ФАКТОРЫ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КОМПАНИЙ В УСЛОВИЯХ ТЕКУЧЕСТИ ПЕРСОНАЛА
Статья поступила в редакцию: 05.03.2026
Статья принята к публикации: 20.03.2026
Статья опубликована: 01.05.2026
Ключевые слова:
искусственный интеллект, текучесть персонала, маркетинг, инвестиции, затраты, операционная эффективностьАннотация
В статье рассматриваются теоретические аспекты такого явления как текучесть персонала и его влияние на финансовый менеджмент компаний, а также возможности по нейтрализации его негативного воздействия через широкое применение технологии искусственного интеллекта как инструмента оптимизации издержек.
Приводятся различные подходы к трактовке понятия текучести персонала и предпосылки его появления в компаниях. Так, явление текучести персонала определяется как повод для компании к внутренней перестройке процессов, в рамках которых происходит избыточная нагрузка на персонал или проявляются демотивирующиесотрудников факторы, негативно сказывающиеся на финансовых показателях бизнеса.
Авторы используют различные исследования как текучести персонала, так и инвестиционной привлекательности технологии искусственного интеллекта, из чего делают вывод, что инвестирование в данную технологию позволяет существенно снизить негативный эффект текучести персонала, что проявляется через рост показателей рентабельности инвестиций. Основной фактор инвестиционной привлекательности технологии искусственного интеллекта – снижение издержек в операционной деятельности компаний, в частности, в области медиа и рекламного бизнеса.
В статье определены основные эффекты применения компаниями технологии искусственного интеллекта, а также ключевые метрики, с помощью которых возможно измерить степень влияния данной технологии на финансовые результаты компаний в условиях текучести персонала.
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
Bliss W.G. The Cost of Employee Turnover. [Электронный ресурс]. URL: https://www.itqm.ch/uploads/files/QM%20Excellence%20Article/The%20Cost%20of%20Employee%20Turnover_William%20G.%20Bliss.pdf (дата обращения: 01.02.2026).
O’Connell M.S., Kung M. Employee Turnover & Retention: Understanding the True Costs and Reducing them through Improved Selection Processes // Industrial Management. 2007. Vol. 49. P. 14-19.
Ongori H. A review of the literature on employee turnover // African Journal of Business Management. 2007. Vol. 1. P. 49-54.
Hybrid: российский рынок цифровой рекламы в 2026 году входит в фазу консолидации и умеренного роста. [Электронный ресурс]. URL: https://www.cnews.ru/news/line/2026-02-26_hybrid_rossijskij_rynok_tsifrovoj (дата обращения: 06.02.2026).
Cecchele Lago Nicole, Uhr Daniel, Ribeiro Jose Luis, Olteanu Yasmin, Fichter Klaus. The impact of artificial intelligence on startup business model innovation: exploring conditional effects of different strategic goals // Technology in Society. 2026. Vol. 85. Р. 103215.
Rao K.S. Cost Effectiveness and Cost Benefit Analysis // Behavioral Assessment. 1985. Vol. 7. P. 207-234.
Jiang Y. Implementing Project Management Principles in Digital Advertising Age. Harrisburg University of Science and Technology. [Электронный ресурс]. URL: https://digitalcommons.harrisburgu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1031&context=pmgt_dandt (дата обращения: 06.02.2026).
Heavey A.L., Holwerda J.A., Hausknecht J.P. Causes and Consequences of Collective Turnover: A Meta-Analytic Review // Journal of Applied Psychology. 2013. Vol. 98(3). P. 412-453.
Read the pitch decks of 17 startups looking to disrupt advertising and marketing with AI. [Электронный ресурс]. URL: https://www.businessinsider.com/pitch-decks-advertising-marketing-ai-startups-raise-venture-capital-2025-10 (дата обращения: 11.02.2026).
World Federation of Advertisers. Generative AI contract best practice. 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://wfanet.org/leadership/genai-contract-best-practice (дата обращения: 05.02.2026).
Jordi Serra-Simón, Mònica Puntí-Brun, Sílvia Espinosa-Mirabet, Maria Alice de Faria Nogueira, Ramón Martín-Guart, Sandro Tôrres de Azevedo. Generative artificial intelligence in advertising. Field applications in Rio de Janeiro and Catalonia //Telecommunications Policy. 2025. Vol. 49. Is 8. Р. 103033.
ИИ перестал быть экспериментом – технологии меняют стратегию рекламных инвестиций. [Электронный ресурс]. URL: https://romir.ru/feed/ii-perestal-byt-eksperimentom-tekhnologii-meniaiut-strategiiu-reklamnykh-investitsii (дата обращения: 02.02.2026).
ИИ в HR: применение искусственного интеллекта в подборе и управлении персоналом. [Электронный ресурс]. URL: https://simpleone.ru/blog/ai-in-hr (дата обращения: 04.02.2026).
The role of AI to Reduce Employee Turnover and Boost ROI. [Электронный ресурс]. URL: https://teamgps.com/blog/productivity-and-performance/the-role-of-ai-to-reduce-employee-turnover-and-boost-roi/ (дата обращения: 02.02.2026).
Главные российские IT-тренды 2026 года: исследование ВШБ ВШЭ. [Электронный ресурс]. URL: https://gsb.hse.ru/news/1102888721.html (дата обращения: 03.02.2026).
ROI цифровых сотрудников: как корректно рассчитать экономический эффект от внедрения ИИ ассистентов. [Электронный ресурс]. URL: https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/roi-cifrovyh-sotrudnikov/?utm_referrer=https%3A%2F%2F (дата обращения: 10.02.2026).
Кейс Lada: как OMD и NMi снизили CPL на 72% за счет автоматической аналитики на базе искусственного интеллекта. [Электронный ресурс]. URL: https://adindex.ru/case/2025/11/13/339104.phtml (дата обращения: 10.02.2026).
