Применение технологий искусственного интеллекта в бизнесе и управлении

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.

1. Павлов И.П. Двадцатилетний опыт изучения высшей нервной деятельности животных. Москва: Издательство «Наука». – 1973. – 661 с.

2. 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.

3. 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.

4. Хрищатый, 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.

5. 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.

6. Махкамов Н. Я. Нейронные сети: насколько они полезны для человечества // CAJAR. –2024. – №10–1. – С. 104-114. – DOI 10.5281/ZENODO.13924581

7. Гермиханова, 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.

8. 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.

9. 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.

10. Мариносян, 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.

11. 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.

12. Ермакова, 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.

13. Khalimon, 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.

14. Матыцина, 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.

15. 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.

16. Афанасьев, Д. Как искусственный интеллект меняет отношение бизнеса к покупателю / Д. Афанасьев // БИТ. Бизнес & Информационные технологии. – 2019. – № 5(88). – С. 54-55. – EDN LAUWIW.

17. 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.

18. Нейроные 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.

19. Богданова, 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.

20. 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.

21. Язханова, 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.

22. 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.

23. Батищев, 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.

24. 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.

25. Соколов Ю.И. Риски человека в цифровую эпоху // Проблемы анализа риска. –2021.– Т. 18, № 2. – С. 72-87. – DOI 10.32686/1812-5220-2021-18-2-72-87

26. Соснило, 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.

27. Тренды 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.

28. Калинин, 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.

29. Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. (2023). Generative AI at Work. 67 p. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.11771