ВЛИЯНИЕ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-2307Статья поступила в редакцию: 25.11.2025
Статья принята к публикации: 15.01.2026
Статья опубликована: 19.01.2026
Ключевые слова:
технологии искусственного интеллекта, управленческие решения, строительная сфера, предиктивная аналитика, технологии компьютерного зрения, цифровая трансформация, оптимизация затрат в строительстве.Аннотация
Актуальность исследования предопределена возрастающей сложностью управления строительными проектами, включая постоянную динамику роста цен на материалы, дефицит квалифицированных кадров, ужесточения требований к срокам и бюджету на строительство объектов. Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта на повышение результатов и эффективности управленческих решений в строительной сфере. Проанализированы базовые направления использования технологий ИИ, включая предиктивную аналитику для управления рисками, оптимизацию логистики поставок с автоматизацией контроля качества. Установлено, что внедрение технологий ИИ на базе предиктивных моделей, дает возможность снижать бюджетный перерасход средств на проекты - в среднем около 15-20%, а технологии системы компьютерного зрения способны сокращать число дефектов на 25-30%. В целях развития методического инструментария была предложена концептуальная модель интеграции технологий искусственного интеллекта в систему принятия управленческих решений строительной компании.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Воронова Е.Ю., Иванов С.С. Методические подходы к оценке экономической эффективности внедрения цифровых технологий на предприятии // Финансы и бизнес. 2020. № 2. С. 124.
Грабовый П.Г., Нестеренко М.В. Риски современных строительных проектов и методы управления ими. М.: Издательство «КУРС», 2020. 215 с.
Олейник П.П., Смирнов А.В. Цифровая трансформация строительной отрасли: вызовы и возможности // Экономика и управление. 2022. № 5(187). С. 45- 53.
Панасенко Б.Н., Анисимов А.А. Искусственный интеллект в управлении проектами: новые вызовы // Российское предпринимательство. 2021. Т. 22. № 4. С. 935- 952.
Autodesk, Dodge Data & Analytics. Artificial Intelligence in Construction: A Preliminary Report. 2021. 45 p.
Artificial Intelligence in Construction Market by Component, Deployment Type, Organization Size, Application (Project Management, Field Management, Risk Management, Schedule Management, Supply Chain Management, and Others), and Industry Vertical: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2020–2025. MarketsandMarkets, 2021.
McKinsey Global Institute. Reinventing Construction: A Route to Higher Productivity. February 2017. 68 p.
Bryde D., Broquetas E., Volm J.M. The benefits of project management in a non-project-based environment // International Journal of Project Management. 2022. Vol. 31. № 4. P. 578–588.
Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends // Automation in Construction. 2021. Vol. 122. P. 103517. DOI: 10.1016/j.autcon.2020.103517 EDN: TXFZKN
