INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”,
SEPTEMBER 19, 2025
708
ОПТИМИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ С ПОМОЩЬЮ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МАЛОМ И СРЕДНЕМ
БИЗНЕСЕ
Пономарев Владислав Олегович
Астраханский государственный университет им. В.Н. Татищева, аспирант
h ps://doi.o g/10.5281/zenodo.17289027
Аннотация. В данной статье исследуется потенциал использования
искусственного интеллекта для повышения эффективности и оптимизации бизнес-
операций в малых и средних предприятиях. Рассматриваются ключевые направления
применения ИИ, включая автоматизацию рутинных задач, анализ данных для принятия
обоснованных решений и улучшение взаимодействия с клиентами. Приводятся примеры
успешной интеграции ИИ в бизнес-процессы, а также выявляются основные вызовы, с
которыми сталкиваются МСП. Результаты исследования могут быть полезны
предпринимателям, исследователям и специалистам в области бизнеса,
заинтересованным во внедрении ИИ для обеспечения устойчивого роста и развития в
условиях быстро меняющейся экономической среды.
Ключевые слова: искусственный интеллект (ИИ), малые и средние предприятия
(МСП), бизнес-процессы, анализ данных, принятие решений, интеграция ИИ, стратегии
внедрения, устойчивый рост.
ИИ становится важным фактором развития малого и среднего бизнеса в
развивающихся странах, предлагая новые возможности для повышения эффективности,
снижения затрат и устойчивого роста. МСП играют ключевую роль в экономике, но
сталкиваются с вызовами внедрения ИИ, включая необходимость обучения и адаптации.
Цель исследования — проанализировать эти возможности и проблемы, а также
предложить рекомендации для успешного использования ИИ в МСП.
ИИ стремится имитировать когнитивные способности человека, позволяя машинам
адаптироваться к изменениям в окружающей среде. Ключевыми компонентами ИИ
являются машинное обучение, которое позволяет системам обучаться на основе данных;
обработка естественного языка, помогающая компьютерам взаимодействовать с людьми
через текст и речь; и компьютерное зрение, которое позволяет машинам "видеть" и
интерпретировать визуальную информацию. Также важны экспертные системы, которые
имитируют процесс принятия решений на основе знаний специалистов в определенной
области, и робототехника, где ИИ используется для создания автономных машин,
способных выполнять физические задачи. Алгоритмы оптимизации помогают находить
наилучшие решения в сложных задачах, что делает системы ИИ более эффективными и
продуктивными в различных сферах, таких как бизнес, здравоохранение и образование
[1].
Стенфордский университет ежегодно публикует отчет об индексе искусственного
интеллекта, и в 2024 году было представлено самое обширное исследование, согласно
которому ИИ уже превзошел человека в таких областях, как классификация изображений,
визуальное мышление и понимание английского языка. Интеграция ИИ в экономику
INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”,
SEPTEMBER 19, 2025
709
поднимает множество вопросов. По данным отчета McKinsey за 2023 год, 55%
организаций в настоящее время используют ИИ, включая генеративные модели, хотя бы в
одном бизнес-подразделении или функции, что является увеличением по сравнению с
50% в 2022 году и 20% в 2017 году [2].
Одной из наиболее распространенных технологий является машинное обучение
(ML). Оно включает алгоритмы, которые позволяют системам обучаться на основе
данных и улучшать свои прогнозы и решения без явного программирования. Например,
компания Amazon использует машинное обучение для анализа больших объемов данных о
покупках пользователей, что помогает предсказывать потребительское поведение и
рекомендовать товары, увеличивая продажи [3]. Обработка естественного языка (NLP) —
еще одна ключевая технология, позволяющая компьютерам понимать, интерпретировать и
генерировать человеческий язык. В бизнесе NLP применяется в чат-ботах, таких как те,
что используются в службах поддержки клиентов у компаний вроде Zappos и H&M. Эти
чат-боты помогают быстро отвечать на запросы клиентов, улучшая взаимодействие и
повышая уровень обслуживания. Компьютерное зрение — это область ИИ, которая
позволяет системам распознавать и интерпретировать визуальную информацию.
Например, в розничной торговле технологии компьютерного зрения используются для
автоматизации процессов контроля качества на производственных линиях. В крупных
магазинах, таких как Walma , анализ видеонаблюдения помогает отслеживать поведение
покупателей и улучшать планировку магазинов [3]. Экспертные системы имитируют
принятие решений специалистов на основе знаний и правил. В финансах, как в FICO, они
оценивают кредитоспособность по кредитным историям. В медицине помогают
диагностировать болезни, анализируя симптомы. Робототехника с ИИ создает автономные
системы: например, роботы Amazon в складах перемещают товары, повышая
эффективность и снижая затраты.
Малые и средние предприятия занимают центральное место в экономике,
генерируя занятость и стимулируя инновации. Они составляют большую часть бизнеса и
предоставляют свыше половины рабочих мест в негосударственном секторе, а также
способствуют экономическому развитию и конкурентной борьбе.
