# Экосистема знаний как метод достижения целей устойчивого развития в области сохранения объектов культурного наследия

Мария Вадимовна Ольшанская

Монография посвящена разработке теоретических, методологических и прикладных основ формирования национальной экосистемы знаний в сфере сохранения объектов культурного наследия в контексте целей устойчивого развития. В работе обоснована необходимость перехода от фрагментарных информационных и ведомственных решений к целостной экосистеме управления знаниями, интегрирующей данные, компетенции, институты и цифровые технологии.

Рассматривается эволюция понятия знания от философской категории к стратегическому активу, анализируется экосистемный подход в управлении знаниями и его применимость к сфере культурного наследия. Особое внимание уделено международной и российской повестке целей устойчивого развития, в частности целевому ориентиру 11.4 и индикатору 11.4.1, а также вопросам сопоставимости отраслевых метрик с глобальными показателями.

В монографии предложена структура компетенций и модель национального стандарта специалистов по управлению объектами культурного наследия, выполнен сравнительный анализ зарубежных и российских платформ и экосистем знаний, разработана авторская концептуальная модель национальной цифровой экосистемы знаний для объектов культурного наследия.

Монография адресована исследователям, специалистам в области управления знаниями, культурного наследия, цифровой трансформации, стратегического и территориального развития, а также представителям органов государственной власти, институтов развития и образовательных организаций.

В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

* * *

© Ольшанская М. В., 2025

© Знание-М, 2025

## Введение

Сохранение культурного наследия оказалось в точке, где привычные административные и проектные инструменты больше не обеспечивают достаточной устойчивости решений. Быстрое уплотнение городской ткани, экстремальные климатические колебания и дефицит бюджетов усиливают конкуренцию за ресурсы и внимание, а значит, повышают порог входа для качественной реставрации, ревитализации и управления объектами. Международные ориентиры заданы повесткой целей устойчивого развития Организации Объединенных Наций, где в рамках цели 11 зафиксирован особый акцент на охране наследия.

Точный фокус сформулирован в целевом ориентире 11.4, который требует усиления усилий по защите и сохранению культурного и природного наследия, а индикатор 11.4.1 «Общая сумма расходов в расчете на душу населения на цели сохранения и защиты всего культурного и природного наследия» предлагает прямую метрику через учет расходов на наследие на душу населения во всех секторах и уровнях власти. Это создает измеримую рамку, однако не подменяет собой отраслевой инструментарий, инфраструктуру знаний и компетенций, без которых сам индикатор остается статистикой без управленческого действия.

Российский контекст отличается развитостью отдельных институциональных инициатив при отсутствии сквозной цифровой среды знаний. На стороне решений работают отраслевые витрины и сервисы, в которых аккумулируются практики и объекты, однако данные и компетенции остаются фрагментированными между ведомствами и регионами. Платформа Смартека Агентства стратегических инициатив выступает агрегатором проверенных практик развития, включая кейсы в городском и культурном секторе, и демонстрирует потенциал сетевого эффекта, когда знания воспроизводятся быстрее, чем это возможно в изолированных организационных структурах. Тем не менее практики не связываются с единым отраслевым профилем компетенций по наследию и не помещаются в целостную аналитическую модель, способную выдавать управленческие предписания и траектории обучения. В сегменте работы с объектами действует платформа Наследие. ДОМ.РФ, формирующая единое окно для инвентаризации, инвестирования и мониторинга, но без развитой надстройки управления знаниями и компетенциями участников на национальном уровне. Показателен и региональный уровень, где пилотные регламенты уже проектируют сквозные процессы и механизмы сопровождения инвестора, а также цифровую инфраструктуру каталогизации и инвестиционных паспортов для исторических кластеров, что делает очевидной потребность в федеральной интеграции и масштабировании баз знаний.

