<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Strategizing: Theory and Practice</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Strategizing: Theory and Practice</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Cтратегирование: теория и практика</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2782-2435</issn>
   <issn publication-format="online">2782-2621</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">115008</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.21603/2782-2435-2026-6-1-98-111</article-id>
   <article-id pub-id-type="edn">CFXHIW</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Отраслевое, индустриальное  и корпоративное стратегирование</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Sectoral, Industrial, and Corporate Strategizing</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Отраслевое, индустриальное  и корпоративное стратегирование</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Artificial Intelligence in Strategizing</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Искусственный интеллект в стратегировании</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-0173-0852</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Лапыгин</surname>
       <given-names>Юрий Николаевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Lapygin</surname>
       <given-names>Yuri N.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>lapygin.y@gmail.com</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-3481-702X</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Лапыгин</surname>
       <given-names>Денис Юрьевич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Lapygin</surname>
       <given-names>Denis Yu.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>lapygin.den@gmail.com</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ФГОБУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» (РАНХиГС)</institution>
     <city>Владимир</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)</institution>
     <city>Vladimir</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ФГОБУ ВО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации» (РАНХиГС)</institution>
     <city>Владимир</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)</institution>
     <city>Vladimir</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-17T00:00:00+03:00">
    <day>17</day>
    <month>02</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2026-02-17T00:00:00+03:00">
    <day>17</day>
    <month>02</month>
    <year>2026</year>
   </pub-date>
   <volume>6</volume>
   <issue>1</issue>
   <fpage>98</fpage>
   <lpage>111</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-12-12T00:00:00+03:00">
     <day>12</day>
     <month>12</month>
     <year>2025</year>
    </date>
    <date date-type="accepted" iso-8601-date="2026-01-16T00:00:00+03:00">
     <day>16</day>
     <month>01</month>
     <year>2026</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://jstrategizing.ru/en/issues/24169/24165/">https://jstrategizing.ru/en/issues/24169/24165/</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Конкуренция на рынке товаров и услуг в свое время стимулировала появление различных школ и моделей, позволяющих формировать стратегии развития организаций. Однако возрастающая сложность принятия стратегически значимых решений в условиях динамичных изменений внешней и внутренней среды организаций, а также бурный рост информационных потоков требуют дополнительного осмысления подходов к разработке стратегий развития организаций. Исследование направлено на определение подходов к формированию перспектив развития организации на базе отдельных школ стратегий с использованием потенциала искусственного интеллекта (ИИ), позволяющего реализовать синергические эффекты в процессе разработки и корректировки стратегий развития организаций. Задачи исследования состояли в определении возможностей применения ИИ в рамках таких школ стратегий, как школа обучения, школа культуры и школа планирования, отражающих специфику подхода, основанного на идентификации действующей стратегии и последующей ее корректировки. Теоретико-методологическая основа исследования представляла собой сочетание традиционных школ стратегий, методологии стратегирования В. Л. Квинта, а также базовых положений, отражающих потенциал ИИ. Искусственный интеллект, модели которого стремительно входят в процесс управления социально-экономическими системами, позволяет справиться и с оперативной обработкой большого количества данных, и с целым рядом задач, сопровождающих процедуры разработки стратегий, что создает условия для корректировок проверенных временем алгоритмов построения стратегий. В статье показана возможность реализации новых синергических эффектов от сочетания подходов различных школ стратегий и ИИ в процессе разработки и оперативной корректировки стратегий развития организаций. Чем более непредсказуемой становится внешняя среда, тем больше преимуществ дает сочетание организационного обучения с ИИ, повышая коллективный интеллект организации. Культура с применением ИИ становится адаптивной основой для стратегии при сохранении идентичности организации. Симбиоз человеческого стратегического мышления и аналитической мощи ИИ обеспечивает организационное обучение и адаптацию в процессе стратегического планирования и реализации стратегии.