Исследование влияния искусственного интеллекта на качество и скорость принятия решений
Аннотация
Дата поступления статьи: 18.08.2025В данной статье исследуется влияние искусственного интеллекта (ИИ) на скорость и качество принятия решений в управленческих процессах. Анализируются ключевые факторы, определяющие эффективность использования ИИ, включая объем и качество данных, сложность моделей, вычислительные ресурсы и уровень интеграции технологий. Представлены статистические данные о внедрении ИИ в мировой практике: только 38% компаний полностью готовы к эффективному использованию ИИ, тогда как в России этот показатель составляет 22%. Основными препятствиями являются качество данных (60% мировых компаний сталкиваются с проблемами, в России – 75%) и нехватка вычислительных ресурсов (в мире необходимую инфраструктуру имеют 35% организаций, в России – 19%). Выводы статьи подчеркивают необходимость инвестиций в цифровую инфраструктуру и повышение прозрачности алгоритмов для повышения доверия к ИИ-решениям. В рамках исследования авторами разработана комплексная модель факторов, влияющих на качество и скорость принятия управленческих решений при использовании ИИ, включающая такие ключевые параметры, как объем и качество данных, сложность моделей, вычислительные ресурсы, уровень интеграции в процессы, интерпретируемость и риски. Впервые проведено сопоставление российских и зарубежных данных по степени зрелости ИИ-инфраструктуры, выявлены количественные различия в скорости реакции интеллектуальных систем и распространённости механизмов объяснимости решений. Обосновано, что низкий уровень интеграции ИИ в российские бизнес-процессы связан не только с техническими ограничениями, но и с институциональной недостаточностью алгоритмической прозрачности. Полученные результаты легли в основу прикладной методики оценки готовности компании к внедрению ИИ-решений и могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации.
Ключевые слова: искусственный интеллект, принятие решений, автоматизация, цифровая трансформация, данные, интерпретируемость, вычислительные ресурсы