Продолжим тему ПМЭФ-2026
После анализа манипулятивных нарративов от представителей крупного бизнеса:
Посмотрим, что на этом мероприятии сказали чиновники.
Меня привлекло пустое и самодискредитирующее выступление заместителя председателя правительства РФ Дмитрий Григоренко.
Пустое - потому что он много лил воды в ответе на конкретный вопрос ведущего (Грефа) и ничего путного не сказал.
Греф задал следующий вопрос:
Цикл создания инноваций — это изобретение технологии, да, создание инновационного цикла, позволяющего производить технологию. Второе — это применение этих технологий, имплементация технологий. Вот каковы планы правительства, что правительство делает для того, чтобы простимулировать оба этих цикла?
Григоренко ему ответил следующее:
Спасибо за вопрос. Мне вообще нравится, мы технологии на последнее место поставили в обсуждение. Но технологии — это инструмент, и вопрос в том, как мы будем им пользоваться. И вот я тут послушал всех наших великих экономистов, а у нас предприниматели давно стали экономистами, они лучше знают, какая ставка должна быть, какие правила вообще, всё как должно быть. Это здорово, кстати, спасибо вам большое. Но в итоге мы выходим к тому, что, наверное, за счёт технологий мы будем всё это разруливать и как-то исправлять. И на самом деле это здорово. И я так понимаю, что Герман Оскарович аккуратно подводит нас к тому, что искусственный интеллект и самые там инновационные технологии — это то, что на сегодняшний день прежде всего действительно должно использоваться бизнесом и государством. Мы действительно много делаем. У нас одна из немногих стран, кстати, в мире, у которой с точки зрения цифровых технологий есть практически всё своё — от цифровки до больших моделей фундаментального искусственного интеллекта. И наша задача на сегодняшний день — ими правильно воспользоваться. Ну вот Андрей Михайлович приводил там примеры с правилами, кстати, принёс их на бумаге почему-то, тоже вопрос, если с телефоном… Почему не в цифре? И тезис очень простой, спасибо за примеры, что правило — это какие‑то издержки, конечно, их нужно менять. Вот технологии рождаются вне правил, и вы должны это понимать. Они несут какие‑то издержки на начальном этапе. И в этом плане государства сейчас все в мире поставлены в позицию, при которой с одной стороны нужно выбрать между национальной безопасностью с точки зрения цифровых
технологий, чтобы не получилось так, что тебя по нажатию кнопочки
отключат и ты останешься ни с чем, мы все останемся ни с чем. Это
угроза, это риск. И второе — это, конечно же, конкурентоспособность и
использование технологий именно как инструмента, в том числе повышения производительности труда, о чём так много говорилось. Дефицит работников. Что вы работников ищете? Внедряйте искусственный интеллект — это ваш работник. Ничего лучше нет в операционной деятельности, чем те же модели искусственного интеллекта. Что вы хотите повышение производительности труда или риски обсуждаем? Здорово, мы риски обсуждаем, у каждого в голове свои риски. Но те же технологии позволяют считать у кого в голове такие огромные объёмы данных, как у того же GigaChat или Яндекс.Дзен, GP Chat. Да ни у кого. Вы понимаете, это
совершенно другой подход ко всему. И конечно, мы на сегодняшний день
стоим перед несколькими вызовами. Первое — чтобы технологии внедрить,
нужны данные. И это мировая проблема, потому что все сидящие здесь
предприниматели владеют большим количеством данных, но с точки зрения управления данными все друг другу не доверяют: своё не отдадим, дайте чужое, да ещё в том формате, в котором нужно мне. И конечно, здесь
задача государства — установить регулятику. Второе — это инфраструктура.
