Трансформация компетенций менеджеров в условиях внедрения технологий искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматриваются вопросы, связанные с влиянием искусственного интеллекта на работу менеджеров. Проведен опрос среди студентов и сотрудников МГТУ им. Н.Э. Баумана на тему выбора необходимых компетенций для специалистов при взаимодействии с технологиями искусственного интеллекта. Выделены основные области в работе менеджеров среднего звена, где наиболее целесообразно внедрять системы на базе искусственного интеллекта. Авторами предложены шаги для повышения эффективности внедрения подобных систем, приводятся их преимущества и недостатки внедрения технологий ИИ, примеры внедрения на предприятия и другая актуальная статистика. Статья будет полезна для специалистов, предполагающих внедрение современных технологий в деятельность подразделений или организаций в целом.

Об авторах

Мария Владимировна Яковлева

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: mvyakovleva@bmstu.ru
к.э.н., старший преподаватель кафедры «Менеджмент»

Дарья Евгеньевна Морохотова

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: Morokhotova2014@yandex.ru
студентка кафедры «Менеджмент»

Юлия Сергеевна Каргина

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: jkargina@gmail.com
студентка кафедры «Менеджмент»

Список литературы

  1. 1. Евстигнеев В. Компьютерные арифметики. Ретроспективный взгляд // Электроника: Наука, технология, бизнес. – 1998. – № 2(14). – c. 19-22.
  2. 2. Зачем нужны менеджеры, когда есть искусственный интеллект?. Ideanomics.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://ideanomics.ru (дата обращения: 20.04.2023).
  3. 3. Севрюкова В.В., Алябьев С.А. Преимущества, методологии и подходы использования искусственного интеллекта // Программная инженерия: современные тенденции развития и применения: Сборник материалов 3-й Всероссийской конференции, посвященной 55-летию ЮЗГУ. Курск, 2019. – c. 84-89.
  4. 4. Попов Ф.П., Савицкая Т.П. Artificial intelligence - good or bad? // Социально-гуманитарные проблемы образования и профессиональной самореализации (Социальный инженер-2020): Сборник материалов Всероссийской конференции молодых исследователей с международным участием. Том. Часть 7. Москва, 2020. – p. 112-115.
  5. 5. Искусственный интеллект: 10 важных статистических данных на 2023 год. Botcreators.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://botcreators.ru (дата обращения: 03.03.2023).
  6. 6. Менеджеры теряют работу из-за искусственного интеллекта. Life.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://dtf.ru/life.ru (дата обращения: 13.04.2023).
  7. 7. Bettis R.A. Organizationally intractable decision problems and the intellectual virtues of heuristics // Journal of Management. – 2017. – p. 2620-2637. – doi: 10.1177/0149206316679253.
  8. 8. Bonczek R.H., Holsapple C.W., Whinston A.B. Computer-based support of organizational decision making // Decision Sciences. – 1979. – № 10. – p. 268-291. – doi: 10.1111/j.1540-5915.1979.tb00024.x.
  9. 9. Wilson H.J., Daugherty P.R. Collaborative intelligence: humans and AI are joining forces // Harvard Business Review. – 2018. – p. 114-123.
  10. 10. Brynjolfsson E., Mitchell T. What can machine learning do? Workforce implications: profound change is coming, but roles for humans remain // Science. – 2017. – № 6370. – p. 1530-1534. – doi: 10.1126/science.aap8062.
  11. 11. Устинова О.Е. Искусственный интеллект в менеджменте компаний // Креативная экономика. – 2020. – № 5. – c. 885-904. – doi: 10.18334/ce.14.5.102145.
  12. 12. Трифонов Ю.В., Брыкалов С.М., Трифонов В.Ю. Трансформация современных систем менеджмента // Проблемы теории и практики управления. – 2021. – № 8. – c. 75-94. – doi: 10.46486/0234-4505-2021-8-75-94.
  13. 13. Гвилия Н.А., Михайлова К.О. Развитие корпоративных логистических систем в условиях цифровизации. / В книге: Развитие науки и научно-образовательного трансфера логистики. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. – 144-156 c.
