Предмет. Развитие критической инфраструктуры бизнеса. Цели. Систематизация подходов к принятию решений о технологическом развитии предприятия и к внедрению систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Методология. Методологическая база исследования – теория предельной эффективности капитала и теория трансакционных издержек. Результаты. Сформирован алгоритм принятия коммерческими организациями решения об инвестициях в развитие систем искусственного интеллекта. Показано, при каких условиях самостоятельная разработка систем искусственного интеллекта экономически более выгодна, чем приобретение уже созданной технологии. Выводы. Применение разработанного алгоритма позволит коммерческим организациям сформировать рациональную стратегию инвестирования в развитие передовых технологий.
Nelson R.R., Winter S.G. An Evolutionary Theory of Economic Change. Harvard University Press, 1985, 454 p.
Barney J. Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management, 1991, vol. 17, iss. 1, pp. 99–120. DOI: 10.1177/014920639101700108
Науменко А.О. Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) как инновационный подход в LLM // Вестник науки. Т. 5. № 8. С. 280–289. EDN: JJOECK
Adam M., Wessel M., Benlian A. AI-based Chatbots in Customer Service and Their Effects on User Compliance. Electronic Markets, 2021, vol. 31, iss. 2, pp. 427–445. DOI: 10.1007/s12525-020-00414-7
Vorm E.S., Combs D.J.Y. Integrating Transparency, Trust, and Acceptance: The Intelligent Systems Technology Acceptance Model (ISTAM). International Journal of Human–Computer Interaction, 2022, vol. 38, iss. 18-20, pp. 1828–1845. DOI: 10.1080/10447318.2022.2070107
Alguliyev R.M., Mahmudov R.S. About Some Socioeconomic Problems and Risks of Artificial Intelligence. International Journal of Science Technology and Society, 2024, vol. 12, iss. 5, pp. 140–150. DOI: 10.11648/j.ijsts.20241205.11
Гребенник П.Ю. Цифровая трансформация операционной деятельности промышленных предприятий: инструменты, эффекты и риски // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия «Экономика и право». 2025. № 6. С. 123–126. EDN: PHJAHO
Александров Н.Д. Международный опыт внедрения искусственного интеллекта в отрасли науки и высшего образования // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 229. № 3. С. 391–401. EDN: NOKPPD
De Silva D., Alahakoon D. An Artificial Intelligence Life Cycle: From Conception to Production. Patterns, 2022, vol. 3, iss. 6. EDN: MBCVCF
Delacroix S. Sustainable Data Rivers? Rebalancing the Data Ecosystem That Underlies Generative AI. Critical AI, 2024, vol. 2, iss. 1. DOI: 10.1215/2834703x-11205224
Raju P.V.M., Sumallika T. The Impact of AI in the Global Economy and Its Implications in Industry 4.0 Era. Information Technology, Education and Society, 2023, vol. 18, iss. 2, pp. 53–62. DOI: 10.7459/ites/18.2.05
Cañas J.J. AI and Ethics When Human Beings Collaborate with AI Agents. Frontiers in Psychology, 2022, vol. 13. DOI: 10.3389/fpsyg.2022.836650
Сычев Е.А. Применение систем искусственного интеллекта при проектировании архитектуры приложений: от требований к реализации // Universum: технические науки. 2025. № 9. Ч. 1. С. 32–36. EDN: PIVQKA
Финогенов М.А., Дараган А.Д., Султангараев Д.И. Теоретическое обоснование требований к характеристикам информации для обучения систем искусственного интеллекта и их развития на основе принципа прозрачности // Искусственный интеллект. Теория и практика. 2023. № 2. С. 39–46. EDN: QOQTOB
Харитонова Е.С. Особенности и барьеры оценки ИИ-зрелости (на примере реализации в федеральных органах исполнительной власти Российской Федерации) // Государственное управление. Электронный вестник. 2025. № 113. С. 31–44. EDN: VNPEMS
Пономарева С.В., Хачатурян С.А., Корюшков Н.В. Инновационная бизнес-модель операций на основе искусственного интеллекта как новая концепция и средство для развития компаний // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 2. EDN: EWVLTL
Pandey S., Gupta S., Chhajed S. ROI of AI: Effectiveness and Measurement. International Journal of Engineering Research & Technology, 2021, vol. 10, iss. 5, pp. 749–761. DOI: 10.17577/IJERTV10IS050418
Aziz F., Muzaffar F., Shahid S. et al. The Role of Artificial Intelligence in Driving ROI through Synergized HR, Marketing, and Financial Decision-Making. Inverge Journal of Social Sciences, 2025, vol. 4, iss. 3, pp. 129–142. DOI: Link
Kamolov S., Aleksandrov N. Algorithmic Modeling of Public Recommender Systems: Insights from Selected Cities. Transforming Government: People, Process and Policy, 2022, vol. 17, iss. 1, pp. 72–86. DOI: 10.1108/tg-02-2022-0025
Вирцев М.Ю., Мачульский А.И. Инвестиции в искусственный интеллект: финансовые затраты на внедрение и использование // Региональные проблемы преобразования экономики. 2025. № 9. С. 261–268. EDN: ZBIYGY
