ПЕРСПЕКТИВЫ ИНТЕГРАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СТРАТЕГИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ КОМПАНИЙ

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена аналитической оценке перспектив интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в стратегическое развитие производственных компаний. Актуальность определяется ускоряющейся цифровой трансформацией индустрии и различиями в темпах внедрения: по отраслевым обзорам, доля компаний, использующих ИИ в России, существенно ниже, чем в ЕС/Китае. Научная новизна состоит в синтетическом сопоставлении мировых и российских трендов, выделении перспективных направлений (BA+AI, цифровые двойники, генеративный дизайн, ИИ в цепочках поставок и ESG) и формировании сценариев до 2040 г. В рамках работы описаны барьеры (данные, кадры, регулирование) и институциональные драйверы, изучены прикладные кейсы логистики и управленческих практик. Особое внимание уделено увязке ИИ с корпоративным планированием и риск-менеджментом (XAI/Responsible AI). Цель — предложить обоснованные траектории и рекомендации для бизнеса, государства и науки. Использованы методы сравнительного и контент-анализа, сценарного моделирования. В заключении описываются возможные эффекты (продуктивность, качество, устойчивость) и необходимые условия масштабирования. Статья будет полезна руководителям производственных компаний, специалистам по цифровой трансформации, регуляторам и исследователям.

ABSTRACT

The article is devoted to an analytical assessment of the prospects for integrating artificial intelligence (AI) technologies into the strategic development of manufacturing companies. The relevance is determined by the accelerating digital transformation of the industry and differences in the pace of implementation: according to industry reviews, the share of companies using AI in Russia is significantly lower than in the EU/China. Scientific novelty lies in the synthetic comparison of global and Russian trends, identifying promising areas (BA+AI, digital twins, generative design, AI in supply chains and ESG) and forming scenarios up to 2040. The work describes barriers (data, personnel, regulation) and institutional drivers, studies applied cases of logistics and management practices. Particular attention is paid to linking AI with corporate planning and risk management (XAI/Responsible AI). The goal is to offer substantiated trajectories and recommendations for business, government, and science. Methods of comparative and content analysis, scenario modeling are used. The conclusion describes possible effects (productivity, quality, sustainability) and the necessary conditions for scaling. The article will be useful for executives of manufacturing companies, digital transformation specialists, regulators, and researchers.

Ключевые слова: индустрия 4.0, искусственный интеллект, стратегическое управление, цифровые двойники, бизнес-аналитика, цепочки поставок.

Keywords: Industry 4.0, artificial intelligence, strategic management, digital twins, business analytics, supply chains, generative design.

Введение

Растущая роль ИИ в экономике и ускорение цифровой трансформации производственного сектора радикально меняют конкурентные преимущества компаний. Большинство специалистов сходятся во мнении, что ИИ уже выступает сквозной технологией Индустрии 4.0 и драйвером повышения производительности, качества и гибкости управления цепочками поставок. При этом наблюдается значимый разрыв в уровнях внедрения: по отраслевым обзорам, в России ИИ используют порядка ~7% компаний, тогда как в странах ЕС/Китае проникновение находится на уровне ~35–40% (различия по отраслям и размерам компаний сохраняются) [3; 8]. Китай демонстрирует системный государственно-корпоративный курс («новое поколение ИИ», кластеры, патентная активность), что конвертируется в ускоренное практическое применение в «умных фабриках», логистике и транспорте. В российской практике нормативные инициативы («Цифровая экономика», Указ № 490) сформировали рамку развития, однако неоднородность цифровой зрелости предприятий сохраняется [4].

Цель статьи — выявить перспективные направления и сценарии развития ИИ в стратегическом управлении производственными предприятиями с учетом барьеров и институциональных предпосылок. Для достижения цели решаются задачи:

1. Выполнить сравнительный обзор мировых и российских трендов внедрения ИИ, включая уровни цифровой зрелости и ключевые барьеры.
2. Систематизировать перспективные направления интеграции и показать условия масштабирования на примерах отраслевых кейсов.
3. Сформировать прогнозные горизонты (до 2027/2030/2040 гг.) и сценарии (инерционный/инновационный/прорывной), а также практические рекомендации для бизнеса, государства и науки.

Научная новизна заключается в увязке стратегических функций управления (S&OP, CAPEX, HR, риск-менеджмент) с конкретными классами ИИ-решений (предиктивная и предписывающая аналитика, XAI, MLOps), а также в интеграции технологических и институционально-организационных факторов масштабирования.

