2588-0101 Вестник Евразийской науки The Eurasian Scientific Journal ООО «Издательство «Мир науки» https://esj.today/34FAVN325.html Влияние искусственного интеллекта на структуру управленческих решений: сравнительный анализ отраслей The impact of artificial intelligence on the structure of management decisions: a comparative analysis of industries Литвин Андрей Юрьевич Литвин Андрей Юрьевич Litvin Andrey Yuryevich AYLitvin@fa.ru ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Москва, Россия) Financial University under the Government of the Russian Federation (Moscow, Russia) 20 08 2025 2025 17 s3 34FAVN325 25 06 2025 06 08 2025 2025 Литвин Андрей Юрьевич Litvin Andrey Yuryevich CC BY 4.0 https://esj.today/34FAVN325.html

Статья посвящена комплексному исследованию трансформации структуры управленческих решений под воздействием технологий искусственного интеллекта в различных отраслях российской экономики. Исследование базируется на анализе актуальных данных о внедрении ИИ-решений в финансовом секторе, здравоохранении, промышленности, транспорте и логистике в период 2024–2025 годов. Проведенный анализ демонстрирует существенные различия в подходах к интеграции искусственного интеллекта в процессы принятия управленческих решений в зависимости от отраслевой специфики. В финансовом секторе наблюдается наиболее высокий уровень внедрения ИИ-технологий (78 % компаний), что обусловлено возможностью автоматизации аналитических процессов и управления рисками. Здравоохранение характеризуется фокусом на системах поддержки принятия врачебных решений и анализе медицинских изображений, при этом уровень внедрения составляет 37 % организаций. Промышленность демонстрирует акцент на предиктивной аналитике и контроле качества продукции, где 25,8 % компаний используют ИИ-технологии. Транспортно-логистическая отрасль находится на начальной стадии внедрения с прогнозируемым ростом рынка цифровизации до 626 млрд рублей к 2030 году. Исследование выявляет формирование новых моделей принятия управленческих решений, характеризующихся гибридным человеко-машинным взаимодействием, сокращением времени обработки информации и повышением точности прогнозирования. Установлено, что наиболее востребованными технологиями ИИ являются интеллектуальные системы поддержки принятия решений (71 %) и компьютерное зрение (69 %). Результаты исследования имеют значительную практическую ценность для руководителей организаций, планирующих внедрение ИИ-технологий, а также для формирования государственной политики в области цифровой трансформации различных отраслей экономики.

The article is devoted to a comprehensive study of the transformation of the structure of management decisions under the influence of artificial intelligence technologies in various sectors of the Russian economy. The study is based on the analysis of current data on the implementation of AI solutions in the financial sector, healthcare, industry, transport and logistics in the period 2024–2025. The analysis demonstrates significant differences in approaches to the integration of artificial intelligence into management decision-making processes depending on industry specifics. The financial sector has the highest level of implementation of AI technologies (78 % of companies), which is due to the possibility of automating analytical processes and risk management. Healthcare is characterized by a focus on medical decision support systems and medical image analysis, with the adoption rate being 37 % of organizations. Manufacturing demonstrates an emphasis on predictive analytics and product quality control, with 25,8 % of companies using AI technologies. The transport and logistics industry is at an early stage of implementation, with the digitalization market projected to grow to 626 billion rubles by 2030. The study reveals the formation of new models of management decision-making, characterized by hybrid human-machine interaction, reduced information processing time and increased forecasting accuracy. It was found that the most popular AI technologies are intelligent decision support systems (71 %) and computer vision (69 %). The results of the study are of significant practical value for executives planning to implement AI technologies, as well as for the formation of public policy in the field of digital transformation of various sectors of the economy.

 Ключевые слова искусственный интеллект управленческие решения цифровая трансформация отраслевой анализ системы поддержки принятия решений машинное обучение автоматизация бизнес-процессов предиктивная аналитика инновационные технологии экономическая эффективность Keywords artificial intelligence management decisions digital transformation industry analysis decision support systems machine learning business process automation predictive analytics innovative technologies economic efficiency Искусственный интеллект в управленческом учете коммерческих структур: новые возможности / И.А. Морозова, О.М. Коробейникова, Д.А. Коробейников, М.В. Глазова — DOI 10.18323/2221-5689-2020-2-32-38. // вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. — 2020. — № 2(41). — С. 32–38 — EDN QUNRJP. Репин, Д.А. Технологии искусственного интеллекта как фактор совершенствования государственного управления: вызовы и угрозы / Д.А. Репин — DOI 10.35854/1998-1627-2025-2-139-148. // Экономика и управление. — 2025. — Т. 31, № 2. — С. 139–148 — EDN GZPPWM. Неизвестный, С.И. Социальные проблемы принятия решений искусственным интеллектом в цифровом обществе / С.И. Неизвестный — DOI 10.19181/socjour.2021.27.2.8088. // Социологический журнал. — 2021. — Т. 27, № 2. — С. 90–108 — EDN VOZGGC. Масалов, Е.И. Потенциал искусственного интеллекта в развитии экономики / Е.И. Масалов — DOI 10.25806/uu12023326-334. // Управленческий учет. — 2023. — № 1. — С. 326–334 — EDN FLLZUW. Сеничкина, В.Н. Потенциал искусственного интеллекта как фактор развития экономики в свете указа Президента Путина В.В. От 10 октября 2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в российской федерации» / В.Н. Сеничкина // Научный журнал молодых ученых. — 2020. — № 3(20). — С. 143–147. — EDN GIBSWG. Столярова, Е.В. Инновации в области искусственного интеллекта в контексте цифровизации мировой экономики / Е.В. Столярова — DOI 10.31857/S0201708322040052. // Современная Европа. — 2022. — № 4(111). — С. 66–78 — EDN GJJRQO. Адлер, Ю.П. Алгоритмически неразрешимые задачи и искусственный интеллект / Ю.П. Адлер // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2018. — Т. 7, № 5. — С. 17–24. — EDN XTUTED. Устинова, О.Е. Искусственный интеллект в менеджменте компаний / О.Е. Устинова — DOI 10.18334/ce.14.5.102145. // Креативная экономика. — 2020. — Т. 14, № 5. — С. 885–904 — EDN XHPLWZ. Масленников, В.В. Формирование системы цифрового управления организацией / В.В. Масленников, Ю.В. Ляндау, И.А. Калинина — DOI 10.21686/2413-2829-2019-6-116-123. // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. — 2019. — № 6(108). — С. 116–123 — EDN KNKKMZ. Бутенко, Е.Д. Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы / Е.Д. Бутенко — DOI 10.24891/df.25.2.230. // Дайджест-финансы. — 2020. — Т. 25, № 2(254). — С. 230–242 — EDN UUQUJV. Ключко, В.А. Технологии искусственного интеллекта в менеджменте наукоемких предприятий / В.А. Ключко, В.Б. Чечнев — DOI 10.52210/2224669X_2023_1_105. // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. — 2023. — № 1. — С. 105–117 — EDN EGGRTI. Хромова, И. Н. Применение искусственного интеллекта в условиях цифровой трансформации бизнеса / И.Н. Хромова, К.Н. Святкина, Е.А. Ховятская // Вестник Академии знаний. — 2024. — № 1(60). — С. 342–345. — EDN GIKRPA.