Использование искусственного интеллекта в менеджменте

Актуальность работы. Искусственный интеллект становится важнейшим элементом управления во многих организациях, в полной мере изменяя функции и механизмы управленческой деятельности, систему принятия решений, взаимоотношения и коммуникацию на предприятии. Поэтому вопрос о внедрении систем искусственного интеллекта в управление является особо актуальным в наше время. Сегодня, в эпоху цифровой экономики, многие компании трансформируются, растут, выходят на новые рынки. Для того, чтобы темпы развития бизнеса оставались на высоком уровне, необходим гибкий и современный подход к управлению. Следовательно, внедрение новых технологий в службу управления приобретает свою актуальность. Цель работы – рассмотреть использование искусственного интеллекта в менеджменте.

---

Необходима магистерская диссертация на заказ в Казани ? Доверьтесь сервису Work5.

---

. Задачи: - рассмотреть основные понятия искусственного интеллекта; - описать подходы к построению искусственного интеллекта; - провести оценку областей применения технологий искусственного интеллекта в менеджменте; - представить алгоритм процесса принятия решений с применением технологий искусственного интеллекта. Объект исследования – менеджмент. Предмет исследования – искусственный интеллект. Методы исследования – анализ, обобщение полученной информации. Структура работы состоит из введения, двух глав, заключения, списка литературы.

В результате проделанной работы решены следующие задачи: рассмотрены основные понятия искусственного интеллекта; описаны подходы к построению искусственного интеллекта; проведена оценка областей применения технологий искусственного интеллекта в менеджменте; представлен алгоритм процесса принятия решений с применением технологий искусственного интеллекта. Развитие искусственного интеллекта стало более доступным из-за структур с открытым исходным кодом. Наблюдается рост использования интеллектуальных систем в неструктурированных средах при принятии нестандартных решений. Одни исследователи полагают, что системы искусственного интеллекта могут привести к более быстрому и успешному принятию стратегических решений, другие считают, что особые и неповторимые организационные способности более актуальны, чем владение только рыночными алгоритмами и большими данными. Это ставит под сомнение долгосрочные преимущества и отличительный характер алгоритмов для создания уникальных сравнительных преимуществ, когда они становятся доступными для всех игроков на рынке. Степень, в которой задачи управления могут и будут заменены искусственным интеллектом, была предметом различных статей. Некоторые авторы отмечали, что его использование в стратегии завышено в обозримом будущем, другие ученые ожидают более выгодное воздействие на стратегическом уровне. Подход к интеллектуализации объектов и технологических процессов, основывающийся на оценке креативности, представляет собой шаг на пути к выработке обобщенного механизма нестереотипного регулирования и самоорганизации для решения задач управления. Частичную реализацию описанного подхода иллюстрирует система логического проектирования, в которой синтез объекта происходит путем экспликация поведения объекта методом построения полного протокола поведения с актуализацией фрагментов решений в виде элементов структуры создаваемого объекта. В качестве основы модели телекоммуникационной сети предложено использовать базовый блок, в состав которого входят системы, моделирующие входящие и исходящие интерфейсы, как физические, так и логические; и блок обработки, который является моделью основного обслуживающего устройства. В модели телекоммуникационной сети данные системы, рассматриваются, как ветви, обладающие направлением и ограниченные узлами. На сегодняшний день решение задачи распределения ресурсов телекоммуникационной сети значительно усложняется. Это связано в большей степени с ростом числа устройств данных сетей, вектор развития которых направлен в сторону всепроникающих сенсорных сетей, увеличением количества связей между ними и динамически изменяемой структурой сети. Предлагаемый в работе метод анализа телекоммуникационных сетей, обеспечивающий учет процессно-структурного взаимодействия информационных потоков и топологии сетей, позволит получить решение задачи распределения ресурсов с небольшими вычислительными затратами, и, при этом, уменьшить задержки при динамическом управлении сетевыми элементами, обеспечив равномерную загрузку устройств сети, что приведет к снижению времени задержки в транзитных и оконечных узлах сети связи и повышению качества обслуживания информационных потоков в телекоммуникационных сетях.

1. Александрович А.Е. Проектирование высоконадежных информационно-вычислительных систем / А.Е. Александрович. - М.: ГЛТ , 2020. - 144 c. 2. Алексеев Е.Б. Проектирование и техническая эксплуатация цифровых телекоммунных систем и связей: Учебное пособие / Е.Б. Алексеев. - М.: ГЛТ, 2019. - 392 c. 3. Зыль С. Проектирование, разработка и анализ программного обеспечения систем реального времени / С. Зыль. - СПб.: BHV, 2021. - 336 c. 4. Петров А.А. Цифровая экономика: вызов России на глобальных рынках // Торговая политика. - 2022. - № 1. - С. 44-74. 5. Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens: Научно-популярное / Баррат Д. -М.:Альпина нон-фикшн, 2019. - 304 с. 6. Петренко К.К. Искусственный интеллект как решение прогностических проблем на железнодорожном транспорте на примере компании ОАО «РЖД» // Научная электронная библиотека e-library. 2021. - 143 с. 7. Семенов А.Б. Проектирование структурированных кабельных систем и их компонентов / А.Б. Семенов. - М.: ДМК Пресс, 2021. – 415 с. 8. Фокин В.Г. Проектирование оптической сети доступа: Учебное пособие / В.Г. Фокин // ГОУ ВПО «СибГУТИ». - Новосибирск, 2019. - 206с. 9. Шанахан М. Технологическая сингулярность / Пер. с англ. - М.: Издательская группа «Точка»: Альпина Паблишер, 2020. - 256 с. 10. Ясницкий Л.Н. Интеллектуальные системы: учебник. – М.: Лаборатория знаний. 2019. — 221 с.