Анализ применения искусственного интеллекта в ERP-системах: потенциал и реальный опыт внедрения

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.

1. Указ 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).

2. 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).

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. Лорьер Ж.Л. Системы искусственного интеллекта [Электронный ресурс]. URL: http://www.padaread.com/?book=15248 (дата обращения: 29.02.2025).

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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).

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

20. Филимонова Е.В. Информационные технологии в профессиональной деятельности. – М.: КноРус, 2024. – 456 с.

21. 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.

22. 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).

23. 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.