ТЕХНОЛОГИИ ИССКУСТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КАК РЕСУРС ЦИФРОВОГО РАЗВИТИЯ МАЛОГО И СРЕДНЕГО БИЗНЕСА

АННОТАЦИЯ

В статье анализируется роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации малого и среднего бизнеса в России. На основе статистических данных, нормативных документов и кейсов российских компаний рассматриваются ключевые направления применения ИИ и их влияние на эффективность и устойчивость МСП. Выявлены типичные эффекты внедрения и основные барьеры, а также обозначены управленческие подходы, позволяющие расширять использование интеллектуальных технологий в стратегиях развития малого бизнеса.

Ключевые слова: искусственный интеллект; малый и средний бизнес; цифровая трансформация; автоматизация бизнес-процессов; бизнес-аналитика; роботизация процессов; цифровые компетенции.

В современных условиях цифровизации экономики Российской Федерации технологии искусственного интеллекта рассматриваются как один из значимых факторов повышения эффективности и конкурентоспособности предприятий. Национальные программы «Цифровая экономика» и «Малое и среднее предпринимательство» подчёркивают необходимость внедрения современных технологий, которые способны поддерживать устойчивое развитие бизнеса. Эксперты отмечают, что интеллектуальные решения заметно меняют подходы к управлению и процессам принятия решений [4]. Исследователи подчёркивают, что их использование чаще всего направлено на повышение внутренней эффективности, расширение персонализации взаимодействия с клиентами, оптимизацию операционных процессов и автоматизацию отчётности. На фоне активной цифровой трансформации такие инструменты становятся важным элементом технологического развития экономики [4].

Малый и средний бизнес играет значимую роль в экономике страны. По итогам 2024 года вклад МСП составил около пятой части ВВП, а доля занятых превысила сорок процентов [5]. При этом малые предприятия по-прежнему сталкиваются с дефицитом ресурсов и сложностями в получении финансирования. Высокий уровень цифровой зрелости демонстрирует лишь небольшая часть компаний. Согласно данным банка «Открытие», в 2022 году около шестнадцати процентов предприятий можно было отнести к активным пользователям современных технологий, тогда как большинство находились на средних позициях [2]. Среди ключевых ограничений выделяются нехватка квалифицированных специалистов, высокая стоимость кредитов и сложности с привлечением инвестиций [2]. Эти факторы делают переход к инновационным моделям развития более затруднительным.

Для небольших компаний использование автоматизированных систем приносит ощутимые преимущества. Они позволяют сокращать трудоёмкие и повторяющиеся операции, экономить время и уменьшать затраты. Алгоритмы машинного обучения способны быстро обрабатывать запросы клиентов, формировать отчётность и работать с большими массивами данных [1]. Сокращение ручного труда высвобождает ресурсы сотрудников, что улучшает распределение нагрузки. Исследования показывают, что автоматические напоминания о выставленных счетах позволяют ускорить получение платежей, что положительно влияет на ликвидность предприятий [1].

Цифровые инструменты также усиливают аналитические возможности компаний. Прогнозные модели помогают оценивать спрос на основе исторических данных и актуальных тенденций, что имеет особое значение для торговых и производственных предприятий, где ошибки в планировании могут приводить к лишним затратам [1]. Подобные решения способствуют повышению точности бюджетного планирования и формируют более прозрачный контроль ключевых показателей. Мониторинг данных в режиме реального времени помогает быстрее корректировать ассортимент, распределять ресурсы и управлять изменениями в спросе.

Современные технологические решения оказывают влияние и на стратегическое управление. Для предприятий с ограниченными ресурсами автоматизация становится возможностью расширять деятельность без существенного увеличения затрат. Цифровые ассистенты обеспечивают круглосуточное взаимодействие с клиентами, помогая сотрудникам больше внимания уделять задачам развития бизнеса. Исследователи отмечают, что ключевой мотивацией внедрения таких технологий является стремление повысить эффективность внутренних операций и уменьшить нагрузку на персонал [4]. Постепенное внедрение интеллектуальных решений способствует формированию новых моделей взаимодействия с клиентами и партнёрами и укрепляет устойчивость компаний [3].

В малом и среднем бизнесе цифровые инструменты используются практически во всех ключевых направлениях работы. Наиболее активно они применяются в маркетинге, продажах, обслуживании клиентов, финансовом учёте и производственных процессах. Исследования показывают, что более половины компаний используют такие решения для персонализации предложений и анализа поведения покупателей [9], а около половины применяют их в контроле качества и прогнозировании вероятных сбоев в производстве [9]. Значительная часть малых предприятий использует автоматизированные инструменты в управлении запасами и финансовыми операциями. Например, автоматические напоминания о счетах позволяют улучшать расчёты с клиентами и ускорять получение платежей [1], что имеет особое значение для компаний с ограниченными финансовыми ресурсами.

