УДК 331.3:004.9
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.12.06.030

Авторы

Осман Раджабович Раджабов,
Дагестанский государственный аграрный университет имени М. М. Джамбулатова, Дагестан, Российская Федерация
Камила Багаудиновна Дахкильгова,
Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова, Грозный, Российская Федерация
Зарият Ибрагимовна Теммоева,
Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х. М. Бербекова, Нальчик, Российская Федерация

Аннотация

Цифровизация сферы профессионального образования и переподготовки кадров становится неотъемлемой частью стратегий экономического развития в условиях ускоряющихся технологических изменений. Внедрение искусственного интеллекта (AI) в программы подготовки специалистов позволяет повысить гибкость, персонализировать обучение, оптимизировать оценку результатов и адаптировать содержание курсов под требования рынка труда. Однако несмотря на широкий интерес к таким решениям, практические модели оценки их экономической эффективности всё ещё находятся в стадии становления.
Целью настоящего исследования является анализ прямых и косвенных экономических эффектов от использования AI-технологий в системе профессионального образования, включая: сокращение издержек на обучение, рост производительности труда выпускников, снижение времени на освоение компетенций, а также потенциальное влияние на эффективность корпоративных и государственных инвестиций в кадры. В статье рассматриваются подходы к расчёту эффективности внедрения AI в образовательный процесс, систематизируются ключевые метрики оценки, а также анализируется российский и международный опыт применения таких решений в сфере повышения квалификации.

Ключевые слова

искусственный интеллект, профессиональное образование, повышение квалификации, цифровое обучение, экономическая эффективность, ROI, автоматизация обучения, EdTech, персонализация, кадры цифровой экономики

Список литературы

  1. Рахимова Г.С., Галявиев А. Р. Экономика цифровых платформ: модель ценообразования и монетизации в условиях сетевых эффектов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 8. № 5 (158). С. 204–212.
  2. Аппалонова Н.А., Гузуева Э. Р., Жиляев А. А. Экономическая оценка внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 8. № 5 (158). С. 173–183.
  3. Абдулмукминова Э.М., Галимуллин Н. Р., Гузуева Э. Р. Асинхронное программирование в javascript: преимущества и проблемы в управлении потоками данных // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 7, № 11(152). С. 15–26. DOI 10.36871/ ek.up. p. r.2024.11.07.002. EDN XIWRIU.
  4. Шевченко С.А., Рожкова Н. И., Качанова Е. А., Дорофеев А.В. Особенности оценки экономической эффективности внедрения искусственного интеллекта в систему онкомаммоскрининга (по материалам Свердловской области) // Медицинский алфавит. 2025. № 11. С. 67–74.
  5. Кувычков С.И., Терехов А. М., Смирнов С. А. Оценка экономической эффективности внедрения систем искусственного интеллекта в судопроизводство // Юридическая наука и практика: Вестник Нижегородской академии МВД России. 2023. № 1 (61). С. 52–57.
  6. Жильцов С.А., Иваненко А. А.Экономическая эффективность внедрения систем искусственного интеллекта на предприятии // Экономика и предпринимательство. 2025. № 5 (178). С. 1017–1021.
  7. Баянов А. Ф. Оценка экономической эффективности внедрения методов искусственного интеллекта в системе управления персоналом организации // Евразийское пространство: экономика, право, общество. 2024. № 4. С. 8–10.
  8. Терехов А.М., Кувычков С. И. Оценка экономической эффективности внедрения систем искусственного интеллекта в судопроизводство // Администратор суда. 2023. № 1. С. 27–31.
  9. Морозов Д.Ю., Горкавенко Ф. В., Серяпина Ю. В., Омельяновский В. В. Применение системы поддержки принятия врачебных решений WEBIOMED.DHRA при проведении диспансеризации в Российской Федерации: экономический анализ // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2025. № 3 (47). С. 61–73.