  14. 14. Волкова А.А., Никитин Ю.А., Плотников В.А. Эволюция цифровых технологий, используемых в логистике // Управленческое консультирование. – 2022. – № 1(157). – c. 76-83. – doi: 10.22394/1726-1139-2022-1-76-83.
  15. 15. Тимофеев А.Г., Лебединская О.Г. Бизнес-аналитика в условиях цифровой трансформации государственного и корпоративного управления // Управление экономическими системами. – 2017. – № 9(103). – c. 13.
  16. 16. Семенов А.А., Варламов О.О. Исследование способов подбора рекламных кампаний на основе сравнения многомерных векторов // Проблемы искусственного интеллекта. – 2020. – № 1(16). – c. 89-104.
  17. 17. 15 сценариев использования ИИ в продажах в 2023 году. Blog.salesai.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.salesai.ru/ (дата обращения: 07.05.2023).
  18. 18. Белова Е.Ю., Шевченко М.О. Трансформация систем менеджмента предприятий в контексте цифровизации // E-Management. – 2023. – № 1. – c. 17-28. – doi: 10.26425/2658-3445-2023-6-1-17-28.
  19. 19. Полякова В.В., Почекутов М.П., Панова Е.А. Трансформация системы формирования квалифицированных кадров в условиях цифровой экономики // Вестник университета. – 2022. – № 4. – c. 26-33. – doi: 10.26425/1816-4277-2022-4-26-33.
  20. 20. Забелина О.В., Майорова А.В., Матвеева Е.А. Трансформация востребованности навыков и профессий в условиях цифровизации российской экономики // Экономика труда. – 2020. – № 7. – c. 589-608. – doi: 10.18334/et.7.7.110666.
  21. 21. Васильев В.А., Александрова С.В. Цифровые технологии в управлении качеством // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. – 2020. – № 10. – c. 35-41.
  22. 22. Амелин С.В., Щетинина И.В. Организация производства в условиях цифровой экономики // Организатор производства. – 2018. – № 4. – c. 7-18. – doi: 10.25987/VSTU.2018.50.18.001.
  23. 23. Яковлева М.В., Шалина А.И. Алгоритм принятия решений о внедрении предиктивного обслуживания оборудования на высокотехнологичных предприятиях // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 1. – c. 159-172. – doi: 10.18334/vinec.13.1.117426.
  24. 24. Ум без зарплаты: 68% компаний в России используют искусственный интеллект. Iz.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://iz.ru (дата обращения: 11.04.2023).
  25. 25. Искусственный интеллект в управлении персоналом. Примеры из практики. Hrhelpline.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://hrhelpline.ru (дата обращения: 22.05.2023).
  26. 26. Как искусственный интеллект меняет HR. Ecopsy.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://ecopsy.ru (дата обращения: 03.06.2023).
  27. 27. Лазарева М.М., Калюкарин А.В. Преимущества искусственного интеллекта. Применение в банковской сфере // Вопросы устойчивого развития общества. – 2022. – № 9. – c. 312-316.
  28. 28. HRоботы: как искусственный интеллект помогает решать 7 задач службы персонала - от поиска сотрудников до выдачи справок. Vc.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://vc.ru (дата обращения: 09.06.2023).
  29. 29. Введение в искусственный интеллект для инженеров-менеджеров. Bestprogrammer.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://bestprogrammer.ru (дата обращения: 20.05.2023).
  30. 30. Старожук Е.А., Яковлева М.В. Проблемы внедрения виртуальных испытаний радиоэлектронной промышленной продукции на этапе проектирования // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 9. – c. 1172-1177.
  31. 31. Боги из машины. Заменит ли топ-менеджеров искусственный интеллект. Forbes.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://forbes.ru (дата обращения: 13.05.2023).
  32. 32. Osipov S.S., Ulimova N.V. Advantages and disadvantages of AI // Science and World. – 2017. – № 4-1(44). – p. 77-78.
  33. 33. 62% топ-менеджеров положительно оценили влияние ИИ на бизнес-процессы. Sostav.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://sostav.ru (дата обращения: 28.04.2023).
  34. 34. Сергеева И.Г., Чеботарь А.В., Харламов А.В. Оценка применения информационных технологий и систем в инновационной деятельности организации // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2020. – № 1(121). – c. 62-66.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Яковлева М.В., Морохотова Д.Е., Каргина Ю.С., 2023