2588-0101 Вестник Евразийской науки The Eurasian Scientific Journal ООО «Издательство «Мир науки» https://esj.today/81ECVN125.html Роль инструментов ИИ в принятии управленческих решений The role of AI tools in management decision-making Харсанов Эрса Джаншаевич Харсанов Эрса Джаншаевич Kharsanov Ersa Dzhanshaevich xarsanov@bk.ru ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет» (Ростов-на-Дону, Россия) Southern Federal University (Rostov-on-Don, Russia) 21 04 2025 2025 17 1 81ECVN125 24 02 2025 07 04 2025 2025 Харсанов Эрса Джаншаевич Kharsanov Ersa Dzhanshaevich CC BY 4.0 https://esj.today/81ECVN125.html

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) оказывает трансформирующее воздействие на все сферы общественной жизни, в том числе на практики корпоративного управления. Данное исследование посвящено комплексному анализу роли инструментов ИИ в принятии управленческих решений. Работа фокусируется на осмыслении возможностей и ограничений применения интеллектуальных алгоритмов для поддержки менеджериальных процессов в современных организациях. В теоретической части исследования прослеживается эволюция научных представлений о феномене управленческих решений, систематизируются концептуальные подходы к пониманию их природы, структуры и детерминант. Особое внимание уделяется трансформации управленческих парадигм под влиянием цифровизации и ИИ-революции. Обосновывается растущая роль интеллектуальных технологий в качестве инструмента обработки больших данных, прогнозной аналитики и поддержки принятия решений. Эмпирический раздел работы предлагает таксономию ИИ-инструментов, применяемых в менеджменте, сопоставляя их функциональные возможности и ограничения. На примере кейсов ведущих международных компаний анализируются лучшие практики интеграции ИИ в процессы стратегического планирования, операционного управления, управления человеческими ресурсами. Проводится сравнительная оценка эффективности ИИ-поддержки и традиционных методов принятия решений. Особое внимание уделяется вопросам интерпретируемости и подотчетности ИИ-алгоритмов, а также этическим рискам их применения в управленческом контексте. Подчеркивается необходимость сохранения человеческого контроля над ключевыми решениями и развития навыков критического мышления у менеджеров. Результаты исследования имеют высокую практическую ценность, предлагая организациям комплексные рекомендации по внедрению ИИ-инструментов в процессы принятия управленческих решений. Развитие внутренней экспертизы в сфере ИИ, выстраивание коллаборативных практик взаимодействия человека и алгоритма, обеспечение прозрачности и подотчетности моделей позиционируются в качестве ключевых факторов успеха цифровой трансформации.

The rapid development of artificial intelligence (AI) technologies has a transformative impact on all spheres of public life, including corporate governance practices. This study is devoted to a comprehensive analysis of the role of AI tools in making managerial decisions. The work focuses on understanding the possibilities and limitations of using intelligent algorithms to support managerial processes in modern organizations. The theoretical part of the study traces the evolution of scientific ideas about the phenomenon of managerial decisions, systematizes conceptual approaches to understanding their nature, structure and determinants. Special attention is paid to the transformation of management paradigms under the influence of digitalization and the AI revolution. The growing role of intelligent technologies as a tool for big data processing, predictive analytics and decision support is substantiated. The empirical section of the paper offers a taxonomy of AI tools used in management, comparing their functionality and limitations. Using the case studies of leading international companies, the best practices for integrating AI into strategic planning, operational management, and human resource management are analyzed. A comparative assessment of the effectiveness of AI support and traditional decision-making methods is carried out. Special attention is paid to the issues of interpretability and accountability of AI algorithms, as well as the ethical risks of their application in a management context. The need to maintain human control over key decisions and develop critical thinking skills among managers is emphasized. The research results are of high practical value, offering organizations comprehensive recommendations on the implementation of AI tools in management decision-making processes. The development of internal expertise in the field of AI, building collaborative practices for human-algorithm interaction, and ensuring transparency and accountability of models are positioned as key success factors for digital transformation.

