Актуальность исследования
Статья Булатова А. В. и Булатовой Ю. А. посвящена актуальной проблеме трансформации экономического менеджмента под влиянием искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики. В современной системе управления традиционные инструменты — бюджетирование, план-фактный анализ, KPI-дашборды — оказываются недостаточными при возросших объёмах данных и динамике рыночной среды. Авторы обоснованно указывают на необходимость переосмысления функций менеджмента с учётом возможностей машинного обучения, предиктивной аналитики и автоматизации принятия решений. Обращение к практическим кейсам (Walmart, «Уралхим», банковский кредитный скоринг) и аналитическим материалам Harvard Business Review усиливает прикладную значимость работы и подтверждает её востребованность в научной среде.
Научная новизна
Научная ценность статьи заключается в систематизации классических управленческих функций — планирования, организации, мотивации, координации и контроля — с позиций их инструментального усиления алгоритмическими методами. Авторы разграничивают области применения искусственного интеллекта (предиктивное прогнозирование, динамическое ценообразование, оптимизация ресурсных потоков, автоматизированное управление рисками) и обоснованно раскрывают возможности конкретных моделей машинного обучения: градиентного бустинга, рекуррентных нейронных сетей, обучения с подкреплением, генеративно-состязательных сетей.
Особое внимание уделено концепции гибридного интеллекта, в рамках которой алгоритм формирует рекомендацию с указанием степени уверенности, а итоговое решение остаётся за менеджером. Такой подход вносит вклад в развитие концептуальных основ цифрового управления и обеспечивает баланс между технологической эффективностью и сохранением управленческой ответственности.
Практическая изобретательность
Статья имеет выраженную практическую направленность. Сформулированные авторами выводы могут быть использованы при разработке корпоративных стратегий внедрения искусственного интеллекта в систему управления, формировании регламентов разделения ответственности между человеком и алгоритмом, а также при подготовке программ повышения квалификации управленческих кадров. Описанные риски — низкое качество данных, конфликт краткосрочной и долгосрочной оптимизации, неопределённость распределения ответственности, эффект «алгоритмической лени» — позволяют сформировать перечень условий и ограничений, учёт которых необходим при внедрении интеллектуальных систем поддержки принятия решений.
Материалы исследования могут привлечь внимание руководителей коммерческих предприятий, специалистов в области управления и цифровой трансформации, а также исследователей, занимающихся вопросами экономики и менеджмента в условиях развития искусственного интеллекта.
Статья рекомендована к печати в научном журнале.
