Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Анализ управленческих подходов и разработка методики интеграции моделей машинного обучения в упра...
Анализ управленческих подходов и разработка методики интеграции моделей машинного обучения в упра...
Нет экз.
Статья
Автор:
Анализ управленческих подходов и разработка методики интеграции моделей машинного обучения в упра...
2026 г.
ISBN отсутствует
Автор:
Анализ управленческих подходов и разработка методики интеграции моделей машинного обучения в упра...
2026 г.
ISBN отсутствует
Статья
Анализ управленческих подходов и разработка методики интеграции моделей машинного обучения в управление бизнес процессами // Современная конкуренция (электронная версия). – 2026. – №3. – С.67-95. - 656807. – На рус. яз.
Ускоренная цифровая трансформация и рост использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в российском бизнесе в условиях конкуренции, обострившие проблему отсутствия целостных управленческих подходов к интеграции моделей машинного обучения (ML) в управление бизнес процессами (BPM). Анализ современного состояния такой интеграции в условиях конкуренции, выявление ключевых барьеров и предложение методики синхронизации жизненных циклов BPM и ML. Синхронизация этапов жизненного цикла бизнес-процессов предприятия с этапами жизненного цикла модели машинного обучения, определение бизнес-проблем и анализ ситуации, формирование модели машинного обучения, выравнивание целей и области применения ML между бизнес-стратегией и задачами BPM. Авторская модель синхронизации жизненных циклов BPM и ML, метрики оценки эффективности интеграции (точность прогнозов, прирост производительности, скорость внедрения и другие). Сравнительный анализ зарубежного и российского опыта интеграции ML в BPM. Уровень внедрения и охват. Основные проблемы и барьеры интеграции ML в BPM. Качество данных и интеграция источников. Сложность разработки и поддержки моделей. Сопротивление изменениям и организационная культура. Безопасность, этичность и нормативное соответствие. Масштабируемость и гибкость внедрения. Рекомендации по выработке управленческой методики. Кросс-функциональные команды и развитие компетенций. Управление рисками и нормативное соответствие. Пилотные проекты и поэтапное масштабирование. Структурированный пошаговый план внедрения ИИ в бизнес-процессы с указанием этапов, участников, сроков и ресурсов. Выводы. Стратегическое соединение BPM и ИИ, позволяющее компаниям выйти за рамки локальных автоматизаций и перейти к построению по-настоящему интеллектуальных, адаптивных и ориентированных на данные процессов - ключевому условию устойчивого развития в условиях цифровой экономики.
Ключевые слова = БИЗНЕС-ПРОЦЕСС
Ключевые слова = БИЗНЕС-СТРАТЕГИЯ
Ключевые слова = ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ
Ключевые слова = ИНТЕГРАЦИЯ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = МАСШТАБИРОВАНИЕ
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОЦЕНКА
Ключевые слова = ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Ключевые слова = ПРЕДПРИЯТИЕ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНИЕ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ. МЕНЕДЖМЕНТ. МАРКЕТИНГ
Анализ управленческих подходов и разработка методики интеграции моделей машинного обучения в управление бизнес процессами // Современная конкуренция (электронная версия). – 2026. – №3. – С.67-95. - 656807. – На рус. яз.
Ускоренная цифровая трансформация и рост использования технологий искусственного интеллекта (ИИ) в российском бизнесе в условиях конкуренции, обострившие проблему отсутствия целостных управленческих подходов к интеграции моделей машинного обучения (ML) в управление бизнес процессами (BPM). Анализ современного состояния такой интеграции в условиях конкуренции, выявление ключевых барьеров и предложение методики синхронизации жизненных циклов BPM и ML. Синхронизация этапов жизненного цикла бизнес-процессов предприятия с этапами жизненного цикла модели машинного обучения, определение бизнес-проблем и анализ ситуации, формирование модели машинного обучения, выравнивание целей и области применения ML между бизнес-стратегией и задачами BPM. Авторская модель синхронизации жизненных циклов BPM и ML, метрики оценки эффективности интеграции (точность прогнозов, прирост производительности, скорость внедрения и другие). Сравнительный анализ зарубежного и российского опыта интеграции ML в BPM. Уровень внедрения и охват. Основные проблемы и барьеры интеграции ML в BPM. Качество данных и интеграция источников. Сложность разработки и поддержки моделей. Сопротивление изменениям и организационная культура. Безопасность, этичность и нормативное соответствие. Масштабируемость и гибкость внедрения. Рекомендации по выработке управленческой методики. Кросс-функциональные команды и развитие компетенций. Управление рисками и нормативное соответствие. Пилотные проекты и поэтапное масштабирование. Структурированный пошаговый план внедрения ИИ в бизнес-процессы с указанием этапов, участников, сроков и ресурсов. Выводы. Стратегическое соединение BPM и ИИ, позволяющее компаниям выйти за рамки локальных автоматизаций и перейти к построению по-настоящему интеллектуальных, адаптивных и ориентированных на данные процессов - ключевому условию устойчивого развития в условиях цифровой экономики.
Ключевые слова = БИЗНЕС-ПРОЦЕСС
Ключевые слова = БИЗНЕС-СТРАТЕГИЯ
Ключевые слова = ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ
Ключевые слова = ИНТЕГРАЦИЯ
Ключевые слова = ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Ключевые слова = МАСШТАБИРОВАНИЕ
Ключевые слова = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = НОВИКОВА Н.П.
Ключевые слова = ОЦЕНКА
Ключевые слова = ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ
Ключевые слова = ПРЕДПРИЯТИЕ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНИЕ
Ключевые слова = УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ
Ключевые слова = ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА
Ключевые слова = ЦИФРОВИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ. МЕНЕДЖМЕНТ. МАРКЕТИНГ

На полку
