Предмет. Теневое использование инструментов искусственного интеллекта в организациях и социальная стигматизация этой практики как факторы, влияющие на финансовые риски и устойчивость бизнеса. Цели. Выявить и количественно оценить теневое использование ИИ и социальную стигматизацию его применения в российских организациях, а также определить управленческие меры, позволяющие снизить связанные с ними финансовые и регуляторные риски. Методология. Применен автоматизированный мониторинг русскоязычных социальных медиа, контент-анализ публикаций и 43 глубинных интервью с представителями российских компаний. Для верификации результатов использовалась триангуляция авторских данных с материалами международных и российских исследований. Результаты. Выявлено массовое скрытое использование ИИ-инструментов в российских организациях. Установлена социальная стигматизация как самостоятельный фактор, ограничивающий прозрачность внедрения ИИ и усиливающий управленческие риски. Показано, что инциденты, связанные с теневым ИИ, повышают риск утечек данных и сопутствующих финансовых потерь для российских компаний. Область применения. Результаты могут быть использованы в практике управления российскими компаниями для выявления скрытого применения ИИ и снижения связанных с ним финансовых рисков. Выделенные барьеры применения ИИ позволяют уточнить корпоративные меры по снижению латентного использования технологии. Полученные выводы представляют интерес для управленцев и специалистов, отвечающих за цифровую трансформацию и управление рисками. Выводы. Преодоление парадокса производительности ИИ требует перехода от запретительных мер к институционализации технологии через развитие цифровой грамотности, внедрение прозрачных корпоративных политик и интеграцию ИИ в систему управления рисками.
Brynjolfsson E., Hitt L.M. Beyond the Productivity Paradox. Communications of the ACM, 1998, vol. 41, iss. 8, pp. 49–55. DOI: 10.1145/280324.280332
Cooper R.G. SMEs' use of AI for new product development: Adoption rates by application and readiness-to-adopt. Industrial Marketing Management, 2025, vol. 126, pp. 159–167. DOI: 10.1016/j.indmarman.2025.01.016 EDN: TDYPMQ
Haag S., Eckhardt A. Shadow IT. Business & Information Systems Engineering, 2017, vol. 59, pp. 469–473. DOI: 10.1007/s12599-017-0497-x EDN: GHPABJ
Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 2025, vol. 140, iss. 2, pp. 889–942. DOI: 10.1093/qje/qjae044 EDN: ZFIHKZ
McElheran K., Li J.F., Brynjolfsson E. et al. AI Adoption in America: Who, What, and Where. Journal of Economics & Management Strategy, 2024, vol. 33, iss. 2, pp. 375–415. DOI: 10.1111/jems.12576 EDN: SXIBUK
Giray L. AI Shaming: The Silent Stigma among Academic Writers and Researchers. Annals of Biomedical Engineering, 2024, vol. 52, pp. 2319–2324. DOI: 10.1007/s10439-024-03582-1 EDN: UHWXEJ
Acut D.P., Gamusa E.V., Pernaa J. et al. AI Shaming among Teacher Education Students: A Reflection on Acceptance and Identity in the Age of Generative Tools. In: Garcia M.B. (ed.) Pitfalls of AI Integration in Education: Skill Obsolescence, Misuse, and Bias. Pennsylvania, IGI Global Scientific Publishing, 2025, pp. 95–118. DOI: 10.4018/979-8-3373-0122-8.ch005
Reif J.A., Larrick R.P., Soll J.B. Evidence of a Social Evaluation Penalty for Using AI. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2025, vol. 122, iss. 19, e2426766122. DOI: 10.1073/pnas.2426766122 EDN: XJXBTG
Грошев И.В., Коблов С.В. Компетенции, умения и навыки руководителей и персонала в эпоху цифровой трансформации российской экономики // E-Management. 2022. Т. 5. № 3. С. 117–124. DOI: 10.26425/2658-3445-2022-5-3-117-124 EDN: XGDVOS
Александрова Ю.Ю., Миронова Е.В., Камнева Е.В. и др. Перспективы развития и риски деформации профессиональной идентичности в условиях «цифровизации» трудового процесса // Организационная психология. 2023. Т. 13. № 4. С. 213–235. DOI: 10.17323/2312-5942-2023-13-4-213-235 EDN: XXSVAE
Захаров Н.Ю. Влияние социально-психологических факторов цифровой трансформации на персонал организации // Вестник Академии знаний. 2025. № 3. С. 801–804. EDN: AWQRBM