Здесь и далее мы опираемся на рабочие материалы и концепт платформы Культура BiZ как на изначальную формулировку идеи свободной экосистемы знаний с логичным встраиванием в Смартека, Наследие. ДОМ.РФ и смежные институциональные контуры, с выделением блоков анализа, наращивания знаний, консультационных сервисов, поддержки и инфраструктуры, включая рейтинги и стандарты.

Параллельно в качестве эмпирического ориентира используется региональный стандарт сохранения историко-культурного наследия Нижегородской области как пример нормативно закрепленной логики операторов, инвестиционных карт и прозрачного клиентского пути инвестора в исторических кластерах, который формирует основу для тиражируемой методики.

Проблема, подлежащая решению в монографии, состоит не просто в недостатке информации или разрозненности баз данных. Ключевой дефицит проявляется в отсутствии единой информационно-аналитической и коммуникационной среды, способной конвертировать переразметку данных в управляемое знание и обеспечивать воспроизводство компетенций. Без такой среды управленческие решения остаются ситуационными, бюджетное планирование теряет связь с измеримыми эффектами по целям устойчивого развития, а процессы подготовки кадров отстают от реальных технологических и организационных вызовов. Возникает системный разрыв между статистикой, проектной документацией и практиками эксплуатации объектов, который нельзя закрыть только регуляторной корректировкой.

Цель исследования состоит в разработке модели национальной экосистемы знаний на базе единой цифровой платформы, которая интегрирует стратегические ресурсы, связывает разрозненные потоки данных, задает стандарты компетенций и учебные траектории, а также обеспечивает достижение целевых ориентиров по сохранению наследия в логике целей устойчивого развития. Мы исходим из того, что экосистема знаний – не каталог, а среда совместного выявления, верификации и применения знаний, где участники коэволюционируют, а технологические модули поддерживают не только хранение, но и принятие решений и контроль результата.

Задачи исследования:

Теоретически и методологически обосновать применение управления знаниями и экосистемного подхода к сфере культурного наследия, уточнив понятия «экосистема знаний», «экосистема управления знаниями» и «знаниевая экосистема» применительно к институциональной реальности российской культурной политики.

Проанализировать место объектов культурного наследия в международной и национальной повестке устойчивого развития, включая архитектуру индикаторов цели 11 и задачи 11.4, документы ООН и ЮНЕСКО, а также российские национальные и федеральные проекты в области культуры, городской среды и устойчивого развития.

Сформировать структуру компетенций для управления объектами культурного наследия в логике экосистемного подхода и предложить модель национального стандарта квалификаций и цифровых ролей специалистов, работающих с ОКН и данными о них.

Провести сравнительный анализ успешных моделей экосистем и цифровых платформ в сфере культурного наследия и смежных областях (открытая платформа Arches, тематические платформы умной специализации ЕС, отраслевые и корпоративные знаниевые экосистемы) с точки зрения архитектуры данных, механизмов кооперации и формализации вклада участников.

Спроектировать архитектуру и методический инструментарий национальной экосистемы знаний для ОКН, включая концептуальную модель бэкенд-уровня (хранилище и модель данных, модуль метаданных, сервисы аналитики и рекомендаций, шлюзы интеграции с государственными информационными системами и отраслевыми платформами), регламенты модерации и оценки вклада, а также контур метрик, сопоставимый с индикаторами ЦУР и ESG-подходами, рекомендованными Банком России.

Объектом исследования являются процессы управления знаниями в сфере сохранения культурного наследия, включая сбор, верификацию, распространение и применение знаний в проектных циклах, регуляторных контуре и эксплуатации. Предметом выступает модель экосистемы знаний как способ достижения целевых ориентиров устойчивого развития через связку данных, компетенций, институтов и технологий.

