mocoСовременная конкуренция / Journal of Modern CompetitionJournal of Modern Competition1993-75982687-0657Московский университет «Синергия»10.37791/2687-0657-2025-19-3-91-106moco-1082Research ArticleЦифровая трансформация бизнесаDigital business transformationАнализ применения искусственного интеллекта в ERP-системах: потенциал и реальный опыт внедренияAnalysis of the Use of Artificial Intelligence in ERP Systems: Potential and Real-World Implementation Experiencehttps://orcid.org/0000-0003-1868-0529ДорофеевО. В.DorofeevO. V.

Дорофеев Олег Васильевич, канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры цифровой экономики

Москва 

Oleg V. Dorofeev, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Digital Economy Department 

Moscow 

Odorofeev@synergy.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3086-4200РебусН. А.RebusN. A.

Ребус Наталья Анатольевна, доцент кафедры цифровой экономики

Москва 

Natalia A. Rebus, Associate Professor at Digital Economy Department 

Moscow 

NRebus@synergy.ruhttps://orcid.org/0000-0001-8415-4530ЛюблинскаяН. Н.LyublinskayaN. N.

Люблинская Наталья Николаевна, канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры цифровой экономики

Москва 

Natalia N. Lyublinskaya, Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Digital Economy Department

Moscow 

NLiublinskaia@synergy.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9791-7610ФилимоноваЕ. В.FilimonovaE. V.

Филимонова Елена Викторовна, канд. пед. наук, доцент, доцент кафедры цифровой экономики

Москва 

Elena V. Filimonova, Cand. Sci. (Ped.), Associate Professor, Digital Economy Department 

Moscow 

elena-gamilton@mail.ruУниверситет «Синергия»Synergy University20251909202519391106Copyright © Дорофеев О.В., Ребус Н.А., Люблинская Н.Н., Филимонова Е.В., 20252025Дорофеев О.В., Ребус Н.А., Люблинская Н.Н., Филимонова Е.В.Dorofeev O.V., Rebus N.A., Lyublinskaya N.N., Filimonova E.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.moderncompetition.ru/jour/article/view/1082

Сегодня менеджмент столкнулся с проблемами, связанными с существенным изменением бизнес-среды. При управлении организацией в таких условиях постоянно меняющиеся данные могут заставить менеджеров откладывать принятие решений в поисках большей аналитической точности. Также неопределенность мешает выполнению подробного плана. В связи с этим для управления организацией в современных условиях необходимо использовать методы, предусматривающие прогнозирование и объективную оценку противоречий управления. Решить эти основные проблемы позволит система ERP (планирование ресурсов предприятия). Однако даже современные ERP-системы имеют ограничения, которые не позволяют достаточно быстро и эффективно анализировать огромный поток информации, формируемый современными бизнеспроцессами. Для решения этой проблемы можно использовать технологии искусственного интеллекта. В статье рассматриваются проблемы внедрения решений ИИ в системы ERP и предлагаются их решения для повышения эффективности бизнес-процессов оперативного принятия решений в современных условиях. В настоящее время развитие современных предприятий уже немыслимо без использования технологий, основанных на искусственном интеллекте, что является одним из ключевых трендов развития экономики как в России, так и мире. На основании изучения литературы и анализа эмпирических данных авторы статьи рассматривают, какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий в бизнесе и как усовершенствовать среду работы с данными. Авторы концентрируют внимание на том, что, несмотря на огромный потенциал, ИИ-решения сталкиваются с рядом трудностей при их внедрении. В статье делается вывод, что внедрение технологий искусственного интеллекта в современные ERP-системы позволяет существенно повысить эффективность управления предприятием благодаря автоматизации рутинных операций и обеспечению аналитической поддержки в режиме реального времени.

