guuvestВестник университетаVestnik Universiteta1816-42772686-8415State University of Management10.26425/1816-4277-2026-1-71-87guuvest-6747Research ArticleСТРАТЕГИИ И ИННОВАЦИИSTRATEGIES AND INNOVATIONSПрименение технологий искусственного интеллекта в бизнесе и управленииThe use of artificial intelligence technologies in business and managementhttps://orcid.org/0009-0006-5707-2138РедькинаА. В.RedkinaA. V.

Редькина Александра Владимировна, студент

г. Москва

Alexandra V. Redkina, Student

Moscow

guu.konf@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0008-2177-1142ХалявинаЕ. Э.KhalyavinaE. E.

Халявина Елизавета Эдуардовна, студент

г. Москва

Elisaveta E. Khalyavina, Student

Moscow

guu.konf@yandex.ruhttps://orcid.org/0009-0002-4767-1533ЛимарьА. Ю.LimarA. Yu.

Лимарь Анна Юрьевна, студент

г. Москва

Anna Yu. Limar, Student

Moscow

guu.konf@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9480-3466ХалимонЕ. А.KhalimonE. A.

Халимон Екатерина Андреевна, канд. экон. наук, доц. каф. управления проектом

г. Москва

Ekaterina A. Khalimon, Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof. at the Project Management Department

Moscow

guu.konf@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3896-1136КизеевВ. М.KizeevV. M.

Кизеев Вениамин Михайлович, канд. экон. наук, член совета директоров

г. Москва

Veniamin M. Kizeev, Cand. Sci. (Econ.), Member of the Board of Directors

Moscow

guu.konf@yandex.ruГосударственный университет управленияРоссияState University of ManagementRussian FederationГруппа Компаний WINbdРоссияWINbd, group of companiesRussian Federation202607042026017187Copyright © Редькина А.В., Халявина Е.Э., Лимарь А.Ю., Халимон Е.А., Кизеев В.М., 20262026Редькина А.В., Халявина Е.Э., Лимарь А.Ю., Халимон Е.А., Кизеев В.М.Redkina A.V., Khalyavina E.E., Limar A.Y., Khalimon E.A., Kizeev V.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/6747

Целью настоящего исследования является изучение накопленного опыта применения нейросетей в бизнесе и управлении, выявление сопутствующих проблем и рисков, а также трендов развития нейросетей и областей их применения. Для достижения поставленной цели авторами были использованы такие методы, как анализ научных источников литературы, практических кейсов зарубежных и отечественных компаний, подготовка и проведение опроса респондентов (управленцев, специалистов и предпринимателей), анализ и обобщение полученных ответов. Сделаны выводы о том, что нейросети повышают эффективность деятельности компаний, помогают при принятии управленческих решений, улучшают конкурентоспособность организаций. Помимо этого обозначены проблемы в области развития технологий искусственного интеллекта (далее – ИИ) и риски, сопутствующие внедрению нейросетей. В работе представлен перечень нейросетей, используемых в управленческой деятельности, с описанием их функциональных возможностей. Также определены тренды развития технологий ИИ и области их применения. Данная информация позволяет повысить уровень информированности о существующих технологиях ИИ, об опыте и областях применения, о рисках их внедрения и современных трендах в области нейротехнологий. Результаты проведенного исследования будут полезны для предпринимателей, управленцев и специалистов в различных областях, а также могут быть использованы для дальнейшего исследования нейротехнологий в бизнесе и управлении.

The purpose of this research is to study the accumulated experience of using neural networks in business and management, identify related problems and risks, as well as trends in the development of neural networks and their applications. To achieve this aim, the authors have applied the following research methods: analysis and systematization of scientific literature, practical cases of foreign and domestic companies, the preparation and conduct of a survey of respondents (managers, specialists, and entrepreneurs), as well as the analysis, systematization, and generalization of the answers received. It has been concluded that neural networks increase the efficiency of companies, help in making managerial decisions, and improve the competitiveness of organizations. In addition, the authors identify problems in the development of artificial intelligence (hereinafter referred to as AI) technologies and the risks associated with the introduction of neural networks. The research presents a list of neural networks used in management activities, with a description of their functionality. The authors also outlined trends in the development of AI technologies and areas of their application. This information makes it possible to raise awareness of existing AI technologies, their experience and applications, the risks of their implementation, and current trends in the field of neurotechnology. The results of the conducted research will be useful for entrepreneurs, managers, and specialists in various fields, and can also be used for further research into neurotechnologies in business and management.