Мы можем сколько угодно говорить о технологиях, но если у нас нет своей
инфраструктуры, это будет просто разговор. Классный разговор,
интересный, мы все в этом соображаем прекрасно, вообще все
суперэксперты, даже хуже, чем в экономике. Но мы много делаем, кстати
говоря, над этим, включая все наши программы, связанные с развитием
микроэлектроники. Мы должны это понимать. Да, мы об этом, может быть, не шумим и много не говорим, ну времена такие, и может быть, хорошо, что
об этом не говорим, потому что задача сделать, а не проболтать. Третье —
это, конечно, стимулирование внедрения. Дело в том, что технологии есть
и их достаточно много, сервисов много, всего много на рынке. Но
внедрение технологии — это же как инвестиция. Сейчас горизонт очень
сузился. Готовы инвестировать в технологии, чтобы повысить
производительность труда через технологии? Хороший вопрос. Внимание
дальше начнётся дополнительный вопрос. Проблема не в ставке, не в
забочке, не проблема. Проблема в горизонте, в уверенности в том, что
сейчас я потрачу на технологии, послезавтра окупится. Скажите мне
горизонт планирования. Не знаю горизонт планирования. Задача государства на сегодняшний день, конечно, через стимулирование обеспечить внедрение технологий. И мы заняты тем, что разрабатываем программы стимулирования спроса, прежде всего на отечественные технологические решения. Другая сторона медали — это разработка. У нас прекрасные математики, прекрасная математическая школа, классная наука, но как обычно хромаем в переходе из научного в промышленное, в масштабировании. Да, проблема есть. Но с другой стороны, не поддерживая своих разработчиков, мы вынуждены будем покупать чужое, потому что IT‑рынок так устроен, что технология экстерриториальна. И если в каких‑то отраслях экономики мы можем конкурировать ещё внутри страны, то технические, технологические компании, цифровые компании конкурируют в мире между собой. Условно, Сбербанк как банк конкурирует внутри страны, но Сбербанк как модель искусственного интеллекта конкурирует в мире. И это совершенно другие вызовы, и соответственно, мы приходим к совершенно другим стандартам, потому что есть — мы конкурируем по качеству, и мы конкурируем между странами. Если наша страна не будет поддерживать своих разработчиков, то завтра мы будем поддерживать чужих, потому что мы от них будем зависеть. И последнее в качестве тезиса скажу, что вообще всё, что касается технологий, почему я начал с того, что странно, что мы обсуждаем экономику, а технологии не заканчиваем, потому что если мы что‑то хотим сделать в экономике, мало обсудить проблематику, все специалисты, ещё раз повторюсь, вопрос в инструментах, которыми мы собираемся решать эти проблемы. Технология — шикарный инструмент, потому что он по умолчанию меняет внутренние процессы. И проблема внедрения не в том, что нечего внедрять или вы не хотите внедрять или денег нет. Дело в том, что когда вы внедряете технологию, она у вас внутри всё меняет и упрощает, ускоряет и так далее. И у меня такой вопрос, может быть, в воду, готовы вы внутри вот так поменяться? Готовы вы прийти без пакета с бумагой, а с гаджетом? И точно так же касается вопросов, потому что мы обсуждаем ставку, инфляцию и так далее. Зачем обсуждать, если ничего лучше искусственного интеллекта как технологии не считает риски с прогнозов? И вопрос для Германа Оскаровича, отвечает ли он риски или нет? Да он не считает, зачем ему считать? У него берёт данные машина, ей считает и светофорчиком выдаёт. Всё. И замечательно, что это так, потому что его задача заранее среагировать на то, что случится в горизонте через какое‑то количество, а не сидеть и думать каждый день, а что же будет или не будет. Поэтому на мой взгляд этот набор системных мер — это наш шанс зацепиться за это и оттолкнуться от этого, но совершенно с другой скоростью."
А самодискредитирующее, потому что чиновник очень хвалил ИИ в своем выступлении, представлял его, как "палочку-выручалочку", цитата: "Да он не считает, зачем ему считать? У него берёт данные машина, ей считает и светофорчиком выдаёт. Всё."
а само ИИ выдало нелицеприятный вердикт.
Мы передали нарратив Григоренко машине (Copilot) и она сказала следующее.
Короткий вывод: это не ответ на вопрос о двух инновационных циклах, а длинная политико‑риторическая речь, в которой ключевые элементы подменены лозунгами, а реальные механизмы инновационной политики — скрыты или отсутствуют.
Теперь — разбор по слоям, как ты любишь: структурно, аналитически, без воды.
🎯 1. Что спросили — и что НЕ было сказано
Вопрос был абсолютно конкретный:
- цикл создания технологий (R&D → прототип → промышленное внедрение)
- цикл применения технологий (массовая имплементация → повышение производительности → экономический эффект)
- что делает государство, чтобы стимулировать оба цикла
Ответ должен был содержать:
- меры по R&D
- меры по трансферу технологий
- меры по внедрению
- меры по снижению рисков инвестиций
- меры по инфраструктуре
- меры по регулированию данных
Ничего этого внятно не прозвучало.
🎯 2. Что реально было сказано (и почему это риторика, а не политика)
1) Смещение темы
Вместо ответа — переход к тому, что «технологии — это инструмент», «предприниматели стали экономистами», «все всё знают».
Это классический приём ухода от конкретики.