Today, management faces problems associated with a significant change in the business environment. When managing an organization in such conditions, constantly changing data can force managers to postpone decision-making in search of greater analytical accuracy. Also, uncertainty interferes with the implementation of a detailed plan. In this regard, to manage an organization in modern conditions, it is necessary to use methods that provide for forecasting and an objective assessment of management contradictions. The ERP system will help solve these main problems. However, even modern ERP systems have limitations that do not allow them to quickly and effectively analyze the huge flow of information generated by modern business processes. Artificial intelligence technologies can be used to solve this problem. The article discusses the problems of implementing AI solutions in ERP systems and proposes solutions to improve the efficiency of business processes for operational decision-making in modern conditions. Currently, the development of modern enterprises is no longer conceivable without the use of technologies based on artificial intelligence, which is one of the key trends in economic development both in Russia and in the world. Based on literature review and empirical data analysis, the authors of the article consider what steps need to be taken to develop new technologies in business and how to improve the data environment. The authors focus on the fact that, despite the enormous potential, AI solutions face a number of difficulties in their implementation. The article concludes that the implementation of AI solutions in modern ERP systems is an effective solution for managing a modern enterprise, since such solutions are already capable of significantly simplifying business process management by automating tasks and providing real-time analytics.

автоматизация бизнес-процессовискусственный интеллектИИ-решенияERP-системымашинное обучениецифровая трансформацияautomation of business processesartificial intelligenceAI solutionsERP systemsmachine learningdigital transformationReferencesУказ Президента РФ от 10 октября 2019 г. №490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Гарант. URL: https://base.garant.ru/72838946 (дата обращения: 17.02.2025).Decree of the President of the Russian Federation "On the development of artificial intelligence in the Russian Federation" of October 10, 2019, no.490. Garant. Available at: https://base.garant.ru/72838946 (accessed 17.02.2025) (in Russian).Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 года (утверждена Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490) [Электронный ресурс] // Искусственный интеллект Российской Федерации. URL: https://ai.gov.ru/national-strategy (дата обращения: 17.02.2025).The National AI Development Strategy for the period until 2030 (was approved by Decree of the President of the Russian Federation of October 10, 2019, no.490). Iskusstvennyy intellekt Rossijskoy Federacii=Artificial Intelligence of the Russian Federation. Available at: https://ai.gov.ru/nationalstrategy (accessed 17.02.2025) (in Russian).Анисимов А.Ю., Трубин А.Е., Алексахин А.Н. и др. Проблемы и перспективы внедрения информационных технологий в процесс подготовки кадров для цифровой экономики. – М.: Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2023. – 170 с.Anisimov A. Yu., Trubin A.E., Aleksakhin A.N., Filimonova E.V. et al. Problemy i perspektivy vnedreniya informacionnyh tekhnologiy v process podgotovki kadrov dlya cifrovoy ekonomiki [Problems and prospects of introducing information technologies into the process of personnel training for the digital economy]. Moscow, Rusayns Publ., 2023, 170 p.Антонова И.И., Смирнов В.А., Ефимов М.Г. Интеграция искусственного интеллекта в ERPсистемы: достоинства, недостатки и перспективы // Russian Journal of Economics and Law. 2024. Т. 18. №3. С. 619–640. DOI: 10.21202/2782-2923.2024.3.619-640.Antonova I.I., Smirnov V.A., Efimov M.G. Integration of artificial intelligence into ERP systems: Advantages, disadvantages and prospects. Russian Journal of Economics and Law, 2024, vol.18, no.3, pp.619-640 (in Russian). DOI: 10.21202/2782-2923.2024.3.619-640.Борецкий С.А., Белоконская Е.Г. CRM-система как средство автоматизации процессов взаимодействия организации с клиентами // Проблемы экономики, финансов и управления производством: сборник научных трудов вузов России. 2024. №54. С. 224–229.Boretsky S.A., Belokonskaya E.G. CRM-system as a means of automating the processes of interaction between an organization and customers. Problemy ekonomiki, finansov i upravleniya proizvodstvom: sbornik nauchnyh trudov vuzov Rossii, 2024, no.54, pp.224-229 (in Russian).