ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATIONS FOR INDUSTRIAL INNOVATION: PROSPECTS FOR ADAPTING SUCCESSFUL INTERNATIONAL EXPERIENCES IN RUSSIA
Keywords:
artificial intelligence, AI, industrial innovation, practices.Abstract
The article examines the practice of using artificial intelligence for industrial innovation in Russia and abroad in the context of the transformation of the global technological order. The relevance of the research is due to the persistent gap between the high economic potential of AI and the actual results of its implementation in industry, which is formed under the influence of strategic, institutional and managerial constraints. It is shown that in Russia this contradiction is aggravated by sanctions pressure, dependence on imported technologies, fragmented strategic planning and the practice of administrative coercion to implement AI without taking into account economic expediency. The purpose of the study is to identify and compare the practices of using AI for industrial innovation and to identify opportunities for adapting successful international experience to Russian conditions. As a result, successful and unsuccessful AI implementation practices in developed economies, emerging market countries, and Russia are systematized, and key factors of their effectiveness are identified. It is proved that hybrid models combining the active role of the state, targeted concentration of resources and development of public digital infrastructure have the greatest practical value for Russia. The findings can be used by government authorities and heads of industrial enterprises in the formation of AI implementation strategies and the development of industrial digitalization programs.
References
Байюсупова С.С. Генеративный искусственный интеллект в бизнесе и промышленности // Endless Light in Science. 2025. № 6. С. 48-51. DOI: 10.5281/zenodo.15997314.
Баринова Н.В., Баринов В.Р. Цифровая экономика, искусственный интеллект, индустрия 5.0: вызовы современности // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2022. Т. 19. № 5(125). С. 23-34. DOI: 10.21686/2413-2829-2022-5-23-34.
Волощак В.И., Козлов Л.Е., Валитова Д.В., Сарбаш Д.В. Цифровая экономика и искусственный интеллект в Республике Корея: практика политико-правового воздействия // Азиатско-Тихоокеанский регион: экономика, политика, право. 2022. Т. 24. № 4. С. 35-48. DOI: 10.24866/1813-3274/2022-4/35-48.
Доржиева В.В. Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 2. № 4. С. 2383-2394. DOI: 10.18334/vinec.12.4.116599.
Иманов Р.А., Пономарева С.В., Серебрянский Д.И. Развитие цифровой экономики: искусственный интеллект в отечественной промышленном производстве // Региональные проблемы преобразования экономики. 2018. № 6(92). С. 5-11. DOI: 10.26726/1812-7096-2018-6-5-11.
Лебезова Э.М., Брадул Н.В. Определяющие факторы и проблемы внедрения искусственного интеллекта в государственных учреждениях // Сборник научных работ серии «Государственное управление». 2023. 32. С. 271-282. DOI: 10.5281/zenodo.10603542.
Лукичев П.М. Принятие решений в современной экономике: искусственный интеллект vs поведенческая экономика // Вопросы инновационной экономики. 2024. Т. 14. № 3. С. 649-666. DOI: 10.18334/vinec.14.3.121070.
Меньшикова М.А., Бутко Г.П., Романцов А.В., Рамская Л.А. Искусственный интеллект и его значение для развития технологического потенциала предприятия // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 11-3. С. 389-399. DOI: 10.17513/vaael.3894.
Обухова Е.А. Генеративный искусственный интеллект как драйвер развития высокотехнологичных секторов экономики России // Экономика и управление инновациями. 2024. № 3(30). С. 70-78. DOI: 10.26730/2587-5574-2024-3-70-78.
Осовин М.Н. Внедрение технологий искусственного интеллекта на предприятиях агропродовольственногго комплекса России: проблемы и направления их решения. // Продовольственная политика и безопасность. 2024. Т. 11. № 3. С. 553-568. DOI: 10.18334/ppib.11.3.121322.
Соргутов И.В., Светлаков А.Г. Искусственный интеллект и управление инновациями как фактор конкурентно-инновационного развития аграрных предприятий // Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. № 10. С. 420-429. DOI: 10.55186/2413046X_2022_7_10_567.
Buss K., Oberbeck H., Tullius K. Systemische Rationalisierung 4.0 wie Wettbewerb und Geschäftsmodelle die Digitalisierung in Handel, Logistik und Finanzdienstleistungen prägen // Berliner Journal fur Soziologie. 2022. V. 32(1). P. 35-68. DOI: 10.1007/s11609-021-00459-1.
Ismail N.A. Factors Influencing AIS Effectiveness Among Manufacturing SMEs: Evidence From Malaysia // The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 2009. V. 38. P. 1-19. DOI: 10.1002/j.1681-4835.2009.tb00273.x.
Shankar A., Behl A., Pereira V., Chavan M. & Chirico F. Exploring enablers and inhibitors of AI-enabled drones for manufacturing process audits: A mixed-method approach // Business Strategy and the Environment. 2024. V. 33(5). P. 3749-3768. DOI: 10.1002/bse.3679.
Spanjol J., Noble C. H., Baer M., Bogers M. L. A. M., Bohlmann J., Bouncken R. B., Bstieler L. et al. Fueling Innovation Management Research: Future Directions and Five Forward-Looking Paths // Journal of Product Innovation Management. 2024. V. 41(5). P. 893-948. DOI: 10.1111/jpim.12754.
