УДК 658.5:004.89
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.05.06.023

Авторы

Ирина Вячеславовна Романова,
Андрей Витальевич Мадырбаев,
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Стремительное распространение генеративного искусственного интеллекта (далее — ГИИ) в 2023–2025 гг. поставило перед промышленными предприятиями задачу количественной оценки экономической эффективности его внедрения в производственные бизнес-процессы. Цель — оценить экономическую эффективность внедрения решений на базе ГИИ в типовые производственные бизнес-процессы российских промышленных предприятий и предложить авторскую модель расчёта совокупной отдачи от инвестиций. Информационной базой послужили результаты опросов руководителей предприятий, аналитические отчёты McKinsey, BCG, НИУ ВШЭ и ЦМАКП, а также кейс-исследования 2023–2025 гг. Авторская модель TCO-ROI (Total Cost of Ownership — Return on Investment) учитывает прямое сокращение операционных затрат, прирост производительности труда, эффект ускорения цикла разработки, а также скрытые издержки внедрения и риски. Ключевые результаты показывают, что при сроке окупаемости 14–22 месяца и средневзвешенной экономии 18–27% операционных затрат в типовых бизнес-процессах ГИИ способен значимо повысить рентабельность производства, однако эффект концентрируется в задачах с высокой долей рутинных когнитивных операций.

Ключевые слова

генеративный искусственный интеллект, экономическая эффективность, производственные бизнес-процессы, цифровизация промышленности, ROI, срок окупаемости, автоматизация когнитивного труда, крупные языковые модели

Список литературы

  1. Цифровая экономика: 2025: краткий статистический сборник / Л. М. Гохберг, Г. Г. Ковалёва, П. Б. Рудник и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2025. — 124 с.
  2. Авдеева Т. А. Генеративный искусственный интеллект как фактор трансформации бизнес-процессов промышленных предприятий // Вопросы инновационной экономики. — 2024. — Т. 14, № 2. — С. 451–468.
  3. Иванов В. В., Степанова М. А. Оценка экономической эффективности внедрения технологий искусственного интеллекта в обрабатывающей промышленности // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2024. — Т. 4, № 7. — С. 22–34.
  4. Белоусов Д. Р. и др. Цифровизация и искусственный интеллект в обрабатывающей промышленности России: оценки ЦМАКП // Тринадцать тезисов об экономике: ежеквартальный обзор. — М.: ЦМАКП, 2024. — 48 с.
  5. Клейнер Г. Б. Системная цифровизация предприятия: концепция и проблемы реализации // Экономика и математические методы. — 2023. — Т. 59, № 4. — С. 5–20.
  6. Аганбегян А. Г. Экономика России: от стагнации к возобновлению роста // Научные труды Вольного экономического общества России. — 2024. — Т. 245, № 1. — С. 31–55.
  7. Индекс готовности отраслей к внедрению искусственного интеллекта в 2024 году: аналитический отчёт / АНО «Цифровая экономика». — М., 2024. — 72 с.
  8. Кейсы внедрения генеративного искусственного интеллекта на российских предприятиях: обзор / Альянс в сфере искусственного интеллекта. — М., 2024. — 56 с.
  9. О реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации»: доклад / Минцифры России. — М., 2024. — 38 с.
  10. Паспорт федерального проекта «Искусственный интеллект»: утв. протоколом заседания президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию от 11.12.2020 № 28.
  11. О Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года: указ Президента Российской Федерации от 15 февраля 2024 г. № 124.
  12. Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies // American Economic Journal: Macroeconomics. — 2023. — Vol. 15, № 1. — P. 333–372.
  13. McKinsey & Company. The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value. — New York: McKinsey Global Institute, 2024. — 38 p.
  14. Boston Consulting Group. Where’s the Value in AI? Global Survey of 1400 C-Level Executives. — Boston: BCG, 2024. — 44 p.
  15. Acemoglu D., Restrepo P. Automation and the Workforce: A Firm-Level View // NBER Working Paper. — 2024. — № 32189. — 52 p.
  16. OECD. Artificial Intelligence in Society: AI Outlook 2024. — Paris: OECD Publishing, 2024. — 220 p.
  17. Фролов И. Э. Высокотехнологичный комплекс России в условиях санкционного давления: структурные сдвиги и перспективы развития // Проблемы прогнозирования. — 2024. — № 3. — С. 6–22.
  18. Глазьев С. Ю. Технологические уклады и структурная трансформация экономики // Экономист. — 2024. — № 5. — С. 3–18.
  19. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. The AI Index Report 2024. — Stanford: Stanford University, 2024. — 386 p.
  20. Maslej N. et al. Artificial Intelligence Index Report 2024: Private investment in generative AI. — Stanford HAI, 2024.