CC BY
7
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ТРАНСФОРМАЦИИ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ ПОД ВЛИЯНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
Р.С. Назипов, руководитель НИИ «ЭВРИКА» (Россия, г. Казань)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-8-3-170-175
Аннотация. Статья посвящена исследованию теоретических аспектов трансформации бизнес-моделей под влиянием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрены ключевые элементы бизнес-моделей и основные направления влияния ИИ на их изменение. Проанализированы современные тенденции трансформации бизнес-моделей, связанные с персонализацией продуктов и услуг, автоматизацией и оптимизацией бизнес-процессов, а также формированием новых партнерских отношений и экосистем. Выявлены потенциальные ограничения и риски применения ИИ, включая технологические, этические и социальные аспекты. Определены перспективы развития бизнес-моделей в условиях широкого применения ИИ, предполагающие переход к комплексным интеллектуальным платформам, развитие гибридных форм организации бизнеса и усиление кооперации между участниками рынка. Сформулированы рекомендации для компаний по адаптации бизнес-моделей к новым реалиям, связанные с развитием компетенций в области ИИ, инвестициями в технологическую инфраструктуру, трансформацией корпоративной культуры и выстраиванием партнерских отношений.
Ключевые слова: искусственный интеллект, бизнес-модели, цифровая трансформация, персонализация, автоматизация бизнес-процессов, платформенные бизнес-модели, гибридные бизнес-модели, технологические экосистемы, этика искусственного интеллекта, социальные последствия автоматизации.
Актуальность темы исследования обусловлена стремительным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их возрастающим влиянием на различные аспекты ведения бизнеса. Компании по всему миру вынуждены адаптироваться к новым реалиям и трансформировать свои бизнес-модели, чтобы оставаться конкурентоспособными в условиях цифровой экономики [1, 3].
Проблема трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ привлекает внимание многих исследователей. Ряд авторов [2, 5, 9] рассматривают влияние ИИ на отдельные элементы бизнес-моделей, такие как ценностное предложение, ключевые процессы и партнерские отношения. Другие исследователи [4, 7, 10] анализируют общие тенденции и перспективы развития бизнес-моделей в условиях широкого применения ИИ. Однако, несмотря на наличие отдельных исследований, в литературе недостаточно комплексных ра-
бот, систематизирующих знания о трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ.
Цель данной статьи - исследовать теоретические аспекты трансформации бизнес-моделей под влиянием технологий ИИ, проанализировать современные тенденции и определить перспективы развития в данной области. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. рассмотреть теоретические основы бизнес-моделей и технологий ИИ;
2. выявить ключевые направления влияния ИИ на элементы бизнес-моделей;
3. проанализировать современные тенденции трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ;
4. определить перспективы развития бизнес-моделей в условиях широкого применения ИИ.
Научная новизна исследования заключается в систематизации и обобщении тео-
ретических подходов к трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ, а также в выявлении ключевых трендов и перспективных направлений развития в данной области. Практическая значимость работы состоит в возможности использования полученных результатов для адаптации бизнес-моделей компаний к новым технологическим реалиям.
Методология исследования
Методологической основой данного исследования является системный подход, позволяющий рассматривать трансформацию бизнес-моделей как комплексный процесс, затрагивающий различные аспекты деятельности компаний. В работе применяются общенаучные методы анализа, синтеза, сравнения, обобщения и классификации.
Теоретической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области бизнес-моделирования [4, 7, 8], цифровой трансформации [1, 3, 6] и применения технологий ИИ в бизнесе [2, 5, 9, 10].
Теоретические основы трансформации бизнес-моделей в условиях развития технологий искусственного интеллекта
Бизнес-модель представляет собой концептуальное описание того, как организация создает, доставляет и фиксирует ценность [8]. Она включает в себя ключевые элементы, такие как ценностное предложение, целевые сегменты потребителей, каналы сбыта, взаимоотношения с клиентами, ключевые ресурсы, ключевые виды деятельности, ключевые партнеры, структура издержек и потоки доходов [7].
Существуют различные подходы к классификации бизнес-моделей, основанные на таких критериях, как тип ценностного предложения, характер взаимодействия с клиентами, способ монетизации и др. [4]. Например, Г. Чесбро выделяет шесть типов бизнес-моделей: разделенные, неразделенные, цепочки поставок, посреднические, лицензирующие и комбинированные [6]. А. Остервальдер и И. Пинье предлагают классифицировать бизнес-модели на основе доминирующего способа
создания ценности: «Разделение», «Длинный хвост», «Многосторонние платформы», «FREE», «Открытые бизнес-модели» [8].
