Динамичное развитие технологий искусственного интеллекта радикально трансформирует подходы к организации и управлению бизнес-процессами в сфере услуг, создавая предпосылки для фундаментального переосмысления операционных моделей и методов создания ценности для потребителей. Предметом исследования выступают механизмы и модели реинжиниринга бизнес-процессов предприятий сферы услуг через призму применения технологий искусственного интеллекта, включая машинное обучение, роботизированную автоматизацию процессов, процессную аналитику и генеративные модели. Рассматриваются теоретические концепции реинжиниринга от классических работ Хаммера и Чампи до современных подходов интеллектуальной автоматизации, анализируется трансформация методологий управления процессами в контексте цифровой экономики. Исследование демонстрирует эволюцию от механистического перепроектирования процессов к адаптивным самообучающимся системам, способным динамически оптимизировать операционную деятельность. Выявлены ключевые направления применения ИИ-технологий в реинжиниринге: автоматизация рутинных операций через RPA-платформы с достижением экономии времени до 79 % в финансовом секторе, интеллектуальная обработка неструктурированных данных с точностью распознавания до 95 %, предиктивная аналитика для оптимизации ресурсов и прогнозирования спроса, персонализация клиентского опыта на основе поведенческих паттернов. Разработана комплексная модель ИИ-трансформации бизнес-процессов в сфере услуг, интегрирующая технологический, организационный и человеческий факторы через механизмы процессной аналитики, автоматизации принятия решений и непрерывной оптимизации. Научная новизна заключается в систематизации паттернов успешного применения ИИ-технологий для радикального редизайна процессов в различных секторах услуг, выявлении специфических барьеров и драйверов цифровой трансформации в российском контексте, разработке методологического подхода к оценке зрелости организации для ИИ-реинжиниринга. Практическая значимость определяется возможностью использования предложенных моделей и рекомендаций для планирования и реализации проектов цифровой трансформации, выбора оптимальных технологических решений, формирования дорожных карт внедрения интеллектуальной автоматизации в операционную деятельность предприятий сферы услуг.
The dynamic development of artificial intelligence technologies is radically transforming approaches to organizing and managing business processes in the service sector, creating prerequisites for fundamental rethinking of operational models and methods of value creation for consumers. The subject of the research is mechanisms and models of business process reengineering in service enterprises through the prism of artificial intelligence technologies application, including machine learning, robotic process automation, process analytics and generative models. The study examines theoretical concepts of reengineering from classic works of Hammer and Champy to modern approaches of intelligent automation, analyzes transformation of process management methodologies in the context of digital economy. The research demonstrates evolution from mechanistic process redesign to adaptive self-learning systems capable of dynamically optimizing operational activities. Key areas of AI technologies application in reengineering are identified: automation of routine operations through RPA platforms achieving time savings up to 79 % in financial sector, intelligent processing of unstructured data with recognition accuracy up to 95 %, predictive analytics for resource optimization and demand forecasting, personalization of customer experience based on behavioral patterns. A comprehensive model of AI-transformation of business processes in service sector is developed, integrating technological, organizational and human factors through mechanisms of process analytics, decision automation and continuous optimization. Scientific novelty lies in systematization of patterns of successful AI technologies application for radical process redesign in various service sectors, identification of specific barriers and drivers of digital transformation in Russian context, development of methodological approach to assessing organizational maturity for AI-reengineering. Practical significance is determined by possibility of using proposed models and recommendations for planning and implementing digital transformation projects, selecting optimal technological solutions, forming roadmaps for implementing intelligent automation in operational activities of service enterprises.