OECD Архіви

ОЕСР: ЦИФРОВІ ІННОВАЦІЇ В ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЦІ РОЗВИВАЮТЬСЯ ШВИДШЕ, НІЖ ЗМІНЮЮТЬСЯ ПРІОРИТЕТИ ДЕРЖАВНОГО ФІНАНСУВАННЯ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Розкриття потенціалу цифрових інновацій в електроенергетичній системі» із серії «Документи ОЕСР з цифрової економіки».

У ньому міститься аналіз розвитку цифрових технологій (зокрема – ШІ) та їхнього впливу на виробництво, передавання, розподіл, зберігання та споживання електроенергії, динаміку інноваційної діяльності та державного фінансування, а також політичні дії з підтримки цифрової трансформації електроенергетики. Зв’язок між електроенергетикою та цифровими технологіями є двостороннім. З одного боку, центри оброблення даних, необхідні для навчання й роботи систем штучного інтелекту, збільшують попит на електроенергію. З іншого — цифрові інструменти допомагають ефективніше керувати енергетичними системами, підвищувати їхню надійність і гнучкість та краще використовувати наявні потужності. За даними патентного аналізу ОЕСР, кількість патентів на застосування ШІ в електроенергетиці зросла більш ніж учетверо між 2017 і 2022 роками. Серед перспективних рішень — під’єднані датчики, цифрові двійники енергетичних об’єктів, прогнозування виробництва й споживання та автоматизоване виявлення несправностей. Розвиваються розумні лічильники й термостати, домашні системи зберігання енергії, віртуальні електростанції та двостороннє заряджання електромобілів, за якого акумулятори можуть не лише отримувати електроенергію, а й повертати її до мережі. Водночас державне фінансування не повністю відображає зростання значення цих технологій. У 2014–2024 роках загальні державні бюджети на дослідження, розробки й демонстраційні проєкти в енергетиці збільшилися більш ніж на 70% у реальному вимірі. Проте частка коштів, спрямованих на ключові цифрові інновації в електроенергетичних системах, знизилася з пікового показника 0,38% у 2021 році до 0,31% у 2024-му. Відбувається не загальне скорочення енергетичного фінансування, а зменшення відносної ваги цього напряму. Для подальшого розвитку цифрової електроенергетики матимуть значення наступні чиниики: створення умов для випробування нових регуляторних моделей, розроблення технічних стандартів, забезпечення доступу споживачів до енергетичних даних. Це має сприяти появі нових послуг і моделей взаємодії між учасниками ринку. Цифрова трансформація електроенергетики залежить не лише від технологічних розробок, а й від узгоджених регуляторних рішень, забезпечення сумісності систем, доступності даних і належної підтримки досліджень та інновацій.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/unlocking-digital-innovation-in-the-electricity-system_5f78b601-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/10/unlocking-digital-innovation-in-the-electricity-system_c837f21e/5f78b601-en.pdf, https://doi.org/10.1787/5f78b601-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_OECD

2026-10-21

ОЕСР: РЕГУЛЯРНЕ ВИКОРИСТАННЯ ГШІ НЕ ГАРАНТУЄ КРАЩИХ РЕЗУЛЬТАТІВ НАВЧАННЯ

У блозі ОЕСР «Освіта та навички сьогодні» опубліковано матеріал Андреаса Шляйхера «Генеративний ШІ та навчання учнів: що показують дані PISA».

