Научный архив: статьи

В исследовании анализируются текущее состояние и перспективы развития инновационных технологий в управлении корпоративными продажами. Рассмотрены теоретические основы управления продажами и влияние технологий, таких как искусственный интеллект, аналитика больших данных, блокчейн и IoT. Результаты подтверждают переход к предиктивным, data–driven подходам в продажах благодаря конвергенции этих технологий. Выявлены основные проблемы внедрения, включая вопросы безопасности данных и необходимость адаптации организации. Успешная интеграция этих технологий может обеспечить конкурентные преимущества за счёт улучшения понимания клиентов, оптимизации процессов и создания новых моделей взаимодействия.

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес- процессы становится ключевым фактором повышения экономической эффективности, снижая операционные издержки, увеличивая производительность и оптимизируя принятие управленческих решений. Автоматизация позволяет предприятиям ускорять обработку данных, персонализировать взаимодействие с клиентами и прогнозировать рыночные тренды, что обеспечивает конкурентные преимущества. Однако процесс интеграции ИИ сопряжён с финансовыми затратами, рисками кибербезопасности и изменениями на рынке труда. В статье рассматриваются экономические выгоды внедрения ИИ в различных секторах, включая финансы, промышленность, торговлю и здравоохранение, анализируются инвестиционные аспекты цифровой трансформации, а также исследуются потенциальные риски и регуляторные вызовы. Оценивается влияние ИИ на рынок труда, роль государственных инициатив в поддержке инноваций и перспективы формирования новой экономической модели на основе интеллектуальных технологий.

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) кардинально меняет банковский сектор, ускоряя цифровую трансформацию и повышая эффективность бизнес-процессов. Внедрение интеллектуальных алгоритмов позволяет автоматизировать клиентское обслуживание, управление рисками и борьбу с финансовыми мошенничествами. ИИ-аналитика улучшает кредитную оценку, персонализирует финансовые продукты и оптимизирует управление активами. Использование машинного обучения снижает операционные издержки, повышает уровень кибербезопасности и улучшает точность прогнозирования рыночных трендов. В статье анализируются основные направления внедрения ИИ в банковской сфере, оценивается его экономическая эффективность и рассматриваются ключевые риски и барьеры цифровой трансформации финансовых учреждений.

В статье анализируются и оцениваются возможности США, Китая и России по созданию автономных систем военного назначения.

США, Китай, Россия и другие страны обладают большими возможностями по созданию автономных систем военного назначения. В то же время продолжается обсуждение проблемы гонки вооружений в области искусственного интеллекта на международном уровне.

Рассмотрение и анализ опыта управления разработками образцов вооружения и военной техники с использованием искусственного интеллекта в США и Китае предоставляют возможность его использования в интересах Российской Федерации.

Статья исследует современные интерактивные методы работы с читателями в цифровой среде, включая искусственный интеллект, виртуальную и дополненную реальность, геймификацию, мультимедийные форматы и пользовательский контент. Рассматриваются механизмы применения нейросетей для автоматизации рутинных задач, создания персонализированного контента и генерации мультимедийных материалов. Оцениваются возможности использования виртуальной и дополненной реальности для создания иммерсивного опыта, примеры которых представлены в кейсах «Газпром-медиа». Геймификация рассматривается как способ повышения вовлеченности через игровые механики, применяемые в тестах, квизах и симуляторах. Интеграция видео и аудиоформатов оценивается как обязательный компонент современного медиа потребления, обеспечивающий кроссплатформенность и гибкость подачи контента. Анализируется роль пользовательского контента как способа укрепления лояльности и повышения доверия аудитории, а также возникающие риски, связанные с модерацией и качеством материалов. Исследование подчеркивает влияние цифровых технологий на журналистскую профессию, определяя новые роли и компетенции. Формулируется вывод о необходимости ответственного применения интерактивных методов, обеспечивающего эффективное взаимодействие с аудиторией и соответствующего вызовам цифровой эпохи.

