Внедрение искусственного интеллекта в МСП: обзор на основе рамок TOE–DOI, первичная методология и проблемы

Несмотря на трансформирующий потенциал искусственного интеллекта (ИИ), малые и средние предприятия (МСП) по-прежнему сталкиваются со значительными трудностями при его эффективном внедрении. В то время как предыдущие исследования подчёркивали стратегические преимущества и модели готовности, наблюдается нехватка практических рекомендаций, адаптированных к реалиям МСП — особенно в отношении барьеров реализации, ограничений ресурсов и растущих требований к ответственному использованию ИИ. В настоящем исследовании проводится анализ внедрения ИИ в МСП путем интеграции технологической–организационной–экологической (TOE) рамки с выбранными атрибутами теории распространения инноваций (DOI) для изучения динамики принятия через двойную структурную и перцептуальную призму. Также учитываются эмпирические данные из секторальных и региональных контекстов. Выявлены и проанализированы десять ключевых проблем в рамках измерений TOE, включая доступ к данным и дефицит навыков, культурное сопротивление, инфраструктурные ограничения и слабые практики управления. Важно, что рамка расширяется за счёт включения управления ответственным ИИ и демократизации доступа к генеративному ИИ — в частности к открытым моделям больших языковых моделей (LLM) с открытыми весами, таким как LLaMA, DeepSeek-R1, Mistral и FALCON — как новых технологических и этических императивов. Каждой проблеме сопоставлены практические, чувствительные к контексту решения. Статья представляет собой структурированный концептуальный анализ на основе литературы, дополненный эмпирическими кейсами. В качестве ключевого вклада предлагается структурированная шестифазная дорожная карта методологии, направляющая МСП на пути внедрения ИИ — с пошаговыми рекомендациями, согласованными с технологической, организационной и стратегической готовностью. Хотя дорожная карта носит концептуальный характер и пока не верифицирована полевыми данными, она закладывает основу для будущих диагностических инструментов и практических оценок. Полученное исследование объединяет теоретическое понимание и стратегию внедрения, способствуя инклюзивной, ответственной и масштабируемой трансформации ИИ в МСП. Предоставляя как аналитическую ясность, так и практическую значимость, исследование вносит вклад в более приземлённое понимание интеграции ИИ и призывает к развитию политик, экосистем и моделей лидерства, поддерживающих МСП в принятии ИИ не просто как инструмента, а как стратегического фактора устойчивых и инклюзивных инноваций.