Искусственный интеллект и развитие бизнеса: библиометрический анализ научных тенденций

В эпоху цифровизации развитие бизнеса приобретает новые формы, в которых участие искусственного интеллекта неизбежно. В данной статье исследуется взаимосвязь между искусственным интеллектом и развитием бизнеса. Целью статьи является проведение библиометрического анализа взаимодействия между искусственным интеллектом и развитием бизнеса. Методология исследования основана на библиометрическом анализе базы данных Scopus за период с 2008 г. по январь 2026 г. с целью выявления тенденций развития бизнеса в области искусственного интеллекта. Результаты показывают, что количество публикаций за анализируемый период увеличилось с 8 до 1026, а охват по отраслям науки носит междисциплинарный характер. Кроме того, было показано, что популярность темы характеризуется не только увеличением количества публикаций, но и высоким уровнем цитируемости и высокой активностью авторов в области исследований. В результате анализа были определены четыре научных направления (искусственный интеллект и промышленный сектор, цифровые бизнес-платформы, чат-боты и электронная коммерция, стратегическое управление бизнесом), которые послужат основой для концептуализации развития бизнеса в эпоху цифровизации. Теоретическая значимость исследования заключается в выявлении основных направлений исследований и документировании эволюции научного интереса к взаимосвязи между искусственным интеллектом и бизнесом. Практическая значимость этого исследования заключается в его выводах и результатах, которые могут быть полезны владельцам бизнеса и государственным учреждениям, разрабатывающим программы по продвижению цифровизации и развитию бизнеса.

1. Vaio A.D., Palladino R., Hassan R., Escobar O. Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review // Journal of Business Research. 2020. Vol. 121. P. 283–314.

2. Chhetri S.R., Milan S.M. Role of AI in predicting consumer behavior // International Journal of Scientific Research in Engineering and Management. 2025. Vol. 9. P. 1–20.

3. Rane N.L., Paramesha M., Choudhary S.P., Rane J. Artificial intelligence in sales and marketing: Enhancing customer satisfaction, experience and loyalty // Journal of Advances in Artificial Intelligence. 2024. Vol. 2. P. 245–264.

4. Becerra-Vicario R., Salas-Compás B., Valcarce-Ruiz L., Serrano S., Ramón J. The impact of artificial intelligence in the financial sector: Opportunities and challenges // International Journal of Business & Management Studies. 2024. Vol. 5. No. 10. P. 33–42.

5. Bhattacharjee R.K., Rroy A.D. Artificial intelligence (AI) transforming the financial sector operations // ESG Studies Review. 2024. URL: https://promptaijournal.org/revista/article/view/84/30 (accessed: 25.12.2025)

6. Mukherjee S., Nagariya R., Mathiyazhagan K., Baral M.M., Pavithra M., Appolloni A. Artificial intelligence-based reverse logistics for improving circular economy performance: A developing country perspective // The International Journal of Logistics Management. 2024. Vol. 33. P. 1779–1806.

7. Shpigova O., Demeshko M., Gracianova L. The possibilities of introducing AI technologies into the recruitment system of companies: Risks and prospects // Scientific Research and Development. Economics of the Firm. 2025. Vol. 14. No. 2. P. 48–53.

8. Cavazza A., Dal Mas F., Campra M., Brescia V. Artificial intelligence and new business models in agriculture: The “ZERO” case study // Management Decision. 2023. Vol. 63. P. 3244–3261.

9. Cavazza A., Dal Mas F., Paoloni P., Manzo M. Artificial intelligence and new business models in agriculture: A structured literature review and future research agenda // British Food Journal. 2023. Vol. 125. P. 436–461.

10. Donthu N., Kumar S., Mukherjee D., Pandey N., Lim W.M. How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines // Journal of Business Research. 2021. Vol. 133. P. 285–296.

11. Öztürk O., Kocaman R., Kanbach D.K. How to design bibliometric research: An overview and a framework proposal // Review of Managerial Science. 2024. Vol. 18. P. 3333–3361.

12. Chauhan R. A computer graphics assisted system for management // AFIPS National Computer Conference. 1973. P. 197–202.

13. Dwivedi Y.K., Hughes L., Ismagilova E., et al. Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy // International Journal of Information Management. 2019. Vol. 57. Art. 101994.

14. Dwivedi Y.K., Kshetri N., Hughes L., et al. Opinion paper: “So what if ChatGPT wrote it?” Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy // International Journal of Information Management. 2023. Vol. 71. Art. 102642.

15. Janiesch C., Zschech P., Heinrich K. Machine learning and deep learning // Electronic Markets. 2021. Vol. 31. P. 685–695.

16. Warner K.S., Wäger M. Building dynamic capabilities for digital transformation: An ongoing process of strategic renewal // Long Range Planning. 2019. Vol. 52. No. 3. P. 326–349.