Управление организационной готовностью к внедрению искусственного интеллекта: оценка цифровой зрелости
Ключевые слова:
цифровая зрелость, искусственный интеллект, управление, трансформация, бизнес-процессы, методика оценкиАннотация
В работе рассматривается управление организационной готовностью к внедрению искусственного интеллекта через призму оценки цифровой зрелости. Современная экономическая реальность характеризуется беспрецедентными темпами технологических изменений, требующих от организаций кардинального пересмотра подходов к ведению бизнеса. Цифровая трансформация, представляющая собой комплексный процесс интеграции цифровых технологий, становится критическим фактором обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития, а искусственный интеллект стремительно превращается в основной компонент, определяющий конкурентоспособность и эффективность бизнеса, проникая во все сферы экономики и предлагая уникальные возможности для оптимизации, автоматизации и инноваций. Основная цель исследования заключается в разработке комплексной методики оценки цифровой зрелости, специально адаптированной под задачи по внедрению искусственного интеллекта. Для достижения этой цели были проанализированы концептуальные основы интеграции ИИ-компонентов в модели цифровой зрелости, разработана многокритериальная система оценки с учётом двенадцати ключевых факторов (технологических, организационных и ИИ-ориентированных) и предложена модель оценки потенциала трансформации бизнес-процессов. Разработанная пятиуровневая шкала оценки (от реактивного до трансформированного уровня) и матрица стратегий внедрения искусственного интеллекта позволяют компаниям объективно оценивать свою готовность и разрабатывать поэтапные стратегии трансформации. Теоретическая значимость работы заключается в развитии методологических основ оценки цифровой зрелости через призму внедрения искусственного интеллекта. Практическая ценность исследования состоит в разработке инструментария, позволяющего компаниям объективно оценивать свою готовность к цифровой трансформации, с учётом специфики применения искусственного интеллекта.Скачивания
Библиографические ссылки
Абрамов В. И., Андреев В. Д. Первый год реализации программ цифровой трансформации в регионах России: проблемы и результаты // Вопросы государственного и муниципального управления. 2024. № 2. С. 110-128. https://doi.org/10.17323/1999-5431-2024-0-2-110-128. EDN: XCTAJM.
Столяров А. Д., Гордеев В. В., Абрамов А. В., Абрамов В. И. Развитие генеративного искусственного интеллекта и его влияние на персонализацию предложений потребителям // Информационное общество. 2025. № 2. С. 2-13. https://doi.org/10.52605/16059921_2025_02_02. EDN: NKXZHT.
Столяров А. Д., Абрамов А. В., Абрамов В. И. Генеративный искусственный интеллект для инноваций бизнес-моделей: возможности и ограничения // Beneficium. 2024. № 3(52). С. 43-51. https://doi.org/10.34680/BENEFICIUM.2024.3(52).43-51. EDN: ZUMXEJ.
The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier (2023). McKinsey. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction.
Gartner Survey Reveals 85 % of Customer Service Leaders Will Explore or Pilot Customer-Facing Conversational GenAI in 2025 (2024). Gartner. (На англ.). URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/pressreleases/2024-12-09-gartner-survey-reveals-85-percent-of-customer-service-leaders-will-explore-or-pilot-customer-facing-conversational-genai-in-2025.
Tavakoli А., Holger Harreis H., Rowshankish K., Bogobowicz M. Charting a path to the data- and AI-driven enterprise of 2030 // McKinsey Quarterly, September 2024. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/charting-a-path-to-the-data-and-ai-driven-enterprise-of-2030#/.
Brătucu G., Ciobanu E., Chițu I. B., Litră A. V., Zamfirache A., Bălășescu M. The Use of Technology Assisted by Artificial Intelligence Depending on the Companies’ Digital Maturity Level. // Electronics. 2024; V. 13(9). P. 1687. https://doi.org/10.3390/electronics13091687.
Brock, J. K.-U.; von Wangenheim, F. Demystifying AI: What Digital Transformation Leaders Can Teach You about Realistic Artificial Intelligence. Calif. Manag. Rev. 2019, 61, 110-134. https://doi.org/10.1177/1536504219865226.
Di Vaio A., Palladino R., Hassan R., Escobar O. Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review // J. Bus. Res. 2020, 121, 283-314. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.019.