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в процессы создания медиаконтента представляет собой один из наиболее значимых трендов современной медиаиндустрии. Однако этот процесс сопровождается рядом серьезных проблем, которые требуют внимательного анализа и решения. Основная проблема заключается в том, что, несмотря на очевидные преимущества ИИ, такие как снижение затрат, ускорение производства контента и его персонализация, внедрение этих технологий ставит перед медиакомпаниями сложные этические, социальные и технологические вызовы. Во-первых, возникает вопрос ответственности за контент, созданный алгоритмами. ИИ способен генерировать тексты, изображения и видео, которые могут быть недостоверными или даже манипулятивными. Это ставит под угрозу доверие аудитории к медиа, особенно в условиях распространения фейковых новостей и дипфейков. Во-вторых, автоматизация процессов приводит к сокращению рабочих мест, что вызывает социальную напряженность и требует переквалификации сотрудников. В-третьих, зависимость от технологий делает медиакомпании уязвимыми перед сбоями, кибератаками и алгоритмической предвзятостью, что может негативно сказаться на объективности и качестве контента. Таким образом, ключевая проблема заключается в поиске баланса между технологическими возможностями ИИ и сохранением человеческого фактора, а также в управлении рисками, связанными с этическими, социальными и технологическими аспектами использования ИИ в медиаиндустрии.

В статье изложены результаты эмпирических исследований практики использования технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ) в российских телевизионных редакциях в двадцатых дискуссиях будущей телевизионной (шире - журналистской) профессии и ее трансформации в условиях развития новых технологий. Для работы было проведено 18 интервью с направлениями, входящими в состав первого и частично второго мультиплексов, т. е. е. обязательных общедоступных телеканалов телевидения. Результаты исследования показывают, что сотрудники телевизионных редакций в силе профессиональных специалистов решают с помощью ИИ ряд достаточно тривиальных задач, что позволяет оптимизировать работу редакции и ускорить процесс редактирования. Одной из важных проблем применения технологии ИИ являются вопросы этики и авторского права, которые решаются в каждой редакции по-своему. Многие информанты основаны на создании внутриредакционных стандартов работы с технологиями ИИ и закреплении правил работы с новыми технологиями на законодательном уровне. По мере вероятной трансформации телевизионных участников исследования отдельных направлений оптимизации и ускорения некоторых «механических» процессов, благодаря чему журналисты концентрируются на создании более качественного и эксклюзивного контента. Среди возможных негативных последствий развития технологий ИИ в работе редактирования: увеличение скорости рабочих процессов, что может сказаться на повышении уровня стресса журналистов; увеличение количества фейковых новостей, сгенерированных ИИ; здоровая творческая профессия.

В представленной публикации предпринята попытка изучить возможности применения технологий искусственного интеллекта в кинопроизводстве, что раскрывается в идеях, обсуждаемых группой исследователей с выдающимся разносторонним продюсером Рафаелом Минасбекяном, являющимся одним из ключевых акторов современного кинопроизводства России.

Цель исследования заключалась в изучении влияния искусственного интеллекта на экономику и социальную сферу, а также в разработке рекомендаций по минимизации рисков и максимизации положительных эффектов от его использования. В рамках исследования был проведен анализ существующих исследований, обзор литературы и разработка аналитических моделей с целью оценки социально- экономических эффектов интеграции искусственного интеллекта. Результаты показали, что искусственный интеллект трансформирует основные аспекты экономики, включая повышение производительности, автоматизацию процессов и усиление конкурентной среды. Применение современных технологий в социальной сфере способствует улучшению качества жизни, в частности через модернизацию здравоохранения и образования. Одновременно с этим выявлены такие риски, как усиление цифрового неравенства, технологическая безработица и вопросы этического использования технологий. На основе проведенного анализа разработаны стратегии минимизации рисков и предложены меры для увеличения положительных эффектов, включая развитие цифровой грамотности, стандарты кибербезопасности и поддержку малого бизнеса. Исследование указывает на необходимость сбалансированного подхода к интеграции искусственного интеллекта с учетом правовых, социальных и экономических аспектов, предоставляя рекомендации разработчикам политики, бизнеса и научного сообщества.

