ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ОЦЕНКИ РИСКОВ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO ASSESS THE RISKS OF MAKING MANAGERIAL DECISIONS IN CONDITIONS OF UNCERTAINTY

Varzar Kirill Olegovich

Graduate student, State University of Management,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Развитие цифровых технологий, а также цифровая трансформация предопределяют появление новых генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) или усовершенствования уже существующих. Интеллектуальные системы (в том числе ИИ), как системы, основанные на сборе, анализе и структурировании данных, стали применяться для принятия управленческих решений в части возможности моделирования самих решений, их прогнозирования, анализа негативных аспектов принятия того или иного управленческого решения. Стремительное развитие бизнеса в условиях неопределённости требует соответствующего подхода при анализе рисков принятия управленческих решений. В работе анализируются основные положения, касающиеся принятия управленческих решений в условиях неопределённости, а также возможности использования искусственного интеллекта на каждом из этапов принятия управленческих решений. Дается оценка необходимости и значимости использования ИИ на этапах принятия управленческих решений.

ABSTRACT

The development of digital technologies, as well as digital transformation, predetermine the emergence of new generative models of artificial intelligence (AI) or improvements to existing ones. Intelligent systems (including AI), as systems based on data collection, analysis and structuring, began to be used for managerial decision-making in terms of the possibility of modeling the decisions themselves, forecasting them, and analyzing the negative aspects of making a particular managerial decision. Rapid business development in conditions of uncertainty requires an appropriate approach to risk analysis and management decision-making. The paper analyzes the main provisions concerning managerial decision-making in conditions of uncertainty, as well as the possibility of using artificial intelligence at each stage of managerial decision-making. An assessment of the necessity and importance of using AI at the stages of making managerial decisions is given.

Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ, управленческие решения, принятие управленческих решений в условиях неопределенности, оценка рисков, структурирование информации.

Keywords: artificial intelligence, AI, managerial decisions, managerial decision-making in conditions of uncertainty, risk assessment, information structuring.

Видится, что 2025 год стал прорывным в сфере искусственного интеллекта. Появление новых генеративных моделей (например, Grok AI, Sora) или усовершенствование уже существующих (например, появление Yandex gpt 4.0; разработка AI-помощника GigaLegal для юристов от ПАО «СБЕРБАНК» и «Нейроюриста» от Yandex.) говорит нам о том, что цифровая трансформация не только не стоит на месте, а опережает свое время.

Так, только за 2025 год количество научных публикаций, посвященных проблемам использования искусственного интеллекта, увеличилось на более, чем 10%, а количество компаний, которые попытались и смогли автоматизировать свои операционные задачи на 17,4%.

В связи с стремительным развитием технологий, связанных с искусственным интеллектом, бизнесу необходимо «считаться» с новыми реалиями. Только недавно внедренные системы автоматизации процессов внутри компании становятся неактуальными. Многим приходится кардинально изменять подход не только к автоматизации ранее автоматизированных процессов, но и к самому процессу ведения бизнеса.

Интеллектуальные системы (в том числе ИИ), как системы, основанные на сборе, анализе и структурировании данных, стали применяться в части принятия управленческих решений (моделирование самих решений, их прогнозирование, анализ негативных аспектов принятия того или иного управленческого решения) [2].

Не стоит забывать о том, что в современном динамическом мире чаще всего большинство управленческих решений принимается в условиях неопределённости, т.е. таких условиях, когда прогнозируемое возможное последствие принятие решения напрямую зависит от времени принятия такого решения. Ведь с большей долей вероятности то, что вчера считалось «лучшим вариантом», уже сегодня не будет соответствовать действительности. Бизнес всегда развивается в таких условиях, а условия неопределённости временного промежутка принятия решения – неотъемлемая часть планирования и анализа [8].

Таким образом, анализ возможных рисков и возможности использовании ИИ в условиях неопределённости напрямую связаны с конечным результатом принятия управленческого решения. С учетом вышеизложенного выбранная тема исследования является достаточно актуальной.

В рамках данной темы предлагается рассмотреть возможности использования искусственного интеллекта на каждом этапе принятия управленческих решений. Проанализировать как положительные, так и негативные моменты, которые могут возникать в рамках использования ИИ на каждом этапе принятия управленческого решения.

