<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2408-9346</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2408-9346</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">4054</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛЕВЫХ, РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКОВ.ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕСА В УСЛОВИЯХ НОВОЙ РЕАЛЬНОСТИ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>&lt;strong&gt;Трансформация стратегий управления на железнодорожном транспорте&amp;nbsp;&lt;/strong&gt;&lt;strong&gt;в условиях глобальных вызовов современной экономики&lt;/strong&gt;</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;Transformation of management strategies in railway transport under the global challenges of the modern economy&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Благодатский</surname><given-names>Павел Валерьевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Blagodatsky</surname><given-names>Pavel V.</given-names></name></name-alternatives></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="epub"><year>2026</year></pub-date><volume>12</volume><issue>1</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><self-uri content-type="pdf" xlink:href="/media/business/2026/1/Бизнес_и_сервис_1-140-150.pdf" /><abstract xml:lang="ru"><p>Актуальность исследования обусловлена кризисом традиционных методов стратегического управления и прогнозирования в железнодорожной отрасли России, столкнувшейся с беспрецедентными финансовыми и управленческими вызовами на фоне глобальной трансформации транспортного бизнеса. Цель работы &amp;ndash; с позиций стратегического менеджмента проанализировать глобальные вызовы развитию железнодорожного транспорта (2025&amp;ndash;2026 гг.), сопоставить их с текущей ситуацией в России и предложить авторскую концепцию совершенствования управленческих подходов к прогнозированию для повышения качества стратегических решений в транспортном сервисе. Методологическую основу составил критический анализ открытых научных исследований, отраслевых обзоров, данных государственной статистики и экспертных публикаций. Результаты: выявлены три группы глобальных вызовов для управления отраслью: переход к гибридным энергетическим моделям, цифровизация управления на базе ИИ, новые операционные концепты. Установлено принципиальное расхождение между мировой повесткой и российскими реалиями, проявляющееся в системном кризисе менеджмента в ОАО &amp;laquo;РЖД&amp;raquo; (долг около 4 трлн руб., падение погрузки, провал государственных прогнозов с отклонением до 35 п.п.). На основе анализа современных методов управленческого прогнозирования &amp;ndash; форсайт-методологии и методов машинного обучения &amp;ndash; обоснована гипотеза о формировании &amp;laquo;управленческого разрыва&amp;raquo; между Россией и передовыми странами, а также доказана необходимость синтеза качественных и количественных методов в стратегическом планировании для транспортных компаний. Научная новизна заключается в системном сопоставлении глобальных управленческих вызовов и российских структурных проблем с выдвижением оригинальной концепции интеграции форсайт-подхода и методов машинного обучения для принятия стратегических решений в условиях неопределенности. Практическая значимость: результаты могут быть использованы при корректировке стратегий развития транспортных компаний, разработке программ антикризисного управления, а также в деятельности предприятий сферы сервиса, интегрированных с транспортными потоками.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The relevance of the study is determined by the crisis of traditional methods of strategic management and forecasting in the Russian railway industry. The sector is facing unprecedented financial and managerial challenges amidst the global transformation of the transport business. The aim of the work is to analyze, from the perspective of strategic management, the global challenges to the development of railway transport (2025-2026), compare them with the current situation in Russia, and propose an author&amp;#39;s concept for improving managerial approaches to forecasting to enhance the quality of strategic decisions in transport services. The methodological basis was a critical analysis of open scientific research, industry reviews, state statistics data, and expert publications. Results: three groups of global challenges for industry management were identified: the transition to hybrid energy models, the digitalization of management based on AI, and new operational concepts. A fundamental discrepancy was revealed between the global agenda and Russian realities, manifested in a systemic management