ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНТЕГРАЦИИ ИИ В БИЗНЕС
Keywords:
искусственный интеллект (ИИ), персонализация, бизнес, проблемы и вызовы, кибербезопасность, этические вопросы, квалификацияAbstract
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) представляет собой одну из передовых технологий, которая активно используется не только в повседневной жизни, но и интегрируется в различные бизнес-проекты. Основная цель ИИ — упрощение рабочих процессов, автоматизация и роботизация повторяющихся операций. Благодаря алгоритмическим возможностям, искусственный интеллект становится универсальным инструментом для эффективного управления бизнесом.
В данной работе подробно рассматривается тема использования искусственного интеллекта как отдельной технологии, внедряемой в бизнес-процессы. Анализируются ключевые концепции, включая различия между традиционной бизнес-моделью и технологической бизнес-моделью. Кроме того, исследование охватывает все аспекты применения ИИ, его текущее состояние и прогнозы на будущее. Искусственный интеллект способствует оптимизации рабочих процессов за счет персонализации и индивидуализации обслуживания клиентов, а также повышает эффективность деятельности в различных отраслях. Особое внимание уделяется использованию ИИ в таких сферах, как медицина и здравоохранение, маркетинг, логистика, образование и другие. Также подробно рассматриваются преимущества ИИ в контроле запасов, управлении складскими процессами, а также в прогнозировании потенциальных рисков и возможностей. В работе учитываются также проблемы и сложности эксплуатации ИИ, включая вопросы кибербезопасности, этические аспекты, недостаток квалифицированных кадров и другие препятствия. На основании результатов проведенного опроса выполнен анализ ключевых переменных, а также выявлены факторы, оказывающие наибольшее положительное и отрицательное влияние на интеграцию искусственного интеллекта в бизнес-процессы.
References
1. Davenport, T.H., Ronanki, R.: Artificial intelligence for the real world. Harvard business review 96, 108-116 (2018)
2. Brynjolfsson, E., Rock, D., Syverson, C.: Artificial intelligence and the modern productivity paradox: A clash of expectations and statistics. The economics of artificial intelligence: An agenda. University of Chicago Press (2018)
3. Jarrahi, M.H.J.B.H.: Artificial intelligence and the future of work: human-AI symbiosis in organizational decision making. 61, 577-586 (2018)
4. Pavlou, P.A., El Sawy, O.A.: From IT leveraging competence to competitive advantage in turbulent environments: The case of new product development. Information Systems Research 17, 198-227 (2006)
5. Bharadwaj, A.S.: A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: an empirical investigation. MIS quarterly 169-196 (2000)
6. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Press.
7. Burgess, A. (2018). The Executive Guide to Artificial Intelligence: How to identify and implement applications for AI in your organization. Springer.
8. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard business review, 96(1), 108-116.
9. Garbuio, M., & Lin, N. (2019). Artificial intelligence as a growth engine for health care startups: Emerging business models. California Management Review, 61(2), 59-83.
10. Joshi, N. (2019). Transforming Business Models with Artificial Intelligence. In Artificial Intelligence for Business (pp. 167-187). Springer, Cham.
11. Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97(4), 62-73.
12. Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Press.
13. Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25.
14. Marr, B. (2019). Artificial intelligence in practice: how 50 successful companies used AI and machine learning to solve problems. John Wiley & Sons.
15. Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., ... & Teller, A. (2016). Artificial intelligence and life in 2030. One hundred year study on artificial intelligence:
16. Report of the 2015-2016 Study Panel. Stanford University, Stanford, CA.
17. Osadchuk, E. V. (2022). Digitization of Industry: Barriers to the Creation of Artificial Intelligence and Proposals for Overcoming Them. Science Management: Theory and Practice. Vol. 4, no. 2. P. 201–209.
18. Choi J. J., Ozkan B. Innovation and disruption: Industry practices and conceptual bases.URL: https://www.emerald.com/insight/publication/doi/10.1108/S1569-3767201920 (accessed: 01.09.2022).
19. McKensey., Purdy M. Game changing value from artificial intelligence: Eight strategies. Strategy & Leadership.
