ACTUAL CHANGES IN THE BASIC FUNCTIONS OF MANAGEMENT WHEN USING NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES IN THEM
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu-6189Статья поступила в редакцию: 16.03.2026
Статья принята к публикации: 05.05.2026
Статья опубликована: 11.05.2026
Keywords:
management functions, neural network technologies, management, artificial intelligence, hybrid intelligence, algorithmic decision-making, managerial competencies, management transformation.Abstract
The article analyzes the transformation of classical management functions (planning, organization, motivation, control) under the influence of neural network technologies and generative artificial intelligence. The relevance of the research is due to the transition from the use of AI to its integration into the very essence of management processes. Systematization of changes in the content and performance of each management function helps organizations proactively restructure management practices. Previously, there was a single entity (manager) responsible for planning and control, now a hybrid system is being formed in which a person sets target boundaries and ethical constraints, and a neural network system generates, simulates, optimizes and executes. The theoretical significance of the article lies in the development of a functional approach to management in relation to the conditions of hybrid intelligence, where the cognitive load is redistributed between a person and an algorithm. The practical significance lies in the development of specific recommendations for redesigning managerial roles, decision-making processes, and control systems based on an analysis of real-world implementation cases. The results of the study include a matrix of transformation of management functions, a model of "human supervisor and AI executor" for each function, a list of emerging risks and competencies critical for the manager of the new formation.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Родионов Е.А. Применение нейросетевых технологий в современных методах управления предприятиями // Финансовые рынки и банки. 2025. № 10. С. 102-105. EDN: PCZPHA.
Собиров А.А. Современные подходы к менеджменту и маркетингу на основе технологий искусственного интеллекта // Human Progress. 2025. Т. 11. № 3. С. 20-25. DOI: 10.46320/2073-4506-2025-3a-19 EDN: VTUBNN.
Заузолков Д.А. Практические кейсы внедрения нейронных сетей в управленческие процессы // Вестник евразийской науки. 2025. Т. 17. № 2. С. 20-22. EDN: TJBESO.
Новиков А.В. Нейросетевой подход к управлению промышленными предприятиями и комплексами // Социальные и экономические системы. 2024. № 9 (59). С. 190-213. EDN: LVSEXB.
Аюбов Т.Э., Коротун О.Н. Искусственный интеллект в менеджменте // Управление устойчивым инновационным развитием России в условиях цифровой трансформации: Материалы XV Международной научно-практической конференции памяти заслуженного деятеля науки РФ В.И. Кравцовой. Москва, 2024. С. 20-24. EDN: BKBTPJ.
Орлов А.И. О современных интеллектуальных инструментах экономики и менеджмента // Экономическая наука современной России. 2022. № 4 (99). С. 30-38. DOI: 10.33293/1609-1442-2022-4(99)-30-38 EDN: GETNVQ.
Алемасов Е.П., Пырнова О.А., Махиянова А.В. Применение искусственного интеллекта и нейросетевых технологий в менеджменте в России: анализ и перспективы // Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и использования: Материалы международной научно-практической конференции. Казань, 2025. С. 1207-1211.
Ashrith Reddy Mekala. Using AI to transform modern data platforms: bridging the gap between data and business users // International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. 2025. Т. 11. № 1. С. 1391-1398. DOI: 10.32628/cseit251112148 EDN: SJPTCJ.
Заузолков Д.А. Технологические особенности трансформации управленческих процессов // Вестник евразийской науки. 2025. Т. 17. № 2. С. 22-25. EDN: FIATNO.
Ojha A.K. Revolutionizing enterprise network management: the role of AI-driven solutions in modern computer networking // Journal of Electronics, Computer Networking and Applied Mathematics. 2024. № 44. С. 1-9. DOI: 10.55529/jecnam.44.1.9 EDN: LUDWIW.
Special Issue on the Yuman-Algorithm Connection // Management Sciense. 2026. Vol. 72. Nо 1.