Широко распространена роботизация рутинных процессов. Программные боты берут на себя значительную часть повторяющихся операций, включая приём заявок, регистрацию обращений и сортировку документов [8]. Современные чат-боты способны самостоятельно обрабатывать от пятидесяти до семидесяти процентов простых запросов [8]. Алгоритмы обработки естественного языка позволяют автоматически классифицировать документы и направлять их ответственным сотрудникам. Подобные инструменты помогают компаниям сокращать нагрузку на персонал и эффективнее организовывать повторяющиеся операции [9; 8].

Малый бизнес активно внедряет и генеративные модели. Они используются для подготовки текстов, рекламных материалов и графики, что значительно ускоряет подготовку маркетинговых кампаний [8; 12]. Компании в торговой сфере применяют такие системы для быстрого составления описаний товаров и рабочих сценариев коммуникаций. Аналитические модели, основанные на машинном обучении, помогают прогнозировать спрос, сегментировать аудиторию и корректировать ценообразование. Работа с историческими данными позволяет адаптировать уровень запасов и закупок к текущим условиям рынка [7; 1].

Отдельное направление связано с формированием бизнес-аналитики. Некоторые системы способны создавать таблицы, графики и аналитические материалы по текстовому запросу [10], что сокращает время подготовки отчётов и делает анализ данных более доступным. Генеративные технологии и аналитические инструменты дополняют друг друга: одни позволяют быстро формировать идеи и рабочие материалы, другие помогают оценивать их эффективность в реальных условиях рынка.

В повседневной деятельности компаний особое распространение получили чат-боты и виртуальные ассистенты. Они обеспечивают круглосуточные ответы на типовые вопросы клиентов [10; 8]. Высокая скорость реакции становится важным конкурентным преимуществом. По результатам исследований сокращение времени ответа с пятнадцати до пяти минут почти вдвое повышает конверсию интернет-продаж [11]. Клиенты отмечают стабильность обслуживания и отсутствие ошибок, связанных с человеческим фактором. Дополнительное распространение получили рекомендательные системы, которые анализируют поведение покупателей и помогают формировать сопутствующие предложения.

Современные алгоритмы используются и при управлении продажами и бухгалтерскими операциями. Технологии анализа разговоров позволяют изучать записи телефонных переговоров, выделять сильные и слабые стороны коммуникаций, отмечать пропущенные этапы взаимодействия с клиентом [11]. Автоматизированные подсказки и чек-листы помогают выравнивать качество работы сотрудников. В финансовых подразделениях цифровые инструменты применяются для анализа дебиторской задолженности, оценки вероятности задержек и прогнозирования денежных потоков. Это снижает нагрузку на персонал и делает финансовую деятельность более прозрачной.

Применение современных технологий отражается и в конкретных примерах российских компаний. В розничной торговле наблюдаются заметные изменения. Магазин автозапчастей из Челябинска внедрил чат-бота, который отвечает клиентам в среднем за пятнадцать секунд и обрабатывает все входящие заявки [6]. После внедрения таких инструментов выручка компании увеличилась примерно на семьдесят три процента [6]. Похожие решения используются и на платформе «Авито». Там чат-бот от BotB2B работает с покупателями круглосуточно, опираясь на данные о товарах и условиях доставки [11].

В онлайн-образовании также наблюдаются ощутимые эффекты. Школа Skillbox внедрила цифрового ассистента, который стал отвечать на значительную часть вопросов студентов. Это позволило увеличить долю завершённых курсов с сорока восьми до шестидесяти одного процента [6], а также снизить расходы на поддержку учащихся примерно на восемнадцать миллионов рублей в год [6].

В сфере услуг и консалтинга технологии применяются для анализа звонков сотрудников и оптимизации рабочих процессов. Компания «Росавтономгаз» использует систему, которая обрабатывает записи переговоров менеджеров, формирует подсказки и отмечает пропущенные этапы продаж [11]. Алгоритм способен проанализировать двадцать два часа разговоров примерно за полчаса, что значительно ускоряет оценку качества работы. Подготовка тестовых заданий для новых сотрудников, занимавшая ранее несколько дней, теперь занимает считанные секунды. В подборе персонала такие инструменты помогают быстрее отбирать резюме и готовить задания для оценивания [11].

Производственные предприятия фиксируют улучшения. В одном из обобщённых примеров после внедрения цифровых инструментов продолжительность производственного цикла сократилась с десяти до семи дней, уровень брака уменьшился с пяти до двух процентов, а расходы на закупку сырья стали ниже примерно на пятнадцать процентов [6]. Эти результаты показывают, что прогнозные модели позволяют точнее планировать производственные процессы и закупки, снижая риски избыточных или недостаточных запасов.

