ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ ИННОВАЦИЙ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ: ВОЗМОЖНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЯ

  • А.Д. Столяров Институт прикладных информационных технологий, Москва, Россия
  • А.В. Абрамов Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва, Россия
  • В.И. Абрамов Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва, Россия
DOI: https://doi.org/10.34680/BENEFICIUM.2024.3(52).43-51

Аннотация

В статье рассматривается потенциал генеративного искусственного интеллекта для инноваций бизнес-моделей. Актуальность данного материала обусловлена взрывным ростом разработок в данной области в связи с появлением таких приложений на основе генеративного искусственного интеллекта (ГИИ),как ChatGPT, Gemini, Jasper и DALL-E.  Цель статьи – проанализировать открывающиеся возможности в бизнесе с изучением возникающих проблем и сформулировать перспективные направления внедрения ГИИ в условиях наличия ограничений, связанных с большими языковыми моделями. Методология исследования основана на системном подходе, применяемом при анализе сложных экономических систем, и использует общенаучные методы познания: изучение соответствующих научных статей в общедоступных источниках, сбор фактов, анализ, сравнение, логические рассуждения и синтез. Показано, что ГИИ может стать мощным инструментом в процессе цифровой трансформации компаний, поскольку его можно использовать для разработки инноваций и модернизации бизнес-моделей предприятий. Прежде всего, генеративный ИИ служит укреплению отношений с клиентами, обеспечивая получение мгновенных и персонализированных ответов на их запросы, позволяя тем самым улучшить общее качество сервиса – ГИИ позволяет осуществлять интеллектуальные процессы максимально оперативно без лишних затрат. Наряду с широкими потенциальными возможностями и преимуществами технологий ГИИ для бизнеса рассматриваются возможные проблемы генеративных моделей ИИ, которые могут создавать финансовые, репутационные и юридические риски. Представлена схема, показывающая, что большинство ограничений связано с технологическими характеристиками генеративного ИИ, но в то же время компаниям следует понимать важность новых навыков сотрудников и аспекты безопасности. Научная новизна данной работы заключается в предложениях по использованию генеративного ИИ в инновациях бизнес-моделей с пониманием ограничивающих факторов, связанных с особенностями данной технологии.Полученные результаты могут быть использованы на практике в рамках разработки мер по трансформации бизнес-моделей компаний или для повышения эффективности управления операционной деятельностью предприятий. Несмотря на то, что использование генеративного ИИ сопряжено со многими трудностями, компаниям необходимо взять его на вооружение из-за его потенциальных преимуществ и положительного влияния на развитие бизнеса.

Ключевые слова: бизнес-модель, генеративный ИИ, инновации,искусственный интеллект, цифровая трансформация, ChatGPT

