УДК 338.48
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.12.11.026

Авторы

Дмитрий Игоревич Бурлов,
Александр Романович Яковлев,
Северо-Западный институт управления – филиал РАНХиГС, СанктПетербург, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются современные подходы к применению технологий искусственного интеллекта в сфере управления мероприятиями различного масштаба и направленности. Актуальность исследования обусловлена стремительной цифровизацией индустрии событий и возрастающими требованиями к эффективности организационных процессов в условиях высокой конкуренции на рынке event-услуг. Авторами систематизированы ключевые направления внедрения интеллектуальных систем на всех этапах жизненного цикла мероприятия – от стратегического планирования и ресурсного обеспечения до постсобытийной аналитики и оценки возврата на инвестиции. Особое внимание уделено вопросам персонализации взаимодействия с участниками, автоматизации маркетинговых коммуникаций и применению предиктивной аналитики для оптимизации управленческих решений. Проанализированы возможности использования машинного обучения для интеллектуального планирования расписания, управления толпой и обеспечения безопасности на площадках. Рассмотрены специфические аспекты организации виртуальных и гибридных мероприятий с применением технологий искусственного интеллекта. Отдельный блок исследования посвящён этическим проблемам и вопросам информационной безопасности, возникающим при внедрении интеллектуальных систем в практику управления событиями. Сформулированы практические рекомендации для организаторов мероприятий по эффективному использованию инструментов на базе искусственного интеллекта с учётом требований законодательства о защите персональных данных.

Ключевые слова

искусственный интеллект, управление мероприятиями, event-менеджмент, автоматизация, машинное обучение, предиктивная аналитика, персонализация, виртуальные мероприятия, гибридные события, цифровая трансформация, управление данными, информационная безопасность

