Влияние искусственного интеллекта на бизнес-модели и операционную деятельность компаний

Обложка

Цитировать

Аннотация

целью статьи исследовать влияние технологий искусственного интеллекта на современные бизнес-модели и операционную деятельность компаний. В работе рассматривается, как ИИ трансформирует традиционные подходы к ведению бизнеса, автоматизирует рутинные процессы и создает новые возможности для повышения эффективности. Методы включают анализ реальных кейсов внедрения ИИ в различных отраслях, обзор современных технологических решений и оценку их экономического эффекта. Особое внимание уделяется практическим аспектам интеграции ИИ-систем в бизнес-процессы. Результатами является опыт ведущих компаний, который показывает, что комплексная автоматизация на базе ИИ дает синергетический эффект – помимо прямого сокращения затрат (в среднем на 35-50% для рутинных операций), она создает основу для инноваций, ускоряет принятие решений и значительно повышает устойчивость бизнеса к изменениям. Однако успешная реализация таких проектов требует тщательной подготовки данных, пересмотра организационных процессов и инвестиций в развитие компетенций сотрудников. Выводы: ИИ становится ключевым фактором конкурентного преимущества. Компании, своевременно внедряющие интеллектуальные технологии, получают возможность сокращать издержки, повышать качество услуг и формировать устойчивые бизнес-модели в цифровую эпоху. При этом успешная трансформация требует стратегического подхода к интеграции ИИ, инвестиций в инфраструктуру и переподготовки персонала.

Об авторах

Н. А Скворцова

Московский финансово-промышленный университет Синергия

Email: NSkvortsova@synergy.ru
ORCID iD: 0000-0002-9139-3756

Д. А Самылов

Московский финансово-промышленный университет Синергия

Email: anamalia921@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-8683-9133

Список литературы

  1. Alexa+ от Amazon: новая эра персональных помощников на базе искусственного интеллекта // [Электронный ресурс]. URL: https://www.unite.ai/ru/amazons-alexa-a-new-era-of-ai-powered-personal-assistants/ (дата обращения: 14.05.2025)
  2. Как ИИ помогает Amazon экономить полмиллиона тонн упаковки в год [Электронный ресурс] URL: https://www.forbes.com/sites/amyfeldman/2024/04/16/how-ai-is-helping-amazon-save-half-a-million-tons-of-packaging-per-year-artificial-intelligence/ (дата обращения: 14.05.2025)
  3. Как ИИ обеспечивает отличные результаты поиска [Электронный ресурс] URL: https://blog.google/products/search/how-ai-powers-great-search-results/?hl=ru (дата обращения: 20.04.2025)
  4. Томас Дэвенпорт. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Москва, изд-во «Альпина Паблишер». 2020. 314 с.
  5. Гребенюк Е.В., Даниелян Д.Г., Даниелян С.С., Крамаров С.О. Искусственный интеллект в образовании: возможности, методы и рекомендации для педагогов. Москва: ООО «Издательский Центр РИОР», 2024. 1-е изд. 99 с. doi: 10.29039/02147-7
  6. Кочкин Т.Н. Применение искусственного интеллекта в банковской сфере на примере Сбербанка // Молодой ученый. 2022. № 4 (399). С. 108 – 109. URL: https://moluch.ru/archive/399/88284 (дата обращения: 15.05.2025)
  7. Искусственный интеллект в Сбербанке 2022. [Электронный ресурс]. URL:https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения 25.07.2025)
  8. Воронов М.В., Пименов В.И., Небаев И.А.Системы искусственного интеллекта: учебник и практикум для вузов. Москва: Юрайт, 2024. 268 с. ISBN 978-5-534-17032-0.
  9. Мирошниченко М.А. Влияние искусственного интеллекта на эффективность управления документами и знаниями в банковской сфере // ЕГИ. 2024. № 3 (53). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-effektivnost-upravleniya-dokumentami-i-znaniyami-v-bankovskoy-sfere(дата обращения: 16.05.2025)
  10. Годовой отчет по итогам 2024 года Сбербанк [Электронный ресурс] URL: https://www.sberbank.com/ru/investor-relations/ir/news/article?newsID=099c87a1-5f76-45b5-8559-6aecbdad71fd&blockID=8®ionID=89&lang=ru&type=NEWS (дата обращения: 16.05.2025)
  11. Скворцова Н.А., Борисоглебский М.А. BPM-система, как управленческий инструмент, повышающий ключевые показатели эффективности бизнеса // Менеджмент в России и за рубежом. 2024. № 5. С. 64 – 72.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).