Влияние развития искусственного интеллекта на корпоративную социальную ответственность

Бадыкова И.Р.1
1 Казанский национальный исследовательский технологический университет, Россия, Казань

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 17, Номер 9 (Сентябрь 2023)

Цитировать:
Бадыкова И.Р. Влияние развития искусственного интеллекта на корпоративную социальную ответственность // Креативная экономика. – 2023. – Том 17. – № 9. – С. 3283-3298. – doi: 10.18334/ce.17.9.118816.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=54742054

Аннотация:
Активное внедрение искусственного интеллекта существенно влияет на рыночные стратегии и решения фирм. На наш взгляд, важным представляется исследование влияния подобных преобразований деятельности компаний также и на уровень их корпоративной социальной ответственности, что представляет собой важную научную проблему. Целью данного исследования выступает определение характера влияния внедрения искусственного интеллекта компаниями на уровень их корпоративной социальной ответственности и выявления потенциального воздействия соответствующих нововведений на характер взаимодействия предприятия с основными группами стейкхолдеров. В рамках исследования произведен литературный обзор, который показывает недостаточность уровня исследования данной проблемы на сегодняшний день, проанализирована статистика, касаемая внедрения искусственного интеллекта, а также уровня корпоративной социальной ответственности. Научная новизна данного исследования заключается в выявлении основных точек соприкосновения искусственного интеллекта и корпоративной социальной ответственности в разрезе взаимоотношений предприятий с различными группами стейкхолдеров. Автором сделан вывод о том, что на сегодняшний день крайне важным представляется поиск и нахождение баланса между внедрением предприятиями искусственного интеллекта и наращивания уровня социальной ответственности, поскольку именно лояльное отношение со стороны инвесторов, сотрудников, потребителей, государства и других стейкхолдеров является основой роста эффективности предприятия в долгосрочной перспективе. Подобного рода исследования необходимы для лучшего понимания роли искусственного интеллекта в организациях. Данная статья, будет интересна как научным деятелям, поскольку на сегодняшний день весьма малое количество работ в отечественной и зарубежной литературе посвящены решению проблемы воздействия внедрения искусственного интеллекта на уровень корпоративной социальной ответственности, так и организациям, которые могут использовать полученные автором выводы при разработке стратегии развития предприятий

Ключевые слова: искусственный интеллект, корпоративная социальная ответственность, анализ данных, стейкхолдеры

JEL-классификация: M14, M21, O31, O33



Введение

В течении нескольких последних лет искусственный интеллект (ИИ) получил ускоренное развитие. Очевидным представляется, что такой существенный технологический и научный прогресс несет в себе большое количество потенциальных изменений во многих сферах, включая в целом финансово-экономическую, научную, образовательную и т.д. Однако ответ на вопрос о том, будут ли изменения в большей степени положительными, представляется дискуссионным. В частности, встает вопрос о том, насколько активное внедрение предприятиями ИИ в свою деятельность, представляется социально ответственным. В связи с этим, актуальность изучения взаимосвязей между ИИ и корпоративной социальной ответственностью (КСО) является крайне высокой и необходимой для улучшения нашего понимания роли ИИ в организациях.

В целом ИИ в науке определяют как «границу вычислительных достижений, которая обращается к человеческому интеллекту при решении все более сложных задач, используемых при принятии решений» [1]. Значительные достижения в этой сфере оказывают глубокое влияние на бизнес и общество [2; 3; 4; 5]. ИИ все более активно используется и развивается в промышленном производстве, сельском хозяйстве, сфере общественной безопасности, финансово-экономической сфере, медицине, телекоммуникациях, транспорте и т.д.Изменения находят место и в законодательствах стран. Так, в России в 2019 г. президент РФ В.В. Путин подписал указ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [6]. Этим указом утверждена Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года. Внедрение в бизнес технологий ИИ, таких как роботы, распознавание лиц, алгоритмы и обработка естественного языка, не только обеспечивает корпоративные преимущества (например, помогает сотрудникам принимать более обоснованные решения, предоставляет новые предложения клиентам), но также создает потенциальные проблемы для различных заинтересованных сторон с точки зрения конфиденциальности, дискриминации, предвзятости и т. д. (например, [3; 7; 8; 9; 10]).

