будущее железных дорог в России связывают с новым строительством, тогда как мировой и особенно китайский опыт показывает: будущее – за интеллектуализацией управления существующей сетью и совершенствованием методов принятия стратегических решений.

Заключение (Conclusions). На глобальном уровне перед менеджментом железнодорожной отрасли стоят три группы вызовов: гибридизация тяги (требующая пересмотра инвестиционных стратегий), широкое внедрение искусственного интеллекта (меняющее операционное управление) и новые операционные концепты (требующие новых подходов к управлению активами). Однако каждый из этих вызовов имеет ограничения и альтернативные интерпретации, что требует от руководителей взвешенного подхода при заимствовании технологий.

В России ситуация принципиально иная: железнодорожная отрасль переживает глубокий управленческий кризис, сопровождающийся падением погрузки, ростом долга и провалом государственных прогнозов. Качество стратегического планирования ухудшилось настолько, что разброс оценок достигает десятков процентных пунктов. В этих условиях обсуждение технологических инноваций отходит на второй план, уступая место вопросам антикризисного управления и реструктуризации долгов.

Проведённый анализ позволяет также сформулировать методологический вывод: будущее управленческого прогнозирования в железнодорожной отрасли лежит на пересечении двух траекторий – форсайт-подхода, разрабатываемого в работах Е.С. Петренко и соавторов (Петренко и др., 2019; Petrenko, Denisov, Metsik, 2022) для стратегического менеджмента, и методов машинного обучения, активно развиваемых китайскими исследователями (Gao et al., 2025; Kong et al., 2025) для операционного управления. Первый обеспечивает учёт качественных изменений и альтернативных сценариев, второй – точность количественных оценок на основе больших данных. Интеграция этих подходов открывает новые возможности для принятия стратегических решений на транспорте.

Авторская гипотеза о возникновении «управленческого разрыва» между Россией и передовыми странами позволяет по-новому взглянуть на методологию стратегического менеджмента: экстраполяция прошлых трендов более не работает, требуется сценарный подход с учётом качественных изменений и внедрение современных методов обработки данных для поддержки принятия управленческих решений. Наиболее вероятен догоняющий сценарий развития, при котором отдельные управленческие технологии будут внедряться точечно, не меняя общей картины кризиса корпоративного управления.

Научная значимость работы состоит в системном сопоставлении мировых управленческих вызовов и российских структурных проблем с выдвижением оригинальной концепции синтеза методологий прогнозирования для стратегического менеджмента. Практические рекомендации могут включать необходимость пересмотра инвестиционных приоритетов РЖД в сторону гибких решений, внедрение пилотных проектов по прогнозированию с использованием ИИ для поддержки управленческих решений и разработку сценариев антикризисного управления с учётом глобального опыта декарбонизации и цифровизации. Перспективы дальнейших исследований связаны с углублённым анализом возможности адаптации зарубежных управленческих технологий к российским условиям и оценкой эффективности различных моделей корпоративного управления в железнодорожной сфере.

Информация о конфликте интересов: автор не имеет конфликта интересов для декларации.

Conflicts of Interest: the author has no conflict of interests to declare.