Для начала предлагается вспомнить, что же представляет собой ИИ и какие признаки у него есть.

Итак, под ИИ следует понимать такую модель машинного обучения, которая позволяет ей имитировать мышление, свойственное людям, а именно выявлять и распознавать закономерности, анализировать массивы данных, предугадывать возможные последствия, принимать решения и выполнять задачи. При этом не стоит забывать, что технология выстроена таким образом, чтобы исключить вмешательство человека не только в части машинного обучения, но и в части сделанных выводов исходя из заданных параметров.

К основным признакам ИИ, как и ранее, мы относим: обучаемость; автоматизацию в принятии решений; способность анализировать и способность минимизации ошибок.

Также стоит кратко описать какие уровни неопределённости выделяют в научной литературе:

Первый – ясное будущее (в условиях ясного будущего принятие управленческого решение является достаточно легким, т.к. имеется достаточное количество информации, существует всего 1 или 2 варианта решения задачи, а также предполагается неизменности в ближайшем будущем или относительно точный прогноз будущих событий);

Второй – Альтернативное будущее (отсутствует полная информации, в связи с чем существует некоторое количество возможных вариантов решения задачи. Выбор предполагает несколько альтернатив, а общий результат зависит от факторов, которые могут изменить обстановку в бедующем);

Третий – диапазон будущего (на основе имеющейся информации возможно определить только вектор развития будущих событий, а также возможность принятия управленческого решения. При этом итог будет в любом случае находится в рамках диапазона);

Четвертый – неопределённость (полное отсутствие информации, либо ее максимальный недостаток. Информация не позволяет определить даже вектор развития событий или диапазон возможных исходов. Принятие управленческого решения связано с возможностью развития непредсказуемых сценариев) [3].

Итак, мы с вами уже выяснили, что чаще всего принятие управленческих решений происходит в условиях так называемой неопределённости, а также узнали о том какие уровни неопределенности существуют. Давайте подробнее рассмотрим каждый из этапов принятия управленческого решения, выделим наиболее сложные моменты на каждом этапе, а также постараемся продемонстрировать возможность использования ИИ на каждом из них.

В первую очередь любое управленческое решение начинается с банальной постановки задачи. На наш взгляд постановка задачи является самым важным этапом, т.к. четкая формулировка задачи предполагает сужение спектра возможных ее решений. В условиях неопределённости данный этап становится еще более важным, ведь именно на нем происходит первичная обработка/сбор/анализ информации [11].

Полагаем, что на данном этапе также необходимо учитывать, что неопределённость может выражаться как во внешних факторах, например, начало военных действий, появление новой модели ИИ, какие-либо политические новости, так и во внутренних факторах, т.е. таких, которые напрямую связаны с деятельностью компании, например, изменение состава участников/акционеров, появление нового органа управления, изменения подхода к структурированию сделок.

После определения и постановки задачи необходимо провести тщательный анализ, основываясь на имеющейся информации, итогом которого будет выявление возможных последствий (как негативных, так и позитивных) [5].

Уже на этом этапе, на наш взгляд, использование ИИ для анализов риска является необходимым [10].

Так ИИ в рамках данного этапа сможет полностью проанализировать правильность постановки задачи (например, указать иные формулировки, которые будут более специфичны и менее обобщены в сравнении с предложенной), основываясь только на полученных данных, а также возможные последствия при ее решении (подскажет как минимизировать риски негативных последствий и как увеличить эффект от позитивных).

Не стоит забывать, что ИИ не идеален, он может делать ошибки, неправильно воспринимать полученную информацию. В связи с чем для более продуктивного использования ИИ необходимо каждый раз корректировать его действия путем добавления дополнительное информации, пояснения правил и системы принятия управленческих решений внутри самой компании и т.д.

Второй, не менее важный этап в принятии управленческого решения – формулировка целей/критериев необходимых для принятия управленческого решения.

Любая поставленная перед компаниями задача должны быть «досягаема» (имеется в виду ее возможность быть решенной). Без четкой, подробной постановки целей, чаще всего задачу решить не получится.