Материалы и методы

В качестве материалов исследования были отобраны следующие работы: В.В. Башкатов, Е.Ю. Болотов [1] анализируют перспективы интеграции ИИ в финансовую отчетность, акцентируя вопросы качества данных и автоматизации контроллинга. А.А. Дороговцева, Н.К. Овчаренко [2] рассматривают эволюцию ИИ в управлении предприятием, российскую нормативную базу, классификацию кейсов и кадровые/методические ограничения. Обзор TAdviser [3] предоставляет сведения о рынке ИИ в России, динамике внедрения и структуре спроса. И.А. Кулябин, В.Д. Шиянова [4] раскрывают синергию BA+AI, роль облачных платформ и XAI/Responsible AI, а также этико-регуляторные аспекты. М.Ю. Лев [5] обосновывает дорожную карту интеграции ИИ в систему национальной безопасности и вводит понятие «безопасность технологических активов государства». П.Е. Маткина, А.Б. Васильевский [6] описывают применение ИИ в стратегическом менеджменте, влияние на планирование и инновационные циклы. С.А.У. Муродов [7] оценивает внедрение ИИ в МСП развивающихся стран, фиксируя барьеры ресурсов и компетенций. Л.Н. Орлова, Вансю У., Син Инь [8] исследуют стратегику ИИ в Китае: госпрограммы, патентную активность и отраслевые кластеры. Т.Н. Хорошилова [9] анализирует ИИ в логистике, включая практику ECU Worldwide и количественные эффекты (точность прогнозов +10–20%, снижение затрат на хранение −5%, рост доходов +2–3%).

Методы: сравнительный анализ (межстрановые и межотраслевые сопоставления), контент-анализ источников, метод аналитического обобщения, кейс-стади (логистика, производственные кейсы), системный подход (увязка технологии и институтов), сценарное моделирование.

Результаты и обсуждение

Практика показывает, что ИИ уже выступает сквозной технологией Индустрии 4.0 и драйвером повышения производительности, качества и гибкости управления цепочками поставок в базовых отраслях — от химии и машиностроения до пищевой промышленности и e-commerce [1; 7]. Характерно и стратегическое осмысление роли ИИ в конкурентоспособности: это позволяет предположить, что в скором времени именно уровень развития искусственного интеллекта будет определять уровень развития и конкурентоспособность государства и его экономики [8]. Сводная сравнительная характеристика представлена в табл. 1.

Таблица 1.

Глобальные и российские тенденции развития ИИ в промышленности: зрелость, фокусы и институциональные драйверы [1-9]

В РФ интеграция ИИ институционально поддержана национальными инициативами — от «Цифровой экономики» до Указа № 490 (2019) [2]. При этом фактическая зрелость неоднородна: часть компаний уже масштабирует аналитические и предиктивные решения (в т. ч. в ТЭК и добыче, в банковском секторе), однако значимый сегмент бизнеса остается на ранних стадиях — сдерживают отсутствие компетенций, ограниченная информированность о выгодах, стоимость и скепсис к технологиям [2]. Вклад бизнес-аналитики (BA) в связке с ИИ повышает точность прогнозов и скорость управленческих циклов, но требует управляемости рисков и прозрачности алгоритмов [4]. В логистике, где эффективность прямо конвертируется в издержки, современная логистика столкнулась с вызовом различных проблем, таких как, пандемия Ковид, политические конфликты и необходимость искать новые методы доставки; практики подтверждают потенциал ИИ при условии цифровой зрелости процессов, качества данных и подготовки персонала [9].

Сводно по источникам выделяются три блока ограничений:

1. Фрагментация ИТ-ландшафтов, дефицит качественных датасетов, необходимость сквозной телеметрии и IoT-сборов, вопросы кибербезопасности и конфиденциальности [4; 9].
2. Нехватка специалистов по MLOps/XAI, цифровая грамотность управленцев, необходимость переобучения и новых ролей на стыке BA/AI [2; 4].
3. Потребность в «песочницах», методиках объяснимости и встраивании принципов Responsible AI; влияние международных режимов защиты данных на трансграничные цепочки (GDPR/CCPA) [4; 5]. В оборонно-чувствительных доменах риск-профиль шире – в эпоху ИИ, спектр угроз значительно расширяется, в том числе кибер-атаки, дезинформацию, манипулирование общественным мнением, автономные системы вооружений.

