Драйверы, барьеры и социальные аспекты внедрения искусственного интеллекта в бизнесе и управлении: третичное исследование

За последнее десятилетие значительно увеличилось число научных публикаций, посвящённых искусственному интеллекту (ИИ) и его применению в различных областях бизнеса и управления; одновременно возросло количество систематических обзоров литературы. Цель настоящего исследования — представить обзор существующих систематических обзоров в этой быстро развивающейся области и обобщить результаты, касающиеся факторов, стимулирующих и сдерживающих внедрение ИИ, а также его социальных последствий в бизнесе и управлении. Методология данного третичного исследования основана на рекомендациях Китченхэма и Чартера [14]; в результате были отобраны 30 обзоров, опубликованных в период с 2005 по 2019 год и обобщающих результаты 2021 первичного исследования. Эти обзоры охватывают внедрение ИИ в различных секторах экономики, включая здравоохранение, информационные технологии, энергетику, сельское хозяйство, швейную промышленность, инженерное дело, умные города, туризм и транспорт, а также в управленческих и бизнес-функциях, таких как управление персоналом, обслуживание клиентов, цепочки поставок, охрана здоровья и безопасность, управление проектами, поддержка принятия решений, управление системами и внедрение технологий. Хотя основными факторами, стимулирующими внедрение ИИ в этих областях, являются экономические факторы, барьеры связаны с техническими аспектами, такими как доступность данных и возможность повторного использования моделей, а также с социальными аспектами, включая усиление зависимости от нечеловеческих субъектов, гарантии занятости, недостаток знаний, безопасность, доверие и отсутствие позиций различных заинтересованных сторон. Лишь в очень немногих обзорах, посвящённых не сфере управления здравоохранением, учитываются человеческие, организационные и более широкие общественные факторы внедрения ИИ. Наряду с усилением внимания к социальным последствиям ИИ в обзорах рекомендуется проводить более строгую оценку, шире использовать гибридные решения, сочетающие методы на основе ИИ и без его применения, а также применять междисциплинарные подходы к разработке и оценке ИИ. Кроме того, исследование выявило недостаток систематических обзоров в некоторых секторах, где ИИ начал внедряться на ранних этапах, например в финансовой отрасли и розничной торговле.