В статье исследуются современные методы использования искусственного интеллекта (ИИ) и анализа больших данных в системе управления корпоративными информационными процессами. Рассматривается влияние данных технологий на эффективность принятия управленческих решений, оптимизацию бизнес-процессов и повышение конкурентоспособности организаций. Особое внимание уделено практическим примерам внедрения ИИ и анализа данных в корпоративную деятельность, а также вопросам обеспечения надежного управления информационными ресурсами.

Ключевые слова: искусственный интеллект, большие данные, корпоративное управление, информационные процессы, цифровизация.

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных кардинально влияет на процессы управления корпоративной информацией. Как отмечает Д. Р. Ахматова, в условиях цифровой трансформации экономики ИИ становится ключевым фактором повышения производительности и конкурентоспособности государств и компаний [1].

Следует согласиться с мнением Ю. М. Осипова о том, что данные технологии формируют новые институциональные основы современной экономики, отчасти компенсируя ограничения человеческого интеллекта. В то же время их широкое внедрение сопряжено с возникновением так называемых «институциональных ловушек» — неэффективных практик, противоречащих установленным нормам и правам, возникающих при интеграции ИИ в экономическую деятельность [2].

Таким образом, руководители корпораций осознают необходимость адаптации к новым технологическим условиям, чтобы использовать потенциал ИИ и больших данных максимально эффективно.

Во-первых, применение методов ИИ и анализа больших данных открывает предприятиям новые возможности в оптимизации бизнес-процессов и повышении обоснованности управленческих решений. Как указывают М. М. Мейрияни и коллеги, технологии Индустрии 4.0 (включая большие данные, машинное обучение, блокчейн и ИИ) позволяют выявлять скрытые закономерности в корпоративной деятельности, формировать рекомендации для менеджмента и способствуют созданию инновационных бизнес-моделей [3].

Цифровая трансформация расширяет пространство для оптимизации операционной деятельности компаний. Кроме того, использование передовых аналитических инструментов повышает прозрачность корпоративного управления: обработка больших данных обеспечивает глубокий и оперативный анализ показателей, а внедрение блокчейн-технологий — надежное и прозрачное распределение информации между участниками управления. В результате снижается информационная асимметрия и улучшается качество контроля, что подтверждается практическими эффектами внедрения ИИ в корпоративное управление. Таким образом, интеллектуальные системы становятся важным инструментом поддержки управленческих решений в корпорациях.

Во-вторых, методы ИИ и анализа данных уже находят практическое применение в различных отраслях, демонстрируя ощутимый эффект в корпоративных процессах. А. Е. Акимов отмечает, что цифровизация железнодорожной отрасли на основе ИИ и больших данных приводит к существенному повышению эффективности перевозок [4]. В частности, использование методов дата-аналитики позволяет оптимизировать маршруты и расписания поездов, предсказывать необходимость технического обслуживания подвижного состава, повышать безопасность перевозок и улучшать качество обслуживания пассажиров.

По оценке А. Е. Акимова, одной из ключевых причин перехода крупных железнодорожных корпораций на облачные технологии является сокращение затрат на поддержку собственной IT-инфраструктуры [4]. Данный пример демонстрирует, как интеграция ИИ и анализа больших данных в корпоративные информационные процессы способствует принятию более эффективных управленческих решений и экономии ресурсов. Подобные подходы могут быть распространены и на другие сферы — от производства и логистики до маркетинга — где накоплены большие массивы корпоративных данных, требующие интеллектуальной обработки.