Методологическая рамка строится как комбинация системного и сравнительного анализа, контент-анализа нормативных и стратегических документов, моделирования архитектуры платформы и процедурной схемы, а также SWOT-анализа для оценки технологических, организационных и институциональных факторов. Выбор инструментов обусловлен необходимостью одновременно выявлять причинно-следственные связи и проектировать реализуемое решение. Сравнительный блок ориентирован на платформенные решения в сфере наследия и смежных областях. В качестве референсных моделей рассматривается открытая платформа Arches, развиваемая для управления данными культурного наследия и представляющая собой стандартизируемую и расширяемую среду, что важно для переносимости методик и совместимости метаданных.

Основная гипотеза настоящего исследования состоит в том, что переход от фрагментарной, ведомственно ориентированной системы работы с объектами культурного наследия к национальной экосистеме знаний, построенной на единой цифровой платформе и поддержанной институционально, способен обеспечить качественно иной уровень достижения целей устойчивого развития в сфере сохранения наследия. В условиях, когда в Российской Федерации насчитывается более 150 000 объектов культурного наследия, а около 24 000 из них находятся в неудовлетворительном состоянии и требуют первоочередного вмешательства, а также когда Президентом поставлена задача привести к 2030 году в надлежащее состояние не менее 1 000 объектов, ресурсная и управленческая нагрузка на государство и регионы объективно превышает возможности традиционных управленческих схем. При этом реализация национального проекта «Культура» уже продемонстрировала значительные инвестиции в отрасль и инфраструктурный эффект: с 2019 по 2023 год в стране создано и реконструировано более 2 400 объектов культуры, свыше 5 300 учреждений получили современное оборудование, однако эти усилия не сопровождаются сквозной системой управления знаниями, которая позволила бы капитализировать накопленный опыт и связать его с показателями достижения целей устойчивого развития.

Гипотеза уточняется в операциональном виде через ряд допущений. Во-первых, предполагается, что разработка и внедрение специализированной экосистемы знаний, интегрирующей данные о состоянии объектов, управленческие и правовые практики, образовательные ресурсы и проектные кейсы, позволит резко снизить транзакционные издержки взаимодействия между федеральными органами власти, регионами, инвесторами, научным и профессиональным сообществом. Во-вторых, ожидается, что включение в экосистему механизмов формирования и оценки компетенций, а также национального стандарта специалиста по управлению объектами культурного наследия создаст основу для системного развития человеческого капитала в этой сфере и для сокращения дефицита квалифицированных кадров, о котором регулярно заявляют региональные власти и профессиональные объединения реставраторов и экспертов. В-третьих, предполагается, что экосистема знаний, опирающаяся на принципы устойчивого развития и адаптирующая подходы ESG-оценки к контексту культурного наследия, может стать самостоятельным инструментом стратегирования, способным связать целевые ориентиры ЦУР, национальные и региональные программы, проекты ДОМ.РФ по вовлечению объектов культурного наследия в экономический оборот, а также инициативы АСИ, «Сенежа» и профессиональных сообществ в единую логическую рамку.

Проверка этой гипотезы предполагает, что в работе будет не только проанализирован международный и российский опыт управления знаниями, но и предложены авторские теоретические уточнения, архитектура национальной экосистемы знаний для объектов культурного наследия, а также комплекс методик оценки человеческого капитала и эффективности функционирования такой экосистемы на национальном и региональном уровнях.

Для выстраивания макроуровневой логики и цепочек кооперации привлекаются методические подходы платформ умной специализации, где объединение региональных экосистем и запуск межрегиональных партнерств доказали способность ускорять формирование совместных инвестиционных проектов и общих стандартов мониторинга. В качестве источников используются технический доклад Объединенного исследовательского центра по внедрению тематической платформы промышленной модернизации, а также материалы презентационного цикла по платформам S3, в которых системно изложены предпосылки, механизмы и инструменты межрегионального наращивания компетенций и критической массы данных и акторов. Параллельно учитывается российская регуляторная рамка устойчивого развития в части методологий и рейтингов, где информационное письмо Банка России с рекомендациями по ESG-рейтинговой деятельности используется не как прямая отраслево-специфичная методика, а как логическая опора для конструирования прозрачных и сопоставимых метрик участия и вклада участников экосистемы.