Нейросетьискусственный интеллектИИбизнесуправлениеконкурентоспособностьэффективностьтехнологиирискитрендыNeural networkartificial intelligenceAIbusinessmanagementcompetitivenessefficiencytechnologyriskstrendsReferencesПавлов И.П. Двадцатилетний опыт изучения высшей нервной деятельности животных. Москва: Издательство «Наука». – 1973. – 661 с.Pavlov, I. P. (1973). Twenty years of experience in studying the higher nervous activity of animals. Nauka Publishing House. (In Russian).Аксентов, В. А. Эволюция развития нейронных сетей: прошлое, настоящее, будущее / В. А. Аксентов // Вестник науки. – 2023. – Т. 3, № 8(65). – С. 89-91. – EDN PDUIYV.Aksentov, V. A. (2023). Evolution of neural network development: Past, present, future. Bulletin of Science, 3(8), 89–91. (In Russian).Кочарян, Ю. Г. Роль искусственного интеллекта в сфере бизнеса / Ю. Г. Кочарян, П. А. Забусова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2024. – № 12-3(99). – С. 127-131. – DOI 10.24412/2500-1000-2024-12-3-127-131. – EDN IKPPOE.Kocharyan, Yu. G., & Zabusova, P. A. (2024). The role of artificial intelligence in business. International Journal of Humanities and Natural Sciences, 12-3, 127–131. (In Russian). https://doi.org/10.24412/2500-1000-2024-12-3-127-131Хрищатый, А. С. Исследование использования нейросетей для анализа данных и принятия бизнес-решений: анализ эффективности использования нейросетей для обработки больших объемов данных и предоставления ценных инсайтов для принятия решений / А. С. Хрищатый // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 7. – С. 294-298. – EDN XKHMFI.Hrishchaty, A. S. (2023). Research on the use of neural networks for data analysis and business decision-making. Innovations and Investments, 7, 294–298. (In Russian).Леметюйнен, Ю. А. Сравнительный анализ возможности нейросетевого моделирования на языке программирования python и в среде MATLAB / Ю. А. Леметюйнен, С. П. Дударов // Успехи в химии и химической технологии. – 2021. – Т. 35, № 3(238). – С. 6-8. – EDN XMOJOZ.Lemetuinen, Yu. A., & Dudarov, S. P. (2021). Comparative analysis of the possibility of neural network modeling in the PYTHON programming language and the MATLAB environment. Advances in Chemistry and Chemical Technology, 3(238), 6–8. (In Russian).Махкамов Н. Я. Нейронные сети: насколько они полезны для человечества // CAJAR. –2024. – №10–1. – С. 104-114. – DOI 10.5281/ZENODO.13924581Makhkamov, N. Ya. (2024). Neural networks: How useful they are for humanity. Central Asian Journal of Academic Research, 2(10), 104–114. (In Russian). https://doi.org/10.5281/zenodo.13924581Гермиханова, Х. Р. Методы обучения нейронной сети (некоторые аспекты) / Х. Р. Гермиханова // Инновационные аспекты развития науки и техники : Сборник избранных статей II Международной научно-практической конференции, Саратов, 24 ноября 2020 года. – Саратов: НОО «Цифровая наука», 2020. – С. 6-10. – EDN IHBAAW.Germikhanova, H. R. (2020). Neural network training methods (some aspects). II International Scientific and Practical Conference: Innovative Aspects of Science and Technology Development, 2, 6–10. (In Russian).Шотыло, Д. М. Тенденции развития искусственных нейронных сетей в цифровой экономике / Д. М. Шотыло, В. Е. Крайнова, А. В. Скурыдин // Экономинфо. – 2018. – Т. 15, № 4. – С. 65-69. – EDN YPSCNN.Shotylo, D. M., Krainova, V. E., & Skurydin, A. V. (2018). Trends in the development of artificial neural networks in the digital economy. EKONOMINFO, 4, 65–69. (In Russian).Кузнецова, И. О. Принцип работы и архитектура нейронных сетей / И. О. Кузнецова, Д. А. Малютов // Евразийская интеграция: современные тренды и перспективные направления : Материалы VII Международной научно-практической конференции, Омск, 12 марта 2024 года. – Омск: Омский государственный технический университет, 2024. – С. 106-111. – DOI 10.24412/cl-37031-2024-2-106-111. – EDN IQWDUX.Kuznetsova, I. O., & Malyutov, D. A. (2024). The principle of operation and architecture of neural networks. Eurasian Integration: Current Trends and Promising Directions, 106–111. (In Russian) https://doi.org/10.24412/cl-37031-2024-2-106-111Мариносян, А. Х. ChatGPT-4 в обучении физике и математике: возможности, ограничения и перспективы совершенствования / А. Х. Мариносян // Вестник МГПУ. Серия: Информатика и информатизация образования. – 2024. – № 4(70). – С. 95-115. – EDN DNGISD.Marinosyan, A. H. (2024). ChatGPT-4 in teaching physics and mathematics: Opportunities, limitations and prospects for improvement. Bulletin of the Moscow State Pedagogical University. Series: Informatics and Informatization of Education, 4(70), 95–115. (In Russian).