Ведь именно достигая необходимые цели решается задача, пусть и по крупицам, но решается. Стоит отметить, что в условиях неопределённости цели должны быть поставлены таким образом, чтобы в случае изменений каких-либо внутренних или внешних факторов, цель оставалась достижимой (т.е. должна быть достаточно адаптивной). Полагаем, что в условиях неопределённости цели необходимо также разбивать на подцели, которые также будут обладать гибкостью по отношению к внешним и внутренним факторам.

Такой подход позволяет менять «правила игры» чуть ли не на ходу. Возможность быстро адаптировать цель под новые условия – залог успеха в решении задачи.

На этом этапе ИИ также позволит проанализировать полученную информацию, сформулировать четкие цели, которые будут отвечать условиям адаптивности. Кроме того, ИИ может смоделировать возможные решения задачи на основе предложенных ему целей или тех, которые были предложены им. Это позволит компании видеть в какую сторону будет направлено решение задачи и будет ли от этого желаемый эффект, в ином случае для принятия управленческого решения будет необходимо скорректировать сформулированные цели, а возможно и постановку самой задачи.

Также на данном этапе следует упомянуть о критериях достижения поставленной задачи. Критерии позволяют понять, насколько эффективно то управленческое решение, которое собирается принять компания. Критерии могут включать в себя важные элементы для жизнедеятельности компании (например, получение прибыли, компенсация издержек, повышение уровня ESG и т.п.). Здесь также стоит отметить, что критерии, как и цели должны быть четко сформулированы, но в отличии от целей критерии не должны отвечать условиям адаптивность, т.к. критерии служат своего рода оценкой управленческого решения. Не стоит также забывать и о том, что критерии не могут быть неизмеримыми и нереалистичными.

Для минимизации рисков постановки неверных, неизмеримых или нереалистичных критериев компании также могут использовать ИИ, которые позволит сформулировать такие критерии, которые в действительности будут достижимы для компании [1].

Следующий два этапе стоит рассмотреть в совокупности.

Разработка альтернативных решений или подходов – достаточно важный этап в принятии управленческого решения. На данном этапе происходит глубокий анализ всей собранной и имеющейся уже информации, полученной на предыдущих этапах. Рассматриваются все возможные варианты постановки задач, целей (подцелей), а также критериев. Разработка альтернативного решения позволит в достаточной мере оценить возможные последствия использования той или иной модели при принятии управленческого решения [6]. Следующий этап, который, по сути, описан выше – анализ и оценка предложенных вариантов.

Разработка альтернативного подхода, на наш взгляд, уже включает в себя этап анализа и оценки, ведь разработка иного подхода в любом случае требует анализ.

Здесь использование ИИ будет самым эффективным для оценки рисков принятия управленческого решения. Как упоминалось в нашей первой работе ИИ может предлагать множество альтернативных вариантов при принятии управленческих решений, может рассуждать и анализировать гораздо глубже, чем человек, что позволяет ему находить нетипичные подходы к решению поставленных перед ним задач.

Именно поэтому на данных этапах необходимо использовать ИИ, т.к. ИИ сможет предложить большее количество альтернатив, проанализировать их, выявить положительные и отрицательные моменты при использовании того или иного подхода, проанализировать риски в каждой «ветви» развития событий, а также сможет предложить нетипичные для компании варианты подходов или решений.

Пятый этап – сравнение альтернатив.

На данном этапе органом, который принимает управленческое решений проводится сравнение всех предложенных альтернатив. Анализируются плюсы и минусы каждой альтернативы, эффективность выбора того или иного варианта, возможность достижения всех ключевых критериев, поставленных перед компанией, в условиях данной задачи.

Здесь ИИ будет полезен с точки зрения структурирования информации, он может в удобном формате (диаграмма, сравнительная таблица, дерево решений) продемонстрировать каждое из полученных на этапах ранее подходов. Кратко описать плюсы и минусы, а также сможет предложить наиболее эффективный на его взгляд вариант для компании [9].

Далее следует этап принятия управленческого решения. На данном этапе ИИ будет полезен только с точки зрения обобщения информации о выбранном подходе, т.к. конечное решение принимается уполномоченным лицом компании и ему необходимо видеть всю «картину» целиком.

