Articles

METHODOLOGY OF AI TRANSFORMATION OF THE ENTERPRISE'S PROCESS MANAGEMENT SYSTEM AS A KEY ELEMENT OF DEEP TECHNOLOGICAL INTEGRATION STRATEGY

Received: 15.04.2026 Published: 15.04.2026

Full text

Abstract

Under conditions of new technological paradigm of modern society, traditional approaches to process management implementation do not provide adequate level of predictivity, adaptability, competitiveness and scalability of enterprises business models. Objective socio-economic, technological and operational challenges determine the necessity to review approaches both to current activities and to long-term development strategies based on deep integration of innovative technologies into them. According to the study, artificial intelligence (AI) technologies have the greatest potential in digital transformation of process management. At the same time, currently used simulation of digital transformation of business models through locally fragmented implementation of AI solutions in the format of superstructure over the current business processes can lead to short-term operational effects, but does not allow companies to demonstrate long-term sustainable business results. To ensure real increase of operational efficiency and formation of strategic foundation of sustainable development, a systemic transformation of process management is necessary, that is, formation of fundamentally new business model based on large-scale reengineering and AI-enhanced business processes. On the basis of the analysis of global trends in the development of artificial intelligence technology and the results of published research, the key areas were identified, options and potential effects of using AI solutions in process management were systematized. It is revealed that methodological basis for integrating AI into process management system has not been sufficiently studied. This determines the relevance of the developed conceptual model of AI transformation of process management, which includes the key principles, detailed implementation algorithm and risk classification. The proposed methodology can be used as a guideline for developing a strategy of business models transformation and practical implementation of sustainable AI-enhanced business processes. This will minimize the risks of integrating artificial intelligence technology into process management and allows implementing AI transformation strategy not in the format of an experiment, but in the format of sound, manageable and effective business project.

Keywords

How to cite

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.

How to Cite

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.

References

  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.