Computational nanotechnologyComputational nanotechnologyComputational nanotechnology2313-223X2587-9693YUR-VAK28484910.33693/2313-223X-2024-11-5-64-77BSDLKFMANAGEMENT IN ORGANIZATIONAL SYSTEMSУПРАВЛЕНИЕ В ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХResearch ArticleArtificial Intelligence Technologies for Small and Micro Enterprises: Application Recommendations for Improving Operational EfficiencyТехнологии искусственного интеллекта для малых и микропредприятий: рекомендации по применению для повышения операционной эффективностиIgnatovaVictoria A.ИгнатоваВиктория Александровна
Russian Federation

lecturer, Department of Industrial Programming; Institute for Advanced Technologies and Industrial Programming

преподаватель, кафедра индустриального программирования; Институт перспективных технологий и индустриального программирования

vignatovaa@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5398-577X57198490261E-2859-20153701-4512KuzminGleb N.КузьминГлеб Николаевич
Russian Federation

senior lecturer, Department of Industrial Programming; Institute for Advanced Technologies and Industrial Programming

старший преподаватель, кафедра индустриального программирования; Институт перспективных технологий и индустриального программирования

kuzmin_g@mirea.ruMIREA – Russian Technological UniversityМИРЭА – Российский технологический университет15102024115647724032025Copyright ©; 2024, Yur-VAKCopyright ©; 2024, Юр-ВАК2024Yur-VAKЮр-ВАКhttps://ogarev-online.ru/2313-223X/article/view/284849

This article explores the potential application of artificial intelligence (AI) technologies to enhance the operational efficiency of small and micro-enterprises (SMEs) in Russia. The aim of the study is to generalize experience and develop recommendations. Considering the limited resources and specificity of SME activities, the authors examine the challenges faced by these enterprises, as well as the broader technological context. Utilizing computer technologies and data analysis, the authors extracted descriptions of SME representatives’ experiences from the russian professional social network TenChat. The extracted algorithmic themes were expertly transformed into directions for the application of AI technology and formed the basis for the development of practical recommendations. The study formulated conclusions on possible directions for the application of AI technologies, including marketing and customer service, automation and optimization of routine tasks, data analysis, and process optimization. The developed recommendations include strategic decisions, AI reactivity, team management, operational activity provisioning, and data management. The results of the study are of interest to entrepreneurs, SME managers, and researchers seeking to enhance business efficiency through AI technologies.

В статье исследуются возможности применения технологий искусственного интеллекта для повышения операционной эффективности малых и микропредприятий (МСП) в России. Целью работы является обобщение опыта и выработка рекомендаций. Учитывая ограниченные ресурсы и специфику деятельности МСП, рассматриваются проблемы, с которыми сталкиваются эти предприятия, а также более широкий технологический контекст. Были извлечены из профессиональной социальной сети TenChat описания опыта представителей малых и микропредприятий, автоматически объединены в темы. Эти темы были экспертно преобразованы в направления применения технологии искусственного интеллекта и послужили основой для разработки практических рекомендаций. Были сформулированы выводы о возможных направлениях применения технологий искусственного интеллекта, включая маркетинг и обслуживание клиентов, автоматизацию и оптимизацию рутинных задач, анализ данных и оптимизацию процессов. Разработанные рекомендации включают стратегические решения, реактивность искусственного интеллекта, управление командой, обеспечение операционной деятельности и работу с данными. Результаты работы представляют интерес для предпринимателей, руководителей МСП и исследователей, стремящихся к повышению эффективности бизнеса при помощи технологий искусственного интеллекта.

