Статьи

МЕТОДОЛОГИЯ ИИ-ТРАНСФОРМАЦИИ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ КАК КЛЮЧЕВОЙ ЭЛЕМЕНТ СТРАТЕГИИ ГЛУБОКОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНТЕГРАЦИИ

Дата поступления: 15.04.2026 Дата публикации: 15.04.2026

Полный текст:

Аннотация

В условиях становления новой технологической парадигмы современного общества традиционные подходы к реализации процессного управления не обеспечивают должного уровня предиктивности, адаптивности, конкурентоспособности и масштабируемости бизнес-моделей предприятий. Объективные социально-экономические, технологические и операционные вызовы определяют необходимость пересмотра подходов как к организации текущей деятельности, так и к формированию стратегий долгосрочного развития на основе глубокой интеграции в них инновационных технологий. Как показало исследование, в цифровой трансформации процессного управления наибольшим потенциалом обладают технологии искусственного интеллекта (ИИ). При этом преимущественно используемая в текущий момент имитация цифровой трансформации бизнес-моде-ей посредством локально-фрагментарного внедрения ИИ-решений в формате надстройки над текущими бизнес-процессами может привести к краткосрочным операционным эффектам, но не позволяет компаниям продемонстрировать долгосрочный устойчивый бизнес-результат. Для обеспечения реального повышения эффективности деятельности и формирования стратегического фундамента устойчивого развития необходима системная трансформация процессного управления: формирование принципиально новой бизнес-модели на основе масштабного реинжиниринга и ИИ-усиления бизнес процессов. На основе анализа глобальных трендов развития технологии искусственного интеллекта и результатов опубликованных исследований идентифицированы ключевые направления, систематизированы варианты и потенциальные эффекты использования ИИ-решений в процессном управлении. Выявлено, что методологическая база интеграции ИИ в систему процессного управления исследована недостаточно. Это обусловливает актуальность разработанной концептуальной модели ИИ-трансформации процессного управления, включающей ключевые принципы, детализированный алгоритм реализации и классификацию рисков. Предложенная методология может быть использована в качестве ориентира для выработки стратегии трансформации бизнес-моделей и практической реализации устойчивого ИИ-усиления бизнес-процессов. Это позволит минимизировать риски интеграции технологии искусственного интеллекта в процессное управление и реализовать стратегию ИИ-трансформации не в формате эксперимента, а в формате обоснованного, управляемого и эффективного бизнес-проекта.

Ключевые слова

Как цитировать

Для цитирования:

Савина (Григорьева) А.Г., Малявкина (Минаева) Л.И., Савин Д.А. МЕТОДОЛОГИЯ ИИ-ТРАНСФОРМАЦИИ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ КАК КЛЮЧЕВОЙ ЭЛЕМЕНТ СТРАТЕГИИ ГЛУБОКОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНТЕГРАЦИИ // Экономическая среда. 2026. Т. 15, № 2. С. 16–39.

For citation:

Савина (Григорьева) А.Г., Малявкина (Минаева) Л.И., Савин Д.А. METHODOLOGY OF AI TRANSFORMATION OF THE ENTERPRISE’S PROCESS MANAGEMENT SYSTEM AS A KEY ELEMENT OF DEEP TECHNOLOGICAL INTEGRATION STRATEGY // Economic Environment. 2026. Vol. 15, no. 2. P. 16–39.

Как цитировать

Савина (Григорьева) А.Г., Малявкина (Минаева) Л.И., Савин Д.А. МЕТОДОЛОГИЯ ИИ-ТРАНСФОРМАЦИИ СИСТЕМЫ ПРОЦЕССНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ КАК КЛЮЧЕВОЙ ЭЛЕМЕНТ СТРАТЕГИИ ГЛУБОКОЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ИНТЕГРАЦИИ // Экономическая среда. 2026. Т. 15, № 2. С. 16–39.