На уровне национальных программ источниковой базой для контент-анализа служат материалы по национальному проекту «Культура» и проекту «Жилье и городская среда», поскольку именно они задают государственную архитектуру целей, индикаторов и инструментов, к которой должна быть присоединена платформа знаний, чтобы обеспечить непрерывность данных и совместимость отчетности.

Структура монографии подчинена логике постепенного усложнения. Сначала формулируются теоретические основания экосистемного подхода и управление знаниями в связке с целями устойчивого развития, затем выделяется каркас компетенций и обосновывается необходимость национального стандарта для специалистов по управлению объектами наследия, далее следует сравнительный анализ действующих платформ и консорциумов, в том числе открытых решений и европейских тематических платформ с их механизмами кооперации и мониторинга, после чего проектируется архитектура и методический инструментарий экосистемы знаний, включая роли, процессы и правила работы с данными, и, наконец, предлагается нормативно методический контур оценки эффективности, изменения и устойчивости, ориентированный на прозрачные метрики и сопоставимость с индикаторами целей устойчивого развития. Такое построение позволяет связывать концепции с проверяемыми процедурами и управленческими решениями, а не ограничиваться описанием лучших практик.

Среди источников, оказавших ключевое влияние на постановку исследования, выделяются материалы Организации Объединенных Наций по цели 11 и целевому ориентиру 11.4 с их индикаторной архитектурой, документы ЮНЕСКО о включении культуры в устойчивое развитие, открытая документация платформы Arches как зрелой технологической базы для инвентаризации и управления данными о наследии, методические и аналитические материалы платформ умной специализации Европейской комиссии, в том числе технический доклад по внедрению тематической платформы и презентационные материалы, а также российские источники, среди которых портал Наследие ДОМ.РФ, экосистема Смартека и региональные стандарты сохранения исторической среды, демонстрирующие реализуемость институциональных механизмов в привязке к инвестиционным процессам и сервисам сопровождения.

Внутренняя логика и процедурная часть разработки платформенной модели соотносятся с авторскими материалами по экосистеме Культура BiZ, где последовательно очерчены целевая роль оператора, места интеграции со смежными государственными системами и блоки сервисов, обеспечивающие переход от данных к знаниям и от знаний к управленческому действию.

Таким образом, вводная часть фиксирует две ключевые позиции. Первая состоит в необходимости перехода от разрозненных информационных инициатив к экосистеме знаний как к методике достижения целей устойчивого развития, где измерение по индикатору 11.4 становится логическим следствием управленческого цикла, а не внешним требованием. Вторая связана с технологической и институциональной реализуемостью такого перехода.

## Глава 1. Теоретические основы исследования экосистемы знаний в контексте целей устойчивого развития и сохранения объектов культурного наследия

### 1.1. Эволюция понятия «знание»: от философской категории к стратегическому активу

В современной научной литературе знание рассматривается уже не только как философская категория, связанная с истиной и обоснованной верой, но прежде всего как стратегический ресурс и специфический вид капитала, который определяет конкурентоспособность организаций, территорий и национальных экономик. Начиная с работ Питера Друкера, предложившего концепцию общества знания и связавшего экономическое развитие с ростом доли знаний в добавленной стоимости, акцент постепенно смещается от описания структуры знания к анализу процессов его создания, распределения и использования в управлении. В зарубежной школе ключевую роль сыграли идеи Икуджиро Нонаки и Хиротаки Такеучи, которые показали, что организационное знание возникает в ходе непрерывной спирали взаимодействия неявных и явных знаний, а инновационная фирма выступает как среда, в которой знания постоянно переводятся из личного опыта в коллективные модели и обратно.

