Данная статья посвящена исследованию использования искусственного интеллекта (ИИ) в формировании бизнес-стратегии компании. В работе рассмотрены теоретические основы применения ИИ в бизнесе, методы и инструменты, используемые для анализа рынка, прогнозирования, оптимизации и принятия решений. Особое внимание уделяется анализу влияния ИИ на стратегии различных отраслей, включая розничную торговлю, финансы, здравоохранение, производство, а также рассмотрены этические и правовые аспекты внедрения ИИ в стратегическое управление. Статья анализирует возможности ИИ для повышения эффективности и устойчивости бизнеса в условиях глобальных изменений, а также подчеркивает важность соблюдения правовых норм и этических принципов при его применении.
Ключевые слова: искусственный интеллект, бизнес-стратегия, машинное обучение, прогнозирование, оптимизация, принятие решений, отраслевые приложения ИИ, этические аспекты, правовые аспекты, инновационные технологии, стратегии в бизнесе.
Актуальность исследования
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью бизнес-практик и стратегического управления компаниями. В условиях динамичного развития технологий и глобальной конкуренции использование ИИ при формировании бизнес-стратегии приобретает особое значение. Компании, внедряющие ИИ в свои процессы, получают преимущества в виде более точного прогнозирования рыночных трендов, оптимизации внутренних операций и улучшения принятия стратегических решений. ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, улучшить качество аналитики данных и снизить риски, связанные с неопределенностью рынка. Однако многие организации, особенно в развивающихся экономиках, сталкиваются с проблемами интеграции этих технологий в свою стратегию.
Несмотря на рост интереса к ИИ, вопрос его применения при формировании бизнес-стратегий в научной литературе недостаточно разработан. Особое внимание требует исследование того, как именно ИИ влияет на стратегическое управление в различных отраслях, какие инструменты ИИ наиболее эффективны для анализа данных и прогнозирования, а также какие риски и вызовы возникают при внедрении этих технологий.
Цель исследования
Целью данного исследования является анализ использования искусственного интеллекта в процессе формирования бизнес-стратегии компании.
Материалы и методы исследования
Материалы исследования: научные статьи, книги и отчеты о текущих тенденциях в области искусственного интеллекта.
Методы исследования: теоретический анализ, системный анализ, эмпирический анализ.
Результаты исследования
Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой область компьютерных наук, направленную на создание систем, способных выполнять задачи, которые требуют человеческого интеллекта. К таким задачам относятся восприятие, обучение, рассуждения, принятие решений и взаимодействие с окружающим миром. Основной целью ИИ является создание машин, которые могут имитировать когнитивные функции человека, такие как понимание языка, распознавание объектов, обучение на основе опыта и принятие оптимальных решений.
Ключевыми компонентами ИИ являются:
- Машинное обучение (ML) — это подмножество ИИ, основанное на способности машин обучаться и совершенствоваться на основе данных без явного программирования. Машинное обучение включает методы, такие как регрессия, классификация, кластеризация, и используется для решения задач предсказания, анализа и оптимизации.
- Нейронные сети — это структуры, вдохновленные биологическими нейронными сетями человеческого мозга. Нейронные сети особенно эффективны в задачах, требующих обработки больших объемов данных и сложных закономерностей, таких как обработка изображений, текста и аудио. Они делятся на несколько типов: однослойные перцептроны, многослойные сети и глубокие нейронные сети, которые обладают повышенной мощностью для решения более сложных задач.
- Аналитика данных — применение математических и статистических методов для анализа больших объемов данных с целью выявления скрытых закономерностей и принятия обоснованных решений. В контексте ИИ аналитика данных служит основой для обучения моделей и формирования прогнозов.
- Обработка естественного языка (NLP) — раздел ИИ, который занимается взаимодействием машин с человеческим языком. Включает задачи перевода текста, распознавания речи и обработки текстовых данных, что делает его неотъемлемой частью для создания систем, взаимодействующих с пользователями на естественном языке.
Таблица 1 отражает ключевые технологии и инструменты ИИ, применяемые в стратегическом управлении бизнесом.
