Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Экономика, предпринимательство и право 2222-534X BIBLIO-GLOBUS Publishing House 122526 10.18334/epp.15.1.122526 APXBFE Articles Статьи Research Article Digital transformation of business processes based on artificial intelligence: Russian and international experience Цифровая трансформация бизнес-процессов на основе технологий искусственного интеллекта (российский и международный опыт) https://orcid.org/0000-0002-9139-37562579-8025 Skvortsova Nataliya Aleksandrovna Скворцова Наталия Александровна

доцент кафедры информационного менеджмента им. проф. В.В. Дика, кандидат экономических наук, доцент

 skv-09@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-9086-11243602-9043 Zakharov Aleksandr Viktorovich Захаров Александр Викторович

декан факультета ИТ, доцент кафедры информационного менеджмента им. проф. В.В. Дика, кандидат экономических наук, доцент

 vvzakharov@synergy.ru https://orcid.org/0009-0000-7220-57599752-4818 Bulatov Ivan Ivanovich Булатов Иван Иванович

аспирант кафедры предпринимательства и конкуренции, факультета Бизнеса

 ngoldo@gmail.com Moscow University for Industry and Finance “Synergy” Московский финансово-промышленный университет «Синергия» 31 01 2025 15 1 VOL 15, NO1 (2025) ТОМ 15, №1 (2025) 131 152 22 01 2025 23 01 2025 Copyright ©; 2025, Skvortsova N.A., Zakharov A.V., Bulatov I.I. Copyright ©; 2025, Скворцова Н.А., Захаров А.В., Булатов И.И. 2025 Skvortsova N.A., Zakharov A.V., Bulatov I.I. Скворцова Н.А., Захаров А.В., Булатов И.И. https://1economic.ru/lib/122526

This article examines the current conditions of the global economy and digital transformation based on artificial intelligence as a key factor in the companies' competitiveness and sustainable development. Digitalization is radically changing traditional business models, management systems, and value creation approaches. The article is devoted to the study of artificial intelligence, which open new horizons for the business process optimization, operational efficiency growth and innovative strategic solutions. The scientific hypothesis of the article is as follows: effective management of companies' digital transformations is possible by creating an holistic methodological system that integrates artificial intelligence technologies into strategic and operational management processes. The authors emphasize that this system should be based on adaptive mechanisms of organizational development and take into account technological capabilities, as well as organizational limitations of Russian companies. The practical significance of the work lies in the application of methods and technologies based on artificial intelligence, which allow an integrated and systematic approach to the study of the processes of companies' digital transformation. The article will be of interest to experts in artificial intelligence, data analysts, researchers in the field of intellectual tasks, as well as a wide range of readers.

В настоящей статье рассматриваются современные условия глобальной экономики и цифровая трансформация на основе технологий искусственного интеллекта, как ключевой фактор конкурентоспособности и устойчивого развития организаций. Процессы цифровизации радикально меняют традиционные бизнес-модели, системы управления и подходы к созданию дополнительной стоимости. Центральное место в статье занимает исследование технологий искусственного интеллекта (ИИ), открывая новые горизонты для оптимизации бизнес-процессов, повышения операционной эффективности и формирования инновационных стратегических решений. Научная гипотеза данной статьи заключается в том, что эффективное управление цифровыми преобразованиями предприятий возможно при создании целостной методологической системы, интегрирующей технологии искусственного интеллекта в процессы стратегического и оперативного управления. Авторы подчеркивают, что эта система должна основываться на адаптивных механизмах организационного развития и учитывать технологические возможности, а также организационные ограничения российских предприятий. Практическая значимость работы заключается в применении методов и технологий на основе искусственного интеллекта, позволяющие обеспечить комплексный и системный подход к исследованию процессов цифровой трансформации предприятий. Статья будет интересна специалистам в области искусственного интеллекта, аналитикам данных, исследователям в области интеллектуальных задач, а также широкому кругу читателей.