Пятая промышленная революция - инновации в области биотехнологий и нейросетей / Ю. А. Аренс, Н. А. Каткова, Е. А. Халимон, И. С. Брикошина // E-Management. – 2021. – Т. 4, № 3. – С. 11-19. – DOI 10.26425/2658-3445-2021-4-3-11-19. – EDN WMQNJV.Arens, Y. A., Katkova, N. A., Khalimon, E. A., & Brikoshina, I. S. (2021). The Fifth Industrial Revolution - innovations in the field of biotechnology and neural networks. E-Management, 4(3), 11–19. (In Russian). https://doi.org/10.26425/2658-3445-2021-4-3-11-19Ермакова, С. Э. Основные аспекты роботизации бизнес-процессов в сфере услуг здравоохранения / С. Э. Ермакова, И. Е. Ковязин // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Т. 10, № 1. – С. 433-448. – DOI 10.18334/vinec.10.1.100494. – EDN FLDDAD.Ermakova, S. E., & Kovyazin, I. E. (2002). The main aspects of robotization of business processes in the field of healthcare services. Issues of Innovative Economics, 1, 433–448. (In Russian). https://doi.org10.18334/vinec.10.1.100494Khalimon, E. Lean project management: experience of Russian organizations and efficiency assessment / E. Khalimon, I. Brikoshina, M. Guseva // Научные исследования и разработки. Российский журнал управления проектами. – 2021. – Vol. 10, No. 4. – P. 31-37. – DOI 10.12737/2587-6279-2022-10-4-31-37. – EDN KXBIPN.Khalimon, E., Brikoshina, I., & Guseva, M. (2021). Lean project management: Experience of Russian organizations and efficiency assessment. Russian Journal of Project Management, 10(4), 31–37. https://doi.org10.12737/2587-6279-2022-10-4-31-37Матыцина, Н. П. Применение нейросети в сфере бизнеса / Н. П. Матыцина, Я. Ю. Соловьев // Символ науки: международный научный журнал. – 2023. – № 12-2. – С. 110-112. – EDN RQROFJ.Matytsina, N. P., & Solovyov, Y. Y. (2023). Application of a neural network in the field of business. Symbol of Science, 12-2, 110–112. (In Russian).Искусственный интеллект в управленческом учете коммерческих структур: новые возможности / И. А. Морозова, О. М. Коробейникова, Д. А. Коробейников, М. В. Глазова // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2020. – № 2(41). – С. 32-38. – DOI 10.18323/2221-5689-2020-2-32-38. – EDN QUNRJP.Morozova, I. A., Korobeynikova, O. M., Korobeynikov, D. A., & Glazova, M. V. (2020). Artificial intelligence in management accounting of commercial structures: New opportunities. Vector of Science of Tolyatti State University. Series: Economics and Management, 2(41), 32–38. (In Russian). https://doi.org10.18323/2221-5689-2020-2-32-38Афанасьев, Д. Как искусственный интеллект меняет отношение бизнеса к покупателю / Д. Афанасьев // БИТ. Бизнес & Информационные технологии. – 2019. – № 5(88). – С. 54-55. – EDN LAUWIW.Afanasiev, D. (2019). How artificial intelligence changes the attitude of a business to a customer. BIT. Business and Information Technology, 5(88), 54–55. (In Russian).Бурханов, Т. Р. Роль нейросетей в маркетинговом продвижении компании на B2C рынке / Т. Р. Бурханов, В. А. Кошель // Практический маркетинг. – 2023. – № 12(318). – С. 4-10. – DOI 10.24412/2071-3762-2023-12318-4-10. – EDN JGQYLI.Burkhanov, T. R., & Koshel, V. A. (2023). The role of neural networks in the marketing promotion of a company in the b2c market. Practical Marketing, 12, 4–10. (In Russian). https://doi.org10.24412/2071-3762-2023-12318-4-10Нейроные сети как прорывная цифровая технология в инновационном бизнесе / Н. Н. Масюк, Л. К. Васюкова, М. А. Бушуева, П. С. Диденко // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2019. – Т. 8, № 4(29). – С. 279-283. – DOI 10.26140/anie-2019-0804-0062. – EDN HIGOUA.Masyuk, N. N., Vasyukova, L. K., Bushueva, M. A., & Didenko, P. S. (2019). Neural networks as a breakthrough digital technology in innovative business. ANI: Economics and Management, 4(29), 279–283. (In Russian). https://doi.org10.26140/anie-2019-0804-0062Богданова, Т. К. Применение нейронных сетей для прогнозирования платежеспособности российских предприятий обрабатывающих отраслей / Т. К. Богданова, Т. Я. Шевгунов, О. М. Уварова // Бизнес-информатика. – 2013. – № 2(24). – С. 40-48. – EDN QLHURN.Bogdanova, T. K., Shevgunov, T. Y., & Uvarova, O. M. (2013). The use of neural networks to predict the solvency of Russian enterprises in manufacturing industries. Business Informatics, 24, 40–48. (In Russian).