ВЛИЯНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ В УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ

АННОТАЦИЯ

В условиях цифровой трансформации экономики технологии на основе искусственного интеллекта (ИИ) становятся ключевым фактором повышения эффективности управления предприятиями и роста их производительности. Усложнение управленческих процессов, рост неопределённости внешней среды и увеличение объёмов данных требуют внедрения интеллектуальных инструментов поддержки решений. В статье исследуется влияние технологий ИИ на производительность управления предприятием с теоретико-аналитических позиций. Особое внимание уделено механизмам автоматизации управленческих процедур, аналитической поддержке принятия решений и оптимизации распределения ресурсов. Для обоснования экономического эффекта приведены примеры типовых управленческих процессов (планирование, закупки, техническое обслуживание, логистика), а также оценочные показатели сокращения времени управленческого цикла и операционных издержек. Результаты подтверждают, что применение ИИ обеспечивает измеримый эффект: снижение затрат на 10–20%, ускорение управленческих циклов на 15–25% и повышение качества управленческих решений, что формирует основу устойчивого роста производительности предприятия.

ABSTRACT

In the context of digital economic transformation, artificial intelligence (AI)–based technologies have become a key driver of enterprise management efficiency and productivity growth. Increasing complexity of managerial processes, market uncertainty, and growing data volumes necessitate intelligent decision-support tools. This article examines the impact of AI technologies on enterprise management productivity from theoretical and analytical perspectives. Particular attention is given to automation mechanisms, analytical decision support, and resource optimization. Economic effects are supported by practical examples of typical business processes (planning, procurement, maintenance, logistics) and estimated indicators for cycle time and cost reduction. The findings confirm that AI implementation generates measurable economic effects, including 10–20% operating cost reduction, 15–25% acceleration of managerial cycles, and improved decision quality, which ultimately contributes to sustainable productivity growth.

Ключевые слова: искусственный интеллект, управление предприятием, производительность, цифровая трансформация, автоматизация, аналитика, эффективность.

Keywords: artificial intelligence, enterprise management, productivity, digital transformation, automation, analytics.

Введение. Цифровизация глобальной экономики приводит к трансформации моделей управления предприятиями. Усиление конкуренции, ускорение технологических изменений и рост информационных потоков усложняют процессы принятия управленческих решений. Традиционные методы управления, основанные преимущественно на человеческом опыте и ограниченных аналитических инструментах, становятся недостаточными в условиях высокой неопределённости и динамичного рынка [2, с. 58].

В данном контексте технологии на основе искусственного интеллекта рассматриваются как инструмент повышения управленческой эффективности, позволяющий:

1. автоматизировать рутинные управленческие операции;
2. усилить аналитическую поддержку принятия решений;
3. оптимизировать распределение ресурсов предприятия;
4. повысить точность планирования и прогнозирования.

Несмотря на активное распространение ИИ, в научной литературе сохраняется дискуссия о том, в чём именно выражается производительность управления и каким образом ИИ формирует измеримый экономический эффект, а не только технологическое улучшение [5, с. 141]. Это определяет актуальность настоящего исследования и необходимость системного анализа механизмов влияния ИИ на производительность управления предприятием.

Цель и научная новизна исследования. Целью исследования является выявление и обоснование влияния технологий на основе искусственного интеллекта на производительность управления предприятием и оценка экономического эффекта их применения.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

• систематизированы механизмы влияния ИИ на производительность управления по ключевым управленческим функциям предприятия;
• предложена логическая модель связи «ИИ → управленческий цикл → издержки → производительность»;
• экономический эффект ИИ интерпретируется не только как технологический, но и как управленческий, проявляющийся в сокращении длительности управленческих циклов, снижении операционных издержек и повышении качества управленческих решений.

Методология исследования. Методология исследования основана на системном и аналитическом подходах. В работе применены:

• метод логического обобщения;
• сравнительный анализ;
• динамическое сопоставление показателей производительности управления до и после внедрения цифровых решений;
• индексный метод для оценки изменения эффективности по выбранным индикаторам.