Процесс цифровизации меняет стратегии медиакоммуникаций и журналистики. В конце 2022 г. медиасфера столкнулась с новым вызовом – развитием и популяризацией искусственного интеллекта. В настоящей статье авторы решили сравнить использование нейросетей для генерации текстов штатными журналистами и медиафрилансерами, предположив, что последние активнее и быстрее начинают внедрять новые технологии для трансформации рутинных процессов, в частности рерайта. Для проверки гипотезы было проведено несколько опросов, экспертных интервью, а также проанализирован сайт вакансий. Гипотеза подтвердилась: внештатные авторы значительно чаще своих штатных коллег используют искусственный интеллект, а работодатели / заказчики чаще ожидают таких навыков от удаленных сотрудников, чем от офисных. Авторы предполагают, что данный процесс постепенно охватит большинство представителей медиасферы.

Целью работы стало выявление ключевых характеристик цифровых инноваций здравоохранения для определений оптимальных стратегических подходов их развития. В качестве эмпирической базы для анализа составлен текстовый корпус из региональных практик цифрового здравоохранения, отобранных Минздравом РФ и ФГБУ «ЦНИИОИЗ» Минздрава России. Посредством статистического метода TF-IDF для выявления семантически значимых терминов определены ключевые паттерны, характеризующие цифровые решения здравоохранения. Выявлена преобладающая роль инноваций, направленных на организацию оказания первичной медико-санитарной помощи. Наиболее характерными технологиями искусственного интеллекта в цифровых инновациях здравоохранения являются роботизированные голосовые помощники и технологии компьютерного зрения. Несовершенство нормативного регулирования применения медицинских технологий на основе искусственного интеллекта, сложившаяся цифровая инфраструктура, проблемы этики и безопасности использования медицинских данных затрудняют широкое внедрение инноваций. Показана актуальность разработки и внедрения немедицинских цифровых инноваций на основе искусственного интеллекта в рутинные процессы медицинских организаций. Объясняется целесообразность широкого применения искусственного интеллекта в рутинных инновациях для создания целостной экосистемы данных, необходимых для прогнозирования и принятия стратегических решений. В связи с этим определяются стратегические направления внедрения искусственного интеллекта в контексте цифровой трансформации управления здравоохранением: 1) широкое применение в повседневной и административной медицинской работе; 2) усилении роли и расширении спектра метаданных о процессах оказания медицинской помощи и состоянии системы здравоохранения.

Настоящая статья посвящена анализу отношения персонала транспортного предприятия к внедрению искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга состояния операторов. На основе обзора теорий принятия инноваций и социотехнических подходов формируется гипотеза о том, что отношение персонала определяется не только техническими характеристиками системы, но и психологическими, социокультурными и коммуникативными факторами.

Эмпирическая база включает два последовательно связанных этапа: тестирование прототипа в симуляционной среде и натурные испытания в реальных рейсах.

Метод — полуструктурированные интервью с 20 сотрудниками (целевой отбор по стажу и возрасту) с последующим тематическим и частотным анализом; для сопоставления субъективных оценок «до/после» применялась непараметрическая проверка различий. Показано, что принятие ИИ-решения определяют не только технические параметры, но и психологические, социокультурные и коммуникативные факторы: восприятие «наблюдаемости» и контроля, прозрачность алгоритмов, эргономика, участие персонала в доработке. На основе данных предложены управленческие механизмы снижения сопротивления: расширенная коммуникация и объяснимость, вовлечение пользователей в итеративный дизайн, таргетированное обучение и регламент обратной связи. Таким образом, предлагается эмпирически обоснованная модель управляемого внедрения ИИ в организациях повышенной ответственности, релевантная для практик гос- и муниципального управления.