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>Competition on the market of goods and services has always stimulated various approaches to corporate development strategies. Amidst the shifting global landscapes and the relentless proliferation of data, strategic decision-making necessitates increasingly sophisticated and adaptive frameworks. Artificial intelligence provides a synergy of corporate development strategies. The article describes the potential of AI within the schools of strategy that focus on learning, culture, and formalization. Identifying the current strategy for each approach, the authors improved it, using a combination of traditional schools of strategy, Professor V.L. Kvint’s theory of strategizing, and fundamental AI studies. In socio-economic management, AI models process big data and perform a wide range of strategizing tasks, adjusting conventional strategizing algorithms to the new frameworks. A synergetic approach that combines various schools of strategizing with AI achievements makes it possible to exercise an effective set of corporate development strategies. The more unpredictable the external environment becomes, the higher the total corporate intelligence that combines the benefits of organizational learning with those of advanced AI scenarios. An AI-integrated company culture maintains the corporate identity while providing an adaptive foundation for a new strategy. The symbiosis of human strategic thinking and the analytical power of AI solutions enables organizational learning and adaptation for more efficient strategizing and strategy execution.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>возможности</kwd>
    <kwd>искусственный интеллект</kwd>
    <kwd>культура</kwd>
    <kwd>обучение</kwd>
    <kwd>планирование</kwd>
    <kwd>подходы</kwd>
    <kwd>проблемы</kwd>
    <kwd>решения</kwd>
    <kwd>синергия</kwd>
    <kwd>стратегия</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>capabilities</kwd>
    <kwd>artificial intelligence</kwd>
    <kwd>culture</kwd>
    <kwd>learning</kwd>
    <kwd>planning</kwd>
    <kwd>approaches</kwd>
    <kwd>problems</kwd>
    <kwd>solutions</kwd>
    <kwd>synergy</kwd>
    <kwd>strategy</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Алекперов И. Д. Искусственный интеллект – методы и технологии // Интеллектуальные ресурсы – региональному развитию. 2025. № 1. С. 27–31. https://elibrary.ru/FTWXOU</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Alekperov ID. Artificial intelligence – Methods and technologies. Intellectual Resources for Regional Development. 2025;(1):27–31. (In Russ.) https://elibrary.ru/FTWXOU</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Афонасенко Д. С. Искусственный интеллект в разработке бизнес-стратегий: как предсказать поведение рынка // Вестник факультета Социальных технологий и экономики данных: сборник науч.-теор. статей XХVI международного Балтийского коммуникационного форума. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича, 2024. С. 518–522. https://elibrary.ru/TFFKZQ</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Afonasenko DS. Artificial intelligence in the development of business strategies: How to predict market behavior. Bulletin of the Faculty of Social Technologies and Data Economics. Collection of scientific and theoretical articles of the 26th International Baltic Communication Forum. St. Petersburg: St. Petersburg State University of Telecommunications named after Prof. M.A. Bonch-Bruevich; 2024. P. 518–522. (In Russ.) https://elibrary.ru/TFFKZQ</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Баширов Б. П. Роль искусственного интеллекта в формировании стратегий цифровой экономики в России // VI международная науч. конф. по междисциплинарным исследованиям. Екатеринбург: Институт цифровой экономики и права, 2024. С. 76–80. https://elibrary.ru/BWBAQE</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Bashirov BP. The role of artificial intelligence in forming digital economy strategies in Russia. VI International Scientific Conference on Interdisciplinary Research. Ekaterinburg: Institute of Digital Economics and Law; 2024. P. 76–80. (In Russ.) https://elibrary.ru/BWBAQE</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Ван Г. Применение OTSW-анализа для оценки развития сельских территорий Китая // Стратегирование: теория и практика. 2025. Т. 5. № 2. С. 194–204. https://doi.org/10.21603/2782-2435- 2025-194-204</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Wang G. OTSW Analysis of Rural Development in China. Strategizing: Theory and Practice. 2025;5(2):194–204. (In Russ.) https://doi.org/10.21603/2782-2435-2025-5-2-194–204</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Искусственный интеллект в высшем образовании: современные методы и перспективы исследований для оптимизации учебного процесса / М. М. Коккоз [и др.] // Труды университета. 