IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ON BUSINESS PROCESSES: OPPORTUNITIES AND RISKS

Full Text

Актуальность исследования влияния искусственного интеллекта (ИИ) на бизнес-процессы обусловлена стремительным развитием цифровых технологий, которые меняют не только способы ведения бизнеса, но и сами принципы организации работы компаний. В условиях глобальной цифровизации, когда объем информации растет экспоненциально, традиционные методы обработки и анализа данных становятся неэффективными. В этой ситуации ИИ представляет собой мощный инструмент для оптимизации бизнес-процессов, автоматизации рутинных задач, повышения точности принятия управленческих решений и улучшения операционной эффективности. Внедрение ИИ в различные сферы деятельности позволяет значительно ускорить процессы обработки данных, минимизировать ошибки, связанные с человеческим фактором, и повысить конкурентоспособность организаций. Особенно важно, что ИИ открывает новые возможности для стратегического планирования, прогнозирования рыночных тенденций и персонализации предложений, что непосредственно влияет на рост продаж и улучшение отношений с клиентами. В связи с этим исследование воздействия ИИ на бизнес-процессы является необходимым для понимания его роли в современном бизнесе и выявления как возможностей, так и рисков, связанных с его применением.

Изученность темы исследования. На сегодняшний день не существует единого универсального определения искусственного интеллекта (ИИ). Имеется множество трактовок данного понятия, которые зависят от контекста и области применения.

Согласно мнению А.П. Салминой, «искусственный интеллект представляет собой технологию, способную решать сложные когнитивные задачи, аналогичные тем, которые решает человеческий интеллект» [1]. ИИ выявляет проблемы и разрабатывает решения, способствующие прогрессу технологий и обеспечивающие пользу для людей и общества в целом. Как утверждает А.М. Хакдодов, ИИ оптимизирует бизнес-процессы благодаря Big Data [2]. Алгоритмы машинного обучения выявляют паттерны и тенденции в данных, благодаря чему компании принимают обоснованные управленческие решения. А. А. Ванцева утверждает, что «искусственный интеллект представляет собой область знаний, направленную на создание систем, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как восприятие, принятие решений, планирование и обучение» [3].

Обобщая вышеизложенные определения, можно заключить, что искусственный интеллект представляет собой комплексную технологию и область знаний, направленную на создание систем, способных решать задачи, требующие когнитивных функций, аналогичных человеческому интеллекту. Эти системы могут выполнять такие функции, как восприятие, планирование и обучение, а также анализировать большие объемы данных для выявления трендов, что способствует оптимизации процессов и более эффективному принятию решений. ИИ способен не только решать сложные задачи, но и разрабатывать решения, которые приносят пользу как компаниям, так и обществу в целом.

Результаты и обсуждение. Развитие искусственного интеллекта в бизнесе можно условно разделить на несколько ключевых этапов, каждый из которых отражает смену технологий, подходов и масштабов внедрения в бизнес-процессы:

– 1950-1970 гг. – формирование теоретических основ ИИ, первые экспертные системы, ограниченное применение в науке и промышленности (например, Dendral, Mycin);

– 1980-1990 гг. – развитие экспертных систем, первые коммерческие внедрения, поддержка принятия решений, высокая стоимость и низкая гибкость;

– 2000-2010 гг. – распространение машинного обучения, рост объемов данных, автоматизация маркетинга, логистики, аналитики (использование в CRM-системах);

– 2015-2021 гг. – активное внедрение нейросетей и глубокого обучения, ИИ как часть цифровой трансформации, использование в стратегическом управлении (использование в CRM-системах);

– с 2022 г. – рост популярности генеративного ИИ, применение в создании контента, программировании и клиентском сервисе (ChatGPT, Midjourney, Copilot, расширение функционала в CRM-системах) [4].

Развитие искусственного интеллекта в бизнесе демонстрирует поступательный характер, отражая переход от теоретических концепций к масштабному практическому применению в различных аспектах управления и обслуживания.