Вопрос о том, как обеспечить ответственность бизнеса в эпоху ИИ представляется актуальной и важной исследовательской и практической проблемой. В литературе по КСО, определяемой как основывающейся на трех факторах устойчивого развития (социальном, экологическом, управленческом) подход к ведению бизнеса, целью которого является максимизация прибыли при условии соблюдения социально ответственного поведения, заключающегося в учете интересов как можно большего количества групп стейкхолдеров, как правило, внедряемый предприятиями на добровольных началах [11; 12; 13], долгое время основное внимание уделялось факторам, влияющим на то, чтобы менеджмент предприятий, действовал социально ответственным образом по отношению к различным заинтересованным сторонам, таким как потребители, сотрудники, поставщики, сообщества, государство и окружающая среда [13; 14; 15; 16]. Однако внедрение технологий ИИ в бизнес меняет почти все аспекты ведения бизнеса социально ответственными способами, поскольку технологии ИИ имеют три различных и взаимосвязанных аспекта, а именно автономию, обучение и непостижимость [1]. Например, сами технологии искусственного интеллекта на сегодняшний день не имеют моральных стандартов, необъяснимый «черный ящик» алгоритмического процесса принятия решений тщательно изучается как несправедливый и причиняющий вред [17; 18].

Существующая литература по ИИ в основном посвящена тому, как разработка ИИ влияет на рыночные стратегии и решения фирм (например, [1; 19]). Однако существенное внимание следует уделить тому, что внедрение ИИ может привести ко многим потенциально неэтичным действиям. Недавние исследования начали изучать такие проблемы, как угроза конфиденциальности информации, безопасность и вопросы этики [20]. Кроме того, разработка ИИ заставляет фирмы перестраивать свои внутренние процессы и размывать организационные границы, что существенно меняет отношения между фирмой и различными заинтересованными сторонами. Технологии искусственного интеллекта также могут стать новыми способами участия в КСО. В этих обстоятельствах эффективное управление отношениями с заинтересованными сторонами и поведением компаний в области социальной ответственности становится критически важным для их устойчивого конкурентного преимущества в эпоху цифровых технологий.

Однако, несмотря на очевидное нарастание проблемы определения ответственности ИИ в бизнесе, относительно мало теоретических и эмпирических исследований посвящено тому, как технологии влияют на КСО (например, [5; 21]).

Целью данной статьи выступает определение характера влияния внедрения ИИ компаниями на уровень их корпоративной социальной ответственности (КСО) и выявления потенциального воздействия соответствующих нововведений на характер взаимодействия предприятия с основными группами стейкхолдеров.

Научная новизна данного исследования заключается в выявлении основных точек соприкосновения ИИ и КСО в разрезе взаимоотношений предприятий с различными группами стейкхолдеров, что может послужить основой для дальнейших научных исследований.

Анализ рынка искусственного интеллекта, корпоративной социальной ответственности и их связи

Обратимся к статистике, определяющей уровень развития искусственного интеллекта в России и для сравнения в странах Европейского Союза (ЕС), КНР, США и ряда других стран.

Рис. 1 демонстрирует информацию об удельном весе компаний, использующих в своей деятельности ИИ. Как показывает график, лидером является КНР (58%), на втором месте – США (25%) [22], в среднем по ЕС в 2021 году данный показатель составил 8% [23], в то время как в России 5,4% (2020 г.) [24]. Соответственно, можно говорить о существенном отставании уровня развития ИИ в России по сравнению с КНР и США, однако если сравнивать со средним значением стран ЕС, можно говорить о том, что отставание находится в пределах, которое представляется возможным нарастить.

Рис. 1. Удельный вес предприятий, использующих виды ИИ в 2021 г. (для России – 2020 г.) (в процентах)

Примечание: составлено автором на основании источников статистических данных [22; 23; 24]

Интересным является и рассмотрение направлений деятельности, в рамках которых используется искусственный интеллект. Как видно, из рис. 2, в рамках европейских стран наиболее активно ИИ применятся в сферах «Информация и коммуникации» (25%), «Профессиональные, научные и технические услуги» (18%), «Электричество, газ, отопление, вентиляция воздуха и водоснабжение (9%) [23].

Рис. 2. Удельный вес предприятий, использующих ИИ в странах ЕС по направлениям деятельности (в процентах) в 2021 г. [23]

По данным из источника, анализирующего российский рынок [24], наиболее активно ИИ внедряется с целью интеллектуального анализа данных (3,8), обработки естественного языка (3,8), применения компьютерного зрения (3,7).

Рис. 3. Удельный вес предприятий, использующих ИИ в России по направлениям деятельности в 2020 г. (в процентах) [24]

Кроме статистики внедрения ИИ в деятельность предприятий, важным представляется рассмотрение данных по уровню КСО в России. Автором собраны данные по 25 крупным российским компаниям нефинансового сектора. На рис. 4 представлены данные о среднем соотношении расходов на КСО к выручке предприятий в рамках рассматриваемой выборки. График показывает, что в целом имеется нисходящая тенденция осуществления вложений в развитие КСО предприятий. Так, на наш взгляд, наилучшим образом, описать тренд можно полиномиальной функцией второго порядка (более высокие порядки в данном случае приводят к проблеме переобучения данных). Как видно, из рисунка особенно яркие спады можно было наблюдать в 2015 г., а также в 2020 и 2021 гг. Первый случай падения объясняется Валютным кризисом в России (2014-2015 гг.); второй – в свою очередь, экономическим кризисом, случившимся в результате Пандемии COVID-19.

Рис. 4. Уровень КСО российских предприятий

Примечание: составлено автором

Действительно в рамках деятельности работы российских предприятий можно видеть остаточный характер финансирования расходов на КСО. Здесь срабатывает, так называемая, теория (не)достаточности ресурсов. В то же время, нельзя недооценивать эффективность инструментальной теории, доказанной многими зарубежными учеными, согласно которой, расходы на КСО представляются инвестициями, а не дополнительными расходами, и в средне- или долгосрочной перспективе они должны приносить дополнительный доход предприятию. Некоторое подтверждение данное теории для российской практики было приведено автором ранее в более ранних публикациях [13; 25].

В связи с вышесказанным, в еще большей степени актуализируется вопрос о том, каким образом ИИ будет оказывать влияние на КСО.

Табл. 1 демонстрирует особенности взаимосвязи ИИ и КСО в разрезе отдельных групп стейкхолдеров.

Таблица 1

Особенности взаимосвязи ИИ и КСО: примеры отношений с разными группами стейкхолдеров

Особенности группы стейкхолдеров
Тенденции внедрения ИИ
Значимость лояльного отношения со стороны группы стейкхолдеров
Инвесторы
Их доход зависит от эффективности предприятия;
являются носителями риска недостаточности капитала;
остаточный характер требований
На доходность инвесторов в контексте внедрения предприятиями ИИ влияет следующее:
- Ожидается, что рост рынка ИИ достигнет отметки 407 млрд. долл. США к 2027 г. (86,9 млрд. долл. по итогам 2022 г.);
- 64% предприятий ожидают увеличение производительности благодарю внедрению ИИ [26; 27];
- Особенно высокое влияние будет оказано в промышленных секторах. К 2035 году ожидается прибыль в размере 3,8 триллиона долларов [28];
- 97% владельцев бизнеса считают, что ChatGPT поможет их бизнесу. Каждая третья компания планирует использовать ChatGPT для создания контента веб-сайта, а 44% стремятся создавать контент на нескольких языках;
- 64% собственников бизнеса считают, что ИИ улучшит отношения с клиентами, более 60% полагают, что улучшится производительность. 42% считают, что это упростит рабочие процессы [27]
Поддержка в вопросе реализации инновационных проектов, внедрения ИИ;
имеются перспективы использования инструментального подхода к КСО
Требуется долгосрочная политика в вопросе внедрения ИИ и наращивания КСО со стороны организаций, направленная на приоритетное соблюдение интересов инвесторов, а не менеджеров
Сотрудники
Основные участники инновационной деятельности;
их лояльность является важным критерием устойчивого развития организации;
при неблагоприятных условиях труда и невозможности самореализовываться возможен отток кадров
77% работников обеспокоены тем, что внедрение ИИ приведет к потере рабочего места в следующем году [29]. 400 млн. работников могут быть замещены ИИ к 2030 г. Однако согласно исследованию Всемирного экономического форума, внедрение ИИ создаст 97 млн. рабочих мест [30]. Согласно исследованию IBM, четверть компаний внедряют ИИ в свою деятельность в результате недостатка кадров [22].
КСО в условиях активного внедрения ИИ по отношению к сотрудникам заключается в том, чтобы максимально сохранить численность работников, обеспечить возможность обучения и переквалификации.
Наличие возможностей для генерирования и реализации инновационных идей;
наличие возможностей для повышения качества продукции и конкурентоспособности предприятия в целом;
снижение рисков оттока кадров и повышения их текучести
Потребители
КСО помогает достичь конкурентных преимуществ в тех отраслях, где доверие является важным при выборе потребителя.
Особую важность приобретает направленность на социально ответственного потребителя
К 2030 году каждый десятый автомобиль будет беспилотным [31].
Более 75% потребителей обеспокоены дезинформацией от ИИ и в целом тем, что бизнес использует ИИ.
Поскольку ИИ играет все более важную роль в различных отраслях, преодоление опасений потребителей будет иметь решающее значение для бизнеса [29].
Необходимо обеспечение конкурентоспособности продукта, включая гарантии соблюдения социально ответственного поведения при его изготовлении, так как мировой опыт показывает, что потребители все чаще обращают внимание на подобные характеристики, проявляя социальную ответственность.
Возможность достижения высоких экономических показателей за счет инновационных характеристик и высокого уровня конкурентоспособности продукта
Государство
В условиях кризисов крупным предприятиям часто требуется поддержка со стороны государства
В России технологии ИИ внедряются и в рамках органов государственной власти.
На сегодняшний день важным представляется эффективное законодательное урегулирование внедрения и применения ИИ для достижения оптимального соотношения пользы и безопасности использования ИИ.
Возможность формирования взаимовыгодного сотрудничества государства и предприятий и новых перспектив развития для бизнеса, включая деятельность в сфере ИИ
Примечание: составлено автором

Данный перечень не включает в себя всех возможных заинтересованных лиц, а только ряд из них.

Таким образом, как показывает таблица 1, в условиях активного внедрения ИИ предприятиями в свою деятельность важным представляется достижение лояльного отношения со стороны значимых групп стейхколдеров, так как именно оно позволяет наращивать уровень инновационной активности (включая внедрение ИИ) и добиваться экономической эффективности предприятия в целом.

На сегодняшний день в рамках российского рынка слишком мало статистических данных для того, чтобы иметь возможность провести качественное эмпирическое исследование связи внедрения ИИ и уровня КСО. Однако по мере накопления информации проведение такого исследования представляется весьма перспективным и потенциально несет в себе высокую теоретическую и практическую значимость.

Заключение

Таким образом, в рамках данного исследования можно сделать следующие выводы.

Во-первых, вопрос изучения взаимосвязей между ИИ и КСО с каждым днем приобретает всю большую актуальность и исследования подобного рода являются необходимыми для улучшения нашего понимания роли ИИ в организациях.

Во-вторых, исследование статистики внедрения ИИ предприятиями России и стран ЕС, КНР, США и ряда других показывает, что имеется существенное отставание России (5,4%) [24] от КНР (58%) и США (25%) [22], однако разрыв от показателя стран ЕС в среднем (8%) [23] представляется не таким значительным.

В-третьих, анализ крупных российских компаний показывает, что соотношение расходов на КСО к выручке предприятий имеют нисходящую тенденцию развития, наилучшим образом описываемую полиномиальной функцией второго порядка. Особенно яркие спады приходятся на кризисные периоды, что говорит об остаточном характере финансирования КСО.

В-четвертых, по таким группам стейкхолдеров, как инвесторы, сотрудники, потребители и государство, рассмотрены тенденции развития ИИ и их влияния на соответствующие группы заинтересованных сторон, а также определены особенности групп стейкхолдеров и значимость их лояльного отношения к предприятиям.

Таким образом, на сегодняшний день крайне важным представляется поиск и нахождение баланса между внедрением предприятиями ИИ и наращивания уровня КСО по отношению к различным группам стейкхолдеров. Именно такой сценарий развития, на наш взгляд, приведет к наиболее выигрышной позиции предприятий в долгосрочной перспективе.


Источники:

