УДК 005 Изучение проблемы организации: методология, анализ, синтез, классификация и таксономия (теория, основы), систематизация в целом
УДК 004.8 Искусственный интеллект
Статья посвящена анализу того, как искусственный интеллект изменяет инструменты и задачи управления организацией в современной цифровой экономике. Показано, что искусственный интеллект может использоваться на трех уровнях: как инструмент выполнения отдельных операций, как элемент когнитивной системы человека и как часть когнитивной инфраструктуры организации. На характер взаимодействия влияют различные факторы, в том числе когнитивные возможности алгоритма и степень доверия к генерируемым им результатам. Было выявлено, что на втором уровне процесс принятия решений приобретает итерационный характер, основанный на последовательных циклах взаимодействия человека и алгоритмических систем, тогда как на третьем уровне взаимодействие приобретает распределённый характер. Применение ИИ на втором и третьем уровнях приводит к смещению роли менеджера от проведения автономного анализа к управлению распределённым когнитивным процессом, включающим координацию взаимодействия человека и алгоритмического интеллекта, а также к отслеживанию и выявлению возможных ошибок и искажений. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования его результатов для анализа особенностей применения искусственного интеллекта в управленческой деятельности организаций. Описанная типология уровней использования ИИ позволяет оценивать характер его интеграции в организационные процессы, выявлять ограничения и риски, а также определять условия перехода к более сложным формам взаимодействия человека и алгоритмических систем. Кроме того, результаты исследования могут быть использованы при организации работы сотрудников с ИИ, а также при разработке обучающих мероприятий, направленных на формирование навыков корректного взаимодействия с генеративными моделями и критической интерпретации полученных результатов.
искусственный интеллект, когнитивная инфраструктура, управленческое внимание, трансформация управления, стратегический менеджмент, взаимодействие человека и искусственного интеллекта
1. Воронцов И. Сотрудники саботируют ИИ: как руководителю исправить ситуацию / Иван Воронцов [Электронный ресурс] // РБК. — URL: https://www.rbc.ru/education/13/02/2026/698499f39a79470d77d92118?utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F
2. Галиева Д. Искусственный и недоступный / Диана Галиева [Электронный ресурс] // Коммерсантъ. — URL: https://www.kommersant.ru/doc/7266914
3. Когнитивные искажения при работе с ИИ: чего стоит опасаться / [Электронный ресурс] // РБК. — URL: https://companies.rbc.ru/news/nyePcx1V2m/kognitivnyie-iskazheniya-pri-rabote-s-ii-chego-stoit-opasatsya/
4. Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston: Harvard Business Review Press, 2018.
5. Autor D. H., Levy F., Murnane R. J. The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration // Quarterly Journal of Economics. — 2003. — №118(4). — P. 1279–1333. DOIhttps://doi.org/10.1162/003355303322552801
6. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work Progress And Prosperity In A Time Of Brilliant Technologies / Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee. — New York: W. W. Norton & Co., 2014 — 306 p.
7. Chui M., Yee L., Hall B., Singla A., Sukharevsky A. The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year [Electronic resource] // McKinsey. — URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year#research
8. Ding Song, Xing Pan, Lunhu Hu, Qing-Xing Qu Predicting human trust decisions during Human-AI collaborative decision-making in binary decision tasks / Ding Song, Xing Pan, Lunhu Hu, Qing-Xing Qu // International Journal of Industrial Ergonomics. — 2026. — № 113. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.ergon.2026.103932.
9. Frankish K. Dual-Process and Dual-System Theories of Reasoning // Philosophy Compass. 2010. №5(10). P. 914–926. DOI:https://doi.org/10.1111/j.1747-9991.2010.00330.x.
10. Han Li, Feng Tian Advancing Decision-Making through AI-Human Collaboration: A Systematic Review and Conceptual Framework / Han Li, Feng Tian // Group Decision and Negotiation. — 2026. — Published online: 03 April 2026. — 24 p. — DOI:https://doi.org/10.1007/s10726-026-09980-1.
11. Kolbjørnsrud V. Designing the Intelligent Organization: Six Principles for Human-AI Collaboration / Vegard Kolbjørnsrud // California Management Review. — 2023. — № 66(2). — P. 44-64. DOIhttps://doi.org/10.1177/00081256231211020 EDN: https://elibrary.ru/EMIKCW
12. Ocasio W. Towards an Attention-Based View of the Firm // Strategic Management Journal. 1997. Vol. 18 (Summer Special Issue). P. 187–206. DOIhttps://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199707)18:1+<187::AID-SMJ936>3.0.CO;2-K
13. Puranam P. Human–AI collaborative decision making as an organization design problem / Phanish Puranam // Journal of Organization Design. — 2021. — № 10. — P. 75-80. — DOI:https://doi.org/10.1007/s41469-021-00095-2. EDN: https://elibrary.ru/XMCDIM
14. Simon H.A. Administrative Behavior: A Study of Decision-Making Processes in Administrative Organizations. New York: Free Press, 1997.