 business digitalization artificial intelligence transformation model technological development foreign experience цифровизация бизнеса искусственный интеллект модели преобразования технологическое развитие зарубежный опыт 1. Батищев А.В., Соловьев И.В. Анализ перспектив и проблем управления бизнес-процессами малого бизнеса на основе технологий искусственного интеллекта // Естественно-гуманитарные исследования. – 2024. – № 3(53). – c. 492-497. 2. Гаврилов Л.П. Цифровой бизнес. / Учебник и практикум для вузов – 6-е изд. - Москва: Издательство Юрайт, 2023. – 311 c. 3. Грибанов Ю.И., Руденко М.Н. Цифровая трансформация бизнеса. / Учебное пособие. - Москва: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2021. – 213 c. 4. Дементьев К.И. Анализ мирового опыта применения искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов предприятий // Управленческое консультирование. – 2023. – № 1(169). – c. 107-120. – doi: 10.22394/1726-1139-2023-1-107-120. 5. Егорычев Д.Н., Егорычев А.Д. Направления влияния нейросетей на экономику, бизнес и образование // Экономические и социально-гуманитарные исследования. – 2023. – № 2(38). – c. 25-33. – doi: 10.24151/2409-1073-2023-2-25-33. 6. Лукичев П.М., Чекмарев О.П. Вызовы экономики искусственного интеллекта традиционному рынку труда // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 785-802. – doi: 10.18334/vinec.13.2.118137. 7. Скворцова Н.А., Захаров А.В., Прилепский И.А. Методологический подход в стратегическом управлении развитием малых предприятий в сфере разработки программного обеспечения // Практический маркетинг. – 2024. – № 12(330). – c. 47-50. – doi: 10.24412/2071-3762-2024-12330-47-50. 8. Столяров А.Д., Абрамов А.В., Абрамов В.И. Генеративный искусственный интеллект для инноваций бизнес-моделей: возможности и ограничения // Beneficium. – 2024. – № 3(52). – c. 43-51. – doi: 10.34680/BENEFICIUM.2024.3(52).43-51. 9. Шабалтина Л.В., Масленников В.В. Управление цифровой трансформацией организаций с применением искусственного интеллекта // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 771-784. – doi: 10.18334/vinec.13.2.118231. 10. Яковлева Е.А., Виноградов А.Н., Александрова Л.В., Филимонов А.П. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 707-726. – doi: 10.18334/vinec.13.2.117710. 11. Chuma E.L., De Oliveira G.G. Generative AI for Business Decision-Making: A Case of ChatGPT // Management Science and Business Decisions. – 2023. – № 1. – p. 5-11. – doi: 10.52812/msbd.63. 12. Enholm I.M., Papagiannidis E., Mikalef P., Krogstie J. Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review // Information Systems Frontiers. – 2022. – № 5. – p. 1709-1734. – doi: 10.1007/s10796-021-10186-w. 13. Kampik T., Warmuth Ch., Rebmann A., Agam R., Egger L.N.P., Gerber A., Hoffart J., Kolk J., Herzig Ph., Decker G., van der Aa H., Polyvyanyy A., Rinderle-Ma S., Weber I., Weidlich M. Large Process Models: Business Process Management in the Age of Generative AI // Ki - kÜnstliche intelligenz. – 2024. – doi: 10.1007/s13218-024-00863-8. 14. Ahmed Ali Linkon, Mujiba Shaima, Md Shohail Uddin Sarker, Badruddowza, Norun Nabi, Md Nasir Uddin Rana, Sandip Kumar Ghosh, Hammed Esa, Faiaz Rahat Chowdhury Advancements and Applications of Generative Artificial Intelligence and Large Language Models on Business Management: A Comprehensive Review // Journal of Computer Science and Technology. – 2024. – № 1. – p. 225-232. – doi: 10.32996/jcsts.2024.6.1.26. 15. Mikalef P., Gupta M. Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance // Information amp; Management. – 2021. – № 3. – p. 103434. – doi: 10.1016/j.im.2021.103434. 16. Papagiannidis E., Enholm I.M., Dremel Ch., Mikalef P., Krogstie J. Toward AI Governance: Identifying Best Practices and Potential Barriers and Outcomes // Information Systems Frontiers. – 2023. – № 1. – p. 123-141. – doi: 10.1007/s10796-022-10251-y. 17. Perifanis N.-A., Kitsios F. Investigating the Influence of Artificial Intelligence on Business Value in the Digital Era of Strategy: A Literature Review. Researchgate.net. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/368227721_Investigating_the_Influence_of_Artificial_Intelligence_on_Business_Value_in_the_Digital_Era_of_Strategy_A_Literature_Review (дата обращения: 19.01.2025). 18. Schwartz S., Yaeli A., Shlomov S. Enhancing Trust in LLM-Based AI Automation Agents: New Considerations and Future Challenges. ArXiv. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/373046408_Enhancing_Trust_in_LLM-Based_AI_Automation_Agents_New_Considerations_and_Future_Challenges. 19. Maxim Vidgof, Stefan Bachhofner, Jan Mendling Large Language Models for Business Process Management: Opportunities and Challenges. International Conference on Business Process Management. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/369645331_Large_Language_Models_for_Business_Process_Management_Opportunities_and_Challenges. 20. Wamba-Taguimdje S.L., Fosso Wamba S., Kala Kamdjoug J.R., Tchatchouang Wanko Ch.E. Influence of artificial intelligence (ai) on firm performance: the business value of ai-based transformation projects // Business Process Management Journal. – 2020. – № 7. – p. 1893-1924. – doi: 10.1108/bpmj-10-2019-0411. 21. Sherry Yang, Ofir Nachum, Yilun Du, Jason Wei, Pieter Abbeel, Dale Schuurmans Foundation Models for Decision Making: Problems, Methods, and Opportunities. ArXiv e-prints. [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/369064090_Foundation_Models_for_Decision_Making_Problems_Methods_and_Opportunities.