ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ИНДУСТРИАЛЬНЫМИ ПРОЕКТАМИ: БИБЛИОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ ТЕНДЕНЦИЙ
DOI:
https://doi.org/10.51579/1563-2415.2026.-2.22Ключевые слова:
искусственный интеллект, проектный менеджмент, индустриальный сектор, Индустрия 4.0, библиометрический анализ, научное картирование, VOSviewer.Аннотация
Стремительное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) на промышленных рынках трансформирует традиционные подходы проектного менеджмента (ПМ). Однако исследования в этой новой области остаются разрозненными по прикладным и отраслевым аспектам. Цель данного исследования – выявить текущие тенденции и пробелы в исследованиях внедрения ИИ в индустриальном ПМ путем проведения библиометрического анализа существующих работ. Для достижения этой цели была собрана выборка из 95 журнальных статей, опубликованных в период с 2019 по март 2026 года, из базы данных Scopus с использованием соответствующих ключевых слов и проанализирована с помощью программного обеспечения VOSviewer с использованием инструментов визуализации и методов научного картирования. Результаты показывают быстро расширяющуюся область исследований с преобладающим числом статей, ориентированных на инженерные и технологические аспекты, в то время как наблюдается недостаток работ из области менеджмента. Эта тенденция выявляет растущий разрыв между исследованиями в области достижений ИИ и их внедрением в управленческую среду, а также недостаток эмпирических исследований, посвященных их практическому применению в ПМ. Данная статья вносит вклад в исследование, обобщая разрозненные знания о внедрении ИИ в системе индустриального ПМ, выявляя ключевые пробелы в исследованиях и освещая перспективы будущих исследований.
Библиографические ссылки
Kerzner H. Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling. – 13th ed. – Hoboken, NJ: Wiley, 2022. – 880 p. – ISBN 978-1-119-80537-3.
Wachnik B. Analysis of the Use of Artificial Intelligence in the Management of Industry 4.0 Projects: The Perspective of Polish Industry // Production Engineering Archives. – 2022. – Vol. 28, no. 1. – P. 56–63. – DOI: 10.30657/pea.2022.28.07.
Salimimoghadam Sh., Ghanbaripour A. N., Tumpa R. J. et al. The Rise of Artificial Intelligence in Project Management: A Systematic Literature Review of Current Opportunities, Enablers, and Barriers // Buildings. – 2025. – Vol. 15, no. 7. – e1130. – DOI: 10.3390/buildings15071130.
Hughes L., Mavi R. K., Aghajani M. et al. Impact of artificial intelligence on project management (PM): Multi-expert perspectives on advancing knowledge and driving innovation toward PM2030 // Journal of Innovation & Knowledge. – 2025. – Vol. 10, no. 5. – e100772. – DOI: 10.1016/j.jik.2025.100772.
Ibadildin N., Kenzhin Z., Yeshenkulova G., Ismailova R., Nurguzhina A., Nassanbekova S., Kadyrova A. Artificial intelligence in project management: A bibliometric analysis // Problems and Perspectives in Management. – 2025. – Vol. 23, no. 2. – P. 252–264. – DOI: 10.21511/ppm.23(2).2025.17.
Chen L., Xu C., Lim W. H., Sharma A. et al. Transparent and reliable construction cost prediction using advanced machine learning and explainable AI // Engineering Science and Technology, an International Journal. – 2025. – Vol. 70. – e102159. – DOI: 10.1016/j.jestch.2025.102159.
Tian K., Zhu Z., Mbachu J., Ghanbaripour A., Moorhead M. Artificial intelligence in risk management within the realm of construction projects: A bibliometric analysis and systematic literature review // Journal of Innovation & Knowledge. – 2025. – Vol. 10, no. 3. – e100711. – DOI: 10.1016/j.jik.2025.100711.
Bahroun Z., Tanash M., As’ad R., Alnajar M. Artificial Intelligence Applications in Project Scheduling: A Systematic Review, Bibliometric Analysis, and Prospects for Future Research // Management Systems in Production Engineering. – 2023. – Vol. 31, no. 2. – P. 144–161. – DOI: 10.2478/mspe-2023-0017.
Chen M., Martins T. S., Zhang L., Dong H. Digital Transformation in Project Management: A Systematic Review and Research Agenda // Systems. – 2025. – Vol. 13, no. 8. – e625. – DOI: 10.3390/systems13080625.
Aria M., Cuccurullo C. bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis // Journal of Informetrics. – 2017. – Vol. 11, no. 4. – P. 959–975. – DOI: 10.1016/j.joi.2017.08.007.
van Eck N. J., Waltman L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping // Scientometrics. – 2010. – Vol. 84, no. 2. – P. 523–538. – DOI: 10.1007/s11192-009-0146-3.
Donthu N., Kumar S., Mukherjee D., Pandey N., Lim W.M. How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines // Journal of Business Research. – 2021. – Vol. 133. – P. 285–296. – DOI: 10.1016/j.jbusres.2021.04.070.
Dwivedi Y. K., Hughes L., Ismagilova E. et al. Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy // International Journal of Information Management. – 2021. – Vol. 57. – e101994. – DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002.
Broekhuizen T., Dekker H., de Faria P., Firk S., Nguyen D. K., Sofka W. AI for managing open innovation: Opportunities, challenges, and a research agenda // Journal of Business Research. – 2023. – Vol. 167. – e114196. – DOI: 10.1016/j.jbusres.2023.114196.
Sahoo S., Kumar S., Donthu N., Singh A. K. Artificial intelligence capabilities, open innovation, and business performance – Empirical insights from multinational B2B companies // Industrial Marketing Management. – 2024. – Vol. 117. – P. 28–41. – DOI: 10.1016/j.indmarman.2023.12.008.
Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends // Automation in Construction. – 2021. – Vol. 122. – e103517. – DOI: 10.1016/j.autcon.2020.103517.
Regona M., Yigitcanlar T., Xia B., Li R. Y. M. Opportunities and adoption challenges of AI in the construction industry: A PRISMA review // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. – 2022. – Vol. 8, no. 1. – e45. – DOI: 10.3390/joitmc8010045.
Davis F. D. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology // MIS Quarterly. – 1989. – Vol. 13, no. 3. – P. 319–340. – DOI: 10.2307/249008.
Venkatesh V., Morris M. G., Davis G. B., Davis F. D. User acceptance of information technology: Toward a unified view // MIS Quarterly. – 2003. – Vol. 27, no. 3. – P. 425–478. – DOI: 10.2307/30036540.
Scopus [Electronic resource] // Elsevier. – URL: https://www.scopus.com (accessed: 30.03.2026).
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 А.О. Мырзагалиев, Г.С. Акыбаева, Л.М. Бекенова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
