УДК: 338.24:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.02.04.019

Авторы

Гулмира Абдыжапаровна Абдразакова,
Жалал-Абадский государственный университет имени Б.Осмонова, г. Манас, Кыргызская Республика

Аннотация

В условиях цифровой трансформации экономики и усиления конкуренции использование искусственного интеллекта становится одним из ключевых факторов повышения эффективности бизнес-процессов. Однако практическое внедрение интеллектуальных технологий требует экономического обоснования, оценки потенциальных выгод и выявления ограничений их применения. В связи с этим актуализируется необходимость комплексной оценки экономических возможностей использования искусственного интеллекта в системе управления бизнес-процессами.
Целью исследования является оценка экономических возможностей применения искусственного интеллекта в бизнес-процессах с позиции повышения эффективности управления, оптимизации затрат и роста производительности. В рамках исследования использовались методы экономического анализа, сравнительного анализа, системного и структурно функционального подходов, а также элементы экономико-статистического моделирования. Эмпирическую базу составили обобщённые данные деятельности хозяйствующих субъектов, использующих цифровые технологии в управлении.
В результате исследования установлено, что внедрение искусственного интеллекта в ключевые бизнес-процессы способствует сокращению операционных издержек, повышению точности управленческих решений и росту производительности труда. Экономическая оценка показала, что наибольший эффект достигается при использовании интеллектуальных систем в процессах планирования, прогнозирования, управления ресурсами и аналитической поддержки принятия решений. Выявлены основные экономические ограничения применения искусственного интеллекта, связанные с уровнем цифровой зрелости организаций, затратами на внедрение и кадровым обеспечением. Обоснована целесообразность поэтапного внедрения интеллектуальных технологий с учётом отраслевой специфики и масштаба бизнеса. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования полученных выводов при разработке стратегий цифрового развития предприятий и обосновании управленческих решений, направленных на повышение экономической эффективности бизнес-процессов.

Ключевые слова

цифровая экономика, бизнес-процессы, экономическая эффективность, управленческие решения, цифровые технологии, экономический анализ

Список литературы

  1. Nosova, S., Norkina, A., Medvedeva, O., Abramov, A., Makar, S., Lozik, N., & Fadeicheva, G. (2021, September). Artificial intelligence technology as an economic accelerator of business process. In Biologically Inspired Cognitive Architectures Meeting (pp. 355-366). Cham: Springer International Publishing. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-96993-6_39
  2. Svetlana, N., Anna, N., Svetlana, M., Tatiana, G., & Olga, M. (2022). Artificial intelligence as a driver of business process transformation. Procedia Computer Science, 213, 276-284. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.067
  3. Abuzaid,A.N.(2024,April).AI-DrivenBusiness Processes: Efficiency Gains, Cost Reductions, and Implications for Economic Performance. In 2024 International Conference on Knowledge Engineering and Communication Systems (ICKECS) (Vol. 1, pp. 1-5). IEEE. https://doi. org/10.1109/ICKECS61492.2024.10617370
  4. Barta, G., & Görcsi, G. (2019). Assessing and managing businessrisksfor artificial intelligence based business process automation. https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/155831
  5. Reier Forradellas, R. F., & Garay Gallastegui, L. M. (2021). Digital transformation and artificial intelligence applied to business: Legal regulations, economic impact and perspective. Laws, 10(3), 70. https://doi.org/10.3390/laws10030070
  6. Kondrat’ev, V. V., Pivovarov, I. O., Gorbachev, R. A., Matyukhin, V. V., Kornev, D. A., Gavrilov, D. A., … & Potkin, O. A. (2022, December). Prospects of using artificial intelligence in business tasks. In Doklady Mathematics (Vol. 106, No. Suppl 1, pp. S35-S42). Moscow: Pleiades Publishing. https://link.springer.com/article/10.1134/S1064562422060102
  7. Maslak, O. I., Maslak, M. V., Grishko, N. Y., Hlazunova, O. O., Pererva, P. G., & Yakovenko, Y. Y. (2021, September). Artificial intelligence as a key driver of business operations transformation in the conditions of the digital economy. In 2021 IEEE International Conference on Modern Electrical and Energy Systems (MEES) (pp. 1-5). IEEE. https://doi. org/10.1109/MEES52427.2021.9598744
  8. Wamba-Taguimdje, S.L., FossoWamba, S., Kala Kamdjoug, J. R., & Tchatchouang Wanko, C. E. (2020). Influence of artificial intelligence (AI) on firm performance: the business value of AIbased transformation projects. Business process management journal, 26(7), 1893-1924. https:// doi.org/10.1108/BPMJ-10-2019-0411
  9. Abbasi, M., Nishat, R. I., Bond, C., Graham-Knight, J. B., Lasserre, P., Lucet, Y., & Najjaran, H. (2024). A review of AI and machine learning contribution in predictive business process management (process enhancement and process improvement approaches). arXiv preprint arXiv:2407.11043. https://doi. org/10.48550/arXiv.2407.11043
  10. Odrekhivskyi, M., Pshyk-Kovalska, O., Zhezhukha, V., & Ivanochko, I. (2022). Intelligent management of enterprise business processes. Mathematics, 11(1), 78. https://doi.org/10.3390/ math11010078
  11. Kalogiannidis, S., Kalfas, D., Papaevangelou, O., Giannarakis, G., & Chatzitheodoridis, F. (2024). The role of artificial intelligence technology in predictive risk assessment for business continuity: A case study of Greece. Risks, 12(2), 19. https://doi.org/10.3390/risks12020019
  12. Kalogiannidis, S., Kalfas, D., Papaevangelou, O., Giannarakis, G., & Chatzitheodoridis, F. (2024). The role of artificial intelligence technology in predictive risk assessment for business continuity: A case study of Greece. Risks, 12(2), 19. https://doi.org/10.3390/risks12020019
  13. Sestino, A., & De Mauro, A. (2022). Leveraging artificial intelligence in business: Implications, applications and methods. Technology Analysis & Strategic Management, 34(1), 16-29. https:// doi.org/10.1080/09537325.2021.1883583
  14. Жороева, А. М. Новые условия государственного регулирования и инвестиционной направленности сельских хозяйств Кыргызской Республики / А. М. Жороева, И. С. Абышов, А. С. Калиев // Горизонты экономики. – 2024. – № 3(83). – С. 63-70.