Искусственный интеллект в бизнесе: вызовы и перспективы развития (форсайт 2024)
https://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-2-179-195
Аннотация
Цель. Определить основные вызовы и перспективы внедрения искусственного интеллекта (далее — ИИ) в управленческие процессы с учетом технологических, социальных и экономических факторов, влияющих на эффективность и устойчивость бизнеса.
Задачи. Исследовать ключевые тенденции интеграции ИИ в бизнес; оценить влияние ИИ на принятие решений, автоматизацию процессов и развитие человеческого капитала; выявить потенциальные риски, включая кибербезопасность и этические вопросы; предложить стратегическую дорожную карту внедрения ИИ для повышения конкурентоспособности предприятий.
Методология. Авторами применены методы форсайт-анализа, позволяющие выявить и прогнозировать развитие ключевых трендов. Основой эмпирического анализа стали данные, полученные в ходе форсайт-сессии, проведенной 16 сентября 2024 г. в Южном федеральном университете. Использованы методы экспертного опроса, сценарного анализа и семантического моделирования.
Результаты. Выявлено четыре ключевых фактора, определяющих успешность внедрения ИИ: технологии и инновации, человеческий капитал, финансирование и партнерство, риски и этические аспекты. Показано, что динамика роста количества патентов и коммерческих решений в области ИИ свидетельствует о стратегическом значении технологии для бизнеса. Выделены основные вызовы: необходимость инвестиций в подготовку кадров, формирование этических стандартов и усиление нормативного регулирования. Разработана дорожная карта внедрения ИИ в управленческие процессы, включающая в себя этапы подготовки, пилотного внедрения, масштабирования и оптимизации.
Выводы. Изучение процессов внедрения ИИ в бизнес демонстрирует значительный потенциал технологии для повышения эффективности управления и конкурентоспособности предприятий. Однако успешная интеграция требует комплексного подхода, включающего в себя развитие человеческого капитала, регулирование правовых аспектов и учет этических рисков.
Ключевые слова
искусственный интеллект,
управленческие решения,
бизнес-управление,
форсайт,
технологии,
кибербезопасность,
этика
Об авторах
С. В. Савин
ООО «Резалт Регион»; Южный федеральный университет
Россия
Конфликт интересов:
Россия
Сергей Владимирович Савин, генеральный директор; аспирант
344114, Ростов-на-Дону, Орбитальная ул., д. 82/1
344022, Ростов-на-Дону, Большая Садовая ул., д. 105/42
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов, связанных с публикацией данной статьи.
А. Д. Мурзин
Южный федеральный университет; Донской государственный технический университет
Россия
Конфликт интересов:
Россия
Антон Дмитриевич Мурзин, кандидат экономических наук, доктор технических наук, доцент, профессор кафедры управления развитием пространственно-экономических систем факультета управления; профессор кафедры менеджмента и бизнес-технологии
344022, Ростов-на-Дону, Большая Садовая ул., д. 105/42
344003, Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, д. 1
Researcher ID: F-6037-2014
Scopus Author ID: 56592239800
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие конфликта интересов, связанных с публикацией данной статьи.