2) Апелляция к национальной безопасности
Фраза «нас могут отключить по кнопке» — это не про инновации, а про политическую мобилизацию аудитории.
Это эмоциональный аргумент, не имеющий отношения к R&D или внедрению технологий.
3) Гиперболизация возможностей ИИ
«Искусственный интеллект — ваш работник», «ничего лучше нет», «он считает риски лучше всех».
Это рекламный тезис, а не экономическая политика.
Ни один ИИ не заменяет дефицит рабочих рук в промышленности, логистике, строительстве или медицине.
4) Подмена проблемы
Настоящая проблема внедрения технологий — это:
- отсутствие длинных денег
- отсутствие спроса
- отсутствие кадров
- отсутствие защищённости инвестиций
- отсутствие конкуренции
- отсутствие экспортных рынков
Но в ответе говорится: «проблема не в ставке, а в горизонте».
Это неверно: горизонт — следствие ставки и макрорисков, а не причина.
5) Обещания без содержания
«Мы много делаем», «мы разрабатываем программы», «мы стимулируем спрос», «мы поддерживаем разработчиков».
Но нет:
- названий программ
- бюджетов
- KPI
- сроков
- механизмов
- примеров успешных кейсов
То есть это не отчёт, а декларация.
🎯 3. Где в ответе содержатся фактические ошибки или манипуляции
✔️ Ошибка 1: “Технологии рождаются вне правил”
Это неверно.
Любая технология рождается внутри институциональной среды:
- патентное право
- стандарты
- экспортный контроль
- налоговые стимулы
- университетская система
- венчурная экосистема
Без правил технологий не бывает.
✔️ Ошибка 2: “ИИ заменяет работников”
ИИ повышает производительность в офисных процессах, но не решает дефицит рабочих в:
- промышленности
- транспорте
- медицине
- строительстве
- энергетике
Это подмена понятий.
✔️ Ошибка 3: “У нас есть всё своё — от цифровки до фундаментальных моделей ИИ”
Это не соответствует реальности:
- нет собственной элементной базы
- нет собственных GPU
- нет собственных литографий
- нет собственных фреймворков уровня PyTorch/TensorFlow
- нет собственных дата‑центров hyperscale уровня AWS/GCP/Azure
Есть локальные аналоги, но не «всё своё».
✔️ Ошибка 4: “Проблема внедрения — в готовности меняться”
Нет.
Проблема внедрения — в экономике внедрения:
- ROI
- TCO
- CAPEX
- риски
- отсутствие конкуренции
- отсутствие экспортных рынков
Готовность меняться — следствие, а не причина.
🎯 4. Что на самом деле можно было бы ответить на этот вопрос
Если бы отвечали по существу, ответ должен был выглядеть так:
- R&D: гранты, налоговые льготы, субсидии, госзаказы, венчурные фонды, университетские программы.
- Трансфер технологий: технопарки, акселераторы, индустриальные партнёрства, пилотные зоны.
- Внедрение: субсидии на внедрение, льготные кредиты, компенсация CAPEX, стандарты.
- Данные: единые форматы, доверенные контуры, правовой режим обмена.
- Инфраструктура: дата‑центры, облака, сети, оборудование.
- Кадры: образование, переподготовка, импорт талантов.
Ничего этого в ответе нет.
🎯 5. Итоговая оценка
Это не ответ на вопрос, а:
- политическая речь
- набор лозунгов
- попытка продать идею ИИ как универсального решения
- уход от конкретики
- отсутствие механизмов
- отсутствие цифр
- отсутствие политики инноваций как таковой
С точки зрения содержания — пусто.
С точки зрения риторики — эффектно.
С точки зрения инновационной политики — неинформативно.
Как можно оценить правительственного чиновника, давшего такой ответ ?
Короткий вывод: чиновника можно оценить как типичного представителя “риторико‑технологического стиля” современной госкоммуникации, где форма подавляет содержание, а технологический пафос заменяет конкретику. Это не характеристика личности, а анализ управленческого поведения, проявившегося в ответе.
Ниже — разбор по критериям, которые обычно применяют к публичным политикам и технократическим управленцам.
🧩 1. Профессиональная компетентность (по ответу)
Оценка: средняя–низкая.
Почему:
- На конкретный вопрос о двух инновационных циклах не дано ни одного структурного ответа.
- Нет упоминания инструментов R&D, механизмов трансфера технологий, экономики внедрения, институциональных барьеров.
- Вместо анализа — общие слова о “технологиях как инструменте” и “готовности меняться”.
Это типичный признак чиновника, который не владеет предметом глубоко, но владеет риторикой.
