Аннотация

Цифровая трансформация в условиях растущей глобальной неопределенности значительно повышает спрос на сложные аналитические инструменты в рамках организационного управления, охватывающие аналитические и прогностические процессы, а также процессы поддержки принятия решений. Искусственный интеллект (ИИ) широко используется для таких задач, как анализ данных, прогнозное моделирование и поддержка принятия решений. Тем не менее, в научных кругах по-прежнему существуют различные интерпретации относительно его роли и эффективности в стратегическом управлении. Возникает необходимость очертить концептуальную эволюцию ИИ и определить параметры его полезности в рамках стратегирования. Целью исследования являлся анализ эволюции понятия ИИ в стратегическом управлении с опорой на методологию стратегирования академика В. Л. Квинта. Объектом исследования выступила эволюция представлений об ИИ в контексте стратегического управления. Методологическая основа – методология стратегирования В. Л. Квинта, рассматривающая стратегию как осознанный выбор траектории развития. В работе применены сравнительный и историкологический анализ научных подходов к ИИ, а также концептуальное сопоставление аналитических возможностей интеллектуальных систем с требованиями стратегического выбора. Проанализированы основные этапы становления и развития ИИ: от первоначальных концепций формализации интеллектуальной деятельности до современных парадигм, базирующихся на машинном обучении, статистических методах и интегративных подходах. Технологический прогресс существенно расширил возможности интеллектуальных систем в контексте стратегического анализа, что проявляется в эффективной обработке обширных массивов информации, идентификации закономерностей и моделировании сценариев развития. При этом алгоритмические модели по-прежнему обладают ограничениями в своей применимости в сфере стратегического выбора, поскольку не способны формировать ценностные основания, интересы и долгосрочные приоритеты развития. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании систем поддержки стратегических решений и при разработке подходов к интеграции интеллектуальных технологий в процессы стратегического управления.

Ключевые слова

искусственный интеллект, стратегирование, цифровая трансформация, эволюция понятия, интеллектуальные системы

