Informatization in the Digital Economy Informatization in the Digital Economy Информатизация в цифровой экономике 2712-9306 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 118577 10.18334/ide.4.3.118577 KKZFBC Articles Статьи Research Article Transformation of managers' competencies in the context of the introduction of artificial intelligence technologies Трансформация компетенций менеджеров в условиях внедрения технологий искусственного интеллекта 3649-2731 Yakovleva Mariya Vladimirovna Яковлева Мария Владимировна

к.э.н., старший преподаватель кафедры «Менеджмент»

 mvyakovleva@bmstu.ru Morokhotova Darya Evgenevna Морохотова Дарья Евгеньевна

студентка кафедры «Менеджмент»

 Morokhotova2014@yandex.ru Kargina Yuliya Sergeevna Каргина Юлия Сергеевна

студентка кафедры «Менеджмент»

 jkargina@gmail.com Bauman Moscow State Technical University Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана 30 09 2023 4 3 VOL 4, NO3 (2023) ТОМ 4, №3 (2023) 207 224 16 06 2023 26 06 2023 Copyright ©; 2023, Yakovleva M.V., Morokhotova D.E., Kargina Yu.S. Copyright ©; 2023, Яковлева М.В., Морохотова Д.Е., Каргина Ю.С. 2023 Yakovleva M.V., Morokhotova D.E., Kargina Yu.S. Яковлева М.В., Морохотова Д.Е., Каргина Ю.С. https://1economic.ru/lib/118577

The article discusses issues related to the influence of artificial intelligence on the work of managers. A survey was conducted among students and staff of Bauman Moscow State Technical University on the topic of choosing the necessary competencies for specialists when interacting with artificial intelligence technologies. The main areas in the work of middle managers where it is most appropriate to implement systems based on artificial intelligence are highlighted. The authors propose steps to improve the efficiency of the implementation of such systems, their advantages and disadvantages of the introduction of AI technologies, examples of implementation at enterprises and other relevant statistics. The article will be useful for specialists who assume the introduction of modern technologies in the activities of departments or organizations as a whole.

В статье рассматриваются вопросы, связанные с влиянием искусственного интеллекта на работу менеджеров. Проведен опрос среди студентов и сотрудников МГТУ им. Н.Э. Баумана на тему выбора необходимых компетенций для специалистов при взаимодействии с технологиями искусственного интеллекта. Выделены основные области в работе менеджеров среднего звена, где наиболее целесообразно внедрять системы на базе искусственного интеллекта. Авторами предложены шаги для повышения эффективности внедрения подобных систем, приводятся их преимущества и недостатки внедрения технологий ИИ, примеры внедрения на предприятия и другая актуальная статистика. Статья будет полезна для специалистов, предполагающих внедрение современных технологий в деятельность подразделений или организаций в целом.

