Logo PROBLEMS
OF MODERN
ECONOMICS
Start Page
News
Information About the Journal
About the Editor-in-chief
Advertising
Contacts
EURASIAN INTERNATIONAL SCIENTIFIC-ANALYTICAL EDITION Russian
Thematic profile of the Journal
The latest
Issue
Announcement
Issues List
Find
Editorial Council
Editorial Board
Magazine Representatives
Article Submission Guidelines
PROBLEMS OF MODERN ECONOMICS, N 4 (88), 2023
PROBLEMS OF MODERNIZATION AND TRANSITION TO INNOVATIVE ECONOMY
Minakov V. F.
Chair of Information Technologies, St. Petersburg State University of Economics, PhD (Technology)
Dudko D. Yu.
Assistant professor, Chair of Information Technologies, St. Petersburg State University of Economics
Shepeliov P. Yu.
PhD student, Chair of Information Technologies, St. Petersburg State University of Economics

Digital transformation of managerial decision-making on the basis of artificial intelligence (Russia, St. Petersburg)
The article analyzes the spread of artificial intelligence (AI) in economy, examines the prospects, problems and the risks related to its application. The authors discuss the possibilities and the impact of artificial intelligence upon the managerial decision-making, distinguish directions of evolution of AI technologies that improve the quality in the process of decision making in the following areas: big data analytics, digitalization of managers’ functions and routine tasks, solving complex management problems with the use of algorithms and machine learning, risk assessment and accounting for new opportunities, improving communications, training and adaptation to changes. The article distinguishes the most effective ways of implementing AI technologies in enterprise performance management based on the convergence of cognitive functions of managers and digital systems, on the one hand, and technologies, on the other. Problematic situations and approaches to their resolution in the process of cognitive activity of management using artificial technologies are discussed.
Key words: digital transformations, cognitive technologies, artificial intelligence systems, management efficiency
Pages: 50 - 54