crisis at Russian Railways (debt of about 4 trillion rubles, a drop in loading, and the failure of state forecasts with a deviation of up to 35 percentage points). Based on the analysis of modern methods of managerial forecasting (foresight methodology and machine learning methods), the hypothesis of a &amp;quot;managerial gap&amp;quot; forming between Russia and advanced countries is substantiated. The necessity of synthesizing qualitative and quantitative methods in the strategic planning of transport companies is proven. Scientific novelty lies in a systematic comparison of global managerial challenges and Russian structural problems, culminating in an original concept for integrating the foresight approach and machine learning methods for strategic decision-making under conditions of uncertainty. Practical significance: the results can be used to adjust the development strategies of transport companies, develop anti-crisis management programmers, and improve the activities of service sector enterprises integrated with transport flows.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>стратегическое управление</kwd><kwd>менеджмент на транспорте</kwd><kwd>железнодорожный транспорт</kwd><kwd>РЖД</kwd><kwd>прогнозирование</kwd><kwd>форсайт</kwd><kwd>принятие управленческих решений</kwd><kwd>антикризисное управление</kwd><kwd>цифровизация управления</kwd><kwd>технологический разрыв</kwd><kwd>инвестиционная стратегия</kwd><kwd>China Railway</kwd><kwd>сервисная экономика</kwd><kwd>трансформация бизнеса</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>strategic management</kwd><kwd>transport management</kwd><kwd>railway transport</kwd><kwd>Russian Railways</kwd><kwd>forecasting</kwd><kwd>foresight</kwd><kwd>managerial decision-making</kwd><kwd>crisis management</kwd><kwd>digitalization of management</kwd><kwd>techno-logical gap</kwd><kwd>investment strategy</kwd><kwd>China Railway</kwd><kwd>service economy</kwd><kwd>business transformation</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>Список литературы</title><ref id="B1"><mixed-citation>Багинова В. В., Терёшина Н.П., Сорокина А. В. Методы прогнозирования пассажиропотоков на железнодорожном транспорте в условиях неопределенности // Экономика железных дорог. 2024. № 5. С. 15&amp;ndash;24.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><mixed-citation>&amp;nbsp;Благодатский П.В. Наукометрический анализ основ управления железнодорожным транспортом // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. 2024. Т. 10. № 4. С. 120&amp;ndash;137. DOI: 10.18413/2408&amp;ndash;9346-2024-10-4-0&amp;ndash;9.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><mixed-citation>Бушуев Н. С., Король Р.Л. Тарифообразование в естественно-монопольном секторе: вызовы и перспективы // Транспортное дело России. 2023. № 4. С. 32&amp;ndash;38.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><mixed-citation>Железные дороги мира. В Китае в режиме виртуальной сцепки пропустили семь грузовых поездов // Железные дороги мира. 2025. 8 декабря. URL:&amp;nbsp;https://zdmira.com/news/v-kitae-v-rezhime-virtualnoj-stsepki-propustili-sem-gruzovykh-poezdov&amp;nbsp;(дата обращения: 12.03.2026).</mixed-citation></ref><ref id="B5"><mixed-citation>Интерфакс. Долг РЖД приблизился к 4 трлн рублей // Интерфакс. 2025. 15 декабря. URL:&amp;nbsp;https://www.interfax.ru/russia/&amp;nbsp;(дата обращения: 10.02.2026).</mixed-citation></ref><ref id="B6"><mixed-citation>Кунгурцев Е.А. Цифровизация и эффективность грузовых железнодорожных перевозок: анализ взаимосвязей // Вестник транспорта. 2024. № 2. С. 45&amp;ndash;52.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><mixed-citation>Петренко Е. С., Шабалтина Л.В., Белик Е. Б. Форсайт-менеджмент: учебное пособие. М.: Библио-Глобус, 2019. - 240 с.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><mixed-citation>РБК. Инвестиционная программа РЖД на 2025 год утверждена в объеме 890,9 млрд рублей // РБК. 2025. 29 декабря. URL:&amp;nbsp;https://www.rbc.ru/business/&amp;nbsp;(дата обращения: 10.02.2026).</mixed-citation></ref><ref id="B9"><mixed-citation>Российский университет транспорта. Тренды экономического развития транспортного комплекса России. Форсайт, прогнозы и стратегии: сборник научных трудов. М.: ИНФРА-М, 2022. - 300 с. ISBN 978-5-16-017883-7.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><mixed-citation>Средникова Т. Реальность против прогнозов: почему железнодорожная отрасль потеряла предсказуемость // Промжелдортранс. 2026. 15 января. URL:&amp;nbsp;https://promzd.ru/&amp;nbsp;(дата обращения: 12.02.2026).</mixed-citation></ref><ref id="B11"><mixed-citation>Шэнь Ц., Цаплин А.