Анализ эффективности применения искусственного интеллекта и машинного обучения в управленческих процессах крупных корпораций

Авторы

  • Николай Васильевич Бодряков Российский биотехнологический университет

Ключевые слова:

информация, процессы, алгоритмы, задачи, интеллект

Аннотация

В последние годы наблюдается экспоненциальный рост применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различных областях деятельности, в том числе и в управлении крупными корпорациями. В данной статье рассматриваются вопросы, связанные с анализом эффективности внедрения ИИ и МО в управленческие процессы, а также выявляются ключевые факторы, влияющие на успешность их применения. В рамках исследования были использованы методы анализа данных, включая сравнительный анализ, регрессионный анализ и методы машинного обучения. Были собраны данные из различных источников, охватывающие информацию о применении ИИ и МО в крупных корпорациях. Также проведены интервью с топ-менеджерами и экспертами в области ИИ и управления. Для оценки эффективности применения ИИ и МО в управленческих процессах применялись показатели производительности, финансовых результатов и удовлетворенности сотрудников. Исследование показало, что использование ИИ и МО в управленческих процессах позволяет существенно улучшить производительность и эффективность работы крупных корпораций. В частности, было выявлено, что автоматизация рутинных задач и анализ больших объемов данных с помощью ИИ и МО приводят к снижению операционных затрат и повышению стратегической гибкости компаний. Кроме того, применение указанных технологий способствует повышению качества принимаемых решений за счёт более точного и быстрого анализа информации. Несмотря на многочисленные преимущества, внедрение ИИ и МО в управленческие процессы сталкивается с рядом вызовов, таких как необходимость значительных инвестиций, проблемы с интеграцией новых технологий в существующие процессы и сопротивление со стороны сотрудников. Однако, при правильном подходе к внедрению и обучению персонала, эти проблемы могут быть преодолены, что позволит в полной мере реализовать потенциал ИИ и МО. Применение ИИ и МО в управленческих процессах крупных корпораций является перспективным направлением, способным значительно повысить эффективность и конкурентоспособность компаний. Решение вызовов, связанных с внедрением, требует комплексного и системного подхода, включающего инвестиции в технологии и обучение персонала.

Библиографические ссылки

Агеев А.В., Симонов С.В., С.М. Кашин С.М. Возможности использования искусственного интеллекта при принятии управленческих решений в системе корпоративного менеджмента // Вестник Челябинского государственного университета. 2023. № 12(482). С. 126-133.

Арыслангалиев Ш.А., Исламова А.Р., Багина П.А. Анализ эффективности использования искусственного интеллекта в обучении управлению нефтедобывающими компаниями // Управление образованием: теория и практика. 2023. № 3(61). С. 171-182.

Иванова О.А. Искусственный интеллект в обучении персонала // Кадровик. 2022. № 10. С. 27-33.

Казарян А.Ю. Искусственный интеллект в процессах образования и обучения, положительные и отрицательные стороны // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2023. № 11-2(86). С. 214-216.

Кириллова И.К., Абрамов О.Н., Поштару Р.И., Портнов В.И. Возможности искусственного интеллекта в корпоративном обучении // Известия Балтийской государственной академии рыбопромыслового флота: психолого-педагогические науки. 2023. № 4(66). С. 176-182.

Мереняшев К.М. Возможности искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Экономика строительства. 2024. № 4. С. 35-36.

Нагибин С.С. Применение искусственного интеллекта в корпоративном обучении: рассуждения и обзор практик // ВУЗ и реальный бизнес. 2023. Т. 1. С. 165-175.

Перцева О.В., Мнацаканов М.Г., Зебзеев А.В. Современные тенденции применения искусственного интеллекта в обучении сотрудников компании // Актуальные вопросы современной экономики. 2023. № 1. С. 205-214.

Пряженцева Е.С., Томилина С.А. Интеллектуальное программное обеспечение и машинное обучение: новые возможности и риски // Бизнес и общество. 2022. № 4(36).

Юсупова Д.А., Музалев С.В. Возможности применения методов машинного обучения при решении аналитических задач в металлургической отрасли // Russian journal of management. 2021. Т. 9. № 3. С. 61-65.

Опубликован

2024-02-28

Как цитировать

Бодряков, Н. В. (2024). Анализ эффективности применения искусственного интеллекта и машинного обучения в управленческих процессах крупных корпораций. Вопросы природопользования, 3(2), 79–88. извлечено от https://etreview.ru/index.php/et/article/view/39

Выпуск

Раздел

ИНФОРМАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