Городнова, Н. В. Применение искусственного интеллекта в бизнес-сфере: современное состояние и перспективы / Н. В. Городнова // Вопросы инновационной экономики. – 2021. – Т. 11, № 4. – С. 1473-1492. – DOI 10.18334/vinec.11.4.112249. – EDN MGHEPK.Gorodnova, N. V. (2021). Application of artificial intelligence in the business sphere: Current state and prospects. Issues of Innovative Economics, 4, 1473–1492. (In Russian). https://doi.org10.18334/vinec.11.4.112249Язханова, Х. Д. Нейронные сети для оптимизации управленческих решений / Х. Д. Язханова, М. Бердиева// Вопросы науки и образования. – 2022. – № 8(164). – С. 11-14. – EDN LWJRPN.Yazkhanova, H. D., & Berdieva, M. (2022). Neural networks for optimizing management decisions. Issues of Science and Education, 8(164). (In Russian).Филипова, И. А. Нейросети: применение, вопросы этики и права / И. А. Филипова // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Право. – 2023. – Т. 23, № 4. – С. 76-81. – DOI 10.14529/law230411. – EDN RHFTPO.Filippova, I. A. (2023). Neural networks: Application, ethics and law issues. Bulletin of SUSU. Series: Law, 4, 76–80. (In Russian). http://doi.org10.14529/law230411Батищев, А. В. Анализ перспектив и проблем управления бизнес-процессами малого бизнеса на основе технологий искусственного интеллекта / А. В. Батищев, И. В. Соловьев // Естественно-гуманитарные исследования. – 2024. – № 3(53). – С. 492-497. – EDN DLRLCG.Batishchev, A. V., & Solovyov, I. V. (2024). Analysis of prospects and opportunities for business management. EGI, 3(53), 492–497. (In Russian).Авдошин, С. М. Доверенный искусственный интеллект как способ цифровой защиты / С. М. Авдошин, Е. Ю. Песоцкая // Бизнес-информатика. – 2022. – Т. 16, № 2. – С. 62-73. – DOI 10.17323/2587-814X.2022.2.62.73. – EDN OWMPTE.Avdoshin, S. M., & Pesotskaya, E. Y. (2022). Trusted artificial intelligence as a way of digital protection. Business Informatics, 2, 62–73. (In Russian).Соколов Ю.И. Риски человека в цифровую эпоху // Проблемы анализа риска. –2021.– Т. 18, № 2. – С. 72-87. – DOI 10.32686/1812-5220-2021-18-2-72-87Sokolov, Yu. I. (2021). Human risks in the digital age. Issues of Risk Analysis, 18(2), 72–87. (In Russian). https://doi.org/10.32686/1812-5220-2021-18-2-72-87Соснило, А. И. Технологии виртуальной и дополненной реальности как факторы государственной экономической политики и роста конкурентоспособности бизнеса / А. И. Соснило, М. Д. Устюжанина // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. – 2019. – № 2. – С. 204-219. – DOI 10.15593/2224-9354/2019.2.15. – EDN VNPEVC.Sosnilo, A. I., & Ustyuzhanina, M. D. (2019). Virtual and augmented reality technologies as factors of state economic policy and business competitiveness growth. Bulletin of PNRPU. Socio-Economic Sciences, 2, 204–219. (In Russian). https://doi.org10.15593/2224-9354/2019.2.15Тренды инновационного развития умных городов / Е. А. Смирнов, В. Г. Каштанов, В. В. Денк, Е. А. Халимон // Вестник университета. – 2021. – № 5. – С. 28-36. – DOI 10.26425/1816-4277-2021-5-28-36. – EDN KGPXOC.Smirnov, E. A., Kashtanov, V. G., Denk, V. V., & Halimon, E. A. (2021). Trends in innovative development of smart cities. Bulletin of the University, 5, 28–36. (In Russian). https://doi.org10.26425/1816-4277-2021-5-28-36Калинин, П. С. Развитие электронного взаимодействия клиники и пациента: опыт создания и тестирования чат-бота в медицинском центре / П. С. Калинин, Г. М. Орлов // International Journal of Open Information Technologies. – 2022. – Т. 10, № 11. – С. 105-112.Kalinin, P. S., & Orlov, G. M. (2022). The development of electronic interaction between the clinic and the patient. International Journal of Open Information Technologies, 11, 105–112. (In Russian).Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. (2023). Generative AI at Work. 67 p. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.11771Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Generative AI at work. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.11771

The authors declare that there are no conflicts of interest present.