2025. № 2. С. 356–363. https://elibrary.ru/HSGMZJ</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kokkoz MM, Klyueva EG, Bashlykov RV, Makabaev MK. Artificial intelligence in higher education: Modern methods and research prospects for optimizing the learning process. Universitet Enbekteri – University Proceedings. 2025;(2):356–363. (In Russ.) https://elibrary.ru/HSGMZJ</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Квинт В. Л. Концепция стратегирования. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2022. 170 с. https://doi.org/10.21603/978-5-8353-2562-7</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kvint VL. The Concept of Strategizing. Kemerovo: Kemerovo State University; 2022. 170 p. (In Russ.) https://doi.org/10.21603/978-5-8353-2562-7</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Квинт В. Л. Философские основы теории стратегии // Экономическая и финансовая стратегия. М.: МГУ им. М.В. Ломоносова, 2024. 2024. С. 16–24. https://elibrary.ru/FEUXHL</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kvint VL. Philosophical foundations of strategy theory. Economic and Financial Strategy. Moscow: Moscow University Publishing House; 2024. P. 16–24. (In Russ.) https://elibrary.ru/FEUXHL</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Интеграция искусственного интеллекта в алгоритм принятия решений // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 6. № 7. С. 177–184. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.07.06.020</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lapygin YuN, Lapygin DYu. Integration of artificial intelligence into decision-making algorithm. Economy and Management: Problems, Solutions. 2025;6(7):177–184. (In Russ.) https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.07.06.020</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Система инструментов разработки стратегии. Владимир: Владимирский филиал РАНХиГС, 2024. 216 с. https://elibrary.ru/HHCACN</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lapygin YuN, Lapygin DYu. The system of strategy development tools. Vladimir: Vladimir Branch of RANEPA; 2024. 216 p. (In Russ.) https://elibrary.ru/HHCACN</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лебедева Е. О. Использование искусственного интеллекта для адаптации корпоративных стратегий к изменениям в экономической политике // Инновационная Наука. 2025. № 4–1. С. 75–83. https://doi.org/10.24182/2073-9885-2025-18-1-65-72</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lebedeva EO. The use of artificial intelligence for adapting corporate strategies to changes in economic policy. Innovation Science. 2025;(4–1):75–83. (In Russ.) https://doi.org/10.24182/2073-9885-2025-18-1-65-72</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Лебедева Е. О. Роль искусственного интеллекта в автоматизации процессов принятия решений в проектном менеджменте // Путеводитель предпринимателя. 2025. Т. 18. № 1. С. 65–72. https://doi.org/10.24182/2073-9885-2025-18-1-65-72</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Lebedeva EO. The role of artificial intelligence in automating decision–making processes in project management. Entrepreneur’s Guide. 2025;18(1):65–72. (In Russ.) https://doi.org/10.24182/2073-9885-2025-18-1-65-72</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий. СПб.: Питер, 2000. 336 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Mintzberg G, Ahlstrand B, Lampel J. Schools of strategy. St. Petersburg: Piter Publishing House; 2000. 336 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Мирошниченко М. А., Дементьева А. В. Использование искусственного интеллекта и аналитики данных в разработке и реализации стратегии // Общество и экономика знаний: управление капиталами в цифровой экономике. KSEM-2025: материалы XV международной науч.-практ. конф. Краснодар: Кубанский государственный университет, 2025. С. 276–287. https://elibrary.ru/RIISVV</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Miroshnichenko MA, Dementieva AV. Using artificial intelligence and data analytics in strategy development and implementation. Society and knowledge economy: Capital management in the digital economy. KSEM-2025. Proceedings of the XV International Scientific and Practical Conference. Krasnodar: Kuban State University; 2025. P. 276–287. (In Russ.) https://elibrary.ru/RIISVV</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Митрофанов Г. А., Владимиров О. Н. Эволюция управления проектами: от классических методов к искусственному интеллекту // Международный научно-исследовательский журнал. 2025. № 6. С. 31. https://doi.org/10.60797/IRJ.2025.156.90</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Mitrofanov GA, Vladimirov ON. Evolution of project management: From classical methods to artificial intelligence. International Research Journal. 2025;(6):31. (In Russ.) https://doi.org/10.60797/IRJ.2025.156.90</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Остриков А. В. Роль интеграции искусственного интеллекта и больших данных в оптимизации бизнес-процессов для формирования устойчивой конкурентной стратегии предприятия // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2025. Т. 15. № 2–1. С. 632–645. https://elibrary.ru/YJRDIB</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Ostrikov AV. The role of integrating artificial intelligence and big data in optimizing business processes to form a sustainable competitive strategy for an enterprise. Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 2025;15(2–1):632–645. (In Russ.) https://elibrary.ru/YJRDIB</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Оценка человеческого потенциала в стратегировании промышленных регионов России / В. Л. Квинт [и др.] // Экономика промышленности. 2025. Т. 18. № 4. 459–471. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2025-4-1564</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kvint VL, Vlasyuk LI, Novikova IV, Chkhotua IZ. Assessment of human potential in the strategizing of industrial regions of Russia. Russian Journal of Industrial Economics. 2025;18(4):459–471. (In Russ.) https://doi.org/10.17073/2072-1633-2025-4-1564</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B17">
    <label>17.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Розин М. Успех без стратегии: Технологии гибкого менеджмента. М.: Альпина Паблишер, 2011. 332 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Rozin M. Success without strategy: Flexible management technologies. Moscow: Alpina Publisher; 2011. 332 p. (In Russ.)</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B18">
    <label>18.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Халемский Д. Б., Тишкина Н. П. Статистические методы управления персоналом организации: интеграция искусственного интеллекта и прогнозы развития // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 8. № 6. С. 49–56. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.06.08.005</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Khalemskiy DB, Tishkina NP. Statistical methods of personnel management in an organization: Integration of artificial intelligence and development forecasts. Economics and Management: Problems, Solutions. 2025;8(6):49–56. (In Russ.) https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.06.08.005</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B19">
    <label>19.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Шильников О. И. Методы оценки эффективности применения технологий искусственного интеллекта в преподавании экономики: анализ и перспективы // Вектор научной мысли. 2025. № 2. С. 122–123. https://elibrary.ru/GUAJXK</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shilnikov OI. Methods for assessing the effectiveness of applying artificial intelligence technologies in teaching economics: Analysis and prospects. Vector of Scientific Thought. 2025;(2):122–123. (In Russ.) https://elibrary.ru/GUAJXK</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B20">
    <label>20.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Штейнгарт М. Е., Карасева Т. С. Анализ интеграции методов искусственного интеллекта в креативных индустриях // Научно-технический вестник Поволжья. 2025. № 6. С. 156–158. https://elibrary.ru/HDLWLQ</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shteingart ME, Karaseva TS. Analysis of the integration of artificial intelligence methods in creative industries. Scientific and Technical Volga Region Bulletin. 2025;(6):156–158. (In Russ.) https://elibrary.ru/HDLWLQ</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B21">
    <label>21.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Andrișan G. N., Modreanu A. Business strategy: Choosing the right fit // “Ovidius” University Annals, Economic Sciences Series. 2021. Vol. 21. № 2. P. 570–574. http://doi.org/10.61801/OUAESS.2021.2.80</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Andrișan GN, Modreanu A. Business strategy: Choosing the right fit. “Ovidius” University Annals, Economic Sciences Series. 2021;21(2):570–574. http://doi.org/10.61801/OUAESS.2021.2.80</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B22">
    <label>22.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Anwar J., Butt I. Ahmad N. SMEs’ strategic orientation through miles and snow typology: A synthesis of literature and future directions // Management Research Review. 2025. Vol. 48. № 2. P. 258–286. https://doi.org/10.1108/MRR-12-2023-0914</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Anwar J, Butt I, Ahmad N. SMEs’ strategic orientation through miles and snow typology: A synthesis of literature and future directions. Management Research Review. 2025;48(2):258–286. https://doi.org/10.1108/MRR-12-2023-0914</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B23">
    <label>23.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Business strategy for minimizing taxes / H. Herawati [et al.] // International Journal of Management and Business Applied. 2024. Vol. 3. № 2. P. 182–192. https://doi.org/10.54099/ijmba.v3i2.1089</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Herawati H, Naufal Y, Lusiana S, Audina NR. Business strategy for minimizing taxes. International Journal of Management and Business Applied. 2024;3(2):182–192. https://doi.org/10.54099/ijmba.v3i2.1089</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B24">