Таблица 1
Ключевые технологии и инструменты ИИ, применяемые в стратегическом управлении бизнесом
|
Технология / Инструмент |
Описание |
Применение в стратегическом управлении |
|
Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения |
Используют данные для создания предсказательных моделей и автоматического улучшения решений. Могут включать методы классификации, регрессии и кластеризации |
Прогнозирование спроса, анализ потребностей клиентов, оптимизация запасов и производственных мощностей, обработка изображений и видео (например, в розничной торговле и здравоохранении) |
|
Системы поддержки принятия решений (DSS) |
Специализированные системы, которые помогают в оценке различных сценариев и оптимизации решений на основе анализа данных и ИИ-алгоритмов |
Анализ финансовых и операционных показателей, моделирование различных сценариев для принятия более обоснованных решений в условиях неопределенности |
|
Роботизация и автоматизация процессов |
Использование роботов и автоматизированных систем для выполнения повторяющихся задач. Включает автоматизацию с использованием ИИ |
Автоматизация обработки транзакций, заказов, управления складом, повышение оперативной эффективности и сокращение ошибок в рутинных задачах |
|
Оптимизационные модели и алгоритмы |
Использование ИИ для нахождения оптимальных решений в условиях ограничений и неопределенности. Включает задачи линейного программирования, симуляции |
Оптимизация ценообразования, управление рисками, планирование производственных мощностей и финансов, улучшение логистики и поставок |
|
Системы анализа и визуализации данных |
Использование ИИ для создания визуальных репрезентаций данных, что помогает анализировать и воспринимать информацию быстрее и точнее |
Построение прогнозов, анализ рыночных трендов, выявление ключевых показателей эффективности бизнеса, мониторинг внедрения стратегий и оценка рисков |
В рамках стратегического управления бизнесом ИИ используется для решения задач, связанных с прогнозированием, оптимизацией, автоматизацией принятия решений и анализа больших данных [2, с. 70].
Искусственный интеллект находит широкое применение в различных отраслях, что позволяет компаниям разрабатывать более эффективные и адаптированные бизнес-стратегии. От автоматизации процессов до предсказания рыночных тенденций и оптимизации принятия решений — ИИ оказывает значительное влияние на корпоративное управление в разных секторах [3, с. 507]. Рассмотрим, как ИИ используется в таких отраслях, как розничная торговля, финансовый сектор, здравоохранение, производство и логистика, для разработки и реализации бизнес-стратегий (таблица 2).
Таблица 2
Применение ИИ в разных отраслях для разработки бизнес-стратегий
|
Отрасль |
Применение ИИ |
Как помогает в разработке бизнес-стратегии |
|
Розничная торговля |
Использование рекомендательных систем, анализ покупательских предпочтений, прогнозирование спроса |
Оптимизация ассортимента, персонализация предложений для клиентов, улучшение клиентского опыта, повышение продаж и снижение излишков товаров |
|
Финансовый сектор |
Оценка кредитных рисков, анализ финансовых данных, алгоритмическая торговля, прогнозирование рыночных трендов |
Помогает в управлении рисками, улучшении точности кредитных решений, оптимизации инвестиционных стратегий, снижении потерь при торговле на рынках |
|
Здравоохранение |
Диагностика заболеваний с использованием ИИ, анализ медицинских изображений, прогнозирование заболеваний |
Улучшение качества диагностики, оптимизация лечения и планирования ресурсов, повышение точности прогнозов по заболеваниям и улучшение медицинского обслуживания |
|
Производственный сектор |
Прогнозирование потребности в материалах, автоматизация производственных процессов, управление качеством |
Оптимизация производственных мощностей, улучшение планирования, повышение эффективности процессов и снижение производственных издержек |
|
Транспорт и логистика |
Прогнозирование спроса на транспортные услуги, оптимизация маршрутов, автопилоты в транспорте |
Снижение затрат на транспортировку, повышение эффективности логистических операций, улучшение обслуживания клиентов, автоматизация планирования маршрутов |
|
Энергетика |
Прогнозирование потребления энергии, оптимизация распределения ресурсов, анализ эффективности оборудования |
Снижение затрат на энергоснабжение, улучшение устойчивости инфраструктуры, оптимизация энергетических стратегий и улучшение распределения ресурсов |
|
Маркетинг и реклама |
Анализ данных о потребителях, таргетированная реклама, анализ эффективности рекламных кампаний |
Персонализация рекламных стратегий, повышение отклика клиентов на маркетинговые кампании, улучшение точности предсказания ROI (возврат на инвестиции) рекламных мероприятий |
|
Телекоммуникации |
Прогнозирование спроса на услуги, оптимизация использования сетевых ресурсов, анализ клиентских данных |
Оптимизация обслуживания клиентов, улучшение качества связи, прогнозирование потребностей и тенденций на рынке телекоммуникационных услуг, снижение операционных расходов |
|
Сельское хозяйство |
Прогнозирование урожайности, мониторинг состояния посевов, анализ данных о климате |
Оптимизация сельскохозяйственного производства, повышение урожайности, снижение затрат на удобрения и воду, улучшение управления аграрными ресурсами |
|
Государственное управление |
Обработка данных о населении, предсказание социальных и экономических тенденций, борьба с коррупцией |
Улучшение планирования и прогнозирования экономического развития, повышение эффективности государственного управления, улучшение принятия решений в области социального обеспечения |
График ниже (рисунок 1) иллюстрирует, какие методы и инструменты ИИ наиболее популярны и важны при создании стратегий в разных отраслях. Методы машинного обучения и нейронные сети занимают лидирующие позиции, так как они обеспечивают широкие возможности для анализа данных и предсказания будущих тенденций.
