0,71 (0,09)
- Authors: Isakova B.A1
-
Affiliations:
- Independent Researcher
- Issue: No 4 (2025)
- Pages: 82-88
- Section: Articles
- URL: https://journals.rcsi.science/2541-8459/article/view/371182
- ID: 371182
Cite item
Abstract
in the context of the digital transformation of the media industry, the study is devoted to developing strategies for integrating artificial intelligence (AI) into the broadcasting complexes' infrastructure. The aim of the work is to analyze technological trends, market dynamics, and consumer behavior to form a comprehensive approach to modernization. The methodology included expert interviews (n=25), a comparative analysis of 12 AI implementation cases (2018–2023), and econometric modeling of panel data from 40 companies. The results revealed a statistically significant impact of AI on key performance indicators: profitability (?=0.78; p<0.01), market share (?=0.71; p<0.01), and audience loyalty (?=0.68; p<0.05). The most common areas of AI application are content production automation (implemented in 78.5% of companies), interface personalization (64.2%), and network infrastructure optimization (52.8%). Successful cases demonstrate a dependency on cloud technologies (83.3%), microservice architecture (75%), and hybrid machine learning models (66.7%). A three-stage approach to modernization has been proposed, which includes the update of IT infrastructure, the development of digital competencies of personnel, and the reengineering of business processes. Special emphasis is placed on the complementarity of technological and organizational factors: an increase in employees’ digital skills by 1 point on the DSMA scale increases profitability by 1.15 percentage points (p<0.01). The study underlines the need for a balance between the implementation of AI, the adaptation of organizational culture, and the monetization of innovations. The results are of practical value for media companies that are developing digital transformation strategies. Promising directions for further work include assessing the long-term effects of AI, conducting a cross-cultural analysis of implementation models, and optimizing business architectures in the conditions of a turbulent media market.
References
- Бандурин В.В., Ушаков Д.С. Инновационная модернизация российской экономической системы: современные условия и стратегические приоритеты // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2008. № 16. С. 17 – 28.
- Власенко Ю. Разумная модернизация для достижения новых коммерческих задач // Сыроделие и маслоделие. 2022. № 6. С. 14 – 15.
- Власенко Ю. Разумная модернизация для достижения новых коммерческих задач // Молочная промышленность. 2022. № 11. С. 16 – 17.
- Дудукалов Е.В. Суперкомпьютерные технологии в системе стратегических приоритетов инновационной модернизации // Экономические и гуманитарные науки. 2010. № 8 (223). С. 14 – 18.
- Кортунов С.В., Рубанов В.А. Модернизация России и Европа: методологические проблемы. Аналитический доклад // Безопасность Евразии. 2005. № 1 (19). С. 593 – 603.
- Маркова С.В. Комплексный целевой прогноз научно-технологического развития как необходимое условие модернизации // Сегодня и завтра Российской экономики. 2011. № 46. С. 11 – 15.
- Матвеев В.И., Курапина Т.В. Современные решения для новых вызовов // Мир измерений. 2024. № 2. С. 70 – 73.
- Прокопенко О.С., Радыгин С.Ю., Низамиев М.Р. Перспективные решения для инфраструктурного комплекса // Путь и путевое хозяйство. 2020. № 8. С. 6 – 7.
- Рубанов В.А. Задача перевода российской промышленности на новые технологии имеет инфраструктурный характер // Проблемный анализ и государственно-управленческое проектирование. 2008. Т. 1. № 5. С. 111 – 113.
- Синтяев С.А. Исследование экономических эффектов внедрения гибких производственных систем и их влияние на конкурентоспособность // Вопросы природопользования. 2024. Т. 3. № 1. С. 94 – 103.
Supplementary files
