ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЦЕСС УПРАВЛЕНИЯ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Список использованной литературы:

1. Гончарова Н.А., Власов С.А. Проблемы управления кадрами в современных условиях / Техническое регулирование в едином экономическом пространстве, 2021, с. 248-252.

2. Кобзов А.Ю., Кобзова А.В. Основы инновационного подхода к управлению персоналом организации / Экономика и бизнес: теория и практика. No 10-1 (68), 2020, с. 151-153.

3. Щукина Д.В., Черникова В.Е. Well beingпрограмма как современное направление в области удержания персонала в компании / Деловой вестник предпринимателя, 2021, No2 (4), с. 87-89.

© Матвеев Д.А., 2024

УДК 346.5

Матыцин Д.С.

курсант, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ Научный руководитель: Матыцина Н.П.

к.э.н., доцент, ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ

ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЦЕСС УПРАВЛЕНИЯ

Аннотация

В данной статье рассмотрены теоретические аспекты внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в процесс управления деятельностью предприятий. Исследованы возможности и вызовы, связанные с этой технологией. Охарактеризованы основные типы ИИ, его роль в оптимизации управленческих процессов. Разработаны направления внедрения ИИ в процесс управления деятельностью предприятий.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, управление, оптимизация, машинное обучение, цифровизация.

Развитие технологий ИИ стало важным фактором в трансформации управленческих процессов. ИИ предоставляет новые возможности для повышения эффективности работы организаций, автоматизации рутинных операций, анализа больших данных и принятия управленческих решений. В условиях глобальных изменений и цифровизации экономики ИИ может стать важным инструментом для управления как в частном бизнесе, так и в государственных учреждениях.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается созданием систем и программ, способных выполнять задачи, требующие умственных усилий человека. К таким задачам относятся обработка естественного языка, распознавание образов, принятие решений и машинное обучение. ИИ может быть применён для оптимизации множества процессов, от анализа данных до автоматизации производственных операций. В области управления ИИ используется для улучшения качества принятия решений, автоматизации задач и прогнозирования изменений в бизнесе [1].

ИИ может быть классифицирован на два основных типа:

Слабый ИИ — системы, предназначенные для выполнения конкретных задач, например, анализ данных, прогнозирование или автоматизация бизнес-процессов. Эти системы не обладают сознанием и ограничены узким кругом функций.

Сильный ИИ — гипотетическая система, способная выполнять любые интеллектуальные задачи,

аналогичные человеческим. В настоящее время такие системы ещё не существуют [2].

Основные технологии, лежащие в основе ИИ, включают:

Машинное обучение (ML) — метод анализа данных, при котором система учится на основе данных и адаптируется без явного программирования [3].

Нейронные сети — модель, имитирующая работу человеческого мозга, используемая для решения задач распознавания образов, прогнозирования и классификации.

Обработка естественного языка (NLP) — технологии, которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — технология, позволяющая автоматизировать повторяющиеся задачи в бизнесе с помощью «умных» роботов.

Основные направления развития ИИ в деятельности предприятий включают:

1. Автоматизация бизнес-процессов (RPA, BPA). ИИ позволяет автоматизировать множество рутинных и повторяющихся задач, таких как обработка документов, управление запасами и составление отчетности.

2. Принятие управленческих решений (DSS, AI-Driven Decision Making). Использование алгоритмов ИИ в системах поддержки принятия решений (DSS, Decision Support Systems) помогает руководителям анализировать большие объемы данных. Такие системы обрабатывают информацию о продажах, поведении клиентов и рыночных трендах, чтобы предложить оптимальные стратегии развития. Это особенно актуально в условиях неопределенности и быстро меняющихся рыночных условий. Концепция AI-Driven Decision Making (принятие решений на основе ИИ) активно внедряется для стратегического и оперативного управления.

3. Обработка и анализ больших данных (BDA, Big Data Analytics) с использованием машинного обучения (ML, Machine Learning) позволяет выявлять ключевые закономерности, тренды и отклонения. Такой подход помогает предприятиям принимать более обоснованные решения, оптимизировать ресурсы, разрабатывать новые продукты и улучшать внутренние процессы.

