Managing Inspirational SMART University Eco-Digital Projects. Case IITU Almaty, Kazakhstan

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.47839/ijc.25.1.4489
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper critically examines how the integration of Edge Artificial Intelligence (Edge AI) and Cloud-Native Artificial Intelligence (Cloud-Native AI) can enhance agility, scalability, and governance in modern project management. Drawing on literature published between 2019 and 2025, the study applies the Technology-Organization-Environment (TOE) and Diffusion of Innovations (DOI) frameworks to explore the technical, organizational, and environmental factors enabling hybrid Edge-Cloud adoption. Using a structured narrative review, the research synthesizes evidence on how distributed intelligence architectures reshape project agility, responsiveness, and lifecycle automation. Beyond synthesis, the paper introduces a novel Dual-Loop Edge-Cloud Governance Framework. This domain-specific conceptual model formalizes two complementary governance cycles: an Operational Loop at the edge, supporting real-time, autonomous project execution and local decision-making; and a Strategic Loop in the cloud, driving organizational learning, policy refinement, and global consistency. This framework provides essential theoretical and practical guidance for project leaders seeking to manage the inherent complexity and conflicting demands of hybrid AI systems, ensuring both rapid project responsiveness and long-term organizational alignment and accountability.