Интеграция BA+AI обеспечивает переход от описательно-диагностической аналитики к предиктивно-предписывающей, что усиливает качество долгосрочного планирования, управления портфелем инвестиций, R&D и ценовыми стратегиями. Показательно, их интеграция создает мощную синергию, значительно улучшая точность прогнозирования, автоматизацию процессов принятия решений и операционную эффективность [4]. Для российской практики это означает необходимость встроить алгоритмические прогнозы в контуры бюджетирования, корпоративного риск-менеджмента и стратегических KPI [2].

На производстве ИИ-ускоренные цифровые двойники в сочетании с компьютерным зрением позволяют переходить к безостановочной диагностике, управлению качеством и прогнозированию износа узлов — со снижением простоев и брака [1]. В химической и пищевой промышленности добавляется эффект от моделирования технологических режимов и онлайн-контроля свойств сырья/продукта. На площадке Smart Park сформирован единый цифровой двойник, который связывает проектирование, производственные операции и внутриплощадочную логистику. Система телеметрии IoT питает ИИ-аналитику реального времени; предиктивное обслуживание предупреждает об отказах с горизонтом порядка 10 минут; перемещения внутри цехов обеспечивают AGV. Результаты внедрения зафиксированы по ключевым метрикам: снижение потерь материала на 80%, сокращение брака на 70%, прирост общей производительности на 17%, рост энергоэффективности на 30% относительно предыдущей площадки, ускорение time-to-market новых моделей [11]. Для стратегического управления фабрика дает эталонный шаблон: оперативная адаптация к волатильности спроса, снижение технологических рисков и устойчивый цикл улучшений «данные → решения → эффекты», пригодный для тиражирования на смежные производственные кластеры.

Генеративные алгоритмы (включая CAD-интеграции) сокращают цикл проектирования, расширяют пространство решений (материалы, формы, допуски) и повышают функционально-стоимостную эффективность новых изделий. Искусственный интеллект стал фактором современной трансформации методов управления предприятиями — в т. ч. через переосмысление НИОКР и цифровизацию инженерии [2]. На заводах Beko развернут контур контроля качества на базе компьютерного зрения в связке с ML-моделями прогнозирования дефектов; энергоменеджмент и расходование материалов оптимизируются автоматизированными модулями ИИ-аналитики. Достигнуты измеримые эффекты: снижение затрат на материалы на 12,5%, сокращение брака на 66%, уменьшение time-to-market на 46%, снижение полевых отказов на 29,2% [10]. Для стратегии продуктового цикла вывод однозначен: ускоряются итерации НИОКР и валидация инженерных решений, повышается надежность продукции при одновременном снижении совокупных издержек; кейс подтверждает приоритетность центров компетенций, стандартизации данных и MLOps-практик в качестве инфраструктуры масштабирования.

В пилотах и масштабируемых внедрениях ИИ повышает точность прогнозирования спроса, оптимизирует маршруты и грузопотоки в реальном времени, поддерживает динамическое ценообразование и сервис 24/7. В кейсе ECU Worldwide автоматизация на основе ИИ через платформу ECU360 дала ускорение ценообразования, рост вовлеченности и повышение эффективности использования клиентов на 25%, при этом ключевыми условиями стали управление качеством данных и обучение персонала. На уровне отрасли ИИ «обрабатывает огромные объемы данных с устройств IoT, GPS и RFID, что повышает видимость, управляемость рисков и устойчивость к сбоям [3].

Оптимизация энергопотребления, снижение отходов, точное планирование ремонтов и «зеленая» маршрутизация транспорта — подтвержденные траектории, на которых ИИ дает экономический и экологический эффект [9]. В национальной безопасности дополнительная ценность ИИ — в мониторинге и управлении сложными системами, где балансируются эффективность и безопасность, с обязательным соблюдением этических принципов [5].

Сводка горизонтов и возможных сценариев интеграции ИИ представлена в табл. 2.

Таблица 2.

Горизонты и сценарии интеграции ИИ в стратегическое развитие производственных компаний [2; 4; 5; 8]

Возможности – рост конкурентоспособности за счет повышения производительности и качества; ускорение инновационных циклов (генеративный дизайн, ускоренная проверка гипотез), снижение издержек по техобслуживанию и логистике, персонализированные стратегии ценообразования/сервиса; повышение устойчивости цепочек поставок и энергоэффективности [2; 4; 9].

