АЛГОРИТМ ВНЕДРЕНИЯ ИНСТРУМЕНТОВ ГЕНЕРАТИВНОГО ИИ В ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОДУКТАМИ
Ключевые слова:
генеративный искусственный интеллект, управление технологическими продуктами, алгоритм внедрения, продуктовые процессы, оценка эффекта внедренияАннотация
В статье рассматриваются проблемы и практические задачи внедрения генеративного искусственного интеллекта в процессы управления технологическими продуктами, обусловленные ростом сложности продуктовых решений, ускорением циклов разработки и необходимостью повышения согласованности управленческих действий. Методы исследования включают в себя обобщение управленческой практики внедрения цифровых инструментов, структурирование типовых проблем применения генеративных моделей и логическое моделирование последовательности управленческих решений. Результатом исследования выступает разработка авторской модели алгоритма внедрения генеративного искусственного интеллекта в процессы управления технологическими продуктами, объединяющей критерии отбора инструментов, процедуры пилотного применения и систему оценки эффекта внедрения генеративного искусственного интеллекта. Выводы: а) для грамотного внедрения генеративного искусственного интеллекта требуется предварительное определение допустимых областей его применения и критериев выбора наиболее подходящих инструментов; б) наибольший эффект генеративного искусственного интеллекта достигается благодаря его поэтапному внедрению с учетом обязательной проверки результатов в пилотных процессах управления технологическим продуктом; в) институционализация практики применения генеративного искусственного интеллекта обеспечивает повышение согласованности управленческих решений и предсказуемости продуктовых результатов.
Список литературы
The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value // McKinsey. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024 (дата обращения: 24.01.2026).
Stay ahead, lead the future of AI in project management // PMI. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pmi.org/learning/ai-in-project-management (дата обращения: 24.01.2026).
Worldwide Spending on Artificial Intelligence Forecast to Reach $632 Billion in 2028, According to a New IDC Spending Guide // IDC. [Электронный ресурс]. URL: https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS52530724 (дата обращения: 24.01.2026).
Zhang C., Zhang H. The impact of generative AI on management innovation // Journal of Industrial Information Integration. 2025. Vol. 44. P. 1-8. DOI: 10.1016/j.jii.2024.100767 EDN: LLLPBQ.
Krishnan S. The Evolution of Product Management Methods in the Era of Generative Artificial Intelligence // Emerging Frontiers Library for The American Journal of Interdisciplinary Innovations and Research. 2026. Vol. 8. No. 01. P. 56-62.
Ghazi F., Mariam S. Conceptual Framework for Integrating Generative AI into the Product Management Lifecycle // International Journal of Business and Technology Management. 2025. Vol. 7. No. 9. P. 167-176.
Valencia-Arias A. et al. Industrial applications of generative artificial intelligence: transformations in processes, design, and production // Discover Artificial Intelligence. 2025. Vol. 5. No. 1. P. 327. DOI: 10.1007/s44163-025-00557-6 EDN: WFBMPY.
Pradhan D. et al. The impact of generative AI on product management in SMEs // International Scientific Congress Society Of Ambient Intelligence. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. P. 167-176.
Ramalingam B. et al. Utilizing Generative AI for Design Automation in Product Development // International Journal of Current Science (IJCSPUB). 2023. Vol. 13. Vol. 4. P. 558-571.
Mohammed M. Y., Skibniewski M. J. The role of generative AI in managing industry projects: transforming industry 4.0 into industry 5.0 driven economy // Law and Business. 2023. Vol. 3. No. 1. P. 27-41. DOI: 10.2478/law-2023-0006 EDN: OYATAW.
Witkowski A., Wodecki A. Where does AI play a major role in the new product development and product management process? // Management Review Quarterly. 2025. P. 1-38. DOI: 10.1007/s11301-025-00533-5 EDN: WMMKWC.
Куровский С.В., Мишин Д.А., Шугаев М.О. Финансовые аспекты управления рисками в международных инвестиционных проектах // Финансовый менеджмент. 2024. № 11-2. С. 473-482. EDN: GVADCD.
Al-Kfairy M. Strategic integration of generative AI in organizational settings: Applications, challenges, and adoption requirements // IEEE Engineering Management Review. 2025. Vol. 53. No. 6. P. 80-97.
Куровский С.В., Мишин Д.А., Булыгин Ф.А. Исследование математических методов в рамках анализа финансовых рынков // Экономика строительства. 2025. № 2. С. 412-417. EDN: UMWSAB.
Corvello V. Generative AI and the future of innovation management: a human centered perspective and an agenda for future research // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2025. Vol. 11. No. 1. P. 1-5. DOI: 10.1016/j.joitmc.2024.100456 EDN: CLSGCS.
Куровский С.В., Мишин Д.А., Гугкаева С.С. Финансово-экономический анализ группы компании "Лента" и оценка успешности стратегии для развития финансовых показателей // Управленческий учет. 2025. № 1. С. 24-34. EDN: YWKBUL.
Shafiee S. Generative AI in manufacturing: a literature review of recent applications and future prospects // Procedia CIRP. 2025. Vol. 132. P. 1-6. DOI: 10.1016/j.procir.2025.01.001 EDN: ESLMOT.
Sikandar H. et al. Generative AI for Sustainable Product Design: A Technology Convergence Framework Integrating Multi-Objective Optimisation and Smart Manufacturing // IET Collaborative Intelligent Manufacturing. 2026. Vol. 8. No. 1. P. 1-25.
Tingelhoff F., Brugger M., Leimeister J. M. A guide for structured literature reviews in business research: The state-of-the-art and how to integrate generative artificial intelligence // Journal of Information Technology. 2025. Vol. 40. No. 1. P. 77-99.
Salih S. et al. Generative AI for industry transformation: a systematic review of chatgpt's capabilities and integration challenges // International Journal of Computer Science & Network Security. 2025. Vol. 25. No. 5. P. 221-249.
