Marketing and marketing research Marketing and marketing research Маркетинг и маркетинговые исследования 2074-5095 2618-8872 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 124378 10.18334/marketing.30.4.124378 NTHZPX Articles Статьи Research Article Comparative analysis of marketing research using artificial intelligence in higher education institutions Сравнительный анализ проведения маркетингового исследования с использованием искусственного интеллекта в ВУЗе https://orcid.org/0000-0001-6057-84513331-1295 Tokarev Boris Evgenievich Токарев Борис Евгеньевич

профессор кафедры маркетинга, доктор экономических наук

 tokarevboris@gmail.com https://orcid.org/0009-0002-0459-0952 Rossikhin Boris Anatolyevich Россихин Борис Анатольевич

старший преподаватель кафедры маркетинга

 brosin@mail.ru State University of Management Государственный университет управления 24 12 2025 30 4 VOL 30, NO4 (2025) ТОМ 30, №4 (2025) 569 588 08 11 2025 06 12 2025 Copyright ©; 2025, Tokarev B.E., Rossikhin B.A. Copyright ©; 2025, Токарев Б.Е., Россихин Б.А. 2025 Tokarev B.E., Rossikhin B.A. Токарев Б.Е., Россихин Б.А. https://1economic.ru/lib/124378

The article analyzes the use of artificial intelligence in higher education for the marketers training. Approaches to mastering the tools and techniques of using neural networks by both students and academic staff are discussed. The results of practical research of information search by traditional means of Internet queries and artificial intelligence are demonstrated in the analytical summary form study of the hotel services market in Moscow. The article presents the results of comparing the search for information about the market using artificial intelligence by a student and a teacher. The similarities and differences in the results are determined. A summary table of the advantages and disadvantages of both approaches used in the educational process in preparation of marketing students has been compiled. The conclusion is drawn that the efficient application of neural networks in the educational process is effective within a model where artificial intelligence serves as a tool to strengthen the interaction between the teacher and the student, rather than substituting it.

Исследование посвящено анализу применения искусственного интеллекта в учебном процессе высшего учебного заведения для подготовки маркетологов. Обсуждаются подходы к освоению методов и приемов использования нейросетей как студентами, так и преподавателями. В практической части демонстрируются результаты по поиску информации традиционными средствами интернет-запросов и искусственным интеллектом в форме аналитического резюме исследования рынка гостиничных услуг в городе Москве. Приведены результаты сравнения поиска информации о рынке с использованием искусственного интеллекта студентом и преподавателем. Определены сходства и различия в получаемых результатах. Составлена сводная таблица достоинств и недостатков обоих подходов, применяемых в учебном процессе при подготовке студентов-маркетологов. Сделан вывод, что эффективное применение нейросетей в учебном процессе эффективно на основе модели, где искусственный интеллект выступает инструментом, усиливающим взаимодействие преподавателя и студента, а не заменяющим его.

 artificial intelligence neural networks students' use of AI industrial engineering teaching using AI marketing research data verification искусственный интеллект нейросети использование студентами ИИ промпт-инжениринг преподавание с использованием ИИ маркетинговые исследования верификация данных 1. Гасанова Р.Р., Романова Е.А. Искусственный интеллект в высшей школе: проблемы, возможности, риски // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. – 2024. – № 4. – c. 501-515. – doi: 10.22363/2312-8631-2024-21-4-501-515. 2. Руст А.М., Платунова Е.Ю. Технологии искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вестник Поволжского института управления. – 2024. – № 6. – c. 105-111. – doi: 10.22394/1682-2358-2024-6-105-111. 3. Елсакова Р.З., Кузьмина Н.Н., Кочкина Д.В. Искусственный vs естественный интеллект в образовательном процессе вуза // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Образование. Педагогические науки. – 2024. – № 1. – c. 90-101. – doi: 10.14529/ped240109. 4. Давыдов С.Г., Матвеева Н.Н., Адемукова Н.В., Вичканова А.А. Искусственный интеллект в российском высшем образовании: текущее состояние и перспективы развития // Университетское управление: практика и анализ. – 2024. – № 3. – c. 32-44. – doi: 10.15826/umpa.2024.03.023. 5. Куртуа Ж.-Ф. Как искусственный интеллект трансформирует обучение и формирование навыков. news.microsoft.com. [Электронный ресурс]. URL: https://news.microsoft.com/ru-ru/ai-transforming-education/ (дата обращения: 10.01.2025). 6. Кузьминов Я.И., Кручинская Е.В., Груздев И.А., Наумов А.А. Отстающие и опережающие: как студенты используют генеративный искусственный интеллект в образовательных целях // Высшее образование в России. – 2025. – № 6. – c. 9-35. – doi: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-9-35. 7. Сысоев П.В. Искусственный интеллект в образовании: осведомлённость, готовность и практика применения преподавателями высшей школы технологий искусственного интеллекта в профессиональной деятельности // Высшее образование в России. – 2023. – № 10. – c. 9-33. – doi: 10.31992/0869-3617-2023-32-10-9-33. 8. Лоскутова М.А. Искусственный интеллект в высшем образовании — прорыв или деградация // Экономические науки. – 2024. – № 232. – c. 242-247. – doi: 10.14451/1.232.242. 9. Умение применять ИИ — отныне обязательное требование к кандидатам на работу в Сбербанке. cnews.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2025-07-23_umenie_primenyat_ii_otnyne (дата обращения: 10.01.2025). 10. Константинова Л.В., Ворожихин В.В., Петров А.М., Титова Е.С., Штыхно Д.А. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы // Открытое образование. – 2023. – № 2. – c. 36-48. – doi: 10.21686/1818-4243-2023-2-36-48. 11. Беликова К.М. Проблема правовой оценки содержания научных и образовательных текстов с позиции роли и места автора в генеративном контенте нейросетей // Право и политика. – 2024. – № 1. – c. 1-22. – doi: 10.7256/2454-0706.2024.1.69692. 12. Субботина М.В. Искусственный интеллект и высшее образование – враги или союзники? // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. – 2024. – № 1. – c. 176-183. – doi: 10.22363/2313-2272-2024-24-1-176-183. 13. Лапина М.А., Токмакова М.Е., Демин Д.А., Есаян Г.А. Особенности внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс // Auditorium. – 2023. – № 3(39). – c. 43-48. 14. Холмс У. Искусственный интеллект в образовании. Перспективы и проблемы для преподавания и обучения. / Перевод с английского. - М.: Альпина Pro, 2022. – 304 c.