Российская школа управления знаниями опирается на этот международный фон, но придает большее значение институциональным и системным аспектам. Б. З. Мильнер рассматривает знания как ядро интеллектуального капитала организации и подчеркивает, что управление знаниями становится самостоятельной функцией менеджмента, требующей интеграции организационного проектирования, мотивации персонала и информационных технологий. Л. А. Трофимова и В. В. Трофимов трактуют управление знаниями как целенаправленную деятельность по поиску, идентификации, накоплению, структурированию, распространению и использованию знаний в интересах устойчивого развития организации, подчеркивая цикличность этих процессов и их зависимость от культуры взаимодействия. Н. М. Фоменко обращает внимание на то, что в условиях информационного общества управление знаниями перестает быть внутренней задачей отдельной организации и становится элементом более широкой социальной системы, где информационные и коммуникационные технологии обеспечивают новые форматы самообразования и сетевого обмена опытом.

За последние два десятилетия представления о том, что именно подлежит управлению, заметно изменились. Если ранние модели акцентировали кодифицированные, формализованные знания, которые можно зафиксировать в базах данных и регламентах, то новые подходы исходят из преобладающей роли неявных знаний, укорененных в практиках, интуиции, профессиональных сообществах и контексте конкретных территорий. Это особенно заметно в отраслях, где высока доля уникальных объектов и ситуаций, к которым относится и сфера сохранения объектов культурного наследия. Здесь на первый план выходят не столько архивные сведения или проектная документация, сколько накопленный опыт реставраторов, экспертов, градостроителей, управленцев, умеющих сочетать технологические, правовые и культурные требования. В результате классическая концепция базы знаний уступает место представлению о непрерывном потоке знаний, поддерживаемом социальными платформами, профессиональными сетями, системами искусственного интеллекта и аналитическими сервисами. Такие потоки нуждаются в особой архитектуре управления, где знания рассматриваются одновременно как ресурс, процесс и институт, а их капитализация измеряется не только через финансовые показатели, но и через степень сохранности наследия, качество городской среды и уровень доверия к принимаемым решениям.

Когда мы говорим «знание», мы неизбежно выходим за пределы школьной оппозиции факта и мнения и попадаем в зону, где переплетаются эпистемология, экономика и организационная практика. Античная линия от платоновской эпистемы к аристотелевому «техне» задала дихотомию «знать что» и «уметь как». В XX веке она обрела строгую форму в различении Гилберта Райла, а затем получила радикальное продолжение у Майкла Полани, для которого «молчаливое знание» не сводится к языковому описанию и именно оно придает смысл всякому артикулированному знанию. Для нашей темы это не фигура речи: в реставрации и адаптации объектов культурного наследия отточенные моторные навыки, профессиональная интуиция и «схватывание» материалов работают не как приложение к нормативу, а как его живой источник, и любая цифровая система, неспособная учитывать этот пласт, будет воспроизводить одни и те же ошибки. Современная философская литература аккуратно фиксирует исходную позицию Полани: «молчаливое мышление» выступает предельным носителем смыслообразования, которому служат эксплицитные формы знания. Эта линия важна здесь не ради цитирования классиков, а для того, чтобы не спутать базу данных с экосистемой знаний, а регистр сведений – с управляемым накоплением компетенций.

За последние два десятилетия знание перестало выглядеть как статичный фонд, из которого извлекают ответы. Оно перешло в режим потока, где кодификация и распространение опираются на сетевые платформы, а связность обеспечивают алгоритмы. Масштаб подвижности среды задает не метафора, а простая, но жесткая динамика данных: по оценке IDC, объем глобальной датасферы с 45 зеттабайт в 2019 году стремится к 175 зеттабайтам в 2025 году; на этом фоне хранение, извлечение и семантическая фильтрация перестают быть обслуживающими функциями и становятся частью самой логики познания и управления. В традиционном архиве рост фонда линейно увеличивает издержки на каталогизацию; в цифровой среде нелинейно растут риски шумов и ложных корреляций. Для сектора культурного наследия это чувствуется буквально в рабочем дне: чем больше фотограмметрии, облаков точек, судебных и проектных документов, тем настойчивее становится вопрос не «где лежит файл», а «как встроен смысл».