Владимиров Д.Г., Гаврилова М.В. Системы управления данными как инструмент централизации управления цифровой экономикой и обеспечения ее безопасности // Вестник Российского университета кооперации. 2020. №2 (40). С. 31–38.Vladimirov D.G., Gavrilova M.V. Data management systems as a tool for centralizing the management of the digital economy and ensuring its security. Vestnik Rossiiskogo universiteta kooperatsii=Vestnik of the Russian University of Cooperation, 2020, no.2(40), pp.31-38 (in Russian).Кириллова Т.В. Повышение конкурентоспособности торгового предприятия на основе использования интегрированной ERP-системы // Наука Красноярья. 2016. №5 (38). С. 132– 145. DOI: 10.12731/2070-7568-2016-5-132-145.Kirillova T.V. Increase of competitiveness of a trade company on the basis of an integrated ERP system. Nauka Krasnoyar'ya=Krasnoyarsk science, 2016, no.5(38), pp.132-145 (in Russian). DOI: 10.12731/2070-7568-2016-5-132-145.Кислов А.С., Нестеров А.А., Талдыкин В.Ю. и др. ERP-решения 1С – современный тренд цифровизации флагманов экономики // Новые информационные технологии в образовании: сборник научных трудов XXIV Международной научно-практической конференции. – М., 2024. С. 25–29.Kislov A.S., Nesterov A.A., Taldykin V. Yu. et al. 1C:ERP is the modern trend of digitalization. Novye informacionnye tekhnologii v obrazovanii: sbornik nauchnyh trudov XXIV Mezhdunarodnoy nauchnoprakticheskoy konferencii [New information technologies in education: collection of scientific papers of the XXIV International Scientific and Practical Conference]. Moscow, 2024, pp.25-29 (in Russian).Кондратенко Н.А., Филимонова Е.В., Машегов П.Н., Култыгин О.П., Нечаев А.М. Построение математической модели системы поддержки принятия решений в области ценообразования для электронной коммерции // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. №6. С. 5–17. DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-6-5-17.Kondratenko N., Filimonova E., Mashegov P., Kultygin O., Nechaev A. Building the mathematical model of the decision support system in the field of pricing for e-commerce. Prikladnaya informatika=Journal of Applied Informatics, 2022, vol.17, no.6, pp.5-17 (in Russian). DOI: 10.37791/2687-0649-2022-17-6-5-17.Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. URL: http://www.padaread.com/?book=15248 (дата обращения: 29.02.2025).Laurier J.L. Sistemy iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence systems]. Available at: http://www.padaread.com/?book=15248 (accessed 29.02.2025).Макеева О.В., Сартаков М.В. Внедрения ERP-систем в структуру управления современной организацией // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2021. №9. С. 39–48. DOI: 10.25791/pribor.9.2021.1293.Makeeva O.V., Sartakov M.V. Implementation of ERP-systems in the management structure of a modern organization. Pribory i sistemy. Upravlenie, kontrol', diagnostika=Instruments and Systems: Monitoring, Control, and Diagnostics, 2021, no.9, pp.39-48 (in Russian). DOI: 10.25791/pribor.9.2021.1293.Мурзагалина Г.М., Китабанов А. Опыт применения искусственного интеллекта в производстве для повышения производительности и безопасности персонала // Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. №12. С. 39. DOI: 10.55186/2413046X_2022_7_12_715.Murzagalina G.M., Kitabanov A. Experience in the use of artificial intelligence in production to improve the productivity and safety of personnel. Moscow Economic Journal, 2022, vol.7, no.12, p.39 (in Russian). DOI: 10.55186/2413046X_2022_7_12_715.Передерий В.А., Рысин М.Л. Сравнительная характеристика библиотек машинного обучения для внедрения искусственного интеллекта в CRM-систему // Инженерный вестник Дона. 2024. №4 (112). С. 141–155.Perederiy V.A., Rysin M.L. A comparison of machine learning libraries for introducing artificial intelligence into CRM system. Inzhenernyy vestnik Dona=Engineering Journal of Don, 2024, no.4(112), pp.141-155 (in Russian).Пилипенко А.Ю. Прогнозирование спроса на товары средствами машинного обучения [Электронный ресурс] // StudNet. 2022. №20. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-sprosa-na-tovary-sredstvami-mashinnogo-obucheniya/viewer (дата обращения: 25.01.2025).Pilipenko A.Yu. Forecasting demand for products using machine learning. StudNet, 2022, no.20. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-sprosa-na-tovary-sredstvamimashinnogo-obucheniya/viewer (accessed 25.01.2025) (in Russian).Положевец Е.В., Сыкеева И.