Традиционная парадигма Government Relations (GR), основанная на экспертных оценках и личных коммуникациях, сталкивается с ограничениями в условиях цифровизации государственного управления, что порождает проблему трансформации GR-поля под воздействием методов прогностической и прескриптивной аналитики и появления новых доминирующих акторов. Цель статьи – выявить и проанализировать механизмы становления цифровых элит как ключевого актора современного GR, основанного на монопольном владении инструментами анализа больших данных и машинного обучения. В работе обоснован переход от реактивного GR к концепции data-driven governance, интегрирующей прогностическую аналитику и сценарное моделирование; на эмпирическом материале США (2020–2025 гг.) показаны механизмы сращивания цифровых элит с государством (прямое вхождение во власть, «темные деньги», контроль над прогностическими платформами) и выявлена внутренняя фрагментация самих цифровых элит (раскол между сторонниками дерегулирования и безопасного ИИ). Доказано, что контроль над прогностическими инструментами создает асимметрию информации и риски захвата регулятора, знаменуя переход от внешнего лоббизма к прямому управлению государственными структурами; статья рассчитана на исследователей в области GR, политологов, специалистов по государственному управлению, а также практиков, занимающихся корпоративным лоббизмом и регуляторным прогнозированием.
The traditional Government Relations (GR) paradigm, based on expert assessments and personal communications, is facing limitations in the context of digitalization of public administration. This creates the problem of transformation of the GR field under the influence of predictive and prescriptive analytics methods and the emergence of new dominant actors. The purpose of this article is to identify and analyze the mechanisms of the emergence of digital elites as a key actor in modern GR, based on the monopoly ownership of big data analysis and machine learning tools. The paper substantiates the transition from reactive GR to the concept of data-driven governance, integrating predictive analytics and scenario modeling; using empirical material from the United States (2020–2025), it demonstrates the mechanisms of the fusion of digital elites with the state (direct entry into power, "dark money", control over predictive platforms) and reveals the internal fragmentation of the digital elites themselves (the split between deregulation advocates and safe AI proponents). It is proven that control over predictive tools creates information asymmetry and risks of regulatory capture, marking a transition from external lobbying to direct management of state structures. The article is intended for researchers in the field of GR, political scientists, public administration specialists, as well as practitioners involved in corporate lobbying and regulatory forecasting.