Современный бизнес активно внедряет технологии искусственного интеллекта в различные аспекты своей деятельности, что обусловлено необходимостью повышения производительности, оптимизации издержек и развития инновационных решений. Наиболее широкое распространение ИИ получил в банковской сфере, где он применяется для автоматизированного скоринга клиентов, функционирования чат-ботов, противодействия мошенничеству и проведения поведенческого анализа заемщиков. В здравоохранении искусственный интеллект обеспечивает высокоточный анализ медицинских изображений, распознавание патологий и поддержку врачебных решений, тем самым повышая эффективность диагностики и лечения. В нефтегазовой отрасли ИИ используется для построения цифровых моделей месторождений, оптимизации буровых процессов и повышения управляемости добычей углеводородов. В торговле он способствует прогнозированию потребительского спроса, эффективному управлению товарными запасами и персонализации маркетинговых стратегий [5]. В логистических системах технологии ИИ позволяют рассчитывать оптимальные маршруты транспортировки, предсказывать сроки доставки и автоматизировать складские процессы. В образовательной среде ИИ применяется для разработки адаптивных обучающих платформ, оценки знаний обучающихся и индивидуализации образовательных траекторий. На промышленных предприятиях интеллектуальные алгоритмы используются в целях контроля качества, мониторинга состояния оборудования и предиктивного технического обслуживания [6].

Технологии искусственного интеллекта становятся универсальным инструментом, адаптирующимся под специфику каждой отрасли и открывающим новые возможности для повышения производительности, качества и инновационности бизнеса.

Применение ИИ содействует не только повышению эффективности работы, но и оптимизации различных аспектов ведения бизнеса, таких как управление запасами, маркетинг, клиентский сервис и кадровые процессы [7]. В зависимости от масштаба компании, адаптация ИИ-решений имеет свои особенности, так как малые предприятия часто ограничены в ресурсах, в то время как крупные компании могут позволить себе более сложные и дорогие решения.

В таблице 1 приводятся примеры применения искусственного интеллекта в различных сферах бизнеса, в разрезе крупных, средних и малых компаний. Таблица демонстрирует, как ИИ адаптируется и используется в бизнес-процессах в зависимости от масштабов компании.

 

Таблица 1. Примеры внедрения искусственного интеллекта в различных сферах бизнеса

Сфера применения	Крупный бизнес	Средний бизнес	Малый, микро- бизнес
Клиентский сервис	Голосовые и чат-боты, интеграция с CRM, автоматическая обработка обращений	Онлайн-чат с ИИ-алгоритмами, аналитика клиентских запросов	Примитивные боты в мессенджерах, автоматизация ответов в соцсетях
Маркетинг и продажи [8]	Предиктивная аналитика, персонализация контента, системы рекомендаций	Сегментация аудитории, автоматическая настройка таргетированной рекламы	Генерация контента и баннеров с помощью ИИ, A/B тестирование
Управление запасами	Оптимизация логистических цепочек на основе ИИ-моделей, прогнозирование спроса	Прогнозирование остатков и продаж с помощью облачных ИИ-сервисов	Учет остатков и заказов с помощью простых ИИ-инструментов в облаке
Финансовая аналитика	Системы антифрода, автоматизация отчетности, интеллектуальный контроль расходов	ИИ-модули для анализа финансовых потоков и управления ликвидностью	Использование ИИ-функций в бухгалтерских онлайн-сервисах
Кадровые процессы	Автоматизированный рекрутинг, анализ soft skills, прогноз текучести персонала	Подбор резюме на основе ИИ, оценка соответствия кандидатов	ИИ-платформы для поиска фрилансеров и ведения найма через агрегаторы
Производственные задачи	Роботизация и ИИ-контроль качества продукции, предиктивное обслуживание оборудования	Анализ данных с датчиков, планирование ремонтов	Использование ИИ в доступных IoT-решениях для контроля микропроизводства

 

Таким образом, применение искусственного интеллекта в бизнес-процессах существенно зависит от масштаба предприятия. Крупные компании способны внедрять более сложные и масштабируемые решения, что позволяет им значительно повысить эффективность и автоматизировать процессы на всех уровнях. Средние предприятия в свою очередь адаптируют ИИ для решения конкретных задач, часто используя облачные сервисы и более доступные технологии. Малые бизнесы, несмотря на ограниченные ресурсы, также активно внедряют ИИ, однако его применение зачастую ограничивается простыми инструментами и решениями, которые доступны через онлайн-платформы и агрегаторы.