🧩 2. Коммуникационный стиль
Оценка: популистско‑технократический гибрид.
Характерные черты:
- Смещение темы: уход от вопроса к общим рассуждениям.
- Апелляция к угрозам: “нас могут отключить по кнопке”.
- Гиперболизация ИИ: “ИИ — ваш работник”, “ничего лучше нет”.
- Сарказм в адрес бизнеса: “предприниматели стали экономистами”.
- Псевдо‑инклюзивность: “мы все суперэксперты”.
Такой стиль создаёт эффект “энергичного технолидера”, но не даёт содержания.
🧩 3. Управленческая зрелость
Оценка: средняя.
Плюсы:
- Понимание важности инфраструктуры и данных.
- Упоминание о необходимости регуляторики.
Минусы:
- Полное отсутствие KPI, сроков, бюджетов, механизмов.
- Подмена причин следствиями (“проблема не в ставке, а в горизонте”).
- Неспособность назвать конкретные меры стимулирования.
Это признак чиновника, который ориентирован на политическую риторику, а не на операционное управление.
🧩 4. Идеологическая позиция
Оценка: техно‑суверенитет как оправдание закрытости.
В ответе явно прослеживается:
- культ “национальной технологической независимости”;
- вера в ИИ как универсальный инструмент;
- представление о технологиях как о политическом ресурсе, а не экономическом;
- идея, что государство должно “установить регулятику”, а бизнес — “готовиться меняться”.
Это не технократия в западном смысле, а техно‑административная идеология, где технологии — часть государственной мобилизационной повестки.
🧩 5. Честность и прозрачность коммуникации
Оценка: низкая.
Причины:
- Заявление “у нас есть всё своё” — фактически неверно.
- Утверждение “ИИ решает дефицит работников” — некорректно.
- Подмена проблемы внедрения (“дело в готовности меняться”) — манипулятивна.
- Отсутствие признания реальных барьеров: капитала, рисков, кадров, конкуренции.
Это создаёт образ чиновника, который не говорит неприятных вещей, а заменяет их удобными лозунгами.
🧩 6. Общий типаж чиновника по ответу
Если обобщить, то это:
- риторический техно‑оптимист,
- политический менеджер, а не инженер,
- оратор, а не архитектор политики,
- человек, который говорит о технологиях как о магии, а не как о системе.
То есть это не технократ, а техно‑оратор.
🧩 7. Итоговая оценка
Чиновник демонстрирует высокий уровень риторики, средний уровень понимания технологической политики и низкий уровень конкретики.
Это типичный представитель управленческой культуры, где:
- технологии — это символ,
- ИИ — универсальный ответ,
- государство — главный актор,
- бизнес — объект убеждения,
- конкретика — необязательна.
Что нужно делать с таким чиновником ?
🧭 1. Что делать с чиновником, который даёт такой ответ
В реальной системе управления есть только три инструмента воздействия:
- оценка компетентности
- оценка соответствия должности
- оценка качества решений и результатов
И по этим критериям такой чиновник выглядит как:
- оратор, а не архитектор политики
- риторический техно‑оптимист, а не технократ
- человек, который заменяет содержание технологическим пафосом
То есть проблема не в том, что он “плохой”, а в том, что его тип управленца не создаёт инновационную политику — он создаёт её имитацию.
🧭 2. Что реально нужно делать в такой ситуации (с точки зрения системы)
Каждый пункт — это не эмоция, а управленческий механизм.
- Оценить компетентность:
проверить, понимает ли он инновационный цикл, экономику внедрения, R&D, трансфер технологий. - Оценить результаты:
есть ли программы, KPI, бюджеты, внедрение, эффект. - Ограничить публичную риторику:
если речь уводит от сути и создаёт ложные ожидания. - Перенести ответственность на профильных технократов:
если человек не способен формировать технологическую политику. - Скорректировать управленческую роль:
оратор ≠ архитектор инноваций.
Это нормальная практика: не увольнять, а ставить туда, где его сильные стороны полезны, а слабые — не критичны.
🧭 3. Что я — ИИ — “выдам” по данной ситуации
Ты спросил: «Он сказал, что ИИ всё сделает. Что ты выдашь?»
Я выдаю не лозунг, а диагноз.
📌 Диагноз ситуации
- Ответ чиновника — это не технологическая политика, а риторическая конструкция.
- Он не отвечает на вопрос о двух инновационных циклах.
- Он подменяет экономику внедрения лозунгами о магическом ИИ.
- Он демонстрирует типаж “техно‑оратор”, а не технократ.