У ньому розглядаються ключові аспекти поширення генеративного штучного інтелекту в системі шкільної освіти та встановлюється зв’язок з результатами навчання, для чого використовуються дані Міжнародної програми оцінювання учнів PISA. Наголошується, що сам факт використання ШІ не означає поліпшення освітніх результатів, а ефективність навчання залежить, зокрема, від мети, частоти використання та педагогічного супроводу. За даними PISA, у низці країн понад 40% учнів повідомляють, що користуються ШІ для підготовки текстів до письмових завдань щотижня або щодня. Серед них — 17 із 27 українських регіонів, охоплених дослідженням. У В’єтнамі цей показник становить 52%. Водночас учні, які використовують чатботи для узагальнення прочитаних текстів, попереднього дослідження нової теми або підготовки письмових робіт, у середньому демонструють нижчі результати з природничих наук, ніж ті, хто не застосовує ШІ для таких завдань. Різниця становить близько 20 балів, що еквівалентно одному року навчання. Проте ці дані не доводять, що саме використання ШІ спричиняє нижчу успішність: учні, які мають труднощі з навчанням, можуть частіше звертатися до таких інструментів. Залежність не є однозначною. У Таїланді та Макао учні, які регулярно використовують ШІ для підготовки письмових робіт, навпаки, мають вищі середні результати з природничих наук, ніж їхні однолітки. Загалом учні, які застосовують чатботи для навчання один-два рази на тиждень, демонструють результати, подібні до тих, хто взагалі не використовує ШІ. Дещо вищі показники пов’язані з частим використанням ШІ для навчання в поєднанні з умінням оцінювати якість згенерованої інформації. Однак доступ до таких можливостей нерівномірний, що створює ризик посилення освітньої нерівності. Існує відмінність між спеціалізованими освітніми інструментами генеративного ШІ, які за певних умов можуть сприяти тривалому поліпшенню результатів, та універсальними інструментами, використання яких не завжди підтримує глибоке навчання. Коли ШІ виконує за учня основну розумову роботу, це послаблює активне опрацювання матеріалу. У зв’язку з цим Шляйхер наголошує на необхідності встановлення чітких правил використання ШІ у школах, здійсненні належної підготовки вчителів і критичному оцінюванні можливостей таких технологій. Дані PISA поки не дають підстав вважати, що генеративний ШІ систематично поліпшує навчальні результати. Його освітня цінність залежить від того, чи допомагає він учням мислити й навчатися, а не просто виконувати завдання замість них.

Детальніше: https://oecdedutoday.com/generative-ai-and-student-learning-what-the-pisa-data-reveal

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Бібліотекарям #НРАТ_OECD

2026-10-19

ОЕСР: РОЛЬ ПЛАТФОРМ ЦИФРОВОГО ПОСЕРЕДНИЦТВА

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Роль платформ цифрового посередництва у відкритті міжнародних ринків» із серії «Документи ОЕСР з цифрової економіки».

У ньому наголошується на особливій ролі онлайн-платформ для розвитку сучасної цифрової економіки: вони змінюють те, як люди отримують доступ до послуг, торгують та взаємодіють. Ці платформи з’єднують покупців і продавців, не беручи на себе права власності на товари чи послуги, відіграють ключову роль у сприянні електронній комерції та цифровій торгівлі. В документі представлені нові дані про поширення платформ цифрового посередництва у трьох ключових секторах, орієнтованих на споживача: бронювання подорожей та проживання, спільні поїздки, онлайн-майданчики. Використовуючи дані про трафік веб-сайтів як показник охоплення платформи, можна скласти уявлення не лише про масштаби та обсяг використання платформи, але й про ступінь іноземної присутності в кожному досліджуваному секторі. Спираючись на ці показники, експерти розглядають вплив регуляторних заходів на торгівлю послугами з метою підвищення продуктивності, сприяння інноваціям та максимізації можливостей цифрової торгівлі.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/the-role-of-digital-intermediation-platforms-in-opening-up-international-markets_238a0030-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/09/the-role-of-digital-intermediation-platforms-in-opening-up-international-markets_ba8a10ec/238a0030-en.pdf, https://doi.org/10.1787/238a0030-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_OECD

2026-10-16

ОЕСР: СТАЛЕЛИВАРНА ПРОМИСЛОВІСТЬ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Перехід на сталеливарну промисловість в умовах глобального надлишку потужностей» із серії «Документи ОЕСР з питань науки, технологій та промисловості».

У ньому наголошується, що наразі світова сталеливарна промисловість стикається з двома взаємопов’язаними викликами: необхідністю вирішення проблеми надлишкових потужностей та підготовкою до майбутнього з низькими викидами. Ці два виклики взаємно підсилюють один одного. Надлишкові потужності зменшують здатність компаній інвестувати в екологічні проєкти, дослідження та розробки. А політика, спрямована на упровадження низьковуглецевих технологій, може допомогти спрямувати потужності до більш сталого виробництва, якщо вона правильно розроблена, але й може спровокувати нові хвилі надлишкових потужностей. Встановлено, що постійні надлишкові потужності знижують ціни на сталь, стискають норму прибутку, збільшують волатильність прибутків та витрати на позики, обмежують доступність внутрішнього фінансування для впровадження технологій. Водночас, субсидування та розширення потужностей у неринкових економіках ризикують закріпити існуючі спотворення й створити нове покоління надлишкових потужностей з низьким рівнем викидів.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/navigating-the-steel-transition-amid-global-excess-capacity_0d519f21-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/09/navigating-the-steel-transition-amid-global-excess-capacity_069716f1/0d519f21-en.pdf, https://doi.org/10.1787/0d519f21-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_OECD

2026-10-14

ОЕСР: АГЕНТСЬКИЙ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Агентський ШІ в організаціях.

