Детальная информация

В статье исследуется трансформация корпоративного управления под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Актуальность темы обусловлена стремительным ростом внедрения решений на основе инструментов ИИ. При этом более трети предприятий отмечают значительный экономический эффект от их использования. Однако актуальным остается вопрос систематизации применяемых технологий в деятельности организации и в первую очередь в управленческом контуре. Авторами предлагается оценивать зрелость применения технологий ИИ в управленческой деятельности организаций, тем самым позволяя избежать типичных ошибок и выстроить последовательную стратегию ИИ-трансформации. В связи с этим была определена цель исследования - разработка методологической основы оценки зрелости применения технологий ИИ в управленческой деятельности организаций, включающей уточнение понятийного аппарата, систематизацию подходов к анализу влияния технологий ИИ на управленческую функцию организации, а также создание практического инструментария оценки для диагностики и интерпретации уровней зрелости. Для анализа теоретических и методических аспектов стратегического управления организацией в условиях цифровой трансформации использовались методы анализа данных из открытых источников, методы научного поиска, включая анализ и синтез, а также методы дедукции и обобщения. Эмпирическую базу исследования составили кейсы российских компаний различных отраслей (промышленность, логистика, ритейл), находящихся на разных стадиях внедрения ИИ в управленческие процессы. Авторами разработаны подходы к оценке влияния ИИ в управлении организации, уточнено понятие зрелости применения технологий ИИ в управленческой деятельности организаций, сформирована матрица ее оценки, создан чек-лист диагностики ее текущего уровня, предложена интерпретация результатов этой диагностики. Матрица включает девять последовательных уровней - от локального использования открытых моделей сотрудниками ("Уровень 0: Интерес") до создания полностью автономной "кэптивной компании", способной функционировать и генерировать выручку без участия человека ("Уровень 8"). Каждый уровень характеризуется с точки зрения применяемых технологий и инструментов ИИ, архитектурных подходов (роботоцентричная, ИИ-центричная, мультиагентная архитектура), ключевых артефактов, последовательности применения инструментов и трансформации управленческих функций (планирование, организация, мотивация, контроль, координация). На основе анализа кейсов российских компаний проанализированы ожидаемые эффекты от прогресса достижения уровня зрелости применения ИИ, оценен объем затрат на достижение каждого уровня, приведены практические примеры. Матрица оценки зрелости служит инструментом для диагностики текущего состояния компании и формирования стратегии ее ИИ-трансформации, позволяющей объективно оценить состояние компании и определить направления развития ИИ-трансформации компании. Перспективным направлением исследования является разработка детальных метрик для оценки каждого уровня зрелости, а также изучение отраслевых особенностей применения данной матрицы. Важным направлением является также анализ рисков и этических аспектов функционирования высокоуровневых автономных систем.

This article examines the transformation of corporate governance under the influence of artificial intelligence (AI) technologies. The relevance of the topic is driven by the rapid growth in the adoption of AI-based solutions. At the same time, more than a third of enterprises report significant economic benefits from their use. However, the issue of systematizing the technologies employed in organizational activities, particularly in the management function, remains pressing. The authors propose assessing the maturity of AI technology application in organizational management, thereby enabling the avoidance of typical errors and the development of a coherent AI transformation strategy. Consequently, the aim of the study is defined as follows: to develop a methodological framework for assessing the maturity of AI application in organizational management, including the refinement of key concepts, systematization of approaches to analyzing the impact of AI technologies on the management function, and the creation of practical assessment tools for diagnosing and interpreting maturity levels. To analyze the theoretical and methodological aspects of strategic management in the context of digital transformation, methods of data analysis from open sources, scientific research methods including analysis and synthesis, as well as deduction and generalization were employed. The empirical basis of the study comprises case studies of Russian companies from various industries (manufacturing, logistics, retail) at different stages of AI integration into management processes. The authors have developed approaches to assessing the impact of AI on organizational management, clarified the concept of "maturity" in the application of AI technologies in management, constructed a maturity assessment matrix for the use of AI in organizational management activities, created a checklist for diagnosing the current maturity level, and proposed an interpretation of diagnostic results for the current level of AI maturity in management activities. The matrix includes nine sequential levels: from the local use of open models by employees ("Level 0: Interest") to the creation of a fully autonomous "captive company" capable of operating and generating revenue without human intervention ("Level 8"). Each level is characterized in terms of the AI technologies and tools employed, architectural approaches (robot-centric, AI-centric, multi-agent architecture), key artifacts, the sequence of tool application, and the transformation of management functions (planning, organization, motivation, control, coordination). Based on an analysis of Russian companies' case studies, the expected effects of progressing through AI maturity levels are examined, the costs required to achieve each level are estimated, and practical examples are provided. The maturity assessment matrix serves as a tool for diagnosing a company’s current state and formulating its AI transformation strategy, enabling an objective assessment of the company’s status and identification of directions for its AI transformation. Promising research directions include the development of detailed metrics for assessing each maturity level, as well as the study of industry-specific features of applying this matrix. Another important area is the analysis of risks and ethical aspects associated with the operation of high-level autonomous systems.

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. — Загл. с титул. экрана. — Периодичность: 6 раз в год. — Выходит с 2022 г. — Электрон. журнал. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текст: электронный

π-Economy. — Санкт-Петербург: СПбПУ, 2022 -. Т. 19, № 3, 2026. — 1 файл (5,81 Мб). — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j26-227.pdf>.