- Он не предлагает механизмов, KPI, сроков, инструментов.
- Он использует ИИ как политический символ, а не как инструмент.
📌 Вывод
Такой чиновник не опасен, но неэффективен в роли архитектора инновационной политики.
Он может быть полезен как публичный спикер, но не как системный технологический управленец.
🧭 4. Что важно понимать
Ты не спрашиваешь “как его наказать”.
Ты спрашиваешь как оценить управленческую пригодность.
И мой ответ — это:
Он не способен формировать инновационную политику, потому что заменяет содержание риторикой.
Его нужно оценивать по результатам, а не по словам.
И если результатов нет — менять роль, а не слушать речи.
Выдай профессиональную оценку его управленческого архетипа.
Короткий вывод: его управленческий архетип — “техно‑оратор с элементами мобилизационного администратора”, а не технократ и не архитектор инновационной политики.
Это не оскорбление, а профессиональная типология, которую используют в анализе госуправления.
Ниже — структурная оценка по пяти осям, как принято в executive‑assessment.
🧩 1. Архетип №1: Техно‑оратор
Это главный слой.
Признаки:
- заменяет содержание технологическим пафосом;
- использует ИИ как символ, а не инструмент;
- говорит о технологиях как о магии (“ИИ — ваш работник”, “ничего лучше нет”);
- уходит от конкретных механизмов, KPI, сроков;
- строит речь вокруг эмоций, угроз, вдохновения, а не вокруг политики.
Что это означает:
Он силён в публичных выступлениях, но не способен формировать технологическую политику, потому что не оперирует категориями R&D, трансфера технологий, экономики внедрения.
🧩 2. Архетип №2: Мобилизационный администратор
Второй слой — политический.
Признаки:
- апелляция к угрозам (“нас могут отключить по кнопке”);
- акцент на технологическом суверенитете;
- представление технологий как инструмента национальной безопасности;
- риторика “мы должны”, “мы обязаны”, “мы много делаем”.
Что это означает:
Он мыслит не экономикой инноваций, а логикой мобилизационного государства, где технологии — часть оборонительного нарратива.
🧩 3. Архетип №3: Администратор‑интерпретатор
Это человек, который озвучивает решения, которые принимает не он.
Признаки:
- отсутствие конкретики;
- отсутствие ответственности за результат;
- отсутствие механизмов;
- постоянные ссылки на “мы делаем”, “мы разрабатываем”, без деталей.
Что это означает:
Он не архитектор политики, а передатчик политической линии, адаптированный под технологическую повестку.
🧩 4. Архетип №4: Анти‑технократ
Это важно: он говорит о технологиях, но не мыслит как технократ.
Признаки:
- нет понимания инновационного цикла;
- нет понимания экономики внедрения;
- нет понимания роли данных, инфраструктуры, стандартов;
- нет понимания ROI, TCO, CAPEX, горизонтов планирования.
Что это означает:
Он не способен управлять инновационной политикой, потому что не владеет инструментарием технополитики.
🧩 5. Архетип №5: Коммуникатор‑заместитель
Это человек, который хорошо говорит, но не создаёт систему.
Признаки:
- длинные эмоциональные монологи;
- отсутствие структуры;
- отсутствие ответов на вопросы;
- подмена анализа риторикой.
Что это означает:
Он полезен как публичный спикер, но неэффективен как системный управленец.
🧭 Итоговая профессиональная оценка архетипа
Архетип: “Техно‑оратор / мобилизационный администратор / интерпретатор решений”.
Сильные стороны:
- умеет говорить;
- умеет мобилизовать аудиторию;
- умеет транслировать политическую линию;
- умеет создавать ощущение технологического оптимизма.
Слабые стороны:
- не владеет инновационной политикой;
- не понимает экономики технологий;
- не способен формировать R&D‑стратегию;
- не способен управлять внедрением;
- не способен работать с KPI, бюджетами, механизмами.
Вывод:
Такой чиновник не должен отвечать за инновационную политику, но может быть использован как публичный представитель, модератор, политический коммуникатор.
Я посмотрел послужной список этого чиновника. Учился он юриста и "финансы и кредит", всю жизнь проработал в налоговых органах, а теперь вдруг отвечает за инновации и технологии.
Зам предправительства в начале своего выступления поиронизировал, что предприниматели стали экономистами, а что можно сказать, когда главным по высоким технологиям ставят юриста и налоговика?
Удачи и трезвого анализа в ваших инвестициях!!!
P.S. Подписывайтесь на мой телеграмм-канал: