Creative Economy Creative Economy Креативная экономика 1994-6929 2409-4684 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 120490 10.18334/ce.18.2.120490 RDMQYO Articles Статьи Research Article Theoretical aspects of studying problems and prospects of artificial intelligence in the management of Russian companies Теоретические аспекты исследования проблем и перспектив применения технологий искусственного интеллекта в менеджменте российских компаний Karasev Nikolay Aleksandrovich Карасев Николай Александрович

Аспирант кафедры Экономики и финансов Таганрогского института управления и экономики

 karasev.nikolay@gmail.com Klimachev Timur Denisovich Климачев Тимур Денисович

Студент кафедры Экономики и финансов Таганрогского института управления и экономики

 klimachev.2020@gmail.com Taganrog Institute of Management and Economics Таганрогский институт управления и экономики 28 02 2024 18 2 VOL 18, NO2 (2024) ТОМ 18, №2 (2024) 337 356 30 01 2024 Copyright ©; 2024, Karasev N.A., Klimachev T.D. Copyright ©; 2024, Карасев Н.А., Климачев Т.Д. 2024 Karasev N.A., Klimachev T.D. Карасев Н.А., Климачев Т.Д. https://1economic.ru/lib/120490

The article discusses promising areas of application and problems of introducing artificial intelligence into the management of Russian companies. The authors note that managers need to use artificial intelligence to solve problems related to bureaucratization, conservative management methods, low level of business digitalization, and other obstacles to the implementation of effective management in Russian companies. The authors consider theoretical issues and prospects for applying artificial intelligence in various spheres of Russian management for the intellectualization and automation of managerial decision-making. The analysis of the Russian market of digital systems of business intelligence class and business process management systems for management using artificial intelligence and its components was carried out. The authors also developed a set of competencies for managers working with artificial intelligence. As a result of the study, the authors highlight the current systemic problems of artificial intelligence technologies used by Russian managers. This article can be used for further scientific research in the field of problems of artificial intelligence in management. Also, the materials of this article can be used in the development of advanced training courses for managers and in the creation of a list of requirements for candidates for this position.

В статье рассматриваются перспективные сферы применения и проблематика внедрения искусственного интеллекта в менеджмент российских компаний. Авторами отмечается необходимость использования менеджерами искусственного интеллекта для решения проблем, связанных с бюрократизацией, консервативными методами управления, низким уровнем цифровизации бизнес-процессов и другими препятствиями реализации эффективного менеджмента в российских компаниях. Авторы рассматривают теоретические вопросы и перспективы применения искусственного интеллекта в разных сферах российского менеджмента для интеллектуализации и автоматизации принятия менеджером управленческих решений. Далее проводится анализ российского рынка цифровых систем класса Business intelligence и Business Process Management систем для менеджмента с использованием искусственного интеллекта и его компонентов. Также авторами был разработан комплекс компетенций для менеджеров, которые работают с искусственным интеллектом. По итогу исследования авторами выделяются актуальные системные проблемы использования российскими менеджерами технологий искусственного интеллекта. Данная работа может быть использована для дальнейших научных исследований в области проблематики использования искусственного интеллекта в менеджменте. Также материалы данной статьи могут применяться в разработке курсов повышения квалификации менеджеров и составления списка требований к кандидатам на эту должность.

 artificial intelligence neural networks machine learning management management solutions искусственный интеллект нейронные сети машинное обучение менеджмент управленческие решения 1. Бамбуров В.А. Применение технологий искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Государственная служба. – 2018. – № 3. – c. 23-28. – doi: 10.22394/2070-8378-2018-20-3-23-28. 2. 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. 3. Блохина М.С. Модель инновационных компетенций руководителя коммерческой организации // Цифровая социология. – 2022. – № 3. – c. 31-37. – doi: 10.26425/2658-347X-2022-5-3-31-37. 4. Гриненко Ю. К., Матов М. Б. Особенности применения bi-технологий в условиях развития цифровой экономики // Московский экономический журнал. – 2022. – № 6. – c. 670-682. – doi: 10.55186/2413046X_2022_7_6_381. 5. Дадаева Б. Ш., Османова А. М. BPM-система как инструмент управления бизнеспроцессами компании // Журнал прикладных исследований. – 2022. – № 11. – c. 770-775. – doi: 10.47576/2712-7516_2022_11_9_770. 6. Глухова Т. В., Данилова П. А. Современные тенденции развития систем управления бизнес-процессами // Огарёв-Online. – 2019. – № 7. – c. 7. 7. Зимовец А.В., Климачев Т.Д. Анализ и оценка сценариев социально-экономического развития России в условиях санкционной блокады и непредсказуемости глобальных трендов мировой экономики // Экономические отношения. – 2023. – № 1. – c. 181-202. – doi: 10.18334/eo.13.1.117207. 8. Зимовец А.В., Климачев Т.Д. Цифровая трансформация производства на российских предприятиях в условиях политики импортозамещения // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 3. – c. 1409-1426. – doi: 10.18334/vinec.12.3.116297. 9. Зуб А. Т., Петрова К. С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. – 2022. – № 94. – c. 173-187. – doi: 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187. 10. Каталкина М. Ю., Кузьмина Е. Ю., Савченко А. В. Проблемы развития цифрового управления // E-Management. – 2022. – № 1. – c. 52-58. – doi: 10.26425/2658-3445-2022-5-1-52-58. 11. Климачев Т.Д. Использование современных цифровых технологий в совершенствовании управления финансами Российского предприятия. / Анализ состояния и перспективы развития экономики России: Материалы VI Всероссийской молодежной научно-практической конференции (с международным участием). - Иваново: Изд-во: Ивановский государственный энергетический университет им. В.И. Ленина, 2022. – 180-182 c. 12. Кротенко Т. Ю., Жернакова М. Б. Компетенции менеджера эпохи цифровой революции // Вестник ГУУ. – 2019. – № 5. – c. 23-26. – doi: 10.26425/1816-4277-2019-5-23-26. 13. Лаптев В. А., Чуча С. Ю., Фейзрахманова Д. Р. Цифровая трансформация инструментов управления современными корпорациями: состояние и пути развития // Правоприменение. – 2022. – № 1. – c. 229-244. – doi: 10.52468/2542-1514.2022.6(1).229-244. 14. Мечикова М.Н., Климачев Т. Д. Практика и перспективы внедрения технологий Индустрии 4.0 на российских промышленных предприятиях в неблагополучных внешнеэкономических условиях // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. – 2023. – № 2. – c. 100-106. – doi: 10.24412/2225-8264-2023-2-100-106. 15. Обзор рынка BPM-систем 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://iaassaaspaas.ru/rating/bpm-sistemy (дата обращения: 26.10.2023). 16. Официальный сайт интеллектуальной системы Directum RX. [Электронный ресурс]. URL: https://www.directum.ru/?utm_source=cpcutm_medium=yandexutm_campaign=sedutm_content=brandutm_term=directumyclid=11728348906181885951 (дата обращения: 26.10.2023). 17. Попова Е.В. Российский опыт внедрения искусственного интеллекта в менеджмент предприятия // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 6. – c. 79-82. 18. Системы: сравниваем лучшие BI-решения. [Электронный ресурс]. URL: https://analyticworkspace.ru/bi-comparison#:~:text=Visiology%2C%20Alpha%20BI%2C%20Analytic%20Workspace,Power%20BI%2C%20Tableau%20и%20Metabase (дата обращения: 27.10.2023). 19. Современная российская low-code BPM-платформа. [Электронный ресурс]. URL: https://www.comindware.ru/platform/ (дата обращения: 26.10.2023). 20. Умный BPM с ИИ. [Электронный ресурс]. URL: https://skine.ru/articles/421828/ (дата обращения: 26.10.2023). 21. Чернова К.А. Обзор технологии и внедрение BI-систем при принятии управленческих решений // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2023. – № 6-4 (81). – c. 159-162. – doi: 10.24412/2500-1000-2023-6-4-159-162. 22. Шимохин А.В., Болтовский С.Н. Методика обучения нейронной сети для поддержки принятия решений в различных задачах менеджмента // Экономика и экологический менеджмент. – 2022. – № 3. – c. 156-163. – doi: 10.17586/2310-1172-2022-17-3-156-163. 23. Яковлева М.В., Морохотова Д.Е., Каргина Ю.С. Трансформация компетенций менеджеров в условиях внедрения технологий искусственного интеллекта // Информатизация в цифровой экономике. – 2023. – № 3. – c. 207-224. – doi: 10.18334/ide.4.3.118577. 24. AI can transform productivity, contribute $15.7 trillion to global economy by 2030: CAG Girish Chandra Murmu. [Электронный ресурс]. URL: https://government.economictimes.indiatimes.com/news/technology/ai-can-transform-productivity-contribute-15-7-trillion-to-global-economy-by-2030-cag-girish-chandra-murmu/98844933?redirect=1 (дата обращения: 26.10.2023). 25. Luxms BI. [Электронный ресурс]. URL: https://luxmsbi.com/ (дата обращения: 26.10.2023).