Перші висновки з інтерв’ю з практикуючими фахівцями» із серії «Документи ОЕСР щодо штучного інтелекту». У ньому розглядається, як агентні системи штучного інтелекту розробляються, розгортаються та регулюються на практиці. На основі аналізу інтерв’ю з організаціями з різних регіонів та секторів, експерти досліджують нові види застосування, переваги, проблеми та підходи до управління агентним ШІ. Концептуальний аналіз доповнюється узагальненням думок практиків, що буде корисним для майбутніх досліджень й політичних обговорень різноманітних питань розроблення й упровадження агентного штучного інтелекту.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/agentic-ai-in-organisations_1257a26f-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/09/agentic-ai-in-organisations_1f17d235/1257a26f-en.pdf, https://doi.org/10.1787/1257a26f-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_OECD

2026-10-12

ОЕСР: БАГАТОВИМІРНА ІНФОРМАЦІЙНА ПАНЕЛЬ КРИХКОСТІ

Організація економічного співробітництва та розвитку представила у відкритому доступі багатовимірну інформаційну панель крихкості (оцінки нестабільності), яка демонструє наявні ризики та можливості їх подолання.

Крихкість посилюється у контексті ризиків та недостатніх можливостей для ефективного управління, протидії або пом’якшення цих ризиків. Наразі ОЕСР вимірює інтенсивність нестабільності у 177 країнах і територіях, відстежує офіційну допомогу розвитку та інші фінансові потоки, щоб оцінити міжнародну підтримку країн, які її найбільше потребують. Багатовимірна система оцінювання нестабільності побудована за шістьма складовими: економічною, екологічною, людською, політичною, безпековою та суспільною. Розраховуються бали крихкості для кожного виміру на основі десятка показників, виявляються основні статистичні закономірності. Кількісні інструменти доповнюються поглибленим якісним дослідженням, щоб забезпечити урахування нюансів та контексту. Кластеризація доповнює аналіз, який збагачується контекстуальними знаннями. Визначаються п’ять категорій інтенсивності нестабільності: серйозна, висока, помірна, низька та незначна. ОЕСР трактує нестабільність як поєднання впливу ризику та недостатніх можливостей держави, системи та/або громад щодо управління, протидії або пом’якшення ризиків.

Детальніше: https://newsletter.oecd.org/c/1bXLC1m6F4U9oP6jFFzuvdbZet, https://www.oecd.org/en/publications/states-of-fragility-2025_81982370-en.html, https://www.oecd.org/en/data/dashboards/multidimensional-fragility

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини #НРАТ_OECD

2026-10-07

ОЕСР: ЯК ЕКОНОМІЧНА БЕЗПЕКА ФОРМУЄ НАУКУ, ТЕХНОЛОГІЇ ТА ПРОМИСЛОВУ ПОЛІТИКУ

У блозі ОЕСР опублікований матеріал «Як економічна безпека формує науку, технології та промислову політику».

