Данное исследование представляет комплексный анализ интеграции технологий искусственного интеллекта в системы управления организационными знаниями современных предприятий. Работа раскрывает трансформационный потенциал технологий ИИ для оптимизации процессов создания, накопления, распространения и применения корпоративных знаний в условиях цифровой экономики. В рамках исследования систематизированы теоретические подходы к управлению знаниями, проанализированы современные технологические решения на основе машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка, выявлены ключевые драйверы и барьеры внедрения ИИ-технологий в корпоративную практику. Особое внимание уделено анализу экспертных систем, интеллектуальных баз знаний и автоматизированных платформ обучения как инструментов повышения эффективности управления интеллектуальным капиталом организаций. Исследование демонстрирует существенный потенциал синергетического эффекта от интеграции традиционных методов управления знаниями с современными технологиями искусственного интеллекта, обеспечивающими персонализацию обучения, автоматизацию рутинных процессов и повышение качества принятия управленческих решений. Результаты работы свидетельствуют о формировании нового технологического уклада в сфере управления корпоративными знаниями, характеризующегося внедрением интеллектуальных алгоритмов для обработки больших объемов неструктурированной информации, созданием адаптивных систем организационного обучения и развитием экосистем коллективного интеллекта. Практическая значимость исследования заключается в разработке рекомендаций по формированию стратегии цифровой трансформации процессов управления знаниями на основе технологий ИИ с учетом специфики российского бизнес-контекста и требований национальной стратегии развития искусственного интеллекта.
This study presents a comprehensive analysis of the integration of artificial intelligence technologies into organizational knowledge management systems of modern enterprises. The work reveals the transformational potential of AI technologies for optimizing the processes of creation, accumulation, dissemination and application of corporate knowledge in the digital economy. The study systematizes theoretical approaches to knowledge management, analyzes modern technological solutions based on machine learning, neural networks and natural language processing, identifies key drivers and barriers to the implementation of AI technologies in corporate practice. Particular attention is paid to the analysis of expert systems, intelligent knowledge bases and automated learning platforms as tools for improving the efficiency of intellectual capital management in organizations. The study demonstrates a significant potential for synergy from integrating traditional knowledge management methods with modern artificial intelligence technologies that provide personalized learning, automate routine processes and improve the quality of management decisions. The results of the work indicate the formation of a new technological paradigm in the field of corporate knowledge management, characterized by the introduction of intelligent algorithms for processing large volumes of unstructured information, the creation of adaptive organizational learning systems and the development of collective intelligence ecosystems. The practical significance of the study lies in the development of recommendations for the formation of a strategy for the digital transformation of knowledge management processes based on AI technologies, taking into account the specifics of the Russian business context and the requirements of the national strategy for the development of artificial intelligence.