 Ключевые слова искусственный интеллект машинное обучение управленческие решения цифровизация менеджмента поддержка принятия решений интерпретируемость алгоритмов человеко-машинное взаимодействие стратегическое планирование HR-аналитика цифровая трансформация Keywords artificial intelligence machine learning management decisions digitalization of management decision support interpretability of algorithms human-machine interaction strategic planning HR analytics digital transformation Simon H.A. Administrative behavior. — New York, USA: Simon and Schuster, 1997. С. 368. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Handbook of the fundamentals of financial decision making: Part I. — 2013. — С. 99–127. Brynjolfsson E., McAfee A. The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. — New York, USA: WW Norton & company, 2014. С. 306. Drucker P. The practice of management. — United Kingdom: Routledge, 2012. С. 368. Taylor F.W. The principles of scientific management. — Sioux Falls, South Dakota, USA: NuVision Publications, LLC, 1911. С. 76. Mayo E. The human problems of an industrial civilization. — Routledge, 2004. С. 206. Gigerenzer G. et al. Simple heuristics that make us smart. — Oxford, England: Oxford University Press, 2000. 432 с. Hutchins E. Cognition in the Wild. — USA: MIT press, 1995. 402 с. Кузьмин, Е.А. Концептуальные подходы к управлению рисками сложных организационно-экономических систем: систематизация и критический анализ / Е.А. Кузьмин // Вестник Южно-Российского государственного технического университета (НПИ). Серия: Социально-экономические науки. — 2013. — № 2. — С. 170–183. — EDN QRZSKX. Несветайлов, В.Ф. Концептуальные основы стратегического управленческого учета / В.Ф. Несветайлов // Транспортное дело России. — 2011. — № 6. — С. 3–10. — EDN QCXTBN. Davenport T.H. The AI advantage: How to put the artificial intelligence revolution to work. — USA: MIT press, 2018. URL: https://aitskadapa.ac.in/e-books/CSE/AI/The%20AI%20Advantage_%20How%20to%20Put%20the%20Artificial%20Intelligence%20Revolution%20to%20Work%20(%20PDFDrive%20).pdf. Aalst W. Process mining: data science in action // Luxembourg: Springer Publishing Company. — 2016. 467 с. Аверьянова, Т.А. Цифровая экономика: трансформация бизнеса в условиях изменений / Т.А. Аверьянова // Развитие территорий. — 2020. — № 1(19). — С. 6–8. — DOI 10.32324/2412-8945-2020-1-6-8. — EDN NWULCD. Левкевич, Д.С. Трансформация управленческих технологий в цифровой экономике / Д.С. Левкевич, И.М. Зборина // Территория науки. — 2023. — № 5. — С. 16–20. — EDN KSWTQM. Fountaine T., McCarthy B., Saleh T. Building the AI-powered organization // Harvard business review. — 2019. — Т. 97. — № 4. — С. 62–73. Бардин, А.Л. Искусственный интеллект в управлении городом: барьеры и перспективы внедрения / А.Л. Бардин, В.В. Стомин // История и современность. — 2021. — № 2(40). — С. 44–63. — DOI 10.30884/iis/2021.02.02. — EDN NVVPGT. Кобелев, С.В. Внедрение генеративного ИИ в деятельность финансовой компании: ожидания, эффективность, обучение персонала / С.В. Кобелев, А.А. Морозкин, Е.С. Харитонова // Профессиональное образование и рынок труда. — 2024. — Т. 12, № 4(59). — С. 97–113. — DOI 10.52944/PORT.2024.59.4.007. — EDN VNGWEE. Parker G.G., Van Alstyne M.W., Choudary S.P. Platform revolution: How networked markets are transforming the economy and how to make them work for you. — New York, USA: WW Norton & Company, 2016. 352 c. Аббасов, М.Ш. Применение искусственного интеллекта в системе поддержки принятия управленческих решений / М.Ш. Аббасов // Развитие теории и практики управления социальными и экономическими системами: Материалы Одиннадцатой международной научно-практической конференции, Петропавловск-Камчатский, 26–27 мая 2022 года / Отв. за выпуск А.О. Шуликов. — Петропавловск-Камчатский: Камчатский государственный технический университет, 2022. — С. 85–89. — EDN ZHSZSO. Обзор решений искусственного интеллекта для повышения корпоративной эффективности / И.А. Бухтуева, К.А. Соловьев, Е.А. Можаровский [и др.] // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2024. — Т. 1, № 7(148). — С. 177–185. — DOI 10.36871/ek.up.p.r.2024.07.01.017. — EDN XSIOGU. Dastin J. Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women // Ethics of data and analytics. — Auerbach Publications, 2022. — С. 296–299. Hariri R.H., Fredericks E.M., Bowers K.M. Uncertainty in big data analytics: survey, opportunities, and challenges // Journal of Big data. — 2019. — Т. 6. — №. 1. — С. 1–16. Возможности использования искусственного интеллекта при принятии управленческих решений в системе корпоративного менеджмента / А.В. Агеев, С.В. Симонов, С.М. Кашин [и др.] // Вестник Челябинского государственного университета. — 2023. — № 12(482). — С. 126–133. — DOI 10.47475/1994-2796-2023-482-12-126-133. — EDN VGWINX. Зуб, А.Т. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения / А.Т. Зуб, К.С. Петрова // Государственное управление. Электронный вестник. — 2022. — № 94. — С. 173–187. — DOI 10.24412/2070-1381-2022-94-173-187. — EDN FLGKRR. Chen L., Mislove A., Wilson C. Peeking beneath the hood of uber // Proceedings of the 2015 internet measurement conference. — 2015. — С. 495–508. Jarrahi M.H. Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making // Business horizons. — 2018. — Т. 61. — № 4. — С. 577–586.