У ньому йдеться про те, що економічна безпека змінює політику в галузі науки, технологій та промисловості, – від штучного інтелекту та напівпровідників до критично важливих мінералів, даних та безпеки досліджень. Експерти акцентують увагу на тому, як проблеми економічної безпеки впливають на політику в галузі технологій, промисловості, ланцюгів поставок і досліджень, а також наслідки для стійкості, відкритості та інновацій. Економічна безпека дедалі більше тісно пов’язана з політикою у сфері науки, технологій та промисловості. Прагнучи захистити свою економічну стабільність і зростання, а також зміцнити власну стійкість, країни дедалі частіше звертаються до політики НТІ для розвитку внутрішнього потенціалу у галузях промисловості, що базуються на науці та технологіях, посилення своєї конкурентоспроможності у стратегічних промислових секторах, управління міжнародними потоками науково-технічних знань та зменшення небажаної залежності у глобальних ланцюгах створення вартості. Це кардинально змінює політику в усіх сферах сучасної економіки: від штучного інтелекту та квантових технологій до напівпровідників, сталі, суднобудування, цифрової інфраструктури, управління даними та співпраці в дослідженнях. Політика в галузі НТІ стає центральною складовою ширшої економічної політики, а також міжнародних відносин у мінливому геополітичному контексті. Хоча політичні виклики різняться в різних галузях науки, технологій та промисловості, вони порушують спільне питання: як країни можуть керувати стратегічними залежностями та зміцнювати стійкість, зберігаючи при цьому відкритість та міжнародну співпрацю, від яких залежать інновації, а зрештою й економічне процвітання? ШІ розглядається не лише як технологія загального призначення, а й як стратегічний потенціал, що має значення для продуктивності, економічної конкурентоспроможності та національної безпеки. Він продовжує залучати зростаючу частку приватних інвестицій: на компанії, що займаються ШІ, припадало 62% світових венчурних інвестицій у 2025 році або 276 млрд дол. США. Стійкі державні інвестиції у дослідження та розробки все частіше розглядаються як стратегічний інструмент для розвитку кібербезпеки, оборони й стратегічної розвідки. Разом ці інвестиції свідчать про те, що конкуренція у сфері штучного інтелекту поширюється на інфраструктуру та дослідницькі можливості, необхідні для розробки та впровадження технології. Подібна тенденція спостерігається у квантових технологіях, ландшафт яких швидко змінюється упродовж останнього десятиліття. Щорічне фінансування квантових досліджень і розробок зросло більше, ніж у п’ять разів у 19 країнах ОЕСР з 2015 року.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/blogs/2026/09/how-economic-security-is-shaping-science-technology-and-industrial-policy.html

Фото: скріншот

2026-10-06

ОЕСР: РИНКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Ринки штучного інтелекту» і короткий огляд політики «Останні події та проблеми конкуренції» з серії «Ринки штучного інтелекту».

Документ містить інформацію щодо стану конкуренції на ринках штучного інтелекту, а також аналіз широкого спектру наслідків для економічного зростання. Він спирається на попередні дослідження ОЕСР щодо ринків штучного інтелекту та конкуренції з урахуванням оновлених даних. Експерти наголошують, що окремі сегменти ринків ШІ (зокрема – базові моделі) демонструють високий динамізм протягом останніх трьох років, але на різних рівнях ланцюжка створення вартості штучного інтелекту зберігаються кілька структурних ризиків. Розробка та впровадження ШІ змінюють ефективність бізнесу, структуру витрат, стратегічні переваги, що має свої наслідки. Штучний інтелект може забезпечити значні економічні та соціальні вигоди, які будуть сильнішими, якщо ринки залишатимуться відкритими, інноваційними та конкурентними в усьому ланцюжку створення вартості ШІ. Однак поточна структура ринків ШІ створює значні ризики для конкуренції. Технологічні гіганти стикаються з певною конкуренцією з боку динамічних, спеціалізованих постачальників, що у першу чергу стосується базових моделей, де продуктивність продовжує покращуватися, ціни знижуються, а технологічне лідерство в можливостях моделей штучного інтелекту неодноразово оскаржується. Разом із тим, зростатимуть структурні ризики для конкуренції в ланцюжку створення вартості штучного інтелекту: йдеться про сильну концентрацію ключових ресурсів (обчислення, дані та навички), переваги першопрохідців та зростаючу вертикальну інтеграцію. Подальше швидке удосконалення ШІ та преференційні партнерства з існуючими лідерами в критичних сегментах (особливо – у постачанні чіпів та наданні хмарних послуг) можуть створити визначальні переваги для кількох компаній та ще більше сконцентрувати цифрові ринки.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/artificial-intelligence-markets_d531d73f-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/artificial-intelligence-markets_cce1ac41/d531d73f-en.pdf, https://doi.org/10.1787/d531d73f-en

Фото: скріншот

2026-09-30

ЗАХИСТ ЯКОСТІ ДАНИХ ОФІЦІЙНОЇ СТАТИСТИКИ В ЕРУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

У блозі ОЕСР опублікований матеріал «Захист якості даних офіційної статистики в еру штучного інтелекту».