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине / Пер. с англ. И. В. Соловьева, Г. Н. Поварова; Под ред. Г. Н. Поварова. М.: Наука, 1983. 344 с.
2. Глазьев С. Ю. Теория долгосрочного технико-экономического развития. М.: ВлаДар, 1993. 310 с. https://elibrary.ru/YSXIUV
3. Журавлев Д. М. Стратегирование цифровой трансформации сложных социально-экономических систем. М. – СПб.: ИПЦ СЗИУ РАНХиГС, 2024. 352 с. https://doi.org/10.55959/978-5-89781-862-4
4. Канторович Л. В. Математические методы организации и планирования производства. Л.: ЛГУ, 1939. 68 с. https://elibrary.ru/ZIGTUB
5. Квинт В. Л. Концепция стратегирования. Т. 1. СПб.: СЗИУ РАНХиГС, 2019. 132 с. https://elibrary.ru/VUMJTW
6. Критические технологии и перспективы развития России в условиях экономических и технологических ограничений / А. А. Акаев [и др.] // Terra Economicus. 2024. Т. 22. № 2. С. 6–21. http://doi.org/10.18522/2073-6606-2024-22-2-6-21
7. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Современные инструменты моделирования социально-экономических процессов // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2024. № 1. С. 21–32. https://doi.org/10.52897/2411-4588-2024-1-21-32
8. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Эпштейн Д. М. Агент-ориентированное моделирование для сложного мира. М.: Макс Пресс, 2022. 88 с. https://elibrary.ru/BHWTOH
9. Некипелов А. Д. Об экономической стратегии и экономической политике России в современных условиях // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 230. № 4. С. 76–89. https://doi.org/10.38197/2072-2060-2021-230-4-76-89
10. Новикова И. В. Стратегический лидер в цифровой экономике: роль, качества и характеристики // Социально-трудовые исследования. 2021. № 4. С. 150–160. https://elibrary.ru/GWMTPO
11. Полтерович В. М. Институциональные ловушки и экономические реформы // Экономика и математические методы. 1999. Т. 35. № 2. С. 3–20. https://elibrary.ru/QOLEBJ
12. Сасаев Н. И., Квинт В. Л. Стратегирование промышленного ядра национальной экономики // Экономика промышленности. 2024. Т. 17. № 3. С. 245–260. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2024-3-1349
13. A systematic literature review on identifying patterns using unsupervised clustering algorithms: A data mining perspective / M. Chaudhry [et al.] // Symmetry. 2023. Vol. 15. № 9. P. 1679. https://doi.org/10.3390/sym15091679
14. Akaev A. A., Sadovnichiy V. A. Information models for forecasting nonlinear economic dynamics in the digital era // Applied Mathematics. 2021. Vol. 12. P. 171–208. https://doi.org/10.4236/am.2021.123012
15. Ansoff H. I. Corporate strategy: An analytic approach to business policy for growth and expansion. NY: McGraw-Hill, 1965. 241 p.
16. Arrow K. J. Social choice and individual values. Connecticut: Martino Fine Books, 2012. 110 p.
17. Artificial intelligence (AI) and strategic planning process within VUCA environments: A research agenda and guidelines / R. Biloslavo [et al.] // Management Decision. 2024. Vol. 63. № 10. P. 3599–3624. https://doi.org/10.1108/MD-10-2023-1944
18. Artificial intelligence-driven risk management for enhancing supply chain agility: A deep-learning-based dual-stage PLS-SEM-ANN analysis / L. W. Wong [et al.] // International Journal of Production Research. 2022. Vol. 62. № 15. P. 5535–5555. https://doi.org/10.1080/00207543.2022.2063089
19. Barney J. Firm resources and sustained competitive advantage // Journal of Management. 1991. Vol. 17. № 1. P. 99–120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108
20. Egger R., Yu J. A topic modeling comparison between LDA, NMF, Top2Vec, and BERTopic to demystify Twitter posts // Frontiers in Sociology. 2022. Vol. 7. P. 886498. https://doi.org/10.3389/fsoc.2022.886498
21. Kahneman D. Thinking, fast and slow. NY: Farrar, Straus and Giroux, 2011. 512 p.
22. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Econometrica. 1979. Vol. 47. № 2. P. 263–292. https://doi.org/10.2307/1914185
23. Klein G. Sources of power: How people make decisions // Leadership and Management in Engineering. 2001. Vol. 1. P. 21–21. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1532-6748(2001)1:1(21)
24. Porter M. Competitive strategy: Techniques for analyzing industries and competitors. NY: Free Press, 1980. 396 p.
25. Raisch S., Krakowski S. Artificial intelligence and management: The automation – augmentation paradox // Academy of Management Review. 2021. Vol. 46. № 1. P. 192–210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072
26. Russell S. J., Norvig P. Artificial intelligence: A modern approach. Harlow: Pearson, 2020. 1115 p.
27. Sawicki J., Ganzha M., Paprzycki M. The state of the art of natural language processing – A systematic automated review of NLP literature using NLP techniques // Data Intelligence. 2023. Vol. 5. № 3. P. 707–742. https://doi.org/10.1162/dint_a_00213
28. Simon A. Administrative behavior: A study of decision-making processes in administrative organization. NY: Simon and Schuster, 1997. 368 p.
29. Simon H. A. A behavioral model of rational choice // The Quarterly Journal of Economics. 1955. Vol. 69. № 1. P. 99–118. https://doi.org/10.2307/1884852
30. Teece D. J., Pisano G., Shuen A. Dynamic capabilities and strategic management // Strategic Management Journal. 2008. P. 27–51. https://doi.org/10.1142/9789812834478_0002
31. The analysis of strategic management decisions and corporate competitiveness based on artificial intelligence / Y. Pu [et al.] // Scientific Reports. 2025. Vol. 15. P. 17942. https://doi.org/10.1038/s41598-025-02842-x
32. The M5 uncertainty competition: Results, findings and conclusions / S. Makridakis [et al.] // International Journal of Forecasting. 2022. Vol. 38. № 4. P. 1365–1385. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2021.10.009
33. Turing A. M. Computing machinery and intelligence // Mind. 1950. Vol. LIX. № 236. P. 433–460. https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433