4. Оптимизация цепочек поставок (SCM, AI-Driven SCM). ИИ играет ключевую роль в управлении цепочками поставок (SCM, Supply Chain Management), обеспечивая точное прогнозирование спроса, управление запасами и планирование логистики. Оптимизация маршрутов доставки, минимизация издержек на транспортировку и складирование, а также повышение прозрачности всей цепочки поставок достигаются за счет AI-Driven SCM (управления цепочками поставок с использованием ИИ).

5. Технологии управления персоналом (HR Tech) и аналитика HR (HR Analytics) преобразуют традиционные подходы к подбору, оценке и развитию сотрудников. Системы отслеживания кандидатов (ATS, Applicant Tracking System) с элементами ИИ автоматизируют процесс подбора кадров, анализируют резюме и оценивают соответствие требованиям. ИИ также используется для анализа производительности сотрудников и разработки индивидуальных планов их развития.

6. ИИ следует активно внедрять в управление клиентским опытом (CX, Customer Experience) и в системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM, Customer Relationship Management). Персонализация взаимодействия с клиентами достигается через использование чат-ботов на базе ИИ (AI-Powered Chatbots), которые обеспечивают круглосуточную поддержку и быстрый отклик. Это способствует улучшению качества обслуживания и повышению лояльности клиентов.

Таким образом, внедрение искусственного интеллекта в процесс управления открывает широкие возможности для повышения эффективности, автоматизации и оптимизации управленческих процессов. Однако для успешной реализации ИИ необходимы меры по подготовке квалифицированных кадров, разработке и адаптации законодательства, а также этическому регулированию применения технологий. Развитие ИИ в России будет зависеть от того, насколько эффективно будут решены эти проблемы и насколько быстро российские организации смогут интегрировать ИИ в свои процессы.

Список использованной литературы:

1. Бессмертный И.А. Системы искусственного интеллекта: методическое пособие. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2024. -216 С.

2. Символ науки, 2023. Вып. №5-2. -С. 129-130.

3. Филипова И.А. Правовое регулирование искусственного интеллекта: учебное пособие. Москва, 2022. -256 С.

© Матыцин Д.С., 2024

УДК 346.5

Матыцина Н.П.

к.э.н., доцент ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ Крамской Е.А.

курсант ВУНЦ ВВС «ВВА» г. Воронеж, РФ

РОЛЬ ИННОВАЦИЙ В УПРАВЛЕНИИ ОРГАНИЗАЦИЙ Аннотация

В научной статье изучены теоретические аспекты инноваций, выделены их роль и значение. Разработаны стратегии для успешного внедрения инноваций, включая создание культуры инноваций, вовлечение сотрудников, использование технологий и поддержку со стороны руководства.

Ключевые слова инновации, управление, конкурентоспособность, стратегии.

В современных условиях, где изменения происходят с невероятной скоростью, инновации становятся ключевым фактором успеха для организаций. Инновации не только способствуют созданию новых продуктов и услуг, но и улучшают внутренние процессы, повышают эффективность и конкурентоспособность.

Инновации можно определить как внедрение новых идей, продуктов или процессов, которые создают ценность. Они могут быть радикальными (существенно изменяющими рынок) или инкрементальными (маленькими шагами к улучшению существующих процессов). Инновации могут происходить в разных областях: технологии, управление, маркетинг, производство и т. д.

Инновации играют несколько ключевых ролей в управлении:

1. Увеличение конкурентоспособности: в условиях жесткой конкуренции компании, которые способны быстро адаптироваться и внедрять новые идеи, имеют явное преимущество.

2. Улучшение процессов: инновации могут значительно улучшить внутренние процессы, что приводит к снижению затрат и повышению качества.

3. Адаптация к изменениям: инновационные организации легче справляются с изменениями на рынке и могут быстрее реагировать на потребности клиентов.

4. Создание культуры обучения: внедрение инноваций способствует развитию культуры постоянного обучения и совершенствования среди сотрудников.

5. Увеличение прибыли: новые продукты и услуги могут открыть новые источники дохода и