УДК 004.8:338.1
DOI: 10.36871/u.i.k.2026.03.04.011

Авторы

Иван Николаевич Макаров,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет), Липецк, Россия
Арина Борисовна Загахова,
ФГБОУ ВО Северо-Осетинский государственный университет имени Коста Левановича Хетагурова, Владикавказ, Россия

Аннотация

В статье представлена теоретическая концепция интеграции технологий Big Data и искусственного интеллекта в систему управления бизнес-процессами. Рассмотрены основания перехода от реактивного к предиктивному управлению. Предложена типология методов прогнозирования, оптимизации и риск-менеджмента с позиций теории сложных систем и когнитивной науки. Приведены статистические данные внедрений в российских и зарубежных компаниях. Сформулированы теоретические ограничения и условия применимости ИИ-методов в BPM.

Ключевые слова

Big Data, искусственный интеллект, управление бизнес-процессами, прогнозирование, оптимизация, риск-менеджмент, машинное обучение, теория сложных систем, когнитивное управление.

Список литературы

1. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. Индикаторы циф¬ровой экономики – 2024. – М.: НИУ ВШЭ, 2025. – 284 с.
2. Бахтизин В.В., Савина О.И. Цифровая трансформация риск-менед¬жмента: от статики к динамике // Финансы и кредит. – 2024. – № 5. – С. 112–129.
3. Гаврилов Д.А., Лапидус А.А. Когнитивное управление предприятием: теория и практика внедрения ИИ. – М.: Дело, 2023. – 312 с.
4. Лебедев В.Н. Методы машинного обучения в прогнозировании биз¬нес-процессов // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2023. – № 4. – С. 44–59.
5. НАУРР (Национальная ассоциация участников рынка робототехники). Аналитический обзор внедрения ИИ в российском бизнесе 2024–2025. – URL: https://nau rr.ru/reports (дата обращения: 15.05.2026).
6. РВК (Российская венчурная компания). Индекс цифровой трансфор¬мации промышленности – 2025. – М., 2025. – 98 с.
7. Сбербанк. Отчёт о внедрении искусственного интеллекта в управление рисками. – М., 2024. – 46 с.
8. Фомин Н.Ю. Обучение с подкреплением в задачах операционной оп¬тимизации: опыт российских компаний // Бизнес-информатика. – 2024. – Т. 18, № 2. – С. 18–35.
9. CNews Analytics. Рынок искусственного интеллекта в России 2025: драйверы и барьеры. – М., 2025. – 67 с.
10. Gartner Inc. Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2025. – Stamford, 2025. – 120 p.
11. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. – 800 p.
12. McKinsey Global Institute. The state of AI in 2025: adoption, value, and challenges. – URL: https://www.mckinsey.com (дата обращения: 15.05.2026).