Список литературы

  1. Быкова А. С., Максимовская О. А. Кейс-анализ возможностей применения искусственного интеллекта в индустрии событий // Актуальные проблемы развития индустрии гостеприимства : сборник научных статей по итогам XX Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 23 мая 2024 года. – Санкт-Петербург: СанктПетербургский государственный экономический университет, 2024. – С. 183-187. – EDN AEENQM.
  2. ИИ в закупках: 4 сценария и 3 правила эффективного применения. URL: https://elma365. com/ru/articles/ai-procurement/.
  3. Зуб А. Т., Петрова К. С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. Электронный вестник. 2022. №94.
  4. Искусственный интеллект: тренды развития до 2030 г. URL: https://www.sbs-consulting.ru/ about/issledovaniya-i-analitika/iskusstvennyyintellekt-trendy-razvitiya-do-2030-g/.
  5. Как искусственный интеллект используется на производстве? URL: https://mosregco. ru/publication/kak-iskusstvennyy-intellektispolzuetsya-na-proizvodstve.
  6. Ильин А. С., Панченко Г. М., Ковалёва М. В. Роль искусственного интеллекта в менеджменте // Academy. 2018. №12 (39).
  7. Предикативная (предиктивная) аналитика // TAdviser. URL: https://www.tadviser.ru/index. php/Статья:Предикативная_аналитика.
  8. Морозова М. А., Азаренков С. С. Инструменты повышения конкурентоспособности конгрессно-выставочных услуг // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 12, № 5(158). – С. 80-90. – DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2025.05.12.008. – EDN EETAZO.
  9. Как искусственный интеллект меняет HR: 10 способов // Unitcode. URL: https://unitcode.ru/blog/kakiskusstvennyj-intellekt-menjaet-hr-10-sposobov.
  10. AI инструменты маркетолога: 40 сервисов для анализа данных. URL: https://www.carrotquest. io/blog/best-ai-marketing-tools/.
  11. Использование предиктивной аналитики для повышения эффективности маркетинга // АПНИ. URL: https://apni.ru/article/7814- ispolzovanie-prediktivnoj-analitiki-dlya-povi.
  12. Козырева Н. О., Рукобратский П. Б. Практика и возможности применения искусственного интеллекта в современном менеджменте // Индустриальная экономика. 2025. №4.
  13. Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в розничной торговле (ритейле). URL: https:// files.data-economy.ru/Docs/Effektivnye_ otechestvennye_praktiki.pdf.
  14. Погорелов Н. В., Назаренко П. Д. Применение искусственного интеллекта в ресторанном бизнесе в условиях постоянно меняющихся технологических решений // Вестник индустрии гостеприимства : Международный научный сборник. – Санкт-Петербург : СанктПетербургский государственный экономический университет, 2024. – С. 70-77. – EDN MYXARS.
  15. Как использовать искусственный интеллект в менеджменте. URL: https://www.mangooffice.ru/journal/newsletter/kak-ispolzovatiskusstvennyy-intellekt-v-menedzhmente/.
  16. Бурлов Д. И., Яковлев А. Р. Интеграция искусственного интеллекта в управление персоналом туристических компаний. Применение ИИ для оптимизации HR-процессов в туризме // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 8, № 7(160). – С. 156-164. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2025.07.08.018. – EDN QSMVFW.
  17. Садыков А. М. Интеграция искусственного интеллекта в туристическую индустрию: современные тенденции и перспективы развития // Цифровой регион: опыт, компетенции, проекты : Сборник статей VI Международной научно-практической конференции, посвященной 25-летнему Юбилею инженерно-экономического института, проводимой в рамках Десятилетия науки и технологий в России, Брянск, 16–17 мая 2024 года. – Брянск: Брянский государственный инженерно-технологический университет, 2024. – С. 661-665. – EDN KPUVYV.
  18. 12 ключевых преимуществ искусственного интеллекта для бизнеса. URL: https://www. websoftshop.ru/information/articles/artificial_ intelligence/twelve_important_benefits_of_ai_ for_business/.
  19. 20 примеров чатботов в реальном мире. URL: https://controlhippo.com/blog/ru/ai/ chatbot-examples/.
  20. Как ИИ помогает в автоматизации и управлении образованием // Unite.AI. URL: https:// www.unite.ai/ru/how-ai-helps-with-educationautomation-and-management/.
  21. Юмашева И. А. Управление целевой аудиторией с применением инструментов искусственного интеллекта // Экономика и управление. 2025. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ upravlenie-tselevoy-auditoriey-s-primenenieminstrumentov-iskusstvennogo-intellekta.
  22. ИИ в кибербезопасности: Риски искусственного интеллекта // Malwarebytes. URL: https:// www.malwarebytes.com/ru/cybersecurity/basics/ risks-of-ai-in-cyber-security.
  23. Круглова И. А., Кривонос А. Д. Использование технологий интернета вещей и искусственного интеллекта как инструментов повышения экономической безопасности на транспорте // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – Т. 13, № 8. – С. 2909-2926. – DOI 10.18334/epp.13.8.118481.
  24. Макашова С. К., Гвасалия Д. С. Роль искусственного интеллекта в трансформации туристической сферы // Научное творчество молодежи в индустрии гостеприимства : Материалы VI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием студентов, аспирантов и молодых ученых, Донецк, 14–15 марта 2024 года. – Москва: ООО «Издательство «Перо», 2024. – С. 376- 381. – EDN PVJKCF.
  25. Доронина Е. В., Губарева Л. И. Применение инновационных сервисных технологий в индустрии туризма // Актуальные проблемы и перспективы развития сферы услуг : Материалы Всероссийской научно-практической конференции, Орёл, 21 января 2025 года. – Орёл: Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева, 2025. – С. 100-106. – EDN JCVGDY.
  26. 25 лучших систем управления клиентскими отзывами // LiveAgent. URL: https://ru.liveagent. com/blog/luchshie-sistemy-upravlenyaklientskimi-otzyvami/.
  27. Что такое прогнозная аналитика? // Colobridge. URL: https://blog.colobridge.net/2024/04/ predictive-analytics/.
  28. Управление проектами с AI: как современные инструменты меняют подходы. URL: https:// it-novosti.ru/upravlenie-proektami-s-ai-kaksovremennie-instrumenti-menyayut-podkhodi.
  29. Что такое обучающие данные в машинном обучении: Определение, преимущества, проблемы, пример и наборы данных // Shaip. URL: https://ru.shaip.com/blog/the-only-guideon-ai-training-data-you-will-need-in/.
  30. Как ИИ-программы для управления проектами преображают рабочие процессы. URL: https://tldv.io/ru/blog/ai-agents-for-projectmanagement/.
  31. Безворотных А. В., Стефаненко О. С., Кузьмич Р. И. Метод предиктивной аналитики при обработке больших данных // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2022. №. 2.
  32. Карцан И. Н., Нуриев С. А. Машинное обучение в бизнес-аналитике // Информатика. Экономика. Управление / Informatics. Economics. Management. 2024. №4.
  33. Воронина Е. В. Использование искусственного интеллекта для автоматизации бизнес-процессов // ЕГИ. 2025. №2 (58).
  34. Казакова Д. С. Гибридные модели предиктивной аналитики в креативной индустрии // International Journal of Open Information Technologies. 2024. №7.
  35. Зябликов Д. А. Применение методов машинного обучения в маркетинговых инструментах // Прогрессивная экономика. 2021. №6.
  36. Нарейко В. Г. Искусственный интеллект в управлении персоналом // Диалог. 2022. №1 (21).
  37. Васин С. Г. Искусственный интеллект в управлении государством // Управление. 2017. №3 (17).
  38. Чуланова О. Л. Возможности применения дескриптивной, прогнозной, предиктивной и прескриптивной HR-аналитики как цифровых трендов // Материалы Афанасьевских чтений. 2020. №1 (30).