Н. Из истории использования искусственного интеллекта // Вестник образовательного консорциума «Среднерусский университет». Серия: Информационные технологии. 2024. №1 (23). С. 52–54.Polozhevets E.V., Sykeeva I.N. From the history of the use of artificial intelligence. Vestnik obrazovatel'nogo konsorciuma «Srednerusskiy universitet». Seriya: Informacionnye tekhnologii, 2024, no.1(23), pp.52-54 (in Russian).Потяг В.С. Применение искусственного интеллекта как инструмент повышения экономической эффективности промышленного предприятия // Теория и практика управления в современных условиях: сборник научных трудов по итогам III Международной научно-практической конференции. – СПб., 2024. С. 414–417.Potyag V.S. Application of artificial intelligence as a tool to increase the economic efficiency of an industrial enterprise. Teoriya i praktika upravleniya v sovremennyh usloviyah: sbornik nauchnyh trudov po itogam III Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii [Theory and practice of management in modern conditions. collection of scientific papers based on the results of the III International Scientific and Practical Conference]. St. Petersburg, 2024, pp.414-417 (in Russian).Ребус Н.А. Проектирование и реализация компонентов интеллектуальной программной среды // Роль бизнеса в трансформации общества – 2023: сборник материалов XVIII Международного конгресса (международной научно-практической конференции). – М., 2023. С. 353–357.Rebus N.A. Design and implementation of intelligent software environment components. Rol' biznesa v transformacii obshchestva – 2023: sbornik materialov XVIII Mezhdunarodnogo kongressa (mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii) [The role of business in the transformation of society – 2023: Collection of materials of the XVIII International Congress (International Scientific and Practical Conference)]. Moscow, 2023, pp.353-357 (in Russian).Салий В.В., Кухаренко Л.В., Ищенко О.В. Цифровая трансформация экономики и внедрение хранилищ данных на основе больших данных в инфраструктуру компании // Вестник Академии знаний. 2021. №44 (3). С. 208–214. DOI: 10.24412/2304-6139-2022-11240.Saliy V.V., Kukharenko L.V., Ishchenko O.V. Digital transformation of the economy and implementation of big data storage in company infrastructure. Vestnik Akademii znaniy=Bulletin of the Academy of Knowledge, 2021, no.3(44), pp.208-214 (in Russian). DOI: 10.24412/2304-6139-2022-11240.Стефанова Н.А., Сидорова Ю.В. Использование искусственного интеллекта для принятия управленческих решений // Вопросы устойчивого развития общества. 2020. №2. С. 331–334. DOI: 10.34755/IROK.2020.45.31.021.Stefanova N.A., Sidorova Yu. V. Ispol'zovanie iskusstvennogo intellekta dlya prinyatiya upravlencheskih resheniy [The use of artificial intelligence for managerial decision-making]. Voprosy ustojchivogo razvitiya obshchestva, 2020, no.2, pp.331-334. DOI: 10.34755/IROK.2020.45.31.021.Филимонова Е.В. Информационные технологии в профессиональной деятельности. – М.: КноРус, 2024. – 456 с.Filimonova E.V. Informacionnye tekhnologii v professional'noy deyatel'nosti [Information technologies in professional activity]. Moscow, KnoRus Publ., 2024, 456 p.Фроликов А.В., Трубин А.Е., Алексахин А.Н., Нечаев А.М. Перспективы и риски применения технологии искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2025. Т. 22. №1 (139). С. 198–208. DOI: 10.21686/2413-2829-2025-1-198-208.Frolikov A.V., Trubin A.E., Aleksakhin A.N., Nechaev A.M. Prospects and risks of using AI technology in corporate governance. Vestnik Rossijskogo ekonomicheskogo universiteta imeni G.V. Plekhanova=Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics, 2025, vol.22, no.1(139), pp.198-208 (in Russian). DOI: 10.21686/2413-2829-2025-1-198-208.Худолеев А. Скованные одной нейросетью [Электронный ресурс] // ComNews. 18.04.2022. URL: https://www.comnews.ru/content/219819/2022-04-18/2022-w16/skovannye-odnoy-neyrosetyu (дата обращения: 12.03.2025).Khudoleev A. Skovannye odnoy neyroset'yu [Shackled by one neural network]. ComNews, 18.04.2022. Available at: https://www.comnews.ru/content/219819/2022-04-18/2022-w16/skovannyeodnoy-neyrosetyu (accessed 12.03.2025).Strang K.D., Sun Z. ERP staff versus AI recruitment with employment real-time big data // Discover artificial intelligence. 2022. Vol. 2. Article 21. DOI: 10.1007/s44163-022-00037-1.Strang K.D., Sun Z. ERP staff versus AI recruitment with employment real-time big data. Discover artificial intelligence, 2022, vol.2, article 21. DOI: 10.1007/s44163-022-00037-1.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.