ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ
DOI:
https://doi.org/10.51579/1563-2415.2026.-3.09Ключевые слова:
искусственный интеллект, малый и средний бизнес, предпринимательство, AI Adoption Index, предпринимательская эффективность, цифровизация, цифровая зрелость.Аннотация
Распространение искусственного интеллекта в предпринимательской деятельности ставит вопрос о том, насколько его применение связано с результатами работы малого и среднего бизнеса. Сам по себе факт использования ИИ не показывает, насколько глубоко технология вошла в деятельность предприятия и какие задачи с ее помощью решаются. В ходе исследования нами был разработан индекс внедрения искусственного интеллекта с учетом широты применения искусственного интеллекта, интенсивности его применения и степени участия в основных бизнес-процессах. Наше исследование основано на данных опроса представителей малого и среднего бизнеса. Рассчитан уровень внедрения искусственного интеллекта для частных предприятий, а также показатель эффективности предпринимательства. Связь между уровнем внедрения ИИ и предпринимательской эффективностью оценивалась с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Расчет также включает основные характеристики предприятий, которые могут повлиять на полученные результаты. Научная новизна исследования состоит в разработке и эмпирической проверке AI Adoption Index, который учитывает не только наличие ИИ на предприятии, но и масштаб его фактического использования. Такой подход позволяет более детально изучить взаимосвязь между применением искусственного интеллекта и эффективностью МСП, а также выявить случаи, когда применение технологии связано с высокой производительностью.
Библиографические ссылки
OECD. AI adoption by small and medium-sized enterprises: OECD discussion paper for the G7 [Электронный ресурс]. – Paris: OECD Publishing, 2025. – 62 p. – DOI: 10.1787/426399c1-en. – URL: https://www.oecd.org/en/publications/ai-adoption-by-small-and-medium-sized-enterprises_426399c1-en.html (дата обращения: 20.08.2026)
Oldemeyer L., Jede A., Teuteberg F. Investigation of artificial intelligence in SMEs: a systematic review of the state of the art and the main implementation challenges // Management Review Quarterly. – 2025. – Vol. 75. – P. 1185–1227. – DOI: 10.1007/s11301-024-00405-4.
Arroyabe M. F., Arranz C. F. A., Fernandez De Arroyabe I., Fernandez de Arroyabe J. C. Analyzing AI adoption in European SMEs: A study of digital capabilities, innovation, and external environment // Technology in Society. – 2024. – Vol. 79. – Article 102733. – DOI: 10.1016/j.techsoc.2024.102733.
Badghish S., Soomro Y. A. Artificial Intelligence Adoption by SMEs to Achieve Sustainable Business Performance: Application of Technology–Organization–Environment Framework // Sustainability. – 2024. – Vol. 16, No. 5. – Article 1864. – DOI: 10.3390/su16051864.
OECD/BCG/INSEAD. The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking [Электронный ресурс]. – Paris: OECD Publishing, 2025. – DOI: 10.1787/f9ef33c3-en. – URL: https://www.oecd.org/en/publications/the-adoption-of-artificial-intelligence-in-firms_f9ef33c3-en.html (дата обращения: 20.08.2026).
Abdul Wahab M. D., Radmehr M. The impact of AI assimilation on firm performance in small and medium-sized enterprises: A moderated multi-mediation model // Heliyon. – 2024. – Vol. 10, No. 8. – Article e29580. – DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e29580.
Ardito L., Filieri R., Raguseo E., Vitari C. Artificial intelligence adoption and revenue growth in European SMEs: synergies with IoT and big data analytics // Internet Research. – 2025. – Vol. 35, No. 4. – P. 1508–1534. – DOI: 10.1108/INTR-02-2024-0195.
Bolfek M., Rajko M., Bolfek B. The Economic Effects of Artificial Intelligence Adoption in Small and Medium-Sized Enterprises // World. – 2026. – Vol. 7, No. 6. – Article 103. – DOI: 10.3390/world7060103.
Haefner N., Wincent J., Parida V., Gassmann O. Artificial intelligence and innovation management: A review, framework, and research agenda // Technological Forecasting and Social Change. – 2021. – Vol. 162. – Article 120392. – DOI: 10.1016/j.techfore.2020.120392.
Di Vaio A., Palladino R., Hassan R., Escobar O. Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review // Journal of Business Research. – 2020. – Vol. 121. – P. 283–314. – DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.08.019.
Åström J., Reim W., Parida V. Value creation and value capture for AI business model innovation: a three-phase process framework // Review of Managerial Science. – 2022. – Vol. 16. – P. 2111–2133. – DOI: 10.1007/s11846-022-00521-z.
Kanbach D. K., Heiduk L., Blueher G., Schreiter M., Lahmann A. The GenAI is out of the bottle: generative artificial intelligence from a business model innovation perspective // Review of Managerial Science. – 2024. – Vol. 18. – P. 1189–1220. – DOI: 10.1007/s11846-023-00696-z.
Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. R. Generative AI at Work [Электронный ресурс]. – Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2023. – Working Paper No. 31161. – DOI: 10.3386/w31161. – URL: https://www.nber.org/papers/w31161 (дата обращения: 20.08.2026).
Landini C., Machado M. C. A systematic review on organizational adoption and performance constructs related to artificial intelligence in SMEs // Discover Artificial Intelligence. – 2026. – Vol. 6. – Article 721. – DOI: 10.1007/s44163-026-01460-4.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Ж.Ж. Темирова, О.Р. Башпанов, O.A. Стаценко, А.Е. Наурызбекова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
