Дифференцированное влияние искусственного интеллекта на бизнес-модель организации
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2026-1-60-70
Аннотация
Исследование посвящено анализу искусственного интеллекта (далее – ИИ) как сквозной технологии, которая оказывает влияние не только на общий социально-экономического контекст, но и прямо на процессы управления и развития отдельной организации. Целью настоящего исследования является определение эндогенных и экзогенных эффектов применения технологии ИИ в разнообразии бизнес-моделей организаций. Для достижения цели изучены типы бизнес-моделей. Выявлены преобладающие подходы их классификации, включая акценты на технологических преобразованиях и инновационных процессах, рыночную ориентацию, а также гуманистический подход. Определена классификация видов ИИ, включая генеративный и традиционный, а также обозначены формы его влияния на деятельность организации. Анализ научных источников и итоги проведенного автором исследования позволили выявить внутренние и внешние эффекты внедрения ИИ применительно к существующему разнообразию бизнес-моделей предприятий, среди которых оптимизация внутренних процессов, повышение технологического уровня, снижение издержек, персонификация услуг, улучшение качества обслуживания клиентов и укрепление безопасности деятельности организации. Результаты исследования позволят повысить осознание в применении технологии ИИ в организациях, функционирование которых соответствует различным видам бизнес-моделей.
Об авторе
Е. П. Ерошенко
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина
Россия
Россия
Ерошенко Евгений Павлович, канд. экон. наук, доц. каф. менеджмента
г. Екатеринбург
Список литературы
1. Чесборо, Г. Открытые бизнес-модели: IP-менеджмент. М.: Поколение, 2008.
2. Дебелак, Д. Бизнес-модели: принципы создания процветающей организации. М.: Гребенников, 2009.
3. Johnson, M., Christensen, C., & Kagermann, H. (2009). Renewing the business model. Harvard Business Review, 204(3), 63.
4. Остервальдер, А., Пинье, И. Построение бизнес-моделей. М.: Альпина Паблишер, 2013.
5. Чан Ким, У., Моборн, Р. Стратегия голубого океана. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.
6. Маркидес, К. Новая модель бизнеса: стратегии безболезненных инноваций. М.: Альпина Паблишер, 2010.
7. Смирнов, С. А., Боброва, С. В., Аренков, И. А., Салихова, Я. Ю. Устойчивые сочетания отличительных особенностей бизнес-моделей инновационных фирм / С. А. Смирнов, С. В. Боброва, И. А. Аренков, Я. Ю. Салихова // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. – 2021. – Т. 37, № 1. – С. 62–83. – DOI 10.21638/spbu05.2021.103. – EDN CFAARE.
8. Шумпетер, Й. История экономического анализа. Т. 2. СПб.: Экономическая школа, 2001.
9. Levitt, T. (1960). Marketing myopia. Harvard Business Review.
10. Kotler, P. (1977). From hard sell to effective marketing. Harvard Business Review, 55(6), 67–75.
11. Cowley, A., Javorsky, B. (1990). Market orientation: Concept, research hypotheses, and implications for management. Journal of Marketing, 54(2).
12. Gebauer, H., Kovalkovskiy, K. (2012). Customer-oriented and service-focused structures in businesses. Journal of Business & Industry, 27(7), 527–537.
13. Narver, J. C., Slater, S. F. (1990). The effectiveness of market orientation on business performance. Journal of Marketing.
14. Асмолов, А. Г. Корпоративная культура: система подчинения или ключ к развитию каждого? / А. Г. Асмолов // Образовательная политика. – 2024. – Т. 19, № 4. – С. 8–12. – DOI 10.22394/2078-838X-2024-4-8-12. – EDN SQZXWC.
15. Аверкин, А., Гаазе-Рапопорт, М., Поспелов, Д. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.: Радио и связь, 1992. 16.
16. Вешнева, И. В. Технологии искусственного интеллекта: классификация, ограничения, перспективы и угрозы / И. В. Вешнева // Известия Саратовского университета. Экономика. Управление. Право. – 2023. – Т. 23, № 4. – С. 428–438. – DOI 10.18500/1994-2540-2023-23-4-428-438. – EDN XCKAXR.
17. Islas-Cota, E., Garcia-Jose, O., Acosta, K., & Rodriguez, L. (2022). Systematic review of intelligent assistants. Future Generation Computer Systems, 128, 45–62. https://doi.org/10.1016/j.future.2021.09.035
18. Ерошенко, Е. П. Анализ использования искусственного интеллекта в отраслях экономики и системе региональной исполнительной власти Российской Федерации / Е. П. Ерошенко // Цифровая экономика и инновации. – 2024. – № 2. – С. 29–38. – DOI 10.18323/3034-2074-2024-2-29-38. – EDN XKAAUM.
19. Егорова, А. А., Рыжков, А. П. Системы генеративного интеллекта для синтеза изображений, сценарии их использования и связанные задачи / А. А. Егорова, А. П. Рыжов // Вестник Московского университета. Вычислительная математика и кибернетика. – 2024. – № 1. – С. 47–60. – DOI 10.55959/MSU/0137-0782-15-2024-47-1-47-60. – EDN CKSOZA.
20. Cattell, R. (1971). Abilities: Their structure, growth, and action. Houghton Mifflin.
21. Васильева, З. А., Рыжкова, О. В., Улас, Ю. В. Методика оценки интегральных эффектов технологического развития региона в краткосрочном и долгосрочном периодах / З. А. Васильева, О. В. Рыжкова, Ю. В. Улас // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2017. – Т. 6, № 4(21). – С. 208–211. – EDN YNDVFP.
22. Олейник, И. Социальные эффекты технологических революций / И. Олейник // Проектирование будущего. Проблемы цифровой реальности: материалы 3-й Международной конференции, 2020. – С. 103–110.
23. Ивановский, Б. Экономические эффекты от внедрения технологий искусственного интеллекта / Б. Ивановский // Социальные новации и социальные науки. – 2021. – № 2. – С. 8–25.
Рецензия
Для цитирования:
Ерошенко Е.П. Дифференцированное влияние искусственного интеллекта на бизнес-модель организации. Вестник университета. 2026;(1):60-70. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2026-1-60-70
For citation:
Eroshenko E.P. Differentiated impact of artificial intelligence on an organization’s business model. Vestnik Universiteta. 2026;(1):60-70. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/1816-4277-2026-1-60-70
Просмотров:
175
JATS XML
Послать статью по эл. почте 