Развитие нормативной базы в России стало важным фактором, определившим условия для применения интеллектуальных технологий в бизнесе. Понятие искусственного интеллекта было впервые закреплено в 2020 году в Федеральном законе № 123-ФЗ [13]. В этом же году была утверждена Концепция регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники до 2024 года [16], которая обозначила основные направления формирования регулирующей среды. Рост интереса к современным цифровым инструментам среди малого и среднего бизнеса совпал с появлением указанных инициатив. Согласно данным Аналитического центра НАФИ около сорока шести процентов представителей МСП считают подобные инструменты полезными [15]. Среди индивидуальных предпринимателей этот показатель достигает пятидесяти шести процентов, а среди ИТ-директоров — семидесяти пяти процентов [15]. Примерно треть малых компаний уже применяет интеллектуальные решения в работе, и большинство отмечает положительный опыт их использования [15]. Это отражает постепенное укрепление роли цифровизации, в том числе в кадровой сфере, где современные инструменты помогают улучшать подбор персонала и снижать издержки [13].

Интеллектуальные технологии нашли применение в различных бизнес-функциях. Существенные изменения происходят в сфере управления персоналом. При постепенном внедрении такие инструменты позволяют оптимизировать ресурсы, структурировать информацию и повышать качество кадровой работы [13]. Значимые результаты наблюдаются и в маркетинге. Более половины МСП используют цифровые платформы для решения маркетинговых задач, преимущественно опираясь на отечественные сервисы. Наиболее востребованными становятся инструменты «Яндекса» и Сбербанка, которые используют соответственно семьдесят два и тридцать пять процентов организаций [15]. Появляются и специализированные решения, разработанные для МСП. Среди них платформа BenefittY, созданная Сбербанком совместно с резидентом «Сколково». Она помогает предприятиям внедрять программы лояльности без значительных затрат и формировать персонализированные предложения [17]. По оценкам создателей такие системы помогают повышать эффективность взаимодействия с клиентами и оптимизировать расходы. Пилотные внедрения показывают рост клиентской базы и прибыли примерно на семь процентов [17].

Несмотря на преимущества, использование современных технологий сопровождается рядом ограничений. Наиболее значимым фактором становится нехватка квалифицированных кадров. Исследования показывают, что восемьдесят семь процентов сотрудников оценивают свои цифровые навыки как недостаточные, а тридцать девять процентов компаний называют дефицит компетенций главным барьером цифровой трансформации [18]. Острая нехватка специалистов ощущается и на уровне рынка труда, где разрыв между спросом и предложением ИТ-кадров достигает тридцати — тридцати пяти процентов, что превышает среднемировые значения [18]. Дополнительные сложности возникают из-за опасений, связанных с защитой корпоративных данных и передачей информации в облачные сервисы. Сохраняются и психологические барьеры. Некоторые сотрудники опасаются, что новые технологии могут заменить их работу, или считают такие инструменты слишком сложными для самостоятельного освоения [18].

Для преодоления подобных препятствий компании развивают новые подходы к управлению изменениями. По результатам исследований около шестидесяти трёх процентов руководителей поощряют сотрудников осваивать современные инструменты и помогают интегрировать их в рабочие процессы [18]. В организациях формируются внутренние сообщества, которые становятся площадками для обмена опытом. Проводятся хакатоны, конкурсы и обучающие мероприятия, направленные на поиск новых решений и поддержку инициатив сотрудников. Неудачные попытки всё чаще рассматриваются как естественная часть процесса обучения, что снижает настороженность к новым инструментам [18]. Такие меры помогают компаниям повышать цифровую грамотность сотрудников. Компании, которые выстраивают гармоничное взаимодействие между работниками и технологическими инструментами, получают дополнительное конкурентное преимущество [14].

Использование современных интеллектуальных решений становится одним из способов расширять возможности малого бизнеса. Параллельно развивается нормативная среда, усиливается работа по созданию отечественных технологических платформ и растёт внимание к подготовке кадров. Всё это формирует условия для более широкого раскрытия потенциала современных технологий и способствует повышению эффективности малого предпринимательства в российском экономическом пространстве [14, 13].