Список литературы

  1. Бакаев А. А., Шалыгин А. А. Адаптивное управление бизнес процессами промышленного предприятия // Форпост науки. – 2024. – Т. 18, № 1. – С. 4-11. – DOI 10.22394/sp241.4-11. – EDN LYOCRC.
  2. Бекетова О. Н., Шацкая И. В., Назаренко М. А. Тенденции цифровизации производственных систем и управления бизнес процессами // Инновации в менеджменте. – 2024. – № 1(39). – С. 38-45. – EDN NPKZTX.
  3. Высочиненко А. С., Абдухамитова Ш. Ш. Бизнес процессы как элемент процессного управления на предприятии // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. – 2022. – № 4(95). – С. 35-44. – DOI 10.21295/2223-5639-2022-4-35-44. – EDN VQKABQ.
  4. Денисов М. В. Управленческий инструментарий моделирования бизнес процессов с использованием методов искусственного интеллекта // Финансы и кредит. – 2024. – Т. 30, № 5(845). – С. 1167-1186. – DOI 10.24891/fc.30.5.1167. – EDN HOJSNQ.
  5. Ермилина Д. А. Моделирование бизнес процессов как фактор повышения эффективности деятельности организации // Экономические системы. – 2025. – Т. 18, № 1. – С. 107-113. – DOI 10.29030/2309-2076-2025-18-1-107-114. – EDN HFJFVX.
  6. Заузолков Д. А. Технологические особенности трансформации управленческих процессов // Вестник евразийской науки. – 2025. – Т. 17, № S2. – EDN FIATNO.
  7. Субботина В. В., Назаренко М. Д., Нерпин Е. С. [и др.] Искусственный интеллект для принятия решений // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. – 2023. – № 4(48). – С. 35-41. – EDN ZKOITK.
  8. Кононов А. А. Трансформация процесса принятия управленческих решений: цифровые технологии и искусственный интеллект // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 9, № 9(162). – С. 208-215. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2025.09.09.022. – EDN DUFJKR.
  9. Малешина Л. М., Шатская И. И. Искусственный интеллект: правовые и этические аспекты регулирования // Аграрное и земельное право. – 2025. – № 4. – С. 152-154. – DOI 10.47643/1815-1329_2025_4_152. – EDN AROYFQ.
  10. Маркова Е. С., Пронин К. М. Искусственный интеллект: риски и угрозы // Инновационная экономика и право. – 2022. – № 2(21). – С. 30-38. – DOI 10.53015/2782-263X_2022_2_30. – EDN AQHPIX.
  11. Наугольнова И. А., Никитина Н. В. Отечественный и зарубежный опыт внедрения и развития процессной модели управления на предприятиях различных отраслей // Креативная экономика. – 2023. – Т. 17, № 9. – С. 3313-3330. – DOI 10.18334/ce.17.9.119107. – EDN CYPYXE.
  12. Нефедов И. Ю. Применение процессного подхода в управлении промышленными предприятиями // Естественно гуманитарные исследования. – 2023. – № 2(46). – С. 412-418. – EDN WUJXCL.
  13. Никитина Н. В., Скачков Д. Ю., Колупаев А. С. Трансформация проектно процессного управления промышленными предприятиями в условиях цифровой среды // Креативная экономика. – 2023. – Т. 17, № 11. – С. 4101-4112. – DOI 10.18334/ce.17.11.119506. – EDN UCPWDX.
  14. Орлов А. И. Организационно экономическое моделирование и искусственный интеллект в организации производства в эпоху цифровой экономики // Инновации в менеджменте. – 2021. – № 2(28). – С. 36-45. – EDN QKPPCN.
  15. Панков Д., Зубок С. Трансформация банковского сектора на основе развития технологии искусственного интеллекта: анализ продуктовых и процессных инноваций // Банковский вестник. – 2024. – № 10(735). – С. 9-19. – EDN GVKYCK.
  16. Портер М. Конкурентная стратегия: методика анализа отраслей и конкурентов / Майкл Портер; перевод с английского: И. Минервин. – Москва : Альпина Паблишер, 2020. – 606 с.
  17. Репин В. В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес процессов / Владимир Репин, Виталий Елиферов. – М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013. – 544 с. – ISBN 978-5-91657-554-5.
  18. Рустенова Э. А., Ибыжанова А. Д., Локтев А. Е. Методология моделирования бизнес процессов для цифровой трансформации организаций // Education. Quality Assurance. – 2024. – № 3(36). – С. 56-67. – DOI 10.58319/26170493_2024_3_56. – EDN MNKMNF.
  19. Тронина И. А., Дуйков Д. С. Процесс формирования адаптивной модели управления бизнес процессами в условиях цифровизации // Вестник Академии знаний. – 2025. – № 2(67). – С. 1174-1178. – EDN AADLXE.
  20. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе / Майкл Хаммер, Джеймс Чампи; [пер. Ю. Корнилович]. – 3 е изд. – Москва : Манн, Иванов и Фербер, 2010. – 274 с.: ил.; 22 см. – (Библиотека генерального директора. Серия «Школа современного бизнеса»; Т. 1). – ISBN 978-5-91657-088-5.
  21. Dondapati A., Sheoliha N., Panduro Ramirez J. et al. An integrated artificial intelligence framework for knowledge production and B2B marketing rational analysis for enhancing business performance // Materials Today: Proceedings. – 2021. – Vol. 56, No. 1. – Pp. 2232-2235. – DOI 10.1016/j.matpr.2021.11.557.
  22. Syifa A. F. Ethics in the Age of AI: Principles and Guidelines for Responsible Implementation in Workplace // International Journal of Advanced Technology and Social Sciences. – 2024. – Vol. 2, No. 2. – Pp. 237-242. – DOI 10.59890/ijatss.v2i2.1398.
  23. Prasanth A., Vadakkan D., Surendran P., Thomas B. Role of Artificial Intelligence and Business Decision Making // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. – 2023. – Vol. 14, No. 6. – Pp. 965-969. – DOI 10.14569/IJACSA.2023.
  24. Pisoni G. Responsible AI-Based Business Process Management and Improvement. / G. Pisoni, M. Moloney // Digital Society. – 2024. – Vol. 3, No. 23. – 16 p. – DOI 10.1007/s44206-024-00105-2.
  25. Jagtap P. Artificial Intelligence and Privacy: Examining the Risks and Potential Solutions // Artificial intelligence. – 2024. – Sp. 9. – 9 p.
  26. Sodiq R. Revolutionizing Business Process Management with AI-Driven Automation // International Journal of Novel Research in Engineering & Pharmaceutical Sciences. – 2025. – Vol. 8, No. 10.