Рис. 1. Методы и инструменты ИИ для создания стратегии
Разработка эффективной бизнес-стратегии требует комплексного подхода, в котором учитываются различные факторы: анализ данных, предсказания, оптимизация процессов, а также учет внешней и внутренней среды. Искусственный интеллект предоставляет широкий спектр методов и инструментов для решения этих задач, позволяя повысить точность, ускорить процессы принятия решений и снизить риски [4, с. 463].
1. Машинное обучение для предсказаний и анализа данных.
Машинное обучение (ML) является одним из наиболее мощных инструментов ИИ для разработки стратегии. Этот метод позволяет на основе исторических данных создавать предсказательные модели, которые помогают в анализе рыночных тенденций, потребностей потребителей и поведения конкурентов. Машинное обучение может быть использовано для:
— Прогнозирования рыночных трендов: с помощью алгоритмов регрессии и кластеризации можно прогнозировать изменения в потребительских предпочтениях, что помогает адаптировать бизнес-стратегию к изменяющимся условиям [1, с. 152].
— Предсказания спроса: методы машинного обучения, такие как временные ряды или модели прогнозирования, позволяют точно предсказать потребности в товаре или услуге в различные периоды времени, что помогает избежать дефицита или излишков на складе.
— Обнаружение аномалий: с помощью алгоритмов обнаружения аномалий можно выявить неожиданные изменения в бизнес-процессах, такие как резкие колебания спроса или финансовые ошибки, что позволяет быстро адаптировать стратегию.
2. Глубокое обучение и нейронные сети для сложных задач.
Глубокое обучение, основанное на нейронных сетях, применяется для более сложных задач, таких как обработка изображений, анализ текстовых данных и распознавание речи. Эти технологии помогают бизнесу в создании более гибких и адаптивных стратегий:
— Обработка больших объемов данных: глубокие нейронные сети эффективно обрабатывают большие массивы данных и могут распознавать закономерности, которые недоступны для традиционных методов анализа.
— Анализ настроений: нейронные сети используются для анализа текстовых данных в реальном времени, включая отзывы клиентов, посты в социальных сетях и новостные статьи. Это позволяет оценить, как воспринимается компания на рынке и как реагирует аудитория на изменения в продукте или стратегии.
— Распознавание образов и визуальная аналитика: для отраслей, таких как розничная торговля, здравоохранение и производство, глубокое обучение позволяет анализировать изображения для предсказания потребностей в товарах или оценке качества продукции.
3. Алгоритмы оптимизации для стратегического планирования.
Алгоритмы оптимизации, такие как линейное и нелинейное программирование, используются для создания эффективных стратегий, которые минимизируют затраты или максимизируют прибыль с учетом множества ограничений. Эти методы ИИ активно применяются в:
— Оптимизации финансовых решений: ИИ помогает разрабатывать оптимальные стратегии ценообразования, управление рисками и планирование финансовых потоков с учетом колебаний рыночных условий.
— Оптимизация ресурсов: в производственных и логистических процессах ИИ используется для нахождения наилучших решений по распределению ресурсов, планированию поставок и управлению запасами.
— Планирование бизнеса и производственных мощностей: ИИ помогает оценивать оптимальный объем производства, распределение рабочей силы и материалов, что значительно снижает издержки и повышает производительность.
4. Системы поддержки принятия решений (DSS).
Системы поддержки принятия решений — это мощные инструменты ИИ, которые интегрируют данные из различных источников и используют аналитические методы для оценки различных сценариев. Эти системы помогают менеджерам и стратегам принимать более обоснованные решения в условиях неопределенности. В контексте разработки бизнес-стратегии DSS используют следующие методы ИИ:
— Симуляция сценариев: на основе данных из прошлого и текущего состояния системы DSS могут моделировать различные сценарии развития бизнеса. Это позволяет оценить, как различные действия повлияют на результаты компании, и выбрать наилучший путь.
— Анализ рисков: с помощью алгоритмов ИИ DSS позволяет моделировать и оценивать риски, связанные с принятием определенных стратегических решений, включая финансовые риски, риски производства и риски, связанные с изменениями на рынке.
— Оптимизация стратегических выборов: DSS помогают выбирать наилучшие стратегические решения путем оптимизации множества переменных, таких как бюджеты, временные рамки, ресурсы и цели.
5. Инструменты обработки естественного языка (NLP).
Обработка естественного языка — это область ИИ, направленная на анализ и понимание человеческого языка. В бизнес-стратегии NLP может быть использован для:
— Анализа конкурентной среды: с помощью NLP можно анализировать статьи, новости, отчеты и публикации в социальных сетях, чтобы получить актуальную информацию о действиях конкурентов и рыночных трендах.