 Библиография

  • Абрамов В.И., Борзов А.В. Роль инновационного потенциала при цифровой трансформации компании // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2022. Том 34. № C.5-12.
  • Абрамов В.И., Чуркин Д.А. Предиктивная аналитика взаимоотношений с клиентами как метод адаптации компании к изменениям и повышения ценности предложения // Экономика, предпринимательство и право. 2022. Том 12. № 6. С. 1709-1722. DOI: 10.18334/epp.12.6.114842
  • North K., Aramburu N., Lorenzo O.J. Promoting Digitally Enabled Growth in SMEs: a Framework Proposal //Journal of Enterprise Information Management. 2019. Vol.33(1). Рp.238-262. (Наангл.). DOI: 10.1108/JEIM-04-2019-0103
  • Covin J.G., Selvin D.P. Strategic Management of Small Firms in Hostile and Benign Environments // Strategic Management Journal. 1989. Vol. 10(1). Pp.75-87.(Наангл.). DOI:10.1002/SMJ.4250100107
  • Amit R., Zott C. Business Model Innovation Strategy: Transformational Concepts and Tools for Entrepreneurial Leaders.Publisher: Wiley, New York. 2020. 400 p. (На англ.).
  • Konrad A., Cai K. Inside ChatGPT´sBreakout Moment and the Race to Put AI to Work(2023). Forbes. (На англ.). URL: https://www.forbes.com/sites/alexkonrad/2023/02/02/inside-chatggpts-breakout-moment-and-the-race-for-the-future-of-ai/?sh=63fb7840240b (дата обращения: 21.03.2024).
  • Gordijn B., Ten Have H. ChatGPT: Evolution or Revolution? // Medicine Health Care and Philosophy. 2023. Vol. 26(1). Pp.1-2. (Наангл.).DOI:10.1007/s11019-023-10136-0
  • Emerging Technologies and Trends for Tech Product Leaders (2024). Gartner. (На англ.). URL: https://www.gartner.com/en/industries/high-tech/topics/emerging-tech-trends (дата обращения: 21.03.2024).
  • Generative AI to Become a $1.3 Trillion Market by 2032, Research Finds (2023). Bloomberg. (На англ.). URL: https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/ (дата обращения: 21.03.2024).
  • Van Dis E.A.M., Bollen J., Zuidema W., Van Rooij R., Bockting C. ChatGPT: five priorities for research // Nature. 2023. Vol. 614(7947). Рp.224-226. (На англ.). DOI: 10.1038/d41586-023-00288-7
  • Guo B., Zhang X., Wang Z., Jiang M., Nie J., Ding Y., Yue J., Wu Y. How Close is ChatGPT to Human Experts? Comparison Corpus, Evaluation, and Detection // Computer Science. 2023.Pp. 1-20. (Наангл.). DOI: 10.48550/arXiv.2301.07597
  • TheEconomic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier(2023). McKinsey. (На англ.). URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#introduction (дата обращения: 21.03.2024).
  • Wolfram S. What is ChatGPTDoing...and Why Does it Work? Publisher: Wolfram Media Inc, 2023. 102 p. (Наангл.).
  • Halevy A., Norvig P., Pereira F. The Unreasonable Effectiveness of Data // IEEE Intelligent Systems. 2009. Vol. 24(2). Рp.8-12. (На англ.).DOI: 10.1109/MIS.2009.36
  • Eloundou T., Manning S., Mishkin P., Rock D. GPTsare GPTs: an Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models // Technical Report arXiv:2303.10130. 2023. Pp. 1-35. (На англ.).DOI: 10.48550/arXiv.2303.10130
  • Dwivedi Y.K., Kshetri N., Hughes L. “SoWhat if ChatGPTWrote it?” Multidisciplinary Perspectives on Opportunities, Challenges and Implications of Generative Conversational AI for Research, Practice and Policy // International Journal of Information Management. 2023. Vol. 71(102642). (На англ.).DOI: 10.1016/J.IJINFOMGT.2023.102642
  • Clauss T., Bouncken R.B., Laudien S., Kraus S. Business Model Reconfiguration and Innovation in SMEs: a Mixed-Method Analysis from the Electronics Industry // International Journal of Innovation Management. 2020. Vol. 24(2). Рp. 1-35.(На англ.).DOI: 10.1142/S1363919620500152
  • Kraus S., Kanbach D.K., Krysta P.M., Steinhof M.M., Tomini N. Facebook and the Creation of the Metaverse: Radical Business Model Innovation or Incremental Transformation? // International Journal of Entrepreneurial Behaviour& Research. 2022. Vol.28(9). Pp.52-77. (Наангл.).DOI: 10.1108/IJEBR-12-2021-0984
  • Tordjman K.L., Candelon F., Reichert T., Duranton S., Charme di Carlo R., Bedraouihttps H.E. The New Consumer Conversation in an Era of Uncertainty. In book: The Rise of AI-Powered Companies. Publisher: De Gruyter, 2023. Рp.25-34. (Наангл.).DOI: 515/9783110775112-005
  • Drucker P.F. Knowledge-Worker Productivity: The Biggest Challenge // California Management Review. Vol.41(2). Pp. 79-94.  (Наангл.).
  • How to Win with Artificial Intelligence (2019). BCG.(На англ.). URL: https://www.bcg.com/publications/2019/how-to-win-with-artificial-intelligence-ai (дата обращения: 21.03.2024).
  • Wach K., Duong C.D., Ejdys J. The Dark Side of Generative Artificial Intelligence: A Critical Analysis of Controversies and Risks of ChatGPT // Entrepreneurial Business and Economics Review. 2023. Vol. 11(2). Pp. 7-30. (Наангл.).DOI: 10.15678/EBER.2023.110201
  • OpenAI’s CEO Says the Age of Giant AI Models is Already Over (2023).Wired.(На англ.). URL: https://www.wired.com/story/openai-ceo-sam-altman-the-age-of-giant-ai-models-is-already-over/ (дата обращения: 21.03.2024).
  • Hutson M. A Turtle—or a Rifle? Hackers Easily Fool AIs into Seeing the Wrong Thing (2018). Science. (На англ.). URL: https://www.science.org/content/article/turtle-or-rifle-hackers-easily-fool-ais-seeing-wrong-thing (дата обращения: 21.03.2024).

Информация об авторах 

Александр Дмитриевич Столяров – научный сотрудник, Институт прикладных информационных технологий, Москва, Россия.E-mail: mr.alexst@gmail.com. SPIN РИНЦ 5180-2461. ORCID 0000-0001-8916-6709

Виктор Иванович Абрамов – д-р экон. наук, доцент; профессор, Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва, Россия. E-mail: viabramov@mephi.ru . SPIN РИНЦ 9180-0782. ORCID 0000-0002-9471-9408. ResearcherID AEL-7284-2022. Scopus Author ID 56005129700

Андрей Викторович Абрамов– студент, Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва, Россия. E-mail: abandrey2002@gmail.com. SPIN РИНЦ4880-6329. ORCID 0009-0005-4758-4677.

Для цитирования: Столяров А.Д., Абрамов А.В., Абрамов В.И. Генеративный искусственный интеллект для инноваций бизнес-моделей: возможности и ограничения// BENEFICIUM. 2024. № 3(52). С. 43-51. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2024.3(52).43-51

 

Опубликован
2024-09-27
Выпуск
№ 3 (2024)
Раздел
ИНСТРУМЕНТЫ МЕНЕДЖМЕНТА ПРЕДПРИЯТИЙ