Список литературы:

1. Искусственный интеллект для малого бизнеса: экономия без крупных вложений [Электронный ресурс] // РБК Компании. – 2024. – URL: https://companies.rbc.ru/news/PvVZP6Uzzk/iskusstvennyij-intellekt-dlya-malogo-biznesa-ekonomiya-bez-krupnyih-vlozhenij/ (дата обращения: 07.11.2025).
2. Как цифровые продукты стали драйверами роста МСП [Электронный ресурс] // РБК Отрасли. – 2024. – URL: https://www.rbc.ru/industries/news/68e39dfd9a79473de783e35d (дата обращения: 07.11.2025).
3. Мызрова К.А., Авдеева Т.В. Особенности применения искусственного интеллекта малым бизнесом [Электронный ресурс] // Креативная экономика. – 2024. – № 11. – М.: Первое экономическое издательство. – URL: https://1economic.ru/lib/122064 (дата обращения: 07.11.2025).
4. Ученые НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург выяснили, какие компании получают больший эффект от внедрения ИИ [Электронный ресурс] // Новости — НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики». – 2024. – URL: https://spb.hse.ru/news/1046011581.html (дата обращения: 07.11.2025).
5. В России малое и среднее предпринимательство растет как минимум по числу занятых [Электронный ресурс] // Эксперт. – 2024. – URL: https://expert.ru/ekonomika/kak-v-rossii-rastet-maloe-i-srednee-predprinimatelstvo/ (дата обращения: 08.11.2025).
6. AI-революция для малого бизнеса: кто реально зарабатывает на ней, а кто только делает вид? [Электронный ресурс] / Денис Баталин // VC.ru. – 2024. – URL: https://vc.ru/id19184/2040384-iskusstvennyj-intellekt-dlya-malogo-biznesa-v-rossii (дата обращения: 08.11.2025).
7. Влияние ИИ на оптимизацию производства в малом и среднем бизнесе [Электронный ресурс] // Kamakura74.ru. – 2024. – URL: https://kamakura74.ru/vliyanie-iskusstvennogo-intellekta-na-optimizatsiyu-proizvodstva-v-malom-i-srednem-biznese/ (дата обращения: 05.11.2025).
8. ИИ в бизнесе: примеры использования и лучшие решения [Электронный ресурс] // Cleverence.ru. – 2024. – URL: https://www.cleverence.ru/articles/auto-busines/-ii-v-biznese-primery-ispolzovaniya-i-luchshie-resheniya/ (дата обращения: 07.11.2025).
9. ИИ в российском бизнесе — кому нужен и для чего [Электронный ресурс] // RB.ru. – 2024. – URL: https://rb.ru/news/ii-uvelichil-dohody-u-38-rossijskih-kompanij-bolee-poloviny-vnedrili-tehnologii-v-prodazhi-i-proizvodstvo/ (дата обращения: 05.11.2025).
10. ИИ для малого бизнеса [Электронный ресурс] // Google Workspace. – 2024. – URL: https://workspace.google.com/intl/ru/resources/ai-for-small-business/ (дата обращения: 05.11.2025).
11. Искусственный интеллект для бизнеса: реальные кейсы российских компаний [Электронный ресурс] // HLB Magazine. – 2024. – URL: https://hlb-magazine.ru/business/iskusstvennyj-intellekt-dlya-biznesa-realnye-kejsy-rossijskih-kompanij/ (дата обращения: 05.11.2025).
12. Сферы применения искусственного интеллекта в бизнесе [Электронный ресурс] // CyberLeninka: научная электронная библиотека. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sfery-primeneniya-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese (дата обращения: 07.11.2025).
13. Анализ и рекомендации по применению технологий искусственного интеллекта в сфере управления персоналом на примере малого и среднего бизнеса [Электронный ресурс] // CyberLeninka: научная электронная библиотека. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-i-rekomendatsii-po-primeneniyu-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-sfere-upravleniya-personalom-na-primere-malogo-i/pdf (дата обращения: 07.11.2025).
14. Более 60 % крупных компаний заинтересованы во внедрении ИИ-агентов [Электронный ресурс] // РБК Отрасли. – 2024. – URL: https://www.rbc.ru/industries/news/6911ce0f9a79475103a3f643?from=industries_newsfeed (дата обращения: 08.11.2025).
15. Каждый третий представитель МСП использует искусственный интеллект в работе [Электронный ресурс] // CNews. – 20 мая 2024 г. – URL: https://www.cnews.ru/news/line/2024-05-20_kazhdyj_tretij_predstavitel (дата обращения: 08.11.2025).
16. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 19 августа 2020 г. № 2129-р «Об утверждении национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года» [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_360681/ (дата обращения: 08.11.2025).
17. Сбербанк и резидент «Сколково» вывели на рынок ИИ-решение для создания систем лояльности [Электронный ресурс] // CNews. – 8 ноября 2024 г. – URL: https://banks.cnews.ru/news/line/2024-11-08_sberbank_i_rezident_skolkovo (дата обращения: 08.11.2025).
18. 87 % сотрудников не готовы работать с ИИ: как бизнесу закрыть разрыв [Электронный ресурс] // РБК Компании. – 2024. – URL: https://companies.rbc.ru/news/TGxC1q0yt7/87-sotrudnikov-ne-gotovyi-rabotat-s-ii-kak-biznesu-zakryit-razryiv/ (дата обращения: 08.11.2025).