Научный архив: статьи

Предметом исследования является разработка комплексного фреймворка для стратегического внедрения генеративного искусственного интеллекта (далее ГИИ) в бизнес-процессы организаций различных масштабов и отраслей. Анализируются существующие подходы к внедрению технологий “традиционного” искусственного интеллекта, ГИИ и цифровой трансформации, выявляются их ограничения и недостатки в контексте специфических характеристик генеративных моделей, таких как способность к созданию нового контента и связанные с этим этические и правовые риски. Обосновывается необходимость создания специализированного фреймворка, который учитывает уникальные возможности и вызовы, связанные с ГИИ, а также потребность в адаптации к разнообразным бизнес-контекстам, включая малый и средний бизнес. Рассматривается проблема отсутствия структурированных методологий, позволяющих организациям эффективно интегрировать ГИИ в свою операционную деятельность, максимизируя отдачу от инвестиций и минимизируя потенциальные риски. Исследование базируется на систематическом и сравнительном анализе научной литературы и практических публикаций, а также синтезе концептуальной основы нового фреймворка. Применяется комбинированный подход, включающий методы качественного и количественного анализа данных. Научная новизна заключается в разработке девятиэтапного фреймворка, который, в отличие от существующих подходов, интегрирует большие языковые модели (LLM) уже на этапе диагностики бизнес-процессов для семантического анализа неструктурированных данных (интервью, анкеты, опросы). Это позволяет выявить скрытые взаимосвязи и неочевидные потребности в оптимизации, которые сложно обнаружить традиционными методами. Фреймворк охватывает стратегические, операционные и технологические аспекты внедрения, а также принципы управления изменениями и рисками. Разработанный фреймворк предлагает универсальный, адаптивный и практически ориентированный подход к стратегическому внедрению ГИИ, способствуя повышению эффективности бизнес-процессов, минимизации рисков и максимизации возврата на инвестиции в технологии ГИИ. Практическая значимость подтверждается апробацией в академии крупной консалтинговой компании и пилотного проекта в ПАО “МТС”.