Жасанды интеллект және бизнесті дамыту: ғылыми тенденцияларды библиометриялық талдау

Цифрландыру дәуірінде бизнестің дамуы жаңа сипатқа ие болып, бұл үдерісте жасанды интеллектінің қатысуы сөзсіз болып отыр. Осы мақалада жасанды интеллект пен бизнестің дамуы арасындағы өзара байланыс зерттеледі. Мақаланың мақсаты – жасанды интеллект пен бизнестің дамуы арасындағы өзара әрекеттестікті библиометриялық талдау арқылы зерделеу. Зерттеу әдіснамасы 2008 жылдан 2026 жылдың қаңтар айы аралығын қамтитын Scopus деректер базасын пайдалана отырып жүргізілген библиометриялық талдауға негізделген және жасанды интеллектіні қолдану арқылы бизнестің даму үрдістерін анықтауға бағытталған. Зерттеу нәтижелері талданып отырған кезеңде жарияланымдар санының 8-ден 1026-ға дейін артқанын көрсетеді, ал ғылым салалары бойынша қамтылуы айқын пәнаралық сипатқа ие. Сонымен қатар, тақырыптың танымалдығы тек жарияланымдар санының өсуімен ғана емес, сонымен бірге жоғары дәйексөзделу деңгейімен және осы зерттеу бағыты бойынша авторлардың ғылыми белсенділігінің жоғары болуымен сипатталатыны анықталды. Талдау нәтижесінде төрт негізгі ғылыми бағыт айқындалды (жасанды интеллект және өнеркәсіптік сектор, цифрлық бизнес-платформалар, чат-боттар және электрондық коммерция, бизнесті стратегиялық басқару), олар цифрландыру дәуірінде бизнестің дамуын тұжырымдамалау үшін негіз бола алады. Теориялық маңыздылығы – бұл зерттеу жаңа пәнаралық саланы ашады және жасанды интеллект пен бизнес арасындағы байланысты реттейтін ғылыми қызығушылықтардың эволюциясын құжаттайды. Бұл зерттеудің практикалық маңыздылығы алынған қорытындылар мен нәтижелердің бизнес иелері мен цифрландыруды ілгерілету және бизнесті дамыту бағдарламаларын әзірлейтін мемлекеттік органдар үшін пайдалы болуында.

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.