Однако интеграция ИИ в МСП наталкивается на ряд барьеров. Прежде всего,
ограниченные финансовые возможности мешают вкладывать средства в современные
технологии. Кроме того, дефицит подготовленных кадров осложняет процесс, поскольку
эксперты чаще выбирают работу в больших корпорациях. Недостаточное осознание выгод
ИИ может вызвать недоверие у бизнесменов. Внедрение требует реорганизации рабочих
процессов, что часто встречает сопротивление персонала. Наконец, слабая
государственная поддержка и отсутствие ясных нормативов тормозят прогресс. Решение
этих проблем предполагает всесторонний подход: финансирование, повышение
квалификации и сотрудничество с органами власти.
Специальные программные решения подходят для нужд бизнеса лучше
бесплатных, включая продукты компании OpenAI. Издание Jou nal o Open Inno a ion:
Technology, Ma ke , and Complexi y выпустило статью, где среди рисков для компаний при
использовании ИИ авторы выделяют возможные утечки конфиденциальной информации.
Такие случаи действительно известны: ранее OpenAI пришлось временно закрыть
доступ к Cha GPT из-за сбоя, который позволил некоторым пользователям видеть
заголовки чужих разговоров с чат-ботом [4].
INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”,
SEPTEMBER 19, 2025
710
Авторы Ha a d Business Re iew утверждают, что внедрение искусственного
интеллекта — это долгий и многоступенчатый процесс, поэтому компании, которые
откладывают его на потом, могут так и не нагнать конкурентов. «Победителю достанется
все!» — заключают они.
В развивающихся государствах интеграция ИИ в малые и средние предприятия
набирает обороты. В Индии фермерские объединения задействуют ИИ для оценки погоды
и почвенных условий, что позволяет оптимизировать посадку и повышать урожаи. В
Африке предприятия пищевой промышленности применяют ИИ для прогнозирования
спроса, совершенствуя управление запасами. В Латинской Америке туристические МСП
внедряют чат-боты для улучшения сервиса. В Азии розничные фирмы анализируют
поведение клиентов с помощью ИИ, корректируя маркетинговые подходы.
Платформа ManyCha дает малым фирмам возможность внедрять чат-ботов в
мессенджеры вроде Teleg am или Wha sApp, где они автоматически обрабатывают
запросы, обсуждают заказы и даже проводят оплаты. Эти доступные инструменты
идеальны для предприятий с небольшим бюджетом.
Интеграция ИИ в МСП нуждается в продуманной стратегии для снижения рисков и
увеличения пользы. Важно четко формулировать задачи, начинать с пилотных проектов и
готовить персонал к работе с ИИ. Партнерство с технологическими компаниями
минимизирует угрозы, а постоянный анализ результатов поможет выявить эффективные
методы.
Государственные и коммерческие программы оказывают помощь МСП,
предоставляя ресурсы и инфраструктуру. Официальные инициативы включают налоговые
послабления и гранты, а частные — инвестиции и акселераторские программы для
развития моделей бизнеса. Обучение персонала играет ключевую роль: анализ нужд,
практические занятия и атмосфера непрерывного обучения позволят команде успешно
осваивать инновации.
Заключение. Учитывая особые требования и возможности малых и средних
предприятий, необходимо подгонять ИИ-решения под их индивидуальные условия.
Вложения в подготовку сотрудников, формирование альянсов и обеспечение доступа к
передовым технологиям обеспечат эффективное встраивание ИИ в рабочие процессы.
Кроме того, помощь от властей и учреждений в развитии инфраструктуры и
технологической компетентности сыграет решающую роль. В итоге, удачная интеграция
искусственного интеллекта не только увеличит продуктивность МСП, но и послужит
стимулом для экономического подъема и стабильного прогресса в странах с
развивающейся экономикой.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Russell S ua , No ig Pe e , 2022. "A i icial In elligence: A Mode n App oach".
2. AI Index Repo 2024. A i icial In elligence Index. [Электронный ресурс]
URL: h ps://aiindex.s an o d.edu/ epo / (дата обращения: 15.09.2025).
3. "How Amazon Uses Machine Lea ning", [Электронный ресурс] URL:
h ps://www.geeks o geeks.o g/how-amazon-uses-machine-lea ning/ (дата обращения:
15.09.2025).
INTERNATIONAL SYMPOSIUM “ADVANCED RESEARCH IN ECONOMICS AND BUSINESS MANAGEMENT”,
SEPTEMBER 19, 2025
711
4. Fu u e c ew, блок инноваций ПАО «МТС», «Как малый и средний бизнес внедряет ИИ»
[Электронный ресурс] URL: h ps:// u u ec ew. u/blog/kak-malyj-i-s ednij-biznes- ned yae -ii
(дата обращения: 16.09.2025).