    <label>24.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Huang M. H., Rust R. T. A strategic framework for artificial intelligence in marketing // Journal of the Academy of Marketing Science. 2021. Vol. 49. P. 30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Huang MH, Rust RT. A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science. 2021;49:30–50. https://doi.org/10.1007/s11747-020-00749-9</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B25">
    <label>25.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Jerab D., Mabrouk T. Miles &amp; snow’s competitive strategies and their HRM implications // SSRN Electronic Journal. 2023. P. 1–9. https://doi.org/10.2139/ssrn.4566904</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Jerab D, Mabrouk T. Miles &amp; snow’s competitive strategies and their HRM implications. SSRN Electronic Journal. 2023:1–9. https://doi.org/10.2139/ssrn.4566904</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B26">
    <label>26.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Jöhnk J., Weißert M., Wyrtki K. Ready or not, AI comes – An interview study of organizational AI readiness factors // Business &amp; Information Systems Engineering. 2021. Vol. 63. № 1. P. 5–20. https://doi.org/10.1007/s12599-020-00676-7</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Jöhnk J, Weißert M, Wyrtki K. Ready or not, AI comes – An interview study of organizational AI readiness factors. Business &amp; Information Systems Engineering. 2021;63(1):5–20. https://doi.org/10.1007/s12599-020-00676-7</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B27">
    <label>27.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">McCarthy B., Saleh T. Building the AI-powered organization: Technology isn’t the biggest challenge. Harvard Business Review. 2019. Vol. R1904C. P. 1–13.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">McCarthy B, Saleh T. Building the AI-powered organization: Technology isn’t the biggest challenge. Harvard Business Review. 2019;R1904C:1–13.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B28">
    <label>28.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Pumplun L., Tauchert C., Heidt M. A new organizational chassis for artificial intelligence: Exploring the organizational transformation of AI // Business &amp; Information Systems Engineering. 2022. Vol. 27. P. 25–41.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Pumplun L, Tauchert C, Heidt M. A new organizational chassis for artificial intelligence: Exploring the organizational transformation of AI. Business &amp; Information Systems Engineering. 2022;27:25–41.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B29">
    <label>29.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Shrestha Y. R., Ben-Menahem S. M., von Krogh G. Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence // California Management Review. 2021. Vol. 63. № 1. P. 56–83. https://doi.org/10.1177/0008125619862257</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shrestha YR, Ben-Menahem SM, von Krogh G. Organizational decision-making structures in the age of artificial intelligence. California Management Review. 2021;63(1):56–83. https://doi.org/10.1177/0008125619862257</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B30">
    <label>30.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">The impact of proactive Resilience Strategies on organizational performance: Role of ambidextrous and dynamic capabilities of SMEs in manufacturing sector / T. R. Pertheban [et al.] // Sustainability. 2023. Vol. 15. № 16. P. 12665. https://doi.org/10.3390/su151612665</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Pertheban TR, Thurasamy R, Marimuthu A, Venkatachalam KR, Annamalah S, et al. The impact of proactive Resilience Strategies on organizational performance: Role of ambidextrous and dynamic capabilities of SMEs in the manufacturing sector. Sustainability. 2023;15(16):12665. https://doi.org/10.3390/su151612665</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B31">
    <label>31.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions / A. F. Borges [et al.] // International Journal of Information Management. 2021. Vol. 57. P. 102225. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Borges AF, Laurindo FJ, Spínola MM, Gonçalves RF, Mattos CA. The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions. International Journal of Information Management. 2021;57:102225. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B32">
    <label>32.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Thoumrungroje A., Racela O. C. Innovation and performance implications of customer-orientation across different business strategy types // Journal of Open Innovation Technology Market and Complexity. 2022. Vol. 8. № 4. P. 178. https://doi.org/10.3390/joitmc8040178</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Thoumrungroje A, Racela OC. Innovation and performance implications of customer-orientation across different business strategy types. Journal of Open Innovation Technology Market and Complexity. 2022;8(4):178. https://doi.org/10.3390/joitmc8040178</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
