В данной статье предлагается новаторская математическая модель для корпоративного управления, предназначенная для работы в условиях высокой неопределённости (VUCA-мир, ESG-трансформация). Ключевая идея: Автор, Белоусов Р.С., предлагает представлять любые управленческие сущности (стратегии, интересы стейкхолдеров, компетенции) в виде семантических объектов S = (z, Σ), где: z — это вектор, кодирующий смысл или содержание (например, "доходность", "ESG-требование"). Σ — ковариационная матрица, количественно измеряющая уровень уверенности или неопределённости в этом смысле. Основной инструментарий: Для работы с этими объектами вводятся три формальные операции: Семантическая суперпозиция (⊕): Байесовское слияние объектов (например, стратегий разных департаментов), где более уверенные (с меньшей Σ) получают больший вес. Семантическая интерполяция (⊛): Сценарное планирование, позволяющее создавать новые сценарии между пессимистичным и оптимистичным. Семантическое расстояние: Измерение близости интересов или поиск информации в корпоративных базах знаний на основе расхождения Кульбака-Лейблера. Практическое применение: Модель интегрируется на все уровни управления: Стратегический: Анализ и кластеризация интересов стейкхолдеров, сценарное планирование. Исполнительный: Слияние функциональных стратегий, управление по KPI с учётом уверенности в данных. Операционный: Семантический поиск и динамическое обучение организации, предотвращающее "катастрофическое забывание" опыта. Выводы и значимость: Предложенный формальный аппарат позволяет перейти от качественных описаний к количественному учёту неопределённости, что повышает адаптивность, согласованность и устойчивость системы управления. К ограничениям отнесены вычислительная сложность и необходимость обучения менеджеров. Направления будущих исследований включают разработку более легковесных алгоритмов и эмпирическую проверку модели. Summary of the Article: "Formalization of the Corporate Governance Framework under Conditions of Uncertainty" This article proposes an innovative mathematical model for corporate governance, designed to operate effectively in conditions of high uncertainty (VUCA world, ESG transformation). Core Idea: The author, Belousov R.S., proposes representing any managerial entity (strategies, stakeholder interests, competencies) as semantic objects S = (z, Σ), where: z is a vector encoding the meaning or content (e.g., "profitability," "ESG requirement"). Σ is a covariance matrix that quantitatively measures the level of confidence or uncertainty in that meaning. Core Toolkit: Three formal operations are introduced to work with these objects: Semantic Superposition (⊕): A Bayesian fusion of objects (e.g., strategies from different departments), where more confident ones (with lower Σ) are given greater weight. Semantic Interpolation (⊛): Enables scenario planning by creating new scenarios between pessimistic and optimistic ones. Semantic Distance: Measures the proximity of interests or facilitates information retrieval in corporate knowledge bases based on Kullback-Leibler divergence. Practical Application: The model is integrated across all management levels: Strategic Level: Analysis and clustering of stakeholder interests, scenario planning. Executive Level: Merging functional strategies, managing KPIs while accounting for data confidence. Operational Level: Semantic search and dynamic organizational learning that prevents "catastrophic forgetting" of experience. Conclusions and Significance: The proposed formal framework allows for a shift from qualitative descriptions to a quantitative accounting of uncertainty, thereby enhancing the adaptability, coherence, and resilience of the management system. Limitations include computational complexity and the need to train managers. Future research directions involve developing more lightweight algorithms and empirical validation of the model.