ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ФАКТОР СНИЖЕНИЯ ТРАНЗАКЦИОННЫХ ИЗДЕРЖЕК И ФОРМИРОВАНИЯ НОВЫХ МОДЕЛЕЙ СОЗДАНИЯ СТОИМОСТИ
Ключевые слова:
искусственный интеллект, транзакционные издержки, трансформационные издержки, бизнес-модели, генеративный ИИ, цифровые экосистемы, управление данными, производительность, алгоритмическая предвзятость, государственное регулирование.Аннотация
Исследование посвящено тому, как технологии искусственного интеллекта влияют на структуру транзакционных издержек и формирование новых моделей создания стоимости в цифровой экономике. Рассматриваются изменения, происходящие в механизмах координации, распределения ресурсов и организации процессов внутри компаний после внедрения алгоритмических решений. Методологическую основу составляет системный анализ, включающий сопоставление международных практик, изучение институциональных эффектов цифровизации и аналитическую интерпретацию количественных данных о работе компаний, применяющих инструменты ИИ. Полученные результаты показывают, что использование интеллектуальных систем приводит к заметному снижению координационных затрат, расширению возможностей обработки данных, появлению новых форм цифрового сервиса и трансформации цепочек создания стоимости. Особое внимание уделено взаимосвязи транзакционных и трансформационных издержек и динамике перераспределения расходов в ходе адаптации организаций к алгоритмическим технологиям. Показано, что ИИ не только повышает внутреннюю эффективность компаний, но и формирует условия для развития платформенных экосистем и сервисных моделей совместного участия. Практическая значимость работы состоит в том, что представленные выводы могут быть использованы при разработке стратегий цифровой трансформации, оценке экономических эффектов внедрения ИИ и формировании инструментов управления, направленных на повышение устойчивости и результативности организаций.
Список литературы
Enholm I. M., Papagiannidis E., Mikalef P., Krogstie J. Artificial Intelligence and Business Value: a Literature Review // Information Systems Frontiers. 2022. Vol. 24. P. 1709-1734. DOI: 10.1007/s10796-021-10141-6.
Boston Consulting Group. From Buzz to Bottom Line: Cost Reductions Using GenAI [Электронный ресурс]. 2025. URL: https://www.bcg.com/publications/2025/from-buzz-to-bottom-line-cost-reductions-using-genai (дата обращения: 04.11.2025).
Markova E. S., Zyuzina N. N., Krovopuskov P. A. The Solution of the First Main Problem of the Theory of Elasticity for a Transtropic Body of Revolution // International Transaction Journal of Engineering, Management, & Applied Sciences & Technologies. 2021. Vol. 12. No. 3. P. 1–13. DOI: 10.14456/ITJEMAST.2021.54.
Фомина А. Н. Проблемы и перспективы развития рынка искусственного интеллекта в России // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 2. С. 1051-1068. DOI: 10.18334/vinec.12.2.114607.
Городнова Н. В. Сокращение транзакционных издержек в цифровой экономике // Креативная экономика. 2022. Т. 16. № 6. С. 2073-2092. DOI: 10.18334/ce.16.6.114818.
Каравашкина Р. И., Мохрякова В. А. Проблемы снижения трансакционных издержек // Транспорт. Горизонты развития: труды 3-го Международного научно-промышленного форума (Нижний Новгород, 14–16 июня 2023 года). Нижний Новгород: Волжский государственный университет водного транспорта, 2023. С. 1-5.
Центр компетенций НТИ «Искусственный интеллект». [Электронный ресурс]. URL: https://ai.mipt.ru/ (дата обращения: 04.11.2025).
Kim M. Connecting Artificial Intelligence to Value Creation in Services: Mechanism and Implications // Service Business. 2023. Vol. 17. P. 851-878. DOI: 10.1007/s11628-023-00563-9.
Syracuse University iSchool. Key Benefits of AI in 2025: How AI Transforms Industries. [Электронный ресурс]. URL: https://ischool.syracuse.edu/benefits-of-ai/ (дата обращения: 04.11.2025).
Åström J., Reim W., Parida V. Value Creation and Value Capture for AI Business Model Innovation: a Three-Phase Process Framework // Review of Managerial Science. 2022. Vol. 16. P. 2111-2133. DOI: 10.1007/s11846-021-00489-y.
Sjödin D., Parida V., Kohtamäki M. Artificial Intelligence Enabling Circular Business Model Innovation in Digital Servitization: Conceptualizing Dynamic Capabilities, AI Capacities, Business Models and Effects // Technological Forecasting and Social Change. 2023. Vol. 197. Article 122903. P. 1-15. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122903.
Старухин В. А. Цифровизация как метод сокращения трансакционных издержек производственного предприятия // Kant. 2021. № 4 (41). С. 95-99.
Хорев А. И., Лутченко В. Г., Лукина О. О., Адраховская Л. Л. Роль трансакционных издержек в обеспечении положительного эффекта интеграции предприятий // Вестник ВГУИТ. 2022. Т. 84. № 3. С. 332-336. DOI: 10.20914/2310-1202-2022-3-332-336.
Sjödin D., Parida V., Palmié M., Wincent J. How AI Capabilities Enable Business Model Innovation: Scaling AI through Co-Evolutionary Processes and Feedback Loops // Journal of Business Research. 2021. Vol. 134. P. 574-587. DOI: 10.1016/j.jbusres.2021.05.009.
Биттиев М. Х., Маянцев В. С., Мурзин С. А. Влияние внедрения искусственного интеллекта на экономику компаний // Прогрессивная экономика. 2025. № 5. С. 106-116. DOI: 10.54861/27131211_2025_5_106.