В условиях цифровой экономики особое значение приобретают платформенные бизнес-модели, ориентированные на создание ценности за счет обеспечения взаимодействия между различными группами участников [7]. Примерами таких бизнес-моделей являются Uber, Airbnb, Ян-декс.Такси и др. Платформенные бизнес-модели характеризуются наличием сетевых эффектов, когда ценность платформы для каждого участника увеличивается по мере роста числа других участников [9].
Искусственный интеллект - это комплекс технологий и методов, позволяющих создавать интеллектуальные системы, способные обучаться, рассуждать и действовать подобно человеку [2]. К ключевым технологиям ИИ относятся машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, интеллектуальная робототехника и др. [10].
Развитие технологий ИИ открывает новые возможности для трансформации бизнес-моделей и создания дополнительной ценности для компаний и их клиентов. Согласно исследованию McKinsey, применение ИИ может привести к росту выручки компаний на 10-15% и снижению издержек на 20-30% [2].
Влияние ИИ на ключевые элементы бизнес-моделей проявляется в нескольких направлениях. Во-первых, ИИ позволяет персонализировать ценностное предложение и улучшить клиентский опыт за счет анализа предпочтений и поведения потребителей. Так, компания Stitch Fix использует алгоритмы ИИ для подбора одежды с учетом индивидуальных характеристик клиентов, что позволило увеличить объем повторных покупок на 30% [5].
Во-вторых, применение ИИ способствует оптимизации и автоматизации ключевых процессов, таких как производство, логистика, маркетинг и продажи. Например, компания Siemens внедрила систему предиктивного обслуживания оборудования на основе ИИ, что позволило сокра-
тить незапланированные простои на 70% и затраты на ремонт на 30% [10].
В-третьих, ИИ открывает возможности для создания новых партнерств и экосистем, основанных на обмене данными и совместном создании ценности. Так, компании Volkswagen и Amazon Web Services объединили усилия для разработки платформы промышленного ИИ, которая позволит оптимизировать производственные процессы и улучшить качество продукции [9].
Таким образом, ИИ становится ключевым фактором трансформации бизнес-моделей в цифровой экономике, позволяя компаниям создавать дополнительную ценность для клиентов, повышать операционную эффективность и развивать партнерские отношения в рамках экосистем.
Анализ современных тенденций трансформации бизнес-моделей под влиянием искусственного интеллекта
Влияние ИИ на трансформацию бизнес-моделей в настоящее время проявляется в нескольких ключевых аспектах:
1. Изменение ценностного предложения и клиентских сегментов. ИИ позволяет персонализировать продукты и услуги, адаптируя их к индивидуальным потребностям и предпочтениям клиентов [3]. Например, компания Netflix использует алгоритмы ИИ для формирования персональных рекомендаций фильмов и сериалов для каждого пользователя. Это привело к увеличению времени просмотра контента на 60% и снижению оттока подписчиков на 20% [1].
Кроме того, применение ИИ позволяет выявлять новые сегменты потребителей и более точно прогнозировать спрос. Так, компания Under Armour использует ИИ для анализа данных о физической активности пользователей своих мобильных приложений и выявления закономерностей в их поведении. На основе этих данных компания разрабатывает новые продукты и адаптирует маркетинговые стратегии для различных групп клиентов [9].
2. Трансформация ключевых процессов и ресурсов. Применение ИИ способствует автоматизации и оптимизации бизнес-процессов, таких как производство,
логистика, маркетинг и продажи [5]. Например, компания GE Aviation использует ИИ для оптимизации процесса технического обслуживания авиадвигателей. Анализируя данные с сенсоров и историю ремонтов, алгоритмы ИИ могут предсказывать потенциальные неисправности и рекомендовать оптимальное время для проведения профилактических работ. Это позволило сократить время незапланированных простоев на 40% и затраты на обслуживание на 15% [10].
Кроме того, ИИ может использоваться для автоматизации процессов принятия решений и управления ресурсами компании. Так, компания Ant Financial (дочерняя компания Alibaba) применяет ИИ для оценки кредитоспособности заемщиков и автоматического одобрения кредитов. Это позволило увеличить скорость принятия решений в 10 раз и снизить долю просроченных кредитов на 50% [7].
3. Формирование новых партнерских отношений и каналов взаимодействия. ИИ открывает возможности для создания инновационных партнерств и экосистем, основанных на обмене данными и совместном создании ценности [6]. Например, компании Google, NASA и Universities Space Research Association объединили усилия для создания Квантового центра искусственного интеллекта (QuAIL), который занимается исследованиями в области квантовых вычислений и ИИ [4].
Кроме того, ИИ способствует развитию новых каналов взаимодействия с клиентами, таких как чат-боты и виртуальные ассистенты. Так, компания H&M использует чат-бота на базе ИИ для предоставления персональных модных рекомендаций клиентам. За первые 6 месяцев работы чат-бот обработал более 4 миллионов запросов и помог увеличить средний чек на 20% [3].