Список использованных источников:
1. Альманах «Искусственный интеллект» / Центр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://aireport.ru/ai_index_russia-2021 (Дата обращения: 26.04.2023).
2. Аникьева Э.Н., Кувардин С.Р. Искусственный интеллект для принятий решений // Наука и образование. — 2022. — Т.5. — №2. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_49458746_41803719.pdf (Дата обращения: 26.04.2023).
3. Багиев Г.Л., Андреевский И.Л., Соколов Р.В. Согласование стратегических планов взаимосвязанных предприятий в процессе облачной цифровизации // Проблемы современной экономики. — 2021. — №4(80). — С. 66–69.
4. Денисов Д.Ю. Развитие систем поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта в менеджменте российских компаний // Экономические системы. — 2021. — Т. 14. — № 4. — С. 29–36. Режим доступа: https://elibrary.ru/download/elibrary_47491750_51467568.pdf (Дата обращения: 26.04.2023).
5. Зуб А.Т., Петрова К.С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление Электронный вестник — 2022. — №94. — С. 173–187. DOI: 10.24412/2070–1381–2022–94–173–187
6. Стефанова Н.А., Бориева Р.Ю., Гостев Д.В. Анализ состояния рынка корпоративных и частных инвестиций искусственного интеллекта // Актуальные вопросы современной экономики. — 2022. — № 5. — С. 106–113.
7. Стефанова Н.А., Николаев Д.Е., Гостев Д.В. Исследование рынка научных открытий и разработок сегмента искусственного интеллекта // Актуальные вопросы современной экономики. — 2022. — № 5. — С. 114–119.
8. Стефанова Н.А., Сидорова Ю.В. Использование искусственного интеллекта для принятия управленческих решений // Вопросы устойчивого развития общества. — 2020. — №2. — С. 331–334.
9. Суслова Е.В. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений // Молодой ученый. — 2017. — №3. — С. 171–174.
10. Сухарева М.А., Виниченко М.В. Построение экспертных систем с применением технологий искусственного интеллекта как системы поддержки принятия управленческих решений // Новое поколение. — 2019. — № 20. — С. 77–83.
11. Таулли Т. Основы искусственного интеллекта: нетехническое введение. Пер. с англ. — СПб.: БХВ-Петербург, 2021. — 288 с.
12. TAdviser Искусственный интеллект (ИИ) Artificial intelligence (AI) [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://is.gd/mD2VoI (Дата обращения: 26.04.2023)
13. TAdviser Решения на базе искусственного интеллекта: технологии и внедрения [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://is.gd/QbXJKm (Дата обращения: 26.04.2023).
14. TAdviser Термин «Искусственный интеллект» употребляется уже 70 лет, но всеми понимается по-разному. Что такое ИИ на самом деле? [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://is.gd/ej6PLA. (Дата обращения: 26.04.2023)
15. Bankins S., Formosa P., Griep Y. et al. AI Decision Making with Dignity? Contrasting Workers’ Justice Perceptions of Human and AI Decision Making in a Human Resource Management Context. Inf Syst Front 24, 857–875 (2022). https://doi.org/10.1007/s10796–021–10223–8
16. Becker F., Skirzyński J., van Opheusden B. et al. Boosting Human Decision-making with AI-Generated Decision Aids. Comput Brain Behav 5, 467–490 (2022). https://doi.org/10.1007/s42113–022–00149-y
17. Belenguer, L. AI bias: exploring discriminatory algorithmic decision-making models and the application of possible machine-centric solutions adapted from the pharmaceutical industry. AI Ethics 2, 771–787 (2022). https://doi.org/10.1007/s43681–022–00138–8
18. Chan G.K.Y. AI employment decision-making: integrating the equal opportunity merit principle and explainable AI. AI & Soc (2022). https://doi.org/10.1007/s00146–022–01532-w
19. Cossette-Lefebvre H., Maclure J. AI’s fairness problem: understanding wrongful discrimination in the context of automated decision-making. AI Ethics (2022). https://doi.org/10.1007/s43681–022–00233-w
20. Eliezer Yudkowsky Pausing AI Developments Isn’t Enough. We Need to Shut it All Down [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://time.com/6266923/ai-eliezer-yudkowsky-open-letter-not-enough/. (Дата обращения 14.04.2023)
21. Enholm I.M., Papagiannidis E., Mikalef P. et al. Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review. // Inf Syst Front 24, (2022), Р. 1709–1734. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://doi.org/10.1007/s10796–021–10186-w. (Дата обращения 14.04.2023)
22. Gillies A., Smith P. Can AI systems meet the ethical requirements of professional decision-making in health care?. AI Ethics 2, 41–47 (2022). https://doi.org/10.1007/s43681–021–00085-w
23. 43 Lavazza, A., Farina, M. Infosphere, Datafication, and Decision-Making Processes in the AI Era. Topoi (2023). https://doi.org/10.1007/s11245–023–09919–0
24. Li T., Li W., Zhao Y. et al. Rationality manipulation during consumer decision-making process: an analysis of Alibaba’s online shopping carnival. Electron Commer Res 23, 331–364 (2023). https://doi.org/10.1007/s10660–022–09567–3
25. MarketsAndMarkets Artificial Intelligence (AI) Market [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-market-74851580.html. (Дата обращения: 26.04.2023)
26. Pause Giant AI Experiments: An Open Letter [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/. (Дата обращения 26.04.2023)
27. Peters U. Explainable AI lacks regulative reasons: why AI and human decision-making are not equally opaque. AI Ethics (2022). https://doi.org/10.1007/s43681–022–00217-w
28. Puranam P. Correction to: Human–AI collaborative decision-making as an organization design problem. J Org Design 10, 81 (2021). https://doi.org/10.1007/s41469–021–00097–0
29. Saniye Alaybeyi, Pieter den Hamer Debunking Myths and Misconceptions About Artificial Intelligence, 2021 Gartner [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://emtemp.gcom.cloud/ngw/globalassets/en/doc/documents/724462-debunking-myths-and-misconceptions-about-artificial-intelligence-2021.pdf. (Дата обращения: 26.04.2023)
30. Tejeda H., Kumar A., Smyth P. et al. AI-Assisted Decision-making: a Cognitive Modeling Approach to Infer Latent Reliance Strategies. Comput Brain Behav 5, 491–508 (2022). https://doi.org/10.1007/s42113–022–00157-y
31. Turing A.M. Computing Machinery and Intelligence // Mind Vol. 59, No. 236 (Oct., 1950), P. 433–460. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.jstor.org/stable/2251299?origin=JSTOR-pdf, свободный. (Дата обращения 17.04.2023)

Article in russian

Back to the issue content

Copyright © Problems of Modern Economics 2002 - 2024