Список литературы
1. Sulich A., Sołoducho-Pelc L., Grzesiak S. Artificial intelligence and sustainable development in business management context – bibliometric review // Procedia Computer Science. 2023. Vol. 225. P. 3727–3735. DOI: 10.1016/j.procs.2023.10.368
2. Parkes D. C., Wellman M. P. Economic reasoning and artificial intelligence // Science. 2015. Vol. 349. No. 6245. P. 267–272. DOI: 10.1126/science.aaa8403
3. Dwivedi Y. K., Hughes L., Ismagilova E. et al. Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy // International Journal of Information Management. 2021. Vol. 57. Article No. 101994. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
4. Pau L. F. Artificial intelligence and financial services // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 1991. Vol. 3. No. 2. P. 137–148. DOI: 10.1109/69.87994
5. Min H. Artificial intelligence in supply chain management: Theory and applications // International Journal of Logistics Research and Applications. 2010. Vol. 13. No. 1. P. 13–39. DOI: 10.1080/13675560902736537
6. Wang L., Liu Z., Liu A., Tao F. Artificial intelligence in product lifecycle management // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2021. Vol. 114. No. 1. P. 771–796. DOI: 10.1007/s00170-021-06882-1
7. Robinson D. K. R., Propp T. Multi-path mapping for alignment strategies in emerging science and technologies // Technological Forecasting and Social Change. 2008. Vol. 75. No. 4. P. 517–538. DOI: 10.1016/j.techfore.2008.02.002
8. Phaal R., Farrukh C. J. P., Probert D. R. Technology roadmapping – a planning framework for evolution and revolution // Technological Forecasting and Social Change. 2004. Vol. 71. No. 1-2. P. 5–26. DOI: 10.1016/s0040-1625(03)00072-6
9. Porter M. E., Kramer M. R. Creating shared value – how to reinvent capitalism — and unleash a wave of innovation and growth // Harvard Business Review. 2011. Vol. 89. P. 62–77. URL: https://www.communitylivingbc.ca/wp-content/uploads/2018/05/CreatingShared-Value.pdf (дата обращения: 03.02.2025).
10. Mietzner D., Reger G. Advantages and disadvantages of scenario approaches for strategic foresight // International Journal of Technology Intelligence and Planning. 2005. Vol. 1. No. 2. P. 220–239. DOI: 10.1504/IJTIP.2005.006516
11. Дашков А. А., Нестерова Ю. О. Исследование влияния искусственного интеллекта на бизнес-модель организации. // E-Management. 2020. Т. 3. № 4. С. 26–36. DOI: 10.26425/2658-3445-2020-3-4-26-36
12. Lee J., Suh T., Roy D., Baucus M. Emerging technology and business model innovation: The case of artificial intelligence // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2019. Vol. 5. No. 3. P. 44. DOI: 10.3390/joitmc5030044
13. Kluttz D. N., Mulligan D. K. Automated decision support technologies and the legal profession // Berkeley Technology Law Journal. 2019. Vol. 34. No. 3. 853–890. URL: https://btlj.org/data/articles2019/34_3/04_Kluttz_Web.pdf (дата обращения: 03.02.2025).
14. Frank M. R., Autor D., Bessen J. E. et al. Toward understanding the impact of artificial intelligence on labor // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019. Vol. 116. No. 14. P. 6531–6539. DOI: 10.1073/pnas.1900949116
15. Felten E. W., Raj M., Seamans R. A method to link advances in artificial intelligence to occupational abilities // AEA Papers and Proceedings. 2018. Vol. 108. P. 54–57. DOI: 10.1257/pandp.20181021
16. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / пер. с англ. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. 432 с.
17. Remolina N., Gurrea-Martinez A., eds. Artificial intelligence in finance: Challenges, opportunities and regulatory developments. Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2023. 402 p.
18. Floridi L., Cowls J., Beltrametti M. et al. AI4People – an ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations // Minds and Machines. 2018. Vol. 28. No. 4. P. 689–707. DOI: 10.1007/s11023-018-9482-5
19. Smith A., Jones B. Ethical considerations in AI-driven marketing: A framework for responsible personalization // Journal of Business Ethics. 2023. Vol. 174. P. 405–421
20. Zhang D., Mishra S., Brynjolfsson E., et al. The AI Index 2021 Annual Report. Stanford, CA: Stanford University, 2021. 222 p. URL: https://arxiv.org/pdf/2103.06312 (дата обращения: 03.02.2025).
Рецензия
Для цитирования:
Савин С.В., Мурзин А.Д. Искусственный интеллект в бизнесе: вызовы и перспективы развития (форсайт 2024). Экономика и управление. 2025;31(2):179-195. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-2-179-195
For citation:
Savin S.V., Murzin A.D. Artificial intelligence in business: Challenges and development prospects (foresight 2024). Economics and Management. 2025;31(2):179-195. (In Russ.) https://doi.org/10.35854/1998-1627-2025-2-179-195
Просмотров:
99