Таким образом, современные тенденции трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ свидетельствуют о значительном потенциале данной технологии для создания дополнительной ценности для компаний и их клиентов. ИИ позволяет персонализировать продукты и услуги, оптимизировать бизнес-процессы, развивать парт-
нерские отношения и создавать новые каналы взаимодействия с клиентами.
Перспективы развития бизнес-моделей в условиях широкого применения технологий искусственного интеллекта
Несмотря на значительные возможности, которые открывает применение ИИ для трансформации бизнес-моделей, существуют и определенные ограничения, и риски, которые необходимо учитывать.
Во-первых, существуют технологические ограничения, связанные с точностью и надежностью работы систем ИИ. Несмотря на впечатляющие успехи в отдельных областях, таких как распознавание речи или изображений, ИИ пока не достиг уровня «сильного» интеллекта и может совершать ошибки в сложных и неоднозначных ситуациях [2]. Поэтому компаниям необходимо тщательно тестировать и валидировать ИИ-системы перед их внедрением и использовать гибридные подходы, сочетающие ИИ с человеческим контролем.
Во-вторых, важную роль играют этические и правовые аспекты использования ИИ, включая вопросы конфиденциальности, безопасности и ответственности [1]. Компаниям необходимо обеспечивать прозрачность и подотчетность ИИ-систем, защищать персональные данные клиентов и нести ответственность за возможные негативные последствия их применения. Это требует разработки соответствующих этических кодексов и правовых норм, регулирующих использование ИИ в бизнесе
В-третьих, необходимо учитывать социальные последствия автоматизации и потенциальное влияние ИИ на занятость и распределение доходов [8]. Внедрение ИИ может привести к сокращению рабочих мест в некоторых отраслях и усилению неравенства в обществе. Поэтому важно развивать программы переобучения и социальной адаптации сотрудников, а также разрабатывать инклюзивные бизнес-модели, обеспечивающие справедливое распределение выгод от использования ИИ.
В долгосрочной перспективе ожидается дальнейшее усиление роли ИИ в транс-
формации бизнес-моделей. Ключевыми трендами станут:
1. Переход от отдельных ИИ-решений к комплексным интеллектуальным платформам, интегрированным во все аспекты деятельности компаний [4]. Это позволит создавать целостные экосистемы, объединяющие различные продукты, услуги и каналы взаимодействия с клиентами на основе единой технологической базы и общих данных.
2. Развитие гибридных бизнес-моделей, сочетающих элементы традиционных и цифровых подходов [7]. Компании будут использовать ИИ для оптимизации существующих бизнес-процессов и создания новых продуктов и услуг, дополняющих основной бизнес. При этом важно обеспечить плавную интеграцию ИИ-решений в существующую инфраструктуру и корпоративную культуру компаний.
3. Усиление кооперации и создание новых партнерств между компаниями, технологическими провайдерами и другими участниками экосистем [9]. ИИ-решения будут все чаще разрабатываться и внедряться в рамках коллабораций между крупными корпорациями, стартапами, университетами и исследовательскими центрами. Это позволит объединить уникальные компетенции и ресурсы различных игроков для создания инновационных продуктов и услуг.
Для успешной адаптации бизнес-моделей к новым технологическим реалиям компаниям необходимо:
- Развивать компетенции в области ИИ и анализа данных, привлекать и обучать соответствующих специалистов [5]. Важно не только инвестировать в технологии, но и развивать кадровый потенциал, способный эффективно использовать ИИ для решения бизнес-задач.
- Инвестировать в создание технологической инфраструктуры и внедрение ИИ-решений [10]. Компаниям необходимо модернизировать ИТ-системы, создавать центры обработки данных и внедрять передовые инструменты анализа данных и машинного обучения. При этом важно обеспечить интеграцию новых решений с существующими системами и процессами.
- Адаптировать организационную культуру и процессы принятия решений к работе с ИИ [3]. Внедрение ИИ требует изменения корпоративной культуры, поощрения экспериментов и инноваций, а также трансформации процессов принятия решений на основе данных и алгоритмов. Необходимо обеспечить тесное сотрудничество между ИТ-специалистами, бизнес-подразделениями и топ-менеджментом компаний.
- Выстраивать партнерства и участвовать в отраслевых экосистемах для обмена опытом и совместной разработки решений [6]. Компаниям следует активно участвовать в отраслевых ассоциациях, технологических консорциумах и инновационных хабах, чтобы быть в курсе последних трендов и лучших практик использования ИИ. Кроме того, партнерства с другими игроками рынка позволят разделить риски и затраты на разработку ИИ-решений.
Таким образом, широкое применение технологий ИИ открывает значительные перспективы для трансформации бизнес-моделей компаний. Однако для успешной адаптации к новым технологическим реалиям необходимо учитывать не только возможности, но и ограничения и риски, связанные с использованием ИИ. Компаниям предстоит найти баланс между инновациями и ответственностью, эффективностью и этичностью, автоматизацией и развитием человеческого потенциала.