В-третьих, эффективное использование больших данных требует особого внимания к управлению корпоративными информационными ресурсами, в том числе к вопросам их хранения, обработки и защиты. Н. К. Гаджиев подчеркивает, что управление корпоративными базами данных должно приносить компании выгоды, превышающие затраты на сбор и обработку информации, и при этом обеспечивать сохранность уникальных данных предприятия [5]. Иными словами, информационные процессы служат инструментом создания бизнес-ценности, а не самоцелью, поэтому менеджмент должен расставлять приоритеты и фильтровать наиболее значимые данные. Однако с увеличением объемов данных соблюдение этих принципов усложняется и требует применения новых технологических подходов. Так, в цифровой экономике появляются расширенные возможности для управления информацией на основе облачных платформ, блокчейна и других прорывных технологий, призванных обеспечить одновременно высокую эффективность обработки данных и должный уровень информационной безопасности.

Следует согласиться, что без развития современной ИТ-инфраструктуры и должной организационной поддержки потенциал ИИ не будет реализован полностью. Поэтому компаниям необходимо инвестировать в модернизацию информационных систем, подготовку кадров и создание нормативной базы для успешной интеграции ИИ и аналитики данных в корпоративное управление.

Таким образом, методы искусственного интеллекта и анализа больших данных становятся неотъемлемой частью управления корпоративными информационными процессами. Их применение позволяет компаниям повышать эффективность и обоснованность управленческих решений, улучшать качество корпоративного управления и укреплять конкурентные позиции. Внедрение ИИ-технологий способствует автоматизации рутинных операций, выявлению новых знаний из данных и более оперативному реагированию на изменения бизнес-среды. В то же время для успешной реализации преимуществ этих методов необходимы продуманная стратегия и инфраструктура: согласованность с корпоративной культурой, обеспечение кибербезопасности и соответствие регуляторным требованиям.

При соблюдении данных условий современные технологии ИИ и big data способны стать мощным драйвером развития корпоративных информационных процессов, обеспечивая устойчивое развитие и инновационный рост организаций.

Литература:

1. Ахматова Д. Р. Экономический потенциал искусственного интеллекта: мировой опыт, российская практика и перспективы стран ЕАЭС [Электронный ресурс] / Д. Р. Ахматова // Экономика и управление инновациями. — 2023. — № 3. — С. 55. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskiy-potentsial-iskusstvennogo-intellekta-mirovoy-opyt-rossiyskaya-praktika-i-perspektivy-stran-eaes (дата обращения: 27.04.2025).
2. Осипов Ю. М. Искусственный интеллект, большие данные как институты экономики нового технологического поколения [Электронный ресурс] / Ю. М. Осипов, Т. Н. Юдина, Е. В. Купчишина // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. — 2020. — № 4. — С. 2. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-bolshie-dannye-kak-instituty-ekonomiki-novogo-tehnologicheskogo-pokoleniya (дата обращения: 27.04.2025).
3. Мейрияни М. М. Большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект и блокчейн в корпоративном управлении [Электронный ресурс] / М. М. Мейрияни, Д. Л. Варганегара, В. Андини // Форсайт. — 2023. — № 4. — С. 26. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-mashinnoe-obuchenie-iskusstvennyy-intellekt-i-blokcheyn-v-korporativnom-upravlenii (дата обращения: 27.04.2025).
4. Акимов А. Е. Большие данные, искусственный интеллект и облачные технологии: цифровизация железных дорог [Электронный ресурс] / А. Е. Акимов // Инновации и инвестиции. — 2023. — № 3. — С. 15. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/bolshie-dannye-iskusstvennyy-intellekt-i-oblachnye-tehnologii-tsifrovizatsiya-zheleznyh-dorog (дата обращения: 27.04.2025).
5. Гаджиев Н. К. Управление базами данных на основе облачных, квантовых, блокчейн-технологий и технологий обработки больших данных [Электронный ресурс] / Н. К. Гаджиев, М. М. Магомедов, Э. М. Абдулмукминова // Журнал прикладных исследований. — 2023. — № 8. — С. 96. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-bazami-dannyh-na-osnove-oblachnyh-kvantovyh-blokcheyn-tehnologiy-i-tehnologiy-obrabotki-bolshih-dannyh (дата обращения: 27.04.2025).