аспирант с 01.01.2023 по 01.01.2026
УДК 330.131.5 Народнохозяйственная эффективность. Социальная полезность
УДК 004.8 Искусственный интеллект
Инвестиции в искусственный интеллект всё чаще становятся для торговых организаций крупной статьёй расходов, однако решение о них принимается, как правило, без внятного экономического расчёта. В статье предложен метод AI-ROI, который оценивает эффективность таких вложений в привычных собственнику инвестиционных терминах — через чистую приведённую стоимость, внутреннюю норму доходности, дисконтированный срок окупаемости и индекс рентабельности, а не через технические метрики моделей. Метод ориентирован на малый и средний бизнес электронной коммерции и проходит в четыре шага: структурирование затрат, оценка выгод, прогноз денежного потока и расчёт показателей. Его особенность — учёт специфики именно ИИ-проектов: повышенной стоимости капитала в российских условиях 2026 года, постепенной деградации моделей, расчёта в реальных денежных потоках и валютного риска. Для МСБ введена трёхступенчатая шкала приемлемости. Работоспособность метода проверена на типовых профилях организаций и на двух внедрениях, подтверждённых актами: даже при намеренно осторожных допущениях проекты окупались. Тем самым обоснование вложений в ИИ становится воспроизводимой управленческой процедурой, что особенно важно при дорогом капитале. Область применения — управление цифровой трансформацией и инвестиционное планирование организаций электронной коммерции.
инвестиции в искусственный интеллект, экономическая эффективность, оценка инвестиций, чистая приведённая стоимость, дисконтированный денежный поток, электронная коммерция, малый и средний бизнес, цифровая трансформация, управление
1. Agrawal A., Gans J., Goldfarb A. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. – Boston: Harvard Business Review Press, 2018. – 272 p.
2. Brynjolfsson E., McAfee A. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. – New York: W. W. Norton & Company, 2014. – 336 p.
3. Davenport T. H., Ronanki R. Artificial Intelligence for the Real World // Harvard Business Review. – 2018. – Vol. 96, № 1. – P. 108–116.
4. Iansiti M., Lakhani K. R. Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World. – Boston: Harvard Business Review Press, 2020. – 288 p.
5. Varian H. R. Big Data: New Tricks for Econometrics // Journal of Economic Perspectives. – 2014. – Vol. 28, № 2. – P. 3–28.
6. Brynjolfsson E., McElheran K. The Rapid Adoption of Data-Driven Decision-Making // American Economic Review: Papers & Proceedings. – 2016. – Vol. 106, № 5. – P. 133–139.
7. Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живём, работаем и мыслим. – Москва: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 240 с.
8. Гилева Т. А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. – 2020. – № 1 (31). – С. 38–52.
9. Долганова О. И., Деева Е. А. Готовность организации к цифровым преобразованиям: проблемы и диагностика // Бизнес-информатика. – 2019. – Т. 13, № 2. – С. 59–72.
10. Балдин К. В., Уткин В. Б. Информационные системы в экономике: учебник. – 10-е изд., стер. – Москва: Дашков и К°, 2022. – 394 с.
11. Прохоров А., Коник Л. Цифровая трансформация. Анализ, тренды, мировой опыт. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва: КомНьюс Груп, 2019. – 368 с.
12. Об отдельных вопросах регулирования платформенной экономики в Российской Федерации: Федеральный закон от 31.07.2025 № 289-ФЗ. – URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202507310020 (дата обращения: 20.06.2026). – Текст: электронный.
13. Елиферов В. Г., Репин В. В. Бизнес-процессы: регламентация и управление: учебное пособие. – Москва: ИНФРА-М, 2013. – 319 с.
14. Юрасов А. В. Основы электронной коммерции: учебник для вузов. – Москва: Горячая линия – Телеком, 2008. – 480 с.
15. Коржаков В. А. Трансформация бизнес-моделей электронной коммерции под влиянием технологий искусственного интеллекта: от операционной эффективности к экосистемной конкуренции // Инновации и инвестиции. – 2026. – № 7.