Генеративний штучний інтелект змінює те, як люди отримують доступ до офіційних статистичних даних. Чи можна забезпечити збереження якості даних та довіру користувачів до отриманої інформації? Все більше людей, зокрема – журналістів, політиків, – отримують доступ до офіційної статистики через чат-ботів та ШІ- помічників, а не через офіційні веб-сайти національних статистичних інститутів чи урядів. Тепер інформація проходить через низку цифрових посередників, які її отримують, інтерпретують та перерозподіляють, що неодмінно буде призводити до втрат і викривлень. Можуть зникнути дані щодо контрольного періоду, примітки, методологічні пояснення, які дозволяють користувачеві судити, чи відповідає показник його конкретному питанню. ШІ може суттєво покращити доступ до офіційної статистики, полегшивши пошук даних та їх сприйняття. Замість безпосередньої взаємодії з таблицями чи інформаційними панелями, користувачі все частіше отримують згенеровані ШІ дані з простими і зрозумілими коментарями. Це робить статистику більш доступною для користувачів-неекспертів, але така зручність має суттєвий недолік: базова інформація вже була відібрана, інтерпретована та узагальнена системою ШІ у такий спосіб, про який користувач майже ніколи не дізнається. Наприклад, виноска до редакції може не пережити шлях ШІ, як і відомості про джерело. Користувачі отримують велику кількість інформації, але не можуть розуміти контекст і базову структуру даних, що необхідно для оцінки якості інформації та її подальшого ефективного використання, адже користувач повинен знати про походження, належність, валідність та репрезентативність даних. Щойно штучний інтелект стає посередником у взаємозв’язку між даними та користувачами, питання якості виходить за рамки оцінювання показника. Тут важливо пам’ятати про відстежуваність, машиночитабельність та репрезентативність. Системи ШІ не мають вбудованої інформації про те, чи було джерело переглянуто, виправлено або вилучено. У дослідженні 2025 року ChatGPT було запропоновано оцінити 217 відкликаних дослідницьких статей і жодного разу чатбот не вказав користувачу на те, що йдеться саме про відкликані матеріали. Надійність відповіді ШІ залежить від структури джерела: точність пошуку досягає 91% для добре структурованого тексту і знижується до 86% для менш структурованого. Системи ШІ загального призначення навчаються на будь-яких даних, яких найбільше у відкритому доступі, але їхня кількість не є свідченням репрезентативності. Офіційна статистика є суспільним благом у строгому економічному сенсі: вона неконкурентна (використання однією особою не применшує використання іншою) і вона не підлягає виключенню (доступ до неї не може бути обмежений), тому вона традиційно надавалася державою, а не ринковими гравцями. ШІ починає змінювати ситуацію: контент залишається публічним, дані залишаються вільними для доступу, але змістовний доступ мігрує за преміум-асистентами, платними інтерфейсами та висококонцентрованою інфраструктурою (50% захищених інтернет-серверів світу розміщена в одній країні). Отже, суспільне благо може стати таким, що підлягає виключенню без будь-якого свідомого рішення про це з боку урядів і громад. Крім того, системи штучного інтелекту не є нейтральними провідниками інформації, оскільки кожна модель містить ціннісні судження щодо акцентів та заборон. Статистичні управління мають унікальні можливості для забезпечення достатньої структурованості, документованості й доступності офіційної статистики, щоб вона слугувала надійним орієнтиром для систем штучного інтелекту. Необхідним кроком є встановлення стандартів для неофіційних даних, включно з даними, створеними громадянами, які все частіше використовуються при ухваленні державних рішень.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/blogs/2026/07/protecting-data-quality-in-the-ai-era-of-official-statistics.html

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_OECD

2026-09-25

ОЕСР: СТАТИСТИКА КОРПОРАТИВНОГО ПОДАТКУ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Статистика корпоративного податку за 2026 рік» з однойменної серії матеріалів.

Це флагманська публікація ОЕСР з корпоративного оподаткування, яка надає вичерпні дані про оподаткування, діяльність багатонаціональних груп підприємств і практику розмивання бази оподаткування й переміщення прибутку. Вона забезпечує вимірювання та моніторинг ухилення від сплати податків за допомогою широкого спектру показників, включаючи дані про корпоративні податки на прибуток, ставки корпоративних податків, доходи, ефективні податкові ставки та податкові пільги для ДіР та інновацій. Публікація містить анонімізовані й агреговані дані звітності, охоплює відомості про діяльність майже 9400 багатонаціональних підприємств зі штаб-квартирами у понад 60 юрисдикціях.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/corporate-tax-statistics-2026_73af6222-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/corporate-tax-statistics-2026_b8101038/73af6222-en.pdf, https://doi.org/10.1787/73af6222-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_OECD

2026-09-24