— Анализа отзывов клиентов: анализируя отзывы клиентов, форумы и другие источники данных, NLP помогает компании понять, что думают потребители о ее продукции или услугах, и корректировать стратегию.
— Автоматизации взаимодействия с клиентами: чат-боты и виртуальные помощники, основанные на NLP, могут эффективно взаимодействовать с клиентами, предлагая персонализированные рекомендации и улучшая клиентский опыт.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-стратегии открывает новые возможности для повышения эффективности и конкурентоспособности компаний. Однако в процессе внедрения ИИ необходимо учитывать этические и правовые аспекты, которые связаны с его воздействием на общество, работников, клиентов и других заинтересованных сторон.
Этические аспекты:
- Прозрачность и объяснимость: Решения, принимаемые ИИ, должны быть понятны и объяснимы для людей, особенно в стратегических вопросах, чтобы избежать ситуаций, когда бизнес принимает решения, не понимая, как и почему они были приняты.
- Конфиденциальность и защита данных: ИИ часто использует большие объемы личных и чувствительных данных. Компании обязаны обеспечивать защиту данных клиентов и соблюдать принципы конфиденциальности, чтобы не нарушать права пользователей.
- Предвзятость и дискриминация: Алгоритмы ИИ могут непреднамеренно воспроизводить или усугублять предвзятости, присутствующие в обучающих данных, что приводит к дискриминации определенных групп. Бизнес должен активно работать над устранением этих рисков и обеспечивать справедливость решений.
- Ответственность за ошибки ИИ: Когда ИИ принимает решения, которые оказывают существенное влияние на бизнес или людей (например, в финансовых или медицинских приложениях), важно четко определить, кто несет ответственность за последствия.
Правовые аспекты:
- Соблюдение законодательства: Компании должны учитывать национальные и международные нормы, регулирующие использование ИИ. Например, в Европейском Союзе действует Регламент по защите данных (GDPR), который регулирует использование персональных данных.
- Авторские права и интеллектуальная собственность: Внедрение ИИ может привести к вопросам, связанным с правами на данные, алгоритмы и результаты работы ИИ, требуя четкого регулирования интеллектуальной собственности.
- Безопасность и ответственность: Законодательство должно обеспечивать безопасное использование ИИ в бизнесе, включая вопросы безопасности данных, защиты от кибератак и установления ответственности за непреднамеренные последствия от использования ИИ.
Компании должны балансировать между инновациями и соблюдением этических стандартов и правовых норм для успешного и устойчивого использования ИИ в бизнес-стратегиях.
Будущее ИИ в бизнес-стратегии будет зависеть от того, как компании будут внедрять технологии, взаимодействовать с клиентами, управлять рисками и адаптировать свои бизнес-модели к новым условиям. С развитием ИИ нарастает потенциал для создания гибких, инновационных и персонализированных стратегий, которые обеспечат конкурентные преимущества. Однако важно помнить о необходимости соблюдения этических норм и правовых стандартов, чтобы предотвратить возможные негативные последствия использования этих технологий в бизнесе.
Выводы
Таким образом, использование искусственного интеллекта оказывает значительное влияние на стратегическое управление компаниями, улучшая процессы принятия решений, оптимизируя ресурсы и повышая гибкость в условиях изменяющихся рыночных условий. ИИ позволяет организациям более точно прогнозировать спрос, оценивать риски и возможности, а также адаптировать свою стратегию с учетом внешней и внутренней среды. Однако внедрение ИИ требует соблюдения этических норм, защиты данных и учёта правовых аспектов, таких как соблюдение законов о конфиденциальности и интеллектуальной собственности. Применение ИИ в бизнес-стратегиях способствует созданию устойчивых, эффективных и инновационных решений, что повышает конкурентоспособность компаний на глобальном рынке.
Литература:
- Долженко И. Б. Искусственный интеллект и маркетинговая деятельность ТНК потребительского сектора // Экономика и бизнес: теория и практика. — 2023. — № 3–1(97). — С. 150–155.
- Игишев А. В. Роль машинного прогнозирования в условиях цифровизации экономики // Экономический потенциал и корпоративная социальная ответственность. — 2024. — С. 69–73.
- Матюшок В. М., Красавина В. А., Матюшок С. В. Мировой рынок систем и технологий искусственного интеллекта: становление и тенденции развития // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. — 2020. — Т. 28, № 3. — С. 505–521.
- Регида О. И., Ибрагимова А. А. Применение в стратегическом менеджменте искусственного интеллекта // Охрана труда и техносферная безопасность на объектах промышленности, транспорта и социальных инфраструктур. — 2023. — С. 462–465.