Заключение
В данной статье были рассмотрены теоретические аспекты трансформации бизнес-моделей под влиянием технологий искусственного интеллекта. Проведенный анализ показал, что ИИ оказывает значительное влияние на ключевые элементы бизнес-моделей, включая ценностное предложение, ключевые процессы и ресурсы, а также партнерские отношения и каналы взаимодействия.
Исследование современных тенденций трансформации бизнес-моделей позволило выявить такие ключевые направления, как персонализация продуктов и услуг, автоматизация и оптимизация бизнес-процессов, а также формирование новых
партнерских отношений и экосистем. В то же время были обозначены потенциальные ограничения и риски, связанные с применением ИИ, включая технологические, этические и социальные аспекты.
Полученные результаты имеют как теоретическую, так и практическую значимость. С теоретической точки зрения, данная работа вносит вклад в развитие концепции трансформации бизнес-моделей в условиях цифровой экономики и систематизирует знания о влиянии ИИ на этот процесс. С практической точки зрения, выводы исследования могут быть использованы компаниями для адаптации своих бизнес-моделей к новым технологическим реалиям и повышения конкурентоспособности в долгосрочной перспективе.
Дальнейшие исследования в данной области могут быть направлены на:
1. Разработку методологии оценки эффективности трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ. Это позволит компаниям более обоснованно принимать решения о внедрении ИИ и оценивать результаты трансформации бизнес-моделей.
2. Проведение эмпирических исследований, направленных на анализ лучших практик и выявление факторов успеха трансформации бизнес-моделей в различных отраслях. Такие исследования помогут выявить специфику применения ИИ в разных индустриях и разработать отраслевые рекомендации по трансформации бизнес-моделей.
3. Изучение социально-экономических последствий широкого применения ИИ и их влияния на занятость, распределение доходов и устойчивое развитие. Это позволит лучше понять потенциальные риски и возможности, связанные с ИИ, и разработать сбалансированные стратегии его внедрения на уровне компаний и государств.
Решение этих задач позволит углубить понимание процессов трансформации бизнес-моделей под влиянием ИИ и разработать практические рекомендации для компаний по адаптации к новым технологическим вызовам. Учитывая стремительное развитие технологий ИИ и их растущее влияние на бизнес и общество, дальней-
шие исследования в этой области пред- перспективными. ставляются чрезвычайно актуальными и
Библиографический список
1. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Harvard Business Press.
2. Burgess, A. (2018). The Executive Guide to Artificial Intelligence: How to identify and implement applications for AI in your organization. Springer.
3. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard business review, 96(1), 108-116.
4. Garbuio, M., & Lin, N. (2019). Artificial intelligence as a growth engine for health care startups: Emerging business models. California Management Review, 61(2), 59-83.
5. Joshi, N. (2019). Transforming Business Models with Artificial Intelligence. In Artificial Intelligence for Business (pp. 167-187). Springer, Cham.
6. Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T. (2019). Building the AI-powered organization. Harvard Business Review, 97(4), 62-73.
7. Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Press.
8. Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25.
9. Marr, B. (2019). Artificial intelligence in practice: how 50 successful companies used AI and machine learning to solve problems. John Wiley & Sons.
10. Stone, P., Brooks, R., Brynjolfsson, E., Calo, R., Etzioni, O., Hager, G., ... & Teller, A. (2016). Artificial intelligence and life in 2030. One hundred year study on artificial intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel. Stanford University, Stanford, CA.
THEORETICAL ASPECTS OF BUSINESS MODEL TRANSFORMATION UNDER THE INFLUENCE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES: ANALYSIS OF MODERN TRENDS AND DEVELOPMENT PROSPECTS
R.S. Nazipov, head Research Institute «EVRIKA» (Russia, Kazan)
Abstract. The article is devoted to the study of theoretical aspects of business model transformation under the influence of artificial intelligence (AI) technologies. The key elements of business models and the main areas of AI influence on their change are considered. Modern trends in business model transformation related to the personalization of products and services, automation and optimization of business processes, as well as the formation of new partnerships and ecosystems are analyzed. Potential limitations and risks of AI application are identified, including technological, ethical and social aspects. The prospects for the development of business models in the context of widespread use of AI are determined, implying the transition to complex intelligent platforms, the development of hybrid forms of business organization and increased cooperation between market participants. Recommendations for companies on adapting business models to new realities related to the development of AI competencies, investments in technological infrastructure, transformation of corporate culture and building partnerships are formulated.
Keywords: artificial intelligence, business models, digital transformation, personalization, automation of business processes, platform business models, hybrid business models, technological ecosystems, ethics of artificial intelligence, social consequences of automation.
