Возможности интеграции ИИ российскими корпорациями
https://doi.org/10.28995/2073-6304-2025-3-93-113
Аннотация
При рыночной экономической системе конкуренция является ключевым фактором, стимулирующим страны и компании подстраиваться под изменения рынка. Поэтому в эпоху научно-технического прогресса многие стремятся занять лидерские позиции в области искусственного интеллекта. В статье рассматриваются исследования как российских, так и зарубежных специалистов, в которых проанализировано текущее состоянии рынка искусственного интеллекта и представлены перспективы его развития. Также для более детального анализа рассмотрена компания МТС, которая является членом альянса в сфере искусственного интеллекта и иные российские компании, внедрившие в свои процессы данную технологию. Особое внимание при этом сосредоточено на областях применения искусственного интеллекта, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. В анализе также рассматриваются основные препятствия, которые мешают российским компаниям внедрять ИИ, среди которых выделяются зависимость от зарубежных технологий, неприятие со стороны сотрудников и нормативные ограничения. В заключительной части рассматриваются перспективы развития искусственного интеллекта в России, с акцентом на совершенствование генеративных технологий, их внедрение в образовательный процесс и масштабирование использования в клиентском сервисе.
Ключевые слова
Об авторе
И. В. ПавловаРоссия
Ирина В. Павлова, доктор экономических наук, профессор
125167, Москва, Ленинградский пр., д. 49/2
105005, Москва, 2-я Бауманская ул., д. 5. стр. 1
Список литературы
1. Гладкова, Сайченко 2021 – Гладкова Е.А. Сайченко Л.А. Применение машинного обучения в бурении скважин // Булатовские чтения. 2021. Т. 1. С. 294–296.
2. Горбачева 2025 – Горбачева Т.А. Искусственный интеллект: риски и проблемы внедрения в Российской Федерации // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. 2025. № 1. С. 96–105. https://doi.org/10.47576/2949-1894.2025.1.1.014.
3. Дуркин, Мелконян 2024 – Дуркин А.В., Мелконян Л.А. Перспективы развития технологий интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Тенденции развития науки и образования 2024. № 111–8. С. 37–41.
4. Кузовкова, Шаравова 2024 – Кузовкова Т.А., Шаравова М.М., Катунин Д.А. Анализ перспектив развития искусственного интеллекта // Экономики и качество систем связи. 2024. № 1 (31). С. 41–47.
5. Малышев 2024 – Малышев И.О. Обзор современных генеративных нейросетей: отечественная и зарубежная практика // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. № 1–2 (88). С. 168–171.
6. Нефедов 2023 – Нефедов И.В. Голосовой помощник «Яндекс. Алиса» как виртуальный собеседник в обучении РКИ на начальном этапе: причины коммуникативных неудач // Бюллетень гуманитарных исследований в междисциплинарном научном пространстве. 2023. № 1 (3). С. 26–30.
7. Покаместов, Никитин 2024 – Покаместов И.Е., Никитин Н.А. Современные технологии искусственного интеллекта как инструмент трансформации цепочек создания стоимости российских коммерческих банков // Финансы: теория и практика. 2024. № 28 (4). P. 122–135. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-4-122-135.
8. Сабиров, Колчина 2021 – Сабиров В.Д., Колчина В.В. Влияние искусственного интеллекта на экономические показатели деятельности компании //Экономические исследования и разработки. 2021. № 3. С. 34–38.
9. Семенова 2024 – Семенова А.А. Путь машинного обучения: междисциплинарный анализ развития технологий // Проблемы деятельности ученого и научных коллективов. 2024. Т. 10. С. 98–110.
10. Сливный 2024 – Сливный Д.И. Обработка естественного языка в вопрос–ответных системах // Тенденции развития науки и образования. 2024. № 111 (Ч. 8). С. 80–84.
11. Ташкин 2025 – Ташкин М.Ю. Применение компьютерного зрения на производстве // Вестник науки. 2025. Т. 2. № 1 (82). С. 1178–1182.
12. Ши 2024 – Ши В. Автоматическое распознавание речи с использованием искусственного интеллекта // Научный аспект. 2024. Т. 36. № 1. С. 4710–4714.
13. Gumanowan et al. 2023 – Gunawan B., Ratmono B.M., Abdullah A.G. (2023), Cybersecurity and Strategic Management. Foresight and STI Governance. 2023. № 17 (3). P. 88–97. DOI: 10.17323/2500-2597.2023.3.88.97.
14. Kalkan 2024 – Kalkan G. The Impact of Artificial Intelligence on Corporate Governance // Journal of Corporate Finance Research. 2024. Vol. 18 (2). P. 17-25. DOI: https://doi.org/10.17323/j.jcfr.2073-0438.18.2.2024.17-25.
15. Kumar Abhijeet et al. 2024 – Kumar Abhijeet, Kumar Avinash, Kumari Swati, Kumari Sneha, Kumari Neha, Behura A.K. Artificial intelligence: the strategy of financial risk management // Финансы: теория и практика. 2024. № 28 (3). P. 174-182. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-3-174-182.
Рецензия
Для цитирования:
Павлова И.В. Возможности интеграции ИИ российскими корпорациями. Вестник РГГУ. Серия Экономика.Управление.Право. 2025;(3):93-113. https://doi.org/10.28995/2073-6304-2025-3-93-113
For citation:
Pavlova I.V. Opportunities for AI integration by Russian corporations. RSUH/RGGU BULLETIN. Series Economics. Management. Law. 2025;(3):93-113. (In Russ.) https://doi.org/10.28995/2073-6304-2025-3-93-113























