Кутелев П.В.доктор экономических наук, профессор кафедры антикризисного и корпоративного управления, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), Ростов-на-Дону, Российская Федерация kutelevne@bk.ru https://orcid.org/0000-0001-5118-2076 SPIN-код: 4961-6025
Предмет. Методология, определяющая принцип действия и свойства автоматизированной системы управления бизнес-процессами для дальнейшей интеграции искусственного интеллекта в ее информационную среду. Специально разработанное и адаптированное под заданные цели программное обеспечение, выполненное как информационный модуль автоматизированной системы управления бизнес-процессами и реализованной в контексте радикального перепроектирования, то есть во многих аспектах игнорирующая предшествующий опыт использования технологии управления. Цели. Формирование концептуальных подходов и методов для решения задач по автоматизации систем управления организационными структурами с использованием искусственного интеллекта. Методология. Использованы системно-функциональный подход к исследованию проблемы ряда инструментарных методов и приемов: сравнительное и структурно–функциональное сопоставление, ситуационный анализ и синтез, экономическая диагностика и мониторинг, а также частные методические средства моделирования экономических явлений и эмпирико-фактологической информации. Результаты. Представлена авторская версия модели автоматизированной системы управления бизнес-процессами в контексте последующего управления искусственным интеллектом. Выводы. В основе технологий искусственного интеллекта должна использоваться методология, основанная на управлении мотивацией людей и позволяющая раскрыть весь потенциал интеллектуального ресурса человечества. Эффективность методологии и реализованной на ее основе системы управления бизнес-процессами предопределяется целями и масштабами внедрения. Наивысшее значение достигается на крупных предприятиях с большим количеством бизнес-процессов.
Хаммер М., Чампи Д. Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2011. 288 с.
Burdett J.O. TQM and Re-Engineering: The Battle for the Organization of Tomorrow. The TQM Magazine, 1995, vol. 6, no. 2, pp. 7–13.
Biazzo S. A Critical Examination of the Business Process Re-Engineering Phenomenon. International Journal of Operations & Production Management, 1998, vol. 18, no. 9/10, pp. 1000–1016. URL: Link
Hill F.M., Collins L.K. The Positioning of BPR and TQM in Long-Term Organisational Change Strategies. The TQM Magazine, 1998, vol. 10, no. 6, pp. 438–446. URL: Link
Дробышевская Л.Н., Бекирова С.З. Теоретико-методические вопросы реинжиниринга бизнес-процессов на предприятиях // Экономика: теория и практика. 2015. № 2. С. 63—68.
Джуха В.М., Кутелев П.В. Технологии радикального перепроектирования бизнес-процессов // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2015. № 1. С. 166—174. URL: Link
Мишурова И.В., Николаев Д.В., Николаева Н.В., Филимонова Н.М. Процесс реинжиниринга бизнес-процессов в управлении организационными изменениями // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2018. № 5. С. 42—47. URL: Link
Мишурова И.В., Николаев Д.В., Николаева Н.В., Филимонова Н.М. Управление бизнес-процессами предприятия на основе стратегического и оперативного учета экономических показателей // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2017. № 3. С. 83—87.
Комиссарова М.А. Возможности использования реинжиниринга как основного инструмента управления компаниями с позиций процессного подхода // Креативная экономика. 2011. № 7. С. 10—16. URL: Link
Тейз А., Грибомон П. и др. Логический подход к искусственному интеллекту. М.: Мир, 1998. 495 c.
Уинстон П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. 519 с.
Финн В.К. Искусственный интеллект. Методология, применения, философия. М.: Красанд, 2011. 448 c.
Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978. 558 c.
Пройдаков Э.М. Современное состояние искусственного интеллекта // Науковедческие исследования. 2018. № 2018. С. 129—153. URL: Link
Шепелев Г.И. Сравнение полиинтервальных альтернатив: метод оценки коллективного риска // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 3. С. 3—11. URL: Link
Карпов В.Э., Карпова И.П., Кулинич А.А. Социальные сообщества роботов. М.: Едиториал УРСС, 2019. 352 с.
Kulinich A.A. A Model of Command Behavior of Agents in a Qualitative Semiotic Environment. Part 1. A Qualitative Functioning Environment. Basic Definitions and Statement of the Problem. Scientific and Technical Information Processing, 2018, vol. 45, iss. 6, pp. 417–424. URL: Link
