УДК 37:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.02.05.012

Авторы

Анжелика Леонидовна Гендон,
Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, Москва, Российская Федерация
Алихан Магомедович Эдиев,
Чеченский государственный педагогический университет, Грозный, Российская Федерация
Мадина Сосламбековна Кочкарова,
Северо-­Кавказская государственная академия, Черкесск, Российская Федерация

Аннотация

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в систему образования рассматривается как фактор повышения эффективности управления и качества образовательных услуг, однако сопровождается экономическими, институциональными и социальными рисками. Цель статьи — оценить экономические эффекты внедрения ИИ (изменение структуры затрат, снижение транзакционных издержек, рост производительности процессов), выявить институциональные ограничения (правовые требования, защита персональных данных, распределение ответственности, требования к прозрачности), а также систематизировать потенциальные риски (цифровое неравенство, алгоритмические смещения, киберугрозы, академическая недобросовестность и рост скрытых издержек). В работе предложена рамка оценивания, включающая показатели полной стоимости владения (TCO), метрики качества данных и управленческой результативности, а также риск-ориентированную матрицу мер контроля. Показано, что устойчивый экономический эффект от ИИ достигается преимущественно при поэтапном внедрении, развитом управлении данными и наличии институциональных регламентов, обеспечивающих справедливость, прозрачность и безопасность применения ИИ. Практическая значимость статьи заключается в предложении системы индикаторов и управленческих рекомендаций, применимых для обоснования ИИ-проектов в образовательных организациях и для оценки их последствий на уровне системы образования.

Ключевые слова

искусственный интеллект, образование, экономические эффекты, полная стоимость владения (TCO), институциональные ограничения, управление данными, алгоритмические риски, цифровое неравенство, кибербезопасность, академическая честность

Список литературы

  1. Галимуллин Н. Р. Роль искусственного интеллекта в цифровой трансформации банковской системы / Н. Р. Галимуллин // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 2, № 3(156).—С. 142–150.—DOI: 10.36871/ ek.up. p. r.2025.03.02.018. — EDN: RWCITW.
  2. Левина Е. Ю., Галимуллин Н. Р. Методологические предпосылки современного образования / Е.Ю.Левина, Н. Р. Галимуллин // Практикоориентированность как основа развития высшего и среднего профессионального образования: материалы XVIII Междунар. науч.-практ. конф. (Казань, 28 марта 2024 г.). — Казань: Казанский государственный архитектурностроительный университет, 2024. — С. 19– 22. — EDN: TWWJGL.
  3. Галимуллин Н.Р.Проектирование цифровой образовательной среды для формирования IT-навыков подростков в онлайн-школе программирования / Н. Р. Галимуллин // Мир науки, культуры, образования.—2025.—№ 4(113).— С. 16–20. — DOI: 10.24412/1991-5497-2025- 4113-16-20. — EDN: HJWUNE.
  4. Галимуллин Н. Р., ЛевинаЕ.Ю. Педагогические проблемы эпохи цифровизации / Н. Р. Галимуллин, Е. Ю. Левина // Внедрение научных исследований в образовательный процесс вуза: материалы II Междунар. круглого стола, посвященного Дню преподавателя высшей школы (Казань, 18 ноября 2022 г.). — Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2023. — С. 141–143. — EDN: XFQCMK.
  5. Аппалонова Н. А., Гузуева Э. Р., Жиляев А. А. Экономическая оценка внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании / Н. А. Аппалонова, Э. Р. Гузуева, А. А. Жиляев // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 8, № 5(158). — С. 173–183.
  6. Аппалонова Н. А., Тасуева Х. З. А., Потапов А. А. Перспективы внедрения нейронных сетей в реализацию систем поддержки принятия решений / Н. А. Аппалонова, Х. З. А. Тасуева, А. А. Потапов // Проблемы современного педагогического образования. — 2024. — № 82–3. — С. 37–40.
  7. Гафиатулина Н. Х., Абдулаева Э. С., Самыгин С. И. Специфика онлайн-обучения в российском образовательном пространстве высшей школы / Н. Х. Гафиатулина, Э. С. Абдулаева, С. И. Самыгин // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. — 2020. — № 6. — С. 24–28.
  8. Кириевский Е. В. Методы и средства измерительного преобразования скорости движения плазмы для информационно-измерительных и управляющих систем электродинамических ускорителей: автореф. дис. … д-ра техн. наук / Е. В. Кириевский; Волгоградский государственный технический университет. — Волгоград, 2009.
  9. Горина Л. Н., ФилимоновВ. Процессный подход в СУОТ / Л. Н. Горина, В. Филимонов // Охрана труда. Практикум. — 2018. — № 3. — С. 39–45.
  10. Мартьянова А. А., Одинцова Н. Ф. Искусственный интеллект в маркетинге — будущее, которое наступило / А. А. Мартьянова, Н. Ф. Одинцова // Российские регионы в фокусе перемен: сб. докл. XIX междунар. конф. студентов и молодых ученых. —Екатеринбург, 2025. — С. 363–368.