Эмпирическая база исследования включает обобщённые данные международных аналитических отчётов, результаты консалтинговых исследований и практику внедрения цифровых управленческих решений за период 2019–2023 гг.

Для оценки производительности управления использованы следующие индикаторы:

• длительность управленческого цикла (время от выявления проблемы до управленческого решения);
• операционные управленческие издержки;
• точность планирования (уровень отклонений план/факт);
• частота управленческих ошибок (несогласованность решений, повторные операции).

Результаты исследования и обсуждение.

Производительность управления предприятием в современных условиях следует рассматривать как способность управленческой системы:

• быстрее формировать решения;
• точнее распределять ресурсы;
• снижать издержки администрирования;
• повышать согласованность и качество решений.

Технологии ИИ влияют на эти параметры через три ключевых механизма:

1) Автоматизация управленческих операций

ИИ снижает нагрузку на управленческий персонал за счёт автоматизации обработки документов, формирования отчётности, проверки данных и выполнения стандартных процедур. В результате сокращается время выполнения операций и повышается оперативность управленческих решений [6, с. 214].

2) Аналитическая поддержка и прогнозирование

Алгоритмы машинного обучения и прогнозная аналитика позволяют выявлять скрытые закономерности, повышать точность прогнозов спроса, планирования производства и управления запасами. Это снижает вероятность управленческих ошибок и повышает качество решений [1, с. 25].

3) Оптимизация распределения ресурсов

ИИ-инструменты помогают оптимизировать загрузку оборудования, графики производства, логистические цепочки и закупки, что снижает простоев, уменьшает потери и повышает экономическую эффективность [4, с. 117].

Для повышения доказательности влияния ИИ на производительность управления в таблице 1 приведена оценка типового экономического эффекта по основным управленческим процессам предприятия.

Таблица 1.

Оценка влияния ИИ на управленческие показатели предприятия (обобщённая модель)

Источник: составлено автором по данным аналитических обзоров и практики цифровизации за 2019–2023 гг.

Для систематизации полученных результатов предлагается следующая причинно-следственная модель:

ИИ-инструменты (автоматизация + аналитика + оптимизация) → сокращение времени принятия решений → снижение издержек управления → рост согласованности решений → повышение производительности предприятия [3, с. 66].

Данная модель показывает, что эффект внедрения ИИ является комплексным и затрагивает не только технологическую инфраструктуру, но и всю управленческую систему предприятия.

Заключение. Проведённое исследование подтверждает, что технологии на основе искусственного интеллекта являются эффективным инструментом повышения производительности управления предприятием. Использование ИИ способствует сокращению длительности управленческого цикла в среднем на 15–25%, снижению операционных управленческих издержек в диапазоне 10–20% и повышению качества управленческих решений за счёт аналитической поддержки и оптимизации распределения ресурсов.

Научная новизна работы заключается в систематизации механизмов влияния ИИ на производительность управления и обосновании их экономического эффекта на основе управленческих индикаторов. Полученные выводы позволяют рассматривать искусственный интеллект как стратегический фактор повышения конкурентоспособности и устойчивого развития предприятий в условиях цифровой трансформации экономики.

Список литературы:

1. Abbasov, A. E. (2019). Современное управление предприятием и цифровая трансформация. Баку: Элм ве Техсиль. 96 с.
2. Mammadov, R. Kh. (2021). Цифровая экономика и стратегии развития предприятий. Баку: Издательство Экономического университета. 318 с.
3. Aliyev, E. M. (2018). Информационные системы в управлении предприятием. Баку: Издательство Азербайджанского университета. 243 с.
4. Guliyev, S. R. (2022). Искусственный интеллект и оптимизация управленческих процессов. Баку: Издательство АГУНП. 305 с.
5. Brynjolfsson, E., McAfee, A. (2017). The Second Machine Age. New York: W. W. Norton & Company. 306 p.
6. Russell, S., Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. 1136 p.