Владимир, Владимирская область, Россия
Владимир, Владимирская область, Россия
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.
возможности, искусственный интеллект, культура, обучение, планирование, подходы, проблемы, решения, синергия, стратегия
1. Алекперов И. Д. Искусственный интеллект – методы и технологии // Интеллектуальные ресурсы – региональному развитию. 2025. № 1. С. 27–31. https://elibrary.ru/FTWXOU
2. 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
3. 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
4. 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
5. 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
6. Квинт В. Л. Концепция стратегирования. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2022. 170 с. https://doi.org/10.21603/978-5-8353-2562-7
7. 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
8. 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
9. Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Система инструментов разработки стратегии. Владимир: Владимирский филиал РАНХиГС, 2024. 216 с. https://elibrary.ru/HHCACN
10. 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
11. 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
12. Минцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий. СПб.: Питер, 2000. 336 с.
13. 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
14. 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
15. 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
16. 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
17. Розин М. Успех без стратегии: Технологии гибкого менеджмента. М.: Альпина Паблишер, 2011. 332 с.
18. 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
19. 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
20. 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
21. 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
22. 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
23. 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
24. 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
25. Jerab D., Mabrouk T. Miles & snow’s competitive strategies and their HRM implications // SSRN Electronic Journal. 2023. P. 1–9. https://doi.org/10.2139/ssrn.4566904
26. Jöhnk J., Weißert M., Wyrtki K. Ready or not, AI comes – An interview study of organizational AI readiness factors // Business & Information Systems Engineering. 2021. Vol. 63. № 1. P. 5–20. https://doi.org/10.1007/s12599-020-00676-7
27. McCarthy B., Saleh T. Building the AI-powered organization: Technology isn’t the biggest challenge. Harvard Business Review. 2019. Vol. R1904C. P. 1–13.
28. Pumplun L., Tauchert C., Heidt M. A new organizational chassis for artificial intelligence: Exploring the organizational transformation of AI // Business & Information Systems Engineering. 2022. Vol. 27. P. 25–41.
29. 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
30. 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
31. 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
32. 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