Интеграция ИИ порождает ряд серьезных рисков: технологическую зависимость от внешних поставщиков, киберугрозы, утечки данных, алгоритмическую предвзятость («черный ящик»), а также социальные вызовы, такие как дефицит компетенций и рост технологического разрыва между компаниями [2, 4, 5]. В стратегически важных для государства отраслях эти угрозы приобретают критическое значение. Поэтому для защиты «технологических активов государства» — ключевых данных, инфраструктуры и технологий — необходима разработка целенаправленных дорожных карт интеграции ИИ, подкрепленных механизмами контроля и подотчетности [5]. Соответствующие предложения и рекомендации изложены в таблице 3.

Таблица 3.

Предложения и рекомендации по интеграции технологий искусственного интеллекта в стратегическое развитие производственных компаний [1; 2; 4; 5; 8; 9]

В сумме результаты показывают: интеграция ИИ в стратегическое развитие производственных компаний уже имеет подтвержденные источниками эффекты по продуктивности, качеству и устойчивости, но требует зрелости данных и инфраструктуры, компетенций, а также институциональной рамки доверия.

Заключение

Сопоставление мировых и российских трендов показало: ИИ закрепился как ключевой драйвер производительности и качества, но диффузия технологий в РФ пока уступает лидерам; барьеры — данные/инфраструктура, кадровый дефицит (MLOps/XAI) и регуляторная неопределенность. Перспективные направления — интеграция BA+AI в контуры S&OP и бюджетирования, цифровые двойники и предиктивное ТОиР, генеративный дизайн в НИОКР, а также SCM/логистика и ESG-модели; подтверждены количественные эффекты в цепочках поставок (точность прогнозов +10–20%, снижение запасов −5%, рост выручки +2–3%). Сформированы горизонты и сценарии до 2040 г.: от инерционных «островков» автоматизации к «умным фабрикам» с человеко-ориентированным контролем. Перспектива интеграции ИИ — не только технологическая, но и организационно-управленческая: требуются CoE, стандарты данных, XAI/Responsible AI и «песочницы» для ускоренного масштабирования.

Список литературы:

1. Башкатов В. В., Болотов Е. Ю. Перспективы интеграции технологий искусственного разума в сферу финансовой отчётности // Деловой вестник предпринимателя. 2024. № 2 (16). C. 9-13.
2. Дороговцева А. А., Овчаренко Н. К. Искусственный интеллект в системе управления предприятием: эволюция, инновации и перспективы // Экономика, предпринимательство и право. 2024. Т. 14, № 11. С. 6259–6272. DOI: 10.18334/epp.14.11.121944.
3. Искусственный интеллект (рынок России) // TAdviser. 2025. URL: https://www.tadviser.ru/a/389695
4. Кулябин И. А., Шиянова В. Д. Перспективы интеграции бизнес-аналитики и искусственного интеллекта // Актуальные исследования. 2025. № 21 (256). Ч. I. С. 75–77.
5. Лев М. Ю. Интеграция технологий искусственного интеллекта в систему национальной безопасности России // Теневая экономика. 2025. Т. 9, № 2. С. 143–164. DOI: 10.18334/tek.9.2.123301.
6. Маткина П. Е., Васильевский А. Б. Использование искусственного интеллекта в стратегическом менеджменте // Вестник науки. 2025. № 1 (82). C. 129-134.
7. Муродов С. А. У. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы: перспективы для малых и средних предприятий в развивающихся странах // Raqamli iqtisodiyot (Цифровая экономика). 2025. № 10. C. 63-77.
8. Орлова Л. Н., Вансю У., Син Инь. Использование искусственного интеллекта при реализации стратегии инновационного развития // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 4-2. С. 233–245.
9. Хорошилова Т. Н. Роль искусственного интеллекта в логистике: эффективность, вызовы и решения // Universum: технические науки. 2024. № 11 (128). C. 41-45.
10. Brown R. Six AI Manufacturing Lighthouses to Take Notice of, pt 1 [Электронный ресурс]. 2024. URL: https://manufacturingdigital.com/articles/six-ai-manufacturing-lighthouses-to-take-notice-of-pt-1 (дата обращения: 02.09.2025).
11. The Future of Manufacturing: Lighthouse Factory [Электронный ресурс] // LG Newsroom. 2022. URL: https://www.lgnewsroom.com/2022/04/the-future-of-manufacturing-lighthouse-factory-lighting-the-way-ahead-lg-smart-park/ (дата обращения: 01.09.2025).