FACTORS OF INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES OF COMPANIES IN THE CONTEXT OF STAFF TURNOVER
Статья поступила в редакцию: 05.03.2026
Статья принята к публикации: 20.03.2026
Статья опубликована: 01.05.2026
Keywords:
artificial intelligence, staff turnover, marketing, investments, costs, operational efficiencyAbstract
The article examines the theoretical aspects of such a phenomenon as staff turnover and its impact on the financial management of companies, as well as the possibilities of neutralizing its negative impact through the widespread use of artificial intelligence technology as a cost optimization tool.
Various approaches to the interpretation of the concept of staff turnover and the prerequisites for its appearance in companies are given. Thus, the phenomenon of staff turnover is defined as a reason for the company to restructure internal processes, in which there is an excessive workload on staff or demotivating factors that negatively affect the financial performance of the business.
The authors use various studies of both staff turnover and the investment attractiveness of artificial intelligence technology, from which they conclude that investing in this technology can significantly reduce the negative effect of staff turnover, which is manifested through an increase in return on investment. The main factor in the investment attractiveness of artificial intelligence technology is the reduction of costs in the operational activities of companies, in particular, in the field of media and advertising business.
The article identifies the main effects of the use of artificial intelligence technology by companies, as well as key metrics that can be used to measure the degree of impact of this technology on the financial results of companies in the context of staff turnover.
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
References
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).