small enterpriseartificial intelligenceaugmentationoperational efficiencyискусственный интеллектмалое предприятиемикропредприятиеоперационная эффективностьBarinova V.A., Zemtsov S.P., Tsareva Yu.V. In search of entrepreneurship in Russia. Part I. What Prevents Small and Medium Businesses from Developing. Moscow: Delo, 2023.Баринова В.А., Земцов С.П., Царева Ю.В. В поисках предпринимательства в России // Ч. I. Что мешает малому и среднему бизнесу развиваться. М.: Дело. 2023.Nevmyvako V.P. Digital economy and Industry 4.0: New challenges for small and medium businesses. Problems of Market Economy. 2021. No. 1. Pp. 96–109. (In Rus.)Невмывако В.П. Цифровая экономика и Индустрия 4.0: новые вызовы для малого и среднего предпринимательства //Проблемы рыночной экономики. 2021. № 1. С. 96–109.Khudaiberdiev O.A. Industry 4.0 as an innovative environment of opportunities for small entrepreneurship. Bulletin of the Plekhanov Russian University of Economics. 2023. No. 4. Pp. 194–201. (In Rus.)Худайбердиев О.А. Индустрия 4.0 как инновационная среда возможностей для малого предпринимательства // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2023. № 4. С. 194–201.DaSilva C.M., Trkman P. Business model: What it is and what it is not. Long Range Planning. 2014. Vol. 47. No. 6. Pp. 379–389.DaSilva C.M., Trkman P. Business model: What it is and what it is not // Long Range Planning. 2014. Vol. 47. No. 6. Pp. 379–389.Osterwalder A. et al. Value proposition design: How to create products and services customers want. John Wiley & Sons, 2015.Novakova O.N. Problems of improving the efficiency of enterprise operations. Symbol of Science. 2016. No. 9-1. Pp. 127–130. (In Rus.)Новакова О.Н. Проблемы повышения эффективности операционной деятельности предприятия // Символ науки. 2016. № 9-1. С. 127–130.Strekalova N.D. Business model concept: methodology of systems analysis. Bulletin of the Russian State Pedagogical University named after A.I. Herzen. 2009. No. 92. Pp. 95–105. (In Rus.)Стрекалова Н.Д. Концепция бизнес-модели: методология системного анализа // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. 2009. № 92. С. 95–105.Zenevich D.A. Operational efficiency and reserves for its improvement. In: Engineering economics. Collection of materials of the 79th student scientific and technical conference, section “Engineering economics”. Minsk: BNTU, 2023. Pp. 98–101.Зеневич Д.А. Операционная эффективность и резервы ее повышения // Инженерная экономика: сб. матер. 79-й студ. науч.-техн. конф., секция «Инженерная экономика» Минск: БНТУ, 2023. С. 98–101.Martianova A.I. И. Internet trade as a factor in small business development. Scientific Electronic Journal “Academic Journalism”. 2023. No. 9-2. Pp. 81–85. (In Rus.)Мартьянова А.И. Интернет-торговля как фактор развития малого бизнеса // Научный электронный журнал «Академическая публицистика». 2023. № 9-2. С. 81–85.Novoseltseva G.B., Rasskazova N.V. Prospects for small business in the digital economy. Issues of Innovative Economics. 2020. No. 10 (1). Pp. 521–532. (In Rus.)Новосельцева Г.Б., Рассказова Н.В. Перспективы малого бизнеса в цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. 2020. № 10 (1). С. 521–532.Gladilina I.P., Litvenko I.Yu., Kiryukhina E.O. Modern management technologies and Industry 4.0. Financial Markets and Banks. 2021. No. 12. Pp. 21–23. (In Rus.)Гладилина И.П., Литвенко И.Ю., Кирюхина Е.О. Современные управленческие технологии и Индустрия 4.0 // Финансовые рынки и банки. 2021. № 12. С. 21–23.Vaswani A., Shazeer N., Parmar N. et al. Attention is all you need. In: Advances in neural information processing systems. 2017. P. 30.Bang Y., Cahyawijaya S., Lee N. et al. A multitask, multilingual, multimodal evaluation of chatGpt on reasoning, hallucination, and interactivity. arXiv preprint arXiv:2302.04023, 2023.Sridhara G., Mazumdar S. ChatGpt: A study on its utility for ubiquitous software engineering tasks. arXiv preprint arXiv:2305.16837, 2023.Tishchenko S.A., Shakhmuradyan M.A. Machine learning methods in small business: Content and management. Bulletin of the Plekhanov Russian University of Economics. 2019. No. 6 (108). (In Rus.)Тищенко С.А, Шахмурадян М.А. Методы машинного обучения в малом бизнесе: содержание и управление // Вестник РЭУ им. Г.В. Плеханова. 2019. № 6 (108).Mezentsev D.A. Применение искусственного интеллекта в управлении малым и средним бизнесом // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2023. № 3 (39). С. 102–107.Меценцев Д.А. Применение искусственного интеллекта в управлении малым и средним бизнесом // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2023. № 3 (39). С. 102–107.Popova E.V. Application of artificial intelligence in small and medium business management. Economic and Social-Humanitarian Studies. 2023. No. 3 (39). Pp. 102–107. (In Rus.)Попова Е.В. Российский опыт внедрения искусственного интеллекта в менеджмент предприятия // Инновации и инвестиции. 2023. № 6.Khan, A.A., Laghari, A.A., Li, P. et al. The collaborative role of blockchain, artificial intelligence, and industrial internet of things in digitalization of small and medium-size enterprises. Sci Rep. 2023. No. 13. P. 1656.