1. Berente N., Gu B., Recker J., Santhanam R. Managing artificial intelligence // MIS Quarterly. – 2021. – № 45(3). – p. 1433-1450.
2. Chalmers D., MacKenzie N. G., Carter S. Artificial intelligence and entrepreneurship: implications for venture creation in the fourth industrial revolution // Entrepreneurship Theory and Practice. – 2021. – № 45(5). – p. 1028-1053.
3. Davenport T., Guha A., Grewal D., Bressgott T. How artificial intelligence will change the future of marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. – 2020. – № 48(1). – p. 24-42.
4. Huang M. H., Rust R. T. Artificial intelligence in service // Journal of Service Research. – 2018. – № 21(2). – p. 155-172.
5. Tóth Z., Caruana R., Gruber T., Loebbecke C. The dawn of the AI robots: Towards a new framework of AI robot accountability // Journal of Business Ethics. – 2022. – № 178. – p. 895–916.
6. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации. Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 г. № 490. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/44731 (дата обращения: 22.06.2023).
7. Martin K. Ethical implications and accountability of algorithms // Journal of Business Ethics. – 2019. – № 160(4). – p. 835-850.
8. Окунева, Н.В., Туманова Е.С., Шипулина И.А. Мировой рынок искусственного интеллекта его влияние искусственного интеллекта на облик рынка труда // Современный специалист-профессионал: теория и практика: Материалы 10-ой международной научной конференции студентов и магистрантов, посвящённой 100-летию Финуниверситета в рамках IX Международного научного студенческого конгресса "Цифровая экономика: новая парадигма развития", Барнаул, 22–23 марта 2018 года / Под общей редакцией Т.Е. Фасенко, Д.В. Коханенко. – Барнаул: Типография "Графикс". Барнаул, 2018. – c. 13-16.
9. Анохин К.В., Новоселов К. С., Смирнов С.К. Искусственный интеллект для науки и наука для искусственного интеллекта // Вопросы философии. – 2022. – № 3. – c. 93-105. – doi: 10.21146/0042-8744-2022-3-93-105.
10. Усманов А.Р., Рахматулина Р.Ш. Искусственный интеллект: понятие, признаки и виды искусственного интеллекта как технологии в сфере интеллектуальной собственности // Российский научный вестник. – 2023. – № 1. – c. 61-67.
11. Aguinis, H. Organizational responsibility: Doing good and doing well. In S. Zedeck (Ed.), APA handbook of industrial and organizational psychology. – 2011 (C. 855–879). Washington, DC: American Psychological Association. URL: https://psycnet.apa.org/record/2010-06019-024
12. Liu Y., Dai W., Liao M., Wei J. Social status and corporate social responsibility: Evidence from Chinese privately owned firms // Journal of Business Ethics. – 2021. – № 169. – p. 651-672.
13. Бадыкова И.Р. Финансовая результативность стейкхолдерской политики в условиях экономической нестабильности: эмпирический анализ по панельным данным // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2023. – № 1(363). – c. 81-101.
14. Dmytriyev S. D., Freeman R. E., Hörisch J. The relationship between stakeholder theory and corporate social responsibility: Differences, similarities, and implications for social issues in management // Journal of Management Studies. – 2021. – № 58(6). – p. 1441-1470.
15. Финогеева А.И., Батаева Б.С. Развитие практики менеджмента заинтересованных сторон в крупных российских компаниях // Экономические науки. – 2018. – № 169. – c. 35-40. – doi: 10.14451/1.169.35.
16. Андреева О.В. Корпоративная социальная ответственность: финансовый аспект // Фундаментальные исследования. – 2022. – № 3. – c. 13-18.
17. Martin K. Designing ethical algorithms // MIS Quarterly Executive. – 2019. – № 18(2). – p. 129-142.
18. Du S., Xie C. Paradoxes of artificial intelligence in consumer markets: Ethical challenges and opportunities // Journal of Business Research. – 2021. – № 129. – p. 961-974.
19. Wielgos D. M., Homburg C., Kuehnl C. Digital business capability: its impact on firm and customer performance // Journal of the Academy of Marketing Science. – 2021. – № 49(4). – p. 762-789.
20. Quach S., Thaichon P., Martin K. D., Weaven S., Palmatier R. W. Digital technologies: tensions in privacy and data // Journal of the Academy of Marketing Science. – 2022. – № 50. – p. 1299–1323.
21. Sullivan Y. W., Fosso Wamba S. Moral judgments in the age of artificial intelligence // Journal of Business Ethics. – 2022. – № 178(1).
22. Официальный сайт IBM. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ibm.com (дата обращения: 20.07.2023).
23. Официальный сайт Eurostat. Use of artificial intelligence in enterprises 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises (дата обращения: 19.07.2023).
24. Официальный сайт НИУ «Высшая школа экономики». Использование технологий искусственного интеллекта в России. 2021. [Электронный ресурс]. URL: https://issek.hse.ru/news/542527560.html (дата обращения: 15.07.2023).
25. Анкудинов А.Б., Бадыкова И.Р. Эмпирический анализ взаимосвязи расходов на реализацию политики социальной ответственности и финансовой эффективности российских компаний // Управленец. – 2020. – № 2. – p. 16-26.
26. Haan K. Forbes Advisor. 24 Top AI Statistics And Trends In 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/#sources_section (дата обращения: 22.07.2023).
27. Haan K. Forbes Advisor. How Businesses Are Using Artificial Intelligence In 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/advisor/business/software/ai-in-business/ (дата обращения: 21.07.2023).
28. Официальный сайт Accenture. [Электронный ресурс]. URL: https://www.accenture.com/us-en (дата обращения: 20.07.2023).
29. Haan K. Forbes Advisor. Over 75% Of Consumers Are Concerned About Misinformation From Artificial Intelligence. [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.com/advisor/business/artificial-intelligence-consumer-sentiment (дата обращения: 22.07.2023).
30. Официальный сайт The World Economic Forum. [Электронный ресурс]. URL: https://www.weforum.org (дата обращения: 23.07.2023).
31. Официальный сайт Marketsandmarkets. [Электронный ресурс]. URL: https://www.marketsandmarkets.com (дата обращения: 22.07.2023).

Страница обновлена: 03.06.2024 в 00:31:27