Роль искусственного интеллекта в создании новых бизнес-моделей в цифровой экономике: от цифровизации до полностью автоматизированных решений

   Цель статьи — исследование влияния искусственного интеллекта (ИИ) на трансформацию бизнес-моделей в условиях цифровой экономики.

   Объектом исследования выступают компании, внедряющие ИИ для автоматизации процессов и повышения эффективности.

   Предмет исследования — изменение ключевых элементов бизнес-моделей: создание, доставка и монетизация ценности.

   Методология включает анализ практических кейсов, расчет возврата на инвестиции (ROI) и оценку снижения операционных затрат.

   Научная новизна заключается в разработке подхода к полной автоматизации бизнес-процессов на базе ИИ и выявлении связанных с этим вызовов, включая проблемы доверия к ИИ-системам и этические аспекты их использования.

   Практическая значимость работы состоит в демонстрации необходимости пересмотра существующих бизнес-моделей и инвестиций в ИИ-инфраструктуру для повышения конкурентоспособности компаний в цифровой экономике.

1. Остервальдер А., Пинье И. Создание бизнес-моделей : Настольная книга стратега и новатора. Пер. с англ. М.: Вильямс; 2010. 288 с.

2. Воронцовский А. В. Цифровизация экономики и ее влияние на экономическое развитие и общественное благосостояние. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2020;36(2):189–216. DOI: 10.21638/spbu05.2020.202

3. Benke K. How artificial intelligence is revolutionizing business operations. Journal of Business Research and Analytics. 2023;12(4):65–79.

4. Яковлева Е. А., Виноградов А. Н., Александрова Л. В., Филимонов А. П. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики. Вопросы инновационной экономики. 2023;13(2):707–726. DOI: 10.18334/vinec.13.2.117710

5. Яковлева-Чернышева А. Ю. Особенности процесса управления устойчивым развитием предпринимательских структур. Транспортное дело России. 2014;(6):110–112.

6. Zhao J., Gómez Fariñas B. Artificial intelligence and sustainable decisions. European Business Organization Law Review. 2023;24(1):1–39. DOI: 10.1007/s40804–022–00262–2

7. Vanston J. H. Better forecasts, better plans, better results. Research-Technology Management. 2003;46(1):47–58. DOI: 10.1080/08956308.2003.11671544

8. Bakker A. B., Demerouti E. Job demands — resources theory: Taking stock and looking forward. Journal of Occupational Health Psychology. 2017;22(3):273–285. DOI: 10.1037/ocp0000056

9. Коданева С. И. Перспективы и риски внедрения искусственного интеллекта в государственном управлении. Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 4: Государство и право. 2021;(1):131–139. DOI: 10.31249/rgpravo/2021.01.14

10. Лазарева Е. И., Гаврилова Ю. Г. ESG-ориентированная модель принятия управленческих решений в новых экономических реалиях: рост ценности HR-компонента. Сб. науч. тр. XVI Междунар. школы-симп. АМУР-2022 (Симферополь-Судак, 14–27 сентября 2022 г.). Симферополь: ИП Корниенко Андрей Анатольевич; 2022:215–221.

11. Sipola J., Saunila M., Ukko J. Adopting artificial intelligence in sustainable business. Journal of Cleaner Production. 2023;426:139197. DOI: 10.1016/j.jclepro.2023.139197

12. Meng J., Berger B. K. The impact of organizational culture and leadership performance on PR professionals’ job satisfaction: Testing the joint mediating effects of engagement and trust. Public Relations Review. 2019;45(1):64–75. DOI: 10.1016/j.pubrev.2018.11.002

13. Jankovic S. D., Curovic D. M. Strategic integration of artificial intelligence for sustainable businesses: Implications for data management and human user engagement in the digital era. Sustainability. 202;15(21):15208. DOI: 10.3390/su152115208

14. Султанов Г. С., Сулейманова Д. А., Магомадова Э. И. Управление в контексте устойчивого развития. Естественно-гуманитарные исследования. 2020;(32):297–300. DOI: 10.24412/2309–4788–2020–10732