Интенсификация принятия управленческих решений в социально ответственных системах с применением ИИ

Введение. Современные социально ответственные системы (СОС) функционируют в условиях высокой неопределенности и стремительных изменений внешней среды, что предопределяет необходимость оперативного и качественного принятия управленческих решений. Данные системы ориентированы на удовлетворение потребностей широкого круга заинтересованных сторон, стейкхолдеров – сотрудников, потребителей, партнеров и общества. Целесообразным представляется многокритериальное и комплексное исследование применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) с проекцией ускорения управленческих процессов, повышения их обоснованности и эффективности.

Цель. Алгоритмизация подходов к управлению социально ответственными системами и инсталляция способов их интерпретации с помощью технологий ИИ.

Материалы и методы. В работе были использованы материалы периодической печати, анализировались научные публикации по проблемам управления социально ответственными системами с применением искусственного интеллекта, интернет-ресурсы, критические обзоры. В ходе исследования применялись методы графического и табличного представления результатов, метод сравнительного анализа, сбора и систематизации данных по теме исследования.

Результаты и обсуждения. В рамках исследования автором была проанализирована роль искусственного интеллекта в преодолении вызовов социально ответственных систем управления. Анализ показал существование препятствий в прозрачности отчетности современных компаний. Количественный анализ позволил аккумулировать лучшие мировые практики интеграции искусственного интеллекта в направлении интенсификации принятия управленческих решений и приобретения существенных преимуществ в управлении социально ответственными системами.

Заключение. Сделаны выводы на основе проведенного исследования и предложены меры по снижению уровня рисков и опасностей от применения ИИ в управленческих решениях.

1. Быльева Д. С. Коллективный искусственный интеллект / Д. С. Быльева // Вестник Мининского университета. 2023. № 2. С. 27–40.

2. Большие данные в исследованиях: использование больших наборов данных // Editverse. URL: https://editverse.com/ru/big-data-in-research-harnessing-the-power-of-large-datasets-in-2024/ (дата обращения: 11. 12. 2024).

3. Влияние IBM // IBM. URL: https://www.ibm.com/impact (дата обращения: 12. 12. 2024).

4. Индекс Глобального социального прогресса. URL: https://www.socialprogress.org/social-progress-index (дата обращения: 14. 12. 2024).

5. Искусственный интеллект в процессе принятия внешнеполитических решений // РСМД. URL: https://russiancouncil.ru/analytics-andcomments/columns/cybercolumn/iskusstvennyy-intellekt-v-protsesse-prinyatiya-vneshnepoliticheski-resheniy/?sphrase_id=97541166 (дата обращения: 12. 12. 2024).

6. Ключевая статистика компаний, использующих искусственный интеллект // Inclient. URL: https://inclient.ru/companies-using (дата обращения: 14. 12. 2024).

7. Поиск ценности в информационном взрыве // MIT Sloan. URL: https://sloanreview.mit.edu/article/finding-value-in-the-information-explosion/ (дата обращения: 11. 12. 2024).

8. Аббасов М. Ш. Применение искусственного интеллекта в системе поддержки принятия управленческих решений / М. Ш. Аббасов // Развитие теории и практики управления социальными и экономическими системами : Одиннадцатая научно-практическая конференция. 2022. № 11. С. 85–89. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-v-sisteme-podderzhki-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 13. 12. 2024).

9. Федяй В. Д. Управление социальными рисками развития технологий искусственного интеллекта / В. Д. Федяй // Культура информационной безопасности: вызовы времени. Материалы XIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Информационные технологии в науке, бизнесе и образовании». 2024. № 8. С. 96–102.

10. Харченко Н. П. Процессный подход цифровой экономики как основа решения инновационных, экономических, социальных проблем / Н. П. Харченко // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2021. № 6. С. 177–184.