В условиях реализации и контроля принятого управленческого решения ИИ полезен как внутренний аудитор общества, он может помочь скорректировать план реализации, наладить цепочки, например, поставок (оптимизировать их, если принятое управленческое решение было связано с поставкой товара), выявить несоблюдение графика реализации управленческого решения, скорректировать его или адаптировать под новые условия.

Заключительным этапом принятия управленческого решения является оценка эффективности принятого управленческого решения. На данном этапе можно проанализировать положительный/отрицательны эффект для компании от результата принятого управленческого решения, трудности с которыми столкнулась компании на этапах реализации и контроля, выявление некоторых закономерностей для минимизации риска при принятии следующих аналогичных решений в условиях неопределенности.

Здесь ИИ также полезен в части обобщения полученной информации, изображения этой информации в удобном для восприятия виде, оценки эффективности и эффекта принятого управленческого решения.

Таким образом, использования ИИ при принятии управленческих решений в условиях неопределённости позволит более адаптивно подходить к самому процессу постановки задачи, ее целей, а также критериев, которые необходимы для принятия управленческого решения. Использование ИИ полезно в части анализа и структурирования имеющейся информации, предложения альтернатив и детального анализа каждого из этапов [12].

Дополнительно хочется о нескольких российских разработках в данном ключе.

К продуктам компании Инглексис относятся такие интеллектуальные системы как almaz monitoring (самообучающийся интеллектуальный ассистент мониторинга качества и выявления аномалий в корпоративных хранилищах, потоках данных, производственных процессах), almaz b1 (система построение удобных графиков и вывода отчетности).

Данные утилиты активно используются компания для оптимизации внутренних процессов. Полагаем, что использование вышеуказанного программного обеспечения позволит компаниям более эффективно подходить к процессу принятия управленческих решений, а использование вышеуказанных продуктов наряду с ИИ от ПАО «Сбербанк» или Yandex, сделает принятие управленческих решений в условиях неопределённости достаточно легким.

Список литературы:

1. Аббасов М.Ш. О возможности повышения эффективности управленческих решений // Российский экономический вестник. – 2021. – Том 4, № 3. – С. 277–280.
2. Агеев А.В., Симонов С.В., Кашин С.М., Матчинов В.А., Черпаков И.В. Возможности использования искусственного интеллекта при принятии управленческих решений в системе корпоративного менеджмента // Вестник Челябинского государственного университета. 2023. № 12 (482). С. 126–133.
3. Боровиков А.С. Алгоритм принятия управленческих решений в условиях риска и неопределённости // Academy, 2018. – № 11 (38).
4. Варзар К.О. Возможности искусственного интеллекта в системе принятия управленческих решений // Финансовый менеджмент. 2025. № 6. с. 201-206
5. Власенко М.Н., Унижаев Н.В. Информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений – значимый фактор повышения экономической безопасности хозяйствующих субъектов в условиях развития рыночной системы хозяйствования // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. – 2010. – № 33(90). – c. 59-69.
6. Вула В.К. Алгоритм принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности // /Journal of Monetary Economics and Management. 2024. №9. с. 156-162
7. Зуб А. Т., Петрова К. С. Искусственный интеллект в корпоративном управлении: возможности и границы применения // Государственное управление. 2022. № 94. с. 173–187.
8. Романченко С.В. Особенности принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности // Путеводитель предпринимателя, 2012. – № 14. – С. 214-223.
9. Ташкин А.О., Семенов С.П., Славский В.В., Куркина М.В., Самарина О.В., Финогенов А.А. Компьютерные математические модели социально-экономических систем // Вестник ЮГУ. 2021. № 1 (60). С. 79-84.
10. Тимохин М.Ю., Шарашин В.Ю. Искусственный интеллект и теория принятия решений: современные тенденции // Инженерный вестник Дона, № 10 (2023)
11. Шнюков С.А. Особенности моделирования в процессе принятия управленческих решений [Электронный ресурс] // Молодой ученый. – 2022. – № 3 (398). – С. 218–220.
12. Шедько Ю.Н., Власенко М.Н., Унижаев Н.В. Стратегическое управление проектами на основе использования искусственного интеллекта // Экономическая безопасность. Том 4. № 3. Июль-сентябрь 2021. с. 629-641