Абрамов А. В., Столяров А. Д., Абрамов В. И. Инновационные подходы к взаимодействию с клиентами на базе генеративного искусственного интеллекта // Beneficium. 2025. № 2(55). С. 77-85. https://doi.org/10.34680/BENEFICIUM.2025.2(55).77-85.
Каштанова Е. В., Лобачёва А. С. Проблемы предвзятости и дискриминации человеческого капитала в системах искусственного интеллекта // Вестник университета. 2024. № 3. С. 176-185. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-3-176-185.
Tutak M., Brodny J. Business Digital Maturity in Europe and Its Implication for Open Innovation. // J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2022, 8, 27. https://doi.org/10.3390/joitmc8010027.
Hall B., Lamarre E., Levin R., Lorenz J.T., Simon P. Digital and AI leaders are leaving the rest behind // McKinsey Digital. 2024. P. 1-8. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-and-running-ahead-digital-and-ai-leaders-are-leaving-the-rest-behind#.
Ribeiro J., Lima R., Eckhardt T., Paiva S. Robotic Process Automation and Artificial Intelligence in Industry 4.0 – A Literature review // Procedia Comput. Sci. 2021, 181, 51-58. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.104.
KPMG. Beyond thenoise: Orchestrating AI-driven customer excellence. Global Customer Experience Excellence 2024. P. 1-67. URL: https://kpmg.com/nl/en/home/insights/2024/11/beyond-the-noise-orchestrating-ai-driven-customer-excellence.html.
BCG Executive Perspectives. Transformation through AI and ГИИ Customer Engagement. December 2024. P. 1-22. URL: https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-AI-and-GenAI-in-Customer-Engagement-EP8-4Dec2024
Nielsen & GFK. Consumer Tech Industry Trends. 2025. What’s driving growth in home entertainment, smartphones, health tech, and workspace tech? P. 1-34. URL: https://nielseniq.com/global/en/insights/report/2025/consumer-tech-industry-trends-2025
Adewumi A., Ewim S. E., Sam-Bulya N. J., Ajani O. B. Advancing business performance through data-driven process automation: A case study of digital transformation in the banking sector // International Journal of Multidisciplinary Research Updates. 2024, 08(02), 012-022. https://doi.org/10.53430/ijmru.2024.8.2.0049.
Generative AI-Driven Automation of Business Process ReImagination // IEEE Xplore. 2024. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3456789.
Optimizing Revenue Cycle Management in Healthcare: AI and IT Solutions for Business Process Automation / Mamun A. A., Jalil M. S., Jubaear M. T. et al. // The American Journal of Engineering and Technology. 2025. V. 3(13). P. 141-162. https://doi.org/10.37547/tajet/Volume07Issue03-14.
Bindhu V. Artificial Intelligence based Business Process Automation for Enhanced Knowledge Management // IRO Journal on Sustainable Engineering and Entrepreneurship Applications. 2021. Vol. 3, no. 2. https://doi.org/10.36548/jeea.2021.2.001.
AI Business Process Automation: The New Standard for Business, Hicron Software. 2025. URL: https://hicronsoftware.com/blog/ai-business-process-automation/.
Boomi. How AI Is Transforming Business Process Automation. 2024. URL: https://boomi.com/blog/ai-transforming-process-automation/.
AI in business process automation: Use cases, implementation and development // LeewayHertz. 2025. URL: https://www.leewayhertz.com/ai-in-business-process-automation/.
The Impact of AI and Automation on Economic Growth // IPST. 2025. URL: https://ipst.education/ipst-news/technology/11113/.
OrgCMF. Digital capabilities. URL: https://orgcmf.com/pt-pt/pages/digital/digitalcapabilities/.
Tubis A. Digital Maturity Assessment Model for the Organizational and Process Dimensions // Sustainability. 2023. 15(20):15122. https://doi.org/10.3390/su152015122.
Krulcic E., Dobovicek S., Pavletic D., Cabrijan I. A. Dynamic Assessment of Digital Maturity in Industrial SMEs: An Adaptive AHP-Based Digital Maturity Model (DMM) with Customizable Weighting and Multidimensional Classification (DAMA-AHP) // Technologies. 2025. V. 13(7). P. 282. https://doi.org/10.3390/technologies13070282.
