ФАСЕТНО-КЛАСТЕРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ СУБЪЕКТОВ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ И ИТ-КОМПАНИЙ

<jats:p>Цифровая трансформация электроэнергетики Российской Федерации осуществляется в условиях, когда отраслевые компании не обладают полным набором ИТ-компетенций, а ИТ-компании не располагают достаточным знанием технологической специфики энергосистемы. Проблема исследования состоит в том, что сложившееся многообразие форм взаимодействия субъектов электроэнергетики и ИТ-компаний не имеет системного научного описания: существующие таксономии носят преимущественно иерархический характер и не позволяют одновременно учитывать организационно-правовую форму, предметную направленность сотрудничества и режим передачи прав на результаты интеллектуальной деятельности. Целью статьи является разработка классификации моделей взаимодействия субъектов электроэнергетики и ИТ-компаний, обеспечивающей описание всего многообразия реально существующих форм сотрудничества без искусственного упрощения. Гипотеза исследования: взаимодействие субъектов электроэнергетики и ИТ-компаний носит многомерный характер и адекватно описывается не одной иерархической схемой, а комбинацией значений нескольких независимых классификационных оснований. Научная новизна работы заключается в построении фасетно-кластерной классификации, включающей пять независимых фасетов, пять организационно-правовых моделей взаимодействия, пять предметно-целевых кластеров, а также в выделении ранее не описанного в литературе кластера унификации форматов информационного обмена. Методической основой выступают фасетный метод классификации, содержательная кластеризация на основе экспертных оценок, контент-анализ нормативно-правовых актов и организационных структур субъектов отрасли. Основным результатом является интеграционная матрица «Модель – Кластер», фиксирующая релевантность каждой организационно-правовой формы конкретному направлению цифровой трансформации. Практическая значимость состоит в возможности использования матрицы при выборе формы привлечения ИТ-компетенций и при формировании программ цифровой трансформации. Перспективы дальнейших исследований связаны с количественной верификацией матрицы на репрезентативной выборке договоров и проектов.</jats:p> <jats:p>The digital transformation of the Russian electric power industry proceeds under conditions in which industry companies lack a complete set of IT competencies, while IT companies lack sufficient knowledge of the technological specifics of the power system. The research problem is that the existing variety of interaction forms between power industry entities and IT companies has no systematic scientific description: current taxonomies are predominantly hierarchical and do not allow simultaneous consideration of the organizational and legal form, the subject orientation of cooperation, and the regime of intellectual property transfer. The aim of the article is to develop a classification of interaction models between power industry entities and IT companies that describes the full variety of actually existing cooperation forms without artificial simplification. The research hypothesis is that such interaction is multidimensional and is adequately described not by a single hierarchical scheme but by a combination of values of several independent classification bases. The scientific novelty lies in the construction of a facet-and-cluster classification comprising five independent facets, five organizational and legal interaction models, and five subject-target clusters, as well as in identifying a previously undescribed cluster of information exchange format unification. The methodological basis includes the facet classification method, expert-based substantive clustering, and content analysis of regulatory acts and organizational structures of industry entities. The main result is the integration matrix "Model – Cluster", which records the relevance of each organizational and legal form to a specific direction of digital transformation. The practical significance consists in the possibility of using the matrix when selecting a form of attracting IT competencies and when forming digital transformation programs. Further research prospects involve quantitative verification of the matrix on a representative sample of contracts and projects.</jats:p>