Традиционная пирамида DIKW остается удобной опорой, но ее приходится читать заново. Расположение «данные – информация – знание – мудрость» часто преподносят как самоочевидное, хотя изначальная постановка Акоффа была не про возведение этажей, а про переход от эффективности к результативности и от роста к развитию, то есть про смену критерия ценности. В этом смысловой разворот: если данные трактовать как сырые наблюдения, а информацию как структурированные сообщения с привязкой к контексту, то знание будет моментом способности принимать решения под ограничениями и неопределенностью, а мудрость – способностью вводить ценностные ограничения в саму логику выбора. Для задач сохранения наследия это звучит приземленно: дата постройки и перечень утрат дают нам информацию, но выбор технологии консервации, режимов увлажнения, допустимых вмешательств и поэтапного финансирования – это уже знание, а сопоставление этих решений с целями устойчивого развития в части углеродного следа и социальной доступности – шаг к мудрости. При этом важно помнить, что DIKW – не классификация «вещей», а карта переходов; она становится полезной только вкупе с механизмами верификации и обратной связи, иначе так и остается риторикой.

Экономическая реальность за эти же два десятилетия закрепила знание в статусе капитала. Это утверждение не равно лозунгу и выражается в цифрах. По данным Ocean Tomo, доля нематериальных активов в совокупной рыночной капитализации компаний индекса S&P 500 выросла с 68 % в 1995 году до 84 % в 2015 году и на волне цифрового ускорения достигла порядка 90 % в 2020 году. Эта метрика грубее академических оценок, но тренд она передает без искажений: рыночная стоимость все в меньшей степени объясняется машинами и зданиями и все в большей – программным кодом, базами данных, брендами, организационными компетенциями и правами интеллектуальной собственности. Это не просто аргумент в пользу цифровизации, это требование к управлению знаниями как к приоритетной производственной функции.

Макроэкономические измерители подтверждают сдвиг. В сводном исследовании ОЭСР о капитале знаний показывается, что уже к середине 2000-х бизнес-инвестиции в знания как долю ВВП у лидеров существенно превосходили развивающиеся экономики: скорректированная оценка инвестиций в знаниеёмкий капитал составляла 8,6 % ВВП в США, 6,8 % в Японии и 6,6 % в Великобритании, тогда как в Китае – около 3,6 %; отношения инвестиций в KBC к вложениям в физический капитал колебались от 0,3 в Китае до примерно 1,0 и выше у Финляндии, Франции, Великобритании и США. Эти доли значимы не сами по себе; они фиксируют структурный перевес в пользу инвестиций в программное обеспечение, дизайн, организационный капитал, навыки и данные, то есть в пользу того, что невозможно аккуратно положить на баланс как «здание» или «станок», но что работает как основной драйвер производительности. Параллельно по странам наблюдался рост доли KBC в добавленной стоимости, например во Франции – с 5 % до 12 % за 1980–2008 годы с ускорением в период после 1995 года за счет программного обеспечения. Набор фактов отличается от привычной управленческой риторики одной чертой: речь идет не об «инновациях вообще», а о доказуемом перераспределении ресурсных приоритетов.

В российской экономике общий тренд «обесфизичивания» капитала проявляется прежде всего через динамику научно-технологического и ИТ-сектора. По оценке Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ внутренние затраты на исследования и разработки в 2023 году достигли 1,6 трлн руб., за год приросли на 213,9 млрд руб. и в постоянных ценах выросли на 7,4 % при увеличении ВВП лишь на 3,6 %. В результате показатель наукоемкости экономики поднялся до 0,96 % ВВП, тогда как по данным международной статистики на 2022 год доля расходов на ИР в ВВП России оценивалась в 0,93 %, то есть за один год страна фактически совершила скачок на несколько десятых процентного пункта относительно собственной траектории.