 

Рис. 1. Помощь ИИ в бизнесе, 2024 г.

 

Среди возможностей дальнейшего развития ИИ в бизнесе можно выделить:

– повышение уровня персонализации продуктов и услуг;

– автоматизация рутинных задач, таких как управление запасами, бухгалтерия, обработка документов и управление кадрами;

– повышение точности прогнозирования не только спроса, но и предсказания трендов, поведения потребителей и потенциальных рисков на рынке;

– повышение эффективности управления производственными процессами, логистикой и цепочками поставок за счет интеграции ИИ и интернета вещей;

– применение ИИ в роботах и автоматических системах управления производством.

Согласно опросу бизнесменов, ИИ способствует развитию компаний по многим функциональным зонам менеджмента (рис. 1) [9].

Несмотря на огромный потенциал искусственного интеллекта для трансформации бизнес-процессов, его интеграция сопряжена с рядом существенных опасений владельцев бизнеса (рис. 2) [9]. Характер и интенсивность рисков от внедрения ИИ варьируются в зависимости от масштаба бизнеса. Крупные корпорации, обладая ресурсами, сталкиваются с рисками иного порядка, чем средние и малые предприятия.

Для систематизации потенциальных угроз внедрения ИИ в деятельность компаний различного уровня представим их в виде иерархической структуры (рис. 3).

 

Рис. 2. Опасения владельцев бизнеса по поводу использования ИИ, 2024 г.

 

Рис. 3. Риски внедрения ИИ в бизнес-процессы по типу предприятия

 

Как видно, характер и степень рисков внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы существенно зависят от масштаба предприятия. Для крупных компаний основными вызовами являются регуляторные ограничения, соблюдение этических норм, сложная интеграция с действующими ИТ-системами, высокие требования к кибербезопасности и риски репутационных потерь. Средний бизнес сталкивается с нехваткой квалифицированных кадров, ограниченным бюджетом, слабой инфраструктурой и неясностью правового поля. Малые и микропредприятия испытывают наибольшие трудности – от низкой информированности и ограниченного доступа к ИИ до сомнительной окупаемости инвестиций и сопротивления со стороны собственников.

Выводы. Обобщая представленные аспекты, можно резюмировать, что влияние искусственного интеллекта на бизнес-процессы носит комплексный и разноуровневый характер, обусловленный как технологическими возможностями, так и институциональными ограничениями, варьирующимися в зависимости от масштаба компании. С одной стороны, ИИ открывает для бизнеса новые горизонты – от повышения операционной эффективности и автоматизации рутинных задач до персонализации клиентского опыта и роста конкурентоспособности. С другой стороны, он порождает широкий спектр рисков: регуляторных, этических, организационных, технологических и кадровых. Юридическая и этическая составляющая также требует внимательного подхода. В условиях отсутствия в РФ единого правового акта, регулирующего ИИ, особенно важно учитывать нормы и условия зарубежных платформ, которые могут возлагать ответственность за обработку данных и авторское право на предприятие.

Таким образом, влияние искусственного интеллекта на бизнес-процессы заключается в одновременном открытии широких возможностей и порождении существенных рисков. Эффективность его интеграции напрямую зависит от зрелости компании, наличия стратегического видения, грамотной работы с персоналом, осознанного отношения к юридическим и этическим аспектам. Только в этом случае ИИ становится не просто технологическим трендом, а действенным инструментом устойчивого развития бизнеса.

 

About the authors

A. S. Valeev

Ufa University of Science and Technology

Author for correspondence.
Email: alfredvaleev1@mail.ru

Student

Russian Federation, Russia, Ufa

E. V. Kuznetsova

Ufa University of Science and Technology

Email: alfredvaleev1@mail.ru

Candidate of Sociological Sciences, Associate Professor

Russian Federation, Russia, Ufa

References

Supplementary files