СТРАТЕГИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ И РИСК-МЕНЕДЖМЕНТ

В статье исследуется международная конкурентоспособность автомобильной промышленности Китая, Германии, Японии и США в условиях влияния искусственного интеллекта и связанных технологий. Основная цель – выявление ключевых факторов конкурентоспособности в эпоху цифровизации и оценка их влияния на стратегию автомобильных корпораций. Использовались статистический анализ и модель корреляционного измерения. В этой новой парадигме успех диктует не размер корпорации либо ее историческое наследие, а способность быстро адаптироваться и применять технологические решения, формирующие будущее мобильности. Установлено, что внедрение искусственного интеллекта в производство и продукцию признается важнейшим факторным аспектом, повышающим конкурентоспособность товаров и услуг. Среди других факторов – инновационность, адаптивность к изменениям рынка, интеграция устойчивых практик и цифровой трансформации. На основе сравнительного анализа лидирующих корпораций предложены рекомендации для укрепления позиций на мировом рыночном сегменте. Результаты исследования полезны для автомобильных корпораций, а также государственных и некоммерческих организаций, поддерживающих отрасль. Новизна работы заключается в комплексном подходе к анализу конкурентоспособности с учетом технологий искусственного интеллекта, предлагающих новые перспективы для стратегического развития мировых автопроизводителей.

В статье рассматриваются множественные взаимосвязи между финансированием стартапов в сфере ИИ и определяется влияние инвесторов, технологических изменений и типов финансирования внутри экосистемы стартапов. Исследование, охватывающее период с 2019 по 2024 год, позволило выявить более 500 многообещающих стартапов, работающих в сфере искусственного интеллекта. Анализ проводился с учетом региональной специфики и динамики развития во времени. Исследование посвящено финансированию ИИ-компаний, включая роль венчурных и корпоративных инвесторов, государственную поддержку и различные модели финансирования. Для изучения моделей финансирования стартапов в этом исследовании применяется комплексный подход, сочетающий описательную статистику, машинное обучение и качественные данные. Анализ включает в себя использование R, Python и Tableau для обработки финансовых и операционных данных, а также субъективных оценок, полученных от основателей, инвесторов и политиков. Вторичные данные из баз данных венчурного капитала и финансовых отчетов используются для подтверждения и расширения результатов. Финансирование экосистем играет ключевую роль в определении траектории развития стартапов, занимающихся искусственным интеллектом. Исследование демонстрирует, что именно финансирование влияет на то, насколько компании уделяют внимание этике ИИ, соблюдению нормативных требований и внедрению инноваций. Для обеспечения устойчивого роста необходимо учитывать интересы инвесторов, создавать благоприятные условия для инновационных центров и развивать международное сотрудничество. В работе также анализируются риски, связанные с предвзятостью алгоритмов и защитой конфиденциальных данных, и предлагаются рекомендации по формированию более эффективной политики финансирования. Исследование предлагает практическое руководство для стартапов в сфере ИИ, инвесторов и политиков. Оно представляет собой комплексную модель финансирования, объясняет мотивы инвесторов и предоставляет инструменты для предпринимателей, стремящихся привлечь капитал. Кроме того, исследование указывает политикам на приоритетные направления для создания благоприятной среды, способствующей развитию и поддержке ИИ, тем самым заполняя пробелы в знаниях и обеспечивая устойчивый рост отрасли.