Отправить статью по E-mail Искусственный интеллект как фактор трансформации бизнес-процессов
- Авторы: Пшиченко Д.В1, Губченкова А.С2, Благова И.Ю3, Селиверстова Н.А2
-
Учреждения:
- Высшая школа бизнеса, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
- Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения
- Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
- Выпуск: Том 4, № 4 (2025)
- Страницы: 111-120
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/2949-4648/article/view/378830
- ID: 378830
Цитировать
Аннотация
цель: выявление особенностей влияния технологий искусственного интеллекта на трансформацию бизнес-процессов в организациях с различной операционной спецификой – от производственной до аналитико-информационной. Методы: в исследовании применяются методы анализа и синтеза для теоретического обоснования цифровой трансформации, сравнительный анализ для сопоставления эмпирических данных, индуктивный подход для перехода от частных кейсов к общим закономерностям, а также симуляционное моделирование, позволяющее количественно оценить влияние искусственного интеллекта на производительность труда. Результаты: внедрение искусственного интеллекта может способствовать повышению производительности труда на 20-28?% в зависимости от типа деятельности организации, снижению времени выполнения задач и уменьшению доли ошибок. Искусственный интеллект преобразует архитектуру процессов, усиливает стратегическую гибкость компаний и способствует переходу от функционального управления к платформенной логике. Выводы: технологии искусственного интеллекта выступают не только инструментом автоматизации, но и системным фактором реорганизации бизнес-процессов. Их трансформационный потенциал проявляется в ускорении принятия решений, росте адаптивности и формировании новых моделей корпоративного управления. Для устойчивого эффекта необходим комплексный подход, включающий технологическую модернизацию, развитие компетенций и перестройку институциональной среды.
Об авторах
Д. В Пшиченко
Высшая школа бизнеса, Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
Email: dmitry.pshychenko@rambler.ru
А. С Губченкова
Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения
Email: orsag@list.ru
И. Ю Благова
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Email: blagovairina@yandex.ru
Н. А Селиверстова
Санкт-Петербургский государственный институт кино и телевидения
Email: nina@seliverstova.spb.ru
Список литературы
- Ермакова С.Э., Еникеев И.М., Еникеева Е.М. Актуальные вопросы теории и практики применения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессах // Креативная экономика. 2025. Т. 19. № 5. С. 1253 – 1274. doi: 10.18334/ce.19.5.123109
- Ларионова М.В. Тенденции и риски формирования глобального цифрового управления // Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. 2025. Т. 20. № 1. С. 11 – 41. doi: 10.17323/1996-7845-2025-01-11
- Oyekunle D., Boohene D. Digital transformation potential: The role of artificial intelligence in business // International Journal of Professional Business Review: Int. J. Prof. Bus. Rev. 2024. Vol. 9. № 3. P. 1 – 12. doi: 10.26668/businessreview/2024.v9i3.4499
- Миндигулова А.А. Феномен искусственного интеллекта: история возникновения и развития // Социология. 2023. № 5. С. 239 – 244.
- Smirnov A. Modern methods of backend system performance optimization: algorithmic, architectural, and infrastructural aspects // International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology. 2025. Vol. 5 (3). P. 262 – 266. doi: 10.48175/IJARSCT-28528
- Kitaeva I. Digital technologies in the procurement system: evaluating efficiency in the localization of raw material sources // Eurasian union of scientists. Series: economic and legal sciences. 2025. № 4 (129). P. 11 – 15.
- Mukayev T. Intelligent methods for predicting technological risks based on simulation modeling // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. 2025. Vol. 5 (3). P. 256 – 261.
- Зуб А.Т., Петрова К.С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. № 94. С. 173 – 187. doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187
- Nazarova Ye. The influence of psychoanalytic practices on leadership and organizational culture // International Journal of Professional Science. 2025. №4(1). P. 71 – 77.
- Drogunova Y. The impact of testing practices on the performance and profitability of e-commerce platforms amid growing digital consumption // Professional Bulletin. Information Technology and Security. 2025. № 3. P. 3 – 9.
- Mukayev T. Predictive analytics based on machine learning as a tool for cost optimization in operations management // Professional Bulletin. Information Technology and Security. 2025. № 3. P. 47 – 52.
- Kitaeva I. Application of predictive analytics for assessing short-term and seasonal demand fluctuations in retail trade // International Journal of Economics, Business and Management Studies. 2025. Vol. 12 (8). P. 7 – 12.
- Савченко Ю.Ю. Интеллектуальный капитал и Индустрия 4.0: взаимодействие и факторы влияния // Креативная экономика. 2023. Т. 17. № 3. С. 935 – 954.
- Andreev G. Integration of UGC into traditional digital media and its impact on media platform business metrics: from retention rate to user LTV assessment // Cold Science. 2025. № 19. P. 4 – 15.
- Валеев А.С., Кузнецова Е.В. Влияние искусственного интеллекта на бизнес-процессы: возможности и риски // Экономика и бизнес: теория и практика. 2025. № 4 (122). С. 76 – 81.
Дополнительные файлы
