Details

Целью исследования является разработка прикладной модели интеграции AI-решений в ключевые процессы малой ИТ-компании для повышения операционной эффективности. Исследование выполнялось на базе ООО «Кайзен» (г. Череповец). Предмет ВКР применение прикладных AI-инструментов в процессах разработки, управления проектами и клиентского взаимодействия. Методы исследования: Применялись методы системного анализа, обзора литературы, моделирования текущих и целевых процессов, кейс-анализ, экспертная оценка, а также расчет показателей эффективности. Основные результаты исследования: - проведен анализ зрелости и применимости AI-технологий для МСП на основе Gartner Hype Cycle за 2022–2024; - разработана поэтапная модель внедрения AI-инструментов с учетом ограничений малой компании; - предложены решения для оптимизации процессов разработки, проектного управления и клиентского сервиса на базе Generative AI, NLP и AIaaS; - проведена экономическая оценка проекта внедрения AI и рассчитан срок его окупаемости; - сформулированы рекомендации по масштабированию и сопровождению AI-инициатив в условиях МСП. Областью применения результатов ВКР являются малые ИТ-компании, находящиеся на ранних стадиях цифровой зрелости. Научной новизной исследования является разработка адаптивной модели внедрения AI, ориентированной на малые ИТ-компании с ограниченными ресурсами, и подтверждение ее эффективности через бизнес-кейсы. Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The purpose of the research is to develop an applied model for integrating AI solutions into the core processes of a small IT company to enhance operational efficiency. The study was carried out on the basis of LLC "Kaizen" (Cherepovets). The subject of the thesis is the application of practical AI tools in development, project management, and client interaction processes. Research methods: System analysis, literature review, modeling of current and target processes, case analysis, expert evaluation, and calculation of efficiency indicators were used. The main results of the study: - analysis of the maturity and applicability of AI technologies for SMEs based on the Gartner Hype Cycle (2022–2024) was conducted; - a step-by-step model for implementing AI tools considering small business constraints was developed; - solutions for optimizing development, project management, and client service processes using Generative AI, NLP, and AIaaS were proposed; - an economic assessment of the AI implementation project was performed and its payback period was calculated; - recommendations for scaling and supporting AI initiatives in SMEs were formulated. Scope of results is small IT companies at early stages of digital maturity. The scientific novelty of research is the development of an adaptive model for AI implementation focused on small IT companies with limited resources, and the confirmation of its effectiveness through business cases. Conclusions. The tasks of the thesis have been solved, the goal has been achieved, the scope of application of the results has been determined.