 artificial intelligence management efficiency productivity manager statistics искусственный интеллект менеджмент эффективность производительность менеджер статистика 1. Евстигнеев В. Компьютерные арифметики. Ретроспективный взгляд // Электроника: Наука, технология, бизнес. – 1998. – № 2(14). – c. 19-22. 2. Зачем нужны менеджеры, когда есть искусственный интеллект?. Ideanomics.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://ideanomics.ru (дата обращения: 20.04.2023). 3. Севрюкова В.В., Алябьев С.А. Преимущества, методологии и подходы использования искусственного интеллекта // Программная инженерия: современные тенденции развития и применения: Сборник материалов 3-й Всероссийской конференции, посвященной 55-летию ЮЗГУ. Курск, 2019. – c. 84-89. 4. Попов Ф.П., Савицкая Т.П. Artificial intelligence - good or bad? // Социально-гуманитарные проблемы образования и профессиональной самореализации (Социальный инженер-2020): Сборник материалов Всероссийской конференции молодых исследователей с международным участием. Том. Часть 7. Москва, 2020. – p. 112-115. 5. Искусственный интеллект: 10 важных статистических данных на 2023 год. Botcreators.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://botcreators.ru (дата обращения: 03.03.2023). 6. Менеджеры теряют работу из-за искусственного интеллекта. Life.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://dtf.ru/life.ru (дата обращения: 13.04.2023). 7. Bettis R.A. Organizationally intractable decision problems and the intellectual virtues of heuristics // Journal of Management. – 2017. – p. 2620-2637. – doi: 10.1177/0149206316679253. 8. Bonczek R.H., Holsapple C.W., Whinston A.B. Computer-based support of organizational decision making // Decision Sciences. – 1979. – № 10. – p. 268-291. – doi: 10.1111/j.1540-5915.1979.tb00024.x. 9. Wilson H.J., Daugherty P.R. Collaborative intelligence: humans and AI are joining forces // Harvard Business Review. – 2018. – p. 114-123. 10. Brynjolfsson E., Mitchell T. What can machine learning do? Workforce implications: profound change is coming, but roles for humans remain // Science. – 2017. – № 6370. – p. 1530-1534. – doi: 10.1126/science.aap8062. 11. Устинова О.Е. Искусственный интеллект в менеджменте компаний // Креативная экономика. – 2020. – № 5. – c. 885-904. – doi: 10.18334/ce.14.5.102145. 12. Трифонов Ю.В., Брыкалов С.М., Трифонов В.Ю. Трансформация современных систем менеджмента // Проблемы теории и практики управления. – 2021. – № 8. – c. 75-94. – doi: 10.46486/0234-4505-2021-8-75-94. 13. Гвилия Н.А., Михайлова К.О. Развитие корпоративных логистических систем в условиях цифровизации. / В книге: Развитие науки и научно-образовательного трансфера логистики. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. – 144-156 c. 14. Волкова А.А., Никитин Ю.А., Плотников В.А. Эволюция цифровых технологий, используемых в логистике // Управленческое консультирование. – 2022. – № 1(157). – c. 76-83. – doi: 10.22394/1726-1139-2022-1-76-83. 15. Тимофеев А.Г., Лебединская О.Г. Бизнес-аналитика в условиях цифровой трансформации государственного и корпоративного управления // Управление экономическими системами. – 2017. – № 9(103). – c. 13. 16. Семенов А.А., Варламов О.О. Исследование способов подбора рекламных кампаний на основе сравнения многомерных векторов // Проблемы искусственного интеллекта. – 2020. – № 1(16). – c. 89-104. 17. 15 сценариев использования ИИ в продажах в 2023 году. Blog.salesai.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.salesai.ru/ (дата обращения: 07.05.2023). 18. Белова Е.Ю., Шевченко М.О. Трансформация систем менеджмента предприятий в контексте цифровизации // E-Management. – 2023. – № 1. – c. 17-28. – doi: 10.26425/2658-3445-2023-6-1-17-28. 19. Полякова В.В., Почекутов М.П., Панова Е.А. Трансформация системы формирования квалифицированных кадров в условиях цифровой экономики // Вестник университета. – 2022. – № 4. – c. 26-33. – doi: 10.26425/1816-4277-2022-4-26-33. 20. Забелина О.В., Майорова А.В., Матвеева Е.А. Трансформация востребованности навыков и профессий в условиях цифровизации российской экономики // Экономика труда. – 2020. – № 7. – c. 589-608. – doi: 10.18334/et.7.7.110666. 21. Васильев В.А., Александрова С.В. Цифровые технологии в управлении качеством // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2020. – № 10. – c. 35-41. 22. Амелин С.В., Щетинина И.В. Организация производства в условиях цифровой экономики // Организатор производства. – 2018. – № 4. – c. 7-18. – doi: 10.25987/VSTU.2018.50.18.001. 23. Яковлева М.В., Шалина А.И. Алгоритм принятия решений о внедрении предиктивного обслуживания оборудования на высокотехнологичных предприятиях // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 1. – c. 159-172. – doi: 10.18334/vinec.13.1.117426. 24. Ум без зарплаты: 68% компаний в России используют искусственный интеллект. Iz.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://iz.ru (дата обращения: 11.04.2023). 25. Искусственный интеллект в управлении персоналом. Примеры из практики. Hrhelpline.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://hrhelpline.ru (дата обращения: 22.05.2023). 26. Как искусственный интеллект меняет HR. Ecopsy.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://ecopsy.ru (дата обращения: 03.06.2023). 27. Лазарева М.М., Калюкарин А.В. Преимущества искусственного интеллекта. Применение в банковской сфере // Вопросы устойчивого развития общества. – 2022. – № 9. – c. 312-316. 28. HRоботы: как искусственный интеллект помогает решать 7 задач службы персонала - от поиска сотрудников до выдачи справок. Vc.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://vc.ru (дата обращения: 09.06.2023). 29. Введение в искусственный интеллект для инженеров-менеджеров. Bestprogrammer.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://bestprogrammer.ru (дата обращения: 20.05.2023). 30. Старожук Е.А., Яковлева М.В. Проблемы внедрения виртуальных испытаний радиоэлектронной промышленной продукции на этапе проектирования // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 9. – c. 1172-1177. 31. Боги из машины. Заменит ли топ-менеджеров искусственный интеллект. Forbes.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://forbes.ru (дата обращения: 13.05.2023). 32. Osipov S.S., Ulimova N.V. Advantages and disadvantages of AI // Science and World. – 2017. – № 4-1(44). – p. 77-78. 33. 62% топ-менеджеров положительно оценили влияние ИИ на бизнес-процессы. Sostav.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://sostav.ru (дата обращения: 28.04.2023). 34. Сергеева И.Г., Чеботарь А.В., Харламов А.В. Оценка применения информационных технологий и систем в инновационной деятельности организации // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2020. – № 1(121). – c. 62-66.