XVIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2026

В последние годы искусственный интеллект перестал рассматриваться как отдалённая технологическая перспектива и превратился в один из ключевых драйверов цифровой трансформации экономики и системы управления. Согласно статистическим данным предоставленных в исследовании «Белая книга цифровой экономики» за 2023 год, объём российского рынка ИИ достиг 650 млрд рублей, что на 18 % выше уровня предыдущего года [1]. На корпоративном уровне технологии ИИ интегрированы в деятельность 95 % организаций финансового сектора [1].

Активное развитие этой области во многом связано с реализацией национального проекта «Цифровая экономика» и федерального проекта «Искусственный интеллект» [2]. В рамках данных инициатив было выдано 839 грантов, поддержано 857 стартапов и привлечено 17,6 тыс. студентов к обучению цифровым компетенциям. Эти меры формируют целостную инфраструктуру для развития управленческих навыков нового типа и укрепляют кадровый потенциал в сфере цифровых технологий [1]. В конечном счёте такая системная поддержка создаёт основу для формирования устойчивого цифрового лидерства российских компаний и способствует повышению их конкурентоспособности в долгосрочной перспективе.

Цифровая трансформация существенно меняет требования к компетенциям руководителей. К традиционным управленческим навыкам добавляются цифровая грамотность, умение работать с массивами данных, использование аналитических платформ и применение систем искусственного интеллекта при поддержке управленческих решений [4]. По данным Минцифры, уровень цифровой зрелости российских организаций в 2024 году превысил 60 %, а в отдельных секторах – таких как финансы и логистика – приблизился к 75 % [2]. Более 40 % компаний считают владение ИИ-инструментами обязательным требованием для руководителей среднего звена [1].

Одновременно растёт потребность в подобных компетенциях и среди топ-менеджеров: примерно каждый третий руководитель применяет алгоритмы прогнозной аналитики для оценки и планирования проектов. На практике это отражает переход к управлению, основанному на данных, где приоритет отдаётся объективным показателям, а не интуитивным решениям.

Внедрение ИИ в российский бизнес выходит на новый уровень: по данным Минцифры, в 2024 году такие решения используются в 35 % частных компаний приоритетных отраслей (финансы, промышленность, здравоохранение). Для госсектора показатель составляет 29 %. Эти цифры отражают устойчивый тренд на цифровизацию критически важных секторов экономики [2]. Анализ материалов РБК и «Российской газеты» показывает, что более 65 % финансовых структур применяли прогнозные модели, а использование интеллектуальных систем контроля процессов увеличилось почти на 40 % [3]. Эти технологии позволяют точнее оценивать риски, моделировать сценарии развития проектов и формировать более обоснованные управленческие действия. В итоге организации получают как количественные эффекты – ускорение процессов и снижение издержек, – так и качественные преимущества, включая повышение прозрачности управления и улучшение координации проектной деятельности.

Указанные тенденции хорошо согласуются с распространением ИИ-инструментов, представленных в таблице 1, где отражены наиболее востребованные технологии в управлении проектами в 2023–2024 годах.

Таблица 1

Основные инструменты ИИ в управлении проектами (Россия, 2023–2024 гг.)

Данные в таблице показывают, что наибольший интерес у российских компаний вызывают предиктивная аналитика сроков и автоматизированное распределение задач. Такая расстановка приоритетов указывает на стремление повысить точность планирования и оптимизировать распределение нагрузки внутри проектных команд. Инструменты мониторинга и аналитика проектных рисков применяются несколько реже, что может быть связано с более сложной интеграцией подобных решений в действующие управленческие процессы. Показатель использования ИИ-ассистентов для коммуникаций остаётся сравнительно низким – около 33 %, что, вероятно, обусловлено необходимостью адаптации этих систем к корпоративным стандартам взаимодействия.

Представленные сведения подтверждают постепенный переход от автоматизации отдельных операций к использованию комплексных аналитических сервисов. В итоге формируются новые управленческие компетенции, предполагающие уверенную работу с цифровыми платформами и способность анализировать данные различной сложности.