Е. Применение технологии неразрушающего контроля на подвижном составе и перспективы ее развития // РЖД Цифровой. 2025. 9 сентября. URL:&amp;nbsp;https://rzddigital.ru/science/annotation/sostoyanie-vagonov-i-lokomotivov-mogut-nachat-kontrolirovat-cherez-mashinnoe-zrenie/&amp;nbsp;(дата обращения: 12.03.2026).</mixed-citation></ref><ref id="B12"><mixed-citation>Baker, T. (2024), &amp;ldquo;The Limits of Green Rail: A Critical Assessment of Battery Trains&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Journal of Transport Economics, Vol. 58, 3, pp. 215-233.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><mixed-citation>Chen, L., Wang, Y. and Schmidt, P. (2025), &amp;ldquo;Social and Operational Challenges of AI in Railways: A Global Survey&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Transportation Research Part C, Vol. 160, 104512.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><mixed-citation>Gao, Q., Cheng, H., Zheng, S., Wan, S. and Li, W. (2025), &amp;ldquo;A Method for Predicting Traction Load of Electrified Railways Considering Spatiotemporal Correlation Characteristics&amp;rdquo;,&amp;nbsp;IET Electrical Systems in Transportation, Vol. 15, e5516562.</mixed-citation></ref><ref id="B15"><mixed-citation>Global Railway Review (2026),&amp;nbsp;Rail Technology and Decarbonisation: Expert Opinions 2026, Global Railway Review, London, 120 p.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><mixed-citation>Kong, D., Zhang, L., Cheng, M., Wang, Y. and Wang, H. (2025), &amp;ldquo;Optimization method for railway passenger flow forecasting based on large language model&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Railway Computer Application, Vol. 34, 6, pp. 65-69.</mixed-citation></ref><ref id="B17"><mixed-citation>Nold, M. (2025),&amp;nbsp;Energy-Efficient Train Control and Dynamic Coupling: A Systems Analysis for Future Railways, Ph.D. Thesis, ETH Zurich, Zurich, 180 p.</mixed-citation></ref><ref id="B18"><mixed-citation>Petrenko, E.S., Shabaltina, L.V. and Belik, E.B. (2019),&amp;nbsp;Forsayt-menedzhment [ Foresight Management], Biblio-Globus, Moscow, 240 p. (In Russ.).</mixed-citation></ref><ref id="B19"><mixed-citation>Petrenko, Y., Denisov, I. and Metsik, O. (2022), &amp;ldquo;Foresight Management of National Oil and Gas Industry Development&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Energies, Vol. 15, 2, 491. DOI: 10.3390/en15020491.</mixed-citation></ref><ref id="B20"><mixed-citation>RSSB (2025),&amp;nbsp;Research and Development Programme 2025&amp;ndash;2026: Priorities for Safety and Efficiency, Rail Safety and Standards Board, London, 45 p.</mixed-citation></ref><ref id="B21"><mixed-citation>Spanninger, T. (2023),&amp;nbsp;Probabilistic Delay Forecasting and Uncertainty Quantification in Railway Networks, Ph.D. Thesis, ETH Zurich, Zurich, 160 p.</mixed-citation></ref><ref id="B22"><mixed-citation>UIC (2025), &amp;ldquo;High-Speed Rail and Multimodal Integration&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Proceedings of the UIC World Congress on High-Speed Rail, Paris, pp. 56-60.</mixed-citation></ref><ref id="B23"><mixed-citation>Wang, X., Wang, X., Jiang, J. and Zhao, B. (2025), &amp;ldquo;Study on the construction of a risk prediction model for freezing and thawing disaster of high-speed railroad roadbed on the Qinghai-Tibet Plateau&amp;rdquo;,&amp;nbsp;International Journal for Housing Science and Its Applications, Vol. 46, 4, pp. 141-153.</mixed-citation></ref><ref id="B24"><mixed-citation>&amp;nbsp;Xu, Z., Li, J., Moulitsas, I. and Niu, F. (2025), &amp;ldquo;Analysis of China&amp;#39;s High-Speed Railway Network Using Complex Network Theory and Graph Convolutional Networks&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Big Data and Cognitive Computing, Vol. 9, 4, 101.</mixed-citation></ref><ref id="B25"><mixed-citation>Yan, T.-H. (2024),&amp;nbsp;Integration of On-Board Monitoring Systems into Railway Infrastructure Management, Ph.D. Thesis, ETH Zurich, Zurich, 150 p.</mixed-citation></ref><ref id="B26"><mixed-citation>Yu, Z.J., Wang, H.W., Wang, X., Li, Y. and Li, X.H. (2025), &amp;ldquo;Review of autonomous operation control technology for railway transportation&amp;rdquo;,&amp;nbsp;Journal of Beijing Jiaotong University, Vol. 49, 5, pp. 6-33. DOI: 10.11860/j.issn.1673-0291.20250145.</mixed-citation></ref><ref id="B27"><mixed-citation>Zhang, J. and Siriwattana, S. (2025), &amp;ldquo;AI-Mediated Impacts of Equipment, Compliance, and Policy on Railway Management Efficiency: A Case Study of the Beijing Railway Bureau&amp;rdquo;,&amp;nbsp;International Journal of Development Administration Research, Vol. 8, 2, pp. 229-238.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>