Применение инструментов ИИ повышает точность прогнозов выполнения проектов на 20–35 %, способствует сокращению задержек и оптимизации распределения ресурсов. Использование цифровых панелей и аналитических платформ усиливает прозрачность процессов и снижает вероятность субъективных ошибок при оценке работы команды [1,2,3]. В совокупности эти факторы создают основу для формирования управленцев, способных эффективно действовать в условиях высокой динамики и неопределённости.

Рисунок 1 – Основные метрики эффективности управленцев и их внедрение в российских компаниях (2023–2024 гг.)

Цифровизация обеспечивает руководителям возможность контролировать ключевые показатели эффективности с помощью аналитических платформ и интеллектуальных систем мониторинга. К 2024 году около 75 % крупных организаций перешли на цифровые метрики производительности [2]. Применение технологий искусственного интеллекта повышает точность прогнозирования выполнения задач, ускоряет процессы планирования и контроля, а также уменьшает влияние субъективных факторов при оценке эффективности командной работы. Подобная динамика отражает переход от классического менеджмента к модели «интеллектуального управления», где цифровые инструменты усиливают экспертизу специалистов и создают условия для более обоснованных решений.

Интеграция ИИ сопровождается рядом препятствий. По данным Минцифры, около 28 % организаций отмечают сложности внедрения, 35 % сталкиваются с низкой точностью прогнозных моделей, а примерно 15 % проектов испытывали сбои, вызванные некорректной работой алгоритмов [2]. Дополнительные риски затрагивают вопросы защиты персональных данных, прозрачности вычислительных моделей и ответственности за автоматизированные управленческие решения. Белая книга цифровой экономики за 2024 год подчёркивает необходимость нормативного регулирования применения ИИ в работе с персоналом [1]. Каждая пятая компания отмечала негативную реакцию сотрудников на автоматизированные системы оценки результатов труда [3]. В ряде случаев такие трудности объясняются уровнем доверия к цифровым инструментам и готовностью организаций адаптировать внутренние процессы.

Технологии ИИ заметно трансформируют управленческие функции, повышают оперативность и качество решений и формируют новые требования к компетенциям руководителей. Эффективное внедрение цифровых решений в сочетании с обучением персонала позволяет улучшить результаты управления, снизить вероятность ошибок и укрепить конкурентные позиции компаний на рынке. Государственная поддержка в рамках национального проекта «Цифровая экономика» способствует развитию цифровых компетенций руководителей: финансируются гранты, программы обучения и развитие инфраструктуры ИИ [1,2]. В этом контексте конкурентоспособность организаций всё чаще определяется не только технологической оснащённостью, но и способностью управленцев применять ИИ как стратегический ресурс.

Обобщение доступных данных показывает, что искусственный интеллект не только повышает эффективность управленческих процессов, но и задаёт новые ориентиры в обучении и развитии кадров. Использование предиктивной аналитики, систем автоматизации задач и интеллектуальных ассистентов требует от руководителей глубокого понимания цифровых технологий и умения критически оценивать данные. Такая комбинация технической грамотности и развитых управленческих навыков постепенно становится ключевым фактором успешного лидерства в условиях цифровой экономики.

Список литературы

1. Белая книга цифровой экономики России. Статистический сборник. – Москва: Аналитический центр при Правительстве РФ, 2023. – 164 с.

2. Минцифры России. Национальный проект «Цифровая экономика». – URL: https://digital.gov.ru (дата обращения: 10.12.2025).

3. РБК, Российская газета. Публикации о внедрении ИИ в компаниях. — URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/08/12/2025/6935978c9a7947645e69e22c (дата обращения: 10.12.2025).

4. TAdviser / Ассоциация больших данных. Данные о рынке Big Data в России. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения: 12.12.2025).

5. РБК Компании. ИТ 2030: топ‑5 сегментов российского рынка, которые будут только расти / Евгений Фенюшин, SL Soft. – РБК Компании, 11 сент. 2024. – URL: https://companies.rbc.ru/news/feuDQETGR3/it-2030-top-5-segmentov-rossijskogo-ryinka-kotoryie-budut-tolko-rasti/ (дата обращения: 11.12.2025).