News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesNews of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of SciencesИзвестия Кабардино-Балкарского научного центра РАН1991-66392949-194029438610.35330/1991-6639-2025-27-2-37-54HHUAUJАвтоматизация и управление технологическими процессами и производствамиAutomation and control of technological processes and productionsReview ArticleThe role of artificial intelligence technologies in digital transformation of Russian productionРоль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского производстваhttps://orcid.org/0000-0002-3086-42006143-4370RebusNatalia A.РебусНаталья Анатольевна
Russian Federation

Associate Professor at the Department of Digital Economics

доцент кафедры цифровой экономики

nrebus@synergy.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7862-680X7057-5071БлаговещенскийИван ГермановичBlagoveshchenskyIvan G.
Russian Federation

д-р техн. наук, профессор кафедры информатики и вычислительной техники пищевых производств

Doctor of Engineering Sciences, Professor at the Department of Computer Science and Computer Technology of Food Production

drbl@bk.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9870-46368543-6319РатановаОльга ВалентиновнаRatanovaOlga V.
Russian Federation

Associate Professor at the Department of Digital Economics

доцент кафедры цифровой экономики

rov75@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8012-85945209-2449MastyaevFilipp A.МастяевФилипп Алексеевич
Russian Federation

старший преподаватель кафедры цифровой экономики

Senior Teacher at the Department of Digital Economics

raven128@yandex.ruSynergy Moscow Financial and Industrial UniversityМосковский финансово-промышленный университет «Синергия»Russian Biotechnological University (ROSBIOTECH)Российский биотехнологический университет (РОСБИОТЕХ)ru11062025202527237543005202530052025Copyright ©; 2025, Rebus N.A., Blagoveshchensky I.G., Ratanova O.V., Mastyaev F.A.Copyright ©; 2025, Ребус Н.А., Благовещенский И.Г., Ратанова О.В., Мастяев Ф.А.2025Rebus N.A., Blagoveshchensky I.G., Ratanova O.V., Mastyaev F.A.Ребус Н.А., Благовещенский И.Г., Ратанова О.В., Мастяев Ф.А.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://journals.rcsi.science/1991-6639/article/view/294386

The digital transformation of a business means the digitization of many processes in an enterprise, i.e. it assumes the implementation of processes using computer technology and IT technologies. At the same time, it is important to organize the effective integration of existing processes in the enterprise with modern IT technologies. Such integration may concern not only production, but also other areas of human activity. Of course, many industries have been automated to varying degrees before, but the advent of artificial intelligence (AI) can smooth out the difference between industries with varying degrees of automation and optimize processes, even if some of the fields of activity do not involve the use of AI. Nevertheless, the process of digitalization in the vast majority of cases will accelerate decision-making if AI systems are used, in particular a digital twin. This optimizes data collection, which will allow them to be used to create models of objects or systems. In the future, the model will be used to analyze and optimize work without the physical presence of an object. All of the above determines the relevance of the topic of determining the role of artificial intelligence in the transformation of Russian business. In this article, the authors reflect on the problem "What is needed for the development of new data analysis technologies in production? And how can we improve the data environment?" The article provides an overview of the history of the use of artificial intelligence in business. The weaknesses of using artificial intelligence technologies are discussed. An attempt is being made to answer the question of what needs to be done today so that an enterprise or organization can take a leading position tomorrow.

Цифровая трансформация бизнеса означает перевод многих процессов на предприятии в цифровой вид, т.е. предполагается выполнение процессов с использованием компьютерной техники и ИТ-технологий. При этом важно организовать эффективную интеграцию уже имеющихся на предприятии процессов с современными ИТ-технологиями. Такая интеграция может касаться не только производства, но и других областей человеческой деятельности. Конечно, и раньше многие отрасли в разной мере подвергались автоматизации, но появление искусственного интеллекта (ИИ) может сгладить разницу между отраслями с автоматизацией разной степени и позволит оптимизировать процессы, даже если какие-то из сфер деятельности не предполагают использование ИИ. Тем не менее процесс цифровизации в подавляющем большинстве случаев даст ускорение принятию решений, если использовать системы ИИ, в частности цифрового двойника. Это оптимизирует сбор данных, что позволит использовать их для создания моделей объектов или систем. Модель в дальнейшем будет применяться для анализа и оптимизации работы без физического присутствия объекта. Все вышеизложенное и определяет актуальность темы идентификации места и роли искусственного интеллекта в цифровой трансформации российского бизнеса. В данной статье авторы размышляют над проблемой «Какие шаги необходимо предпринять для развития новых технологий анализа данных в производстве? И как усовершенствовать среду работы с данными?». В статье дается обзор истории использования искусственного интеллекта в бизнесе. Обсуждаются слабые стороны применения технологий искусственного интеллекта. Предпринимается попытка дать ответ на вопрос: что нужно сделать уже сегодня, чтобы предприятие или организация могли занять лидирующие позиции завтра.

artificial intelligencedigital twinsbig datamachine learningmachine learning modelискусственный интеллектцифровые двойникибольшие данныемашинное обучениемодель машинного обученияDoguchaeva S.M. Innovative development of artificial intelligence and machine learning in the modern economy. RISK: Resursy, Informatsiya, Snabzheniye, Konkurentsiya [RISK: Resources, Information, Supply, Competition]. 2019. No. 1. Pp. 136–138. EDN: ROCRDW. (In Russian)Догучаева С. М. Инновационное развитие искусственного интеллекта и машинного обучения в современной экономике // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2019. № 1. С. 136–138. EDN: ROCRDWMurzagalina G.M., Kitabanov A. The experience of using artificial intelligence in production to increase productivity and staff safety. Moskovskiy ekonomicheskiy zhurnal [Moscow Economic Journal]. 2022. Vol. 7. No. 12. Pp. 474–482. DOI: 10.55186/2413046Х_2022_7_12_715. (In Russian)Мурзагалина Г. М., Китабанов А. Опыт применения искусственного интеллекта в производстве для повышения производительности и безопасности персонала // Московский экономический журнал. 2022. Т. 7. № 12. C. 474–482. DOI: 10.55186/2413046Х_2022_7_12_715Polozhevets E.V., Sykeeva I.N. From the history of the use of artificial intelligence. Vestnik obrazovatel'nogo konsortsiuma “Srednerusskiy universitet”. Informatsionnyye tekhnologii [Bulletin of the educational consortium Central Russian University. Information technology]. 2024.Положевец Е. В., Сыкеева И. Н. Из истории использования искусственного интеллекта // Вестник образовательного консорциума «Среднерусский университет». Информационные технологии. 2024. № 1(23). С. 52–54.No. 1(23). Pp. 52–54. (In Russian)Стефанова Н. А., Сидорова Ю. В. Использование искусственного интеллекта для принятия управленческих решений // Вопросы устойчивого развития общества. 2020. № 2. С. 331–334. DOI: 10.34755/IROK.2020.45.31.021. EDN: INDGSXStefanova N.A., Sidorova Yu.V. The use of artificial intelligence for managerial decision-making. Voprosy ustoychivogo razvitiya obshchestva [Issues of sustainable development of society]. 2020. No. 2. Pp. 331–334. DOI: 10.34755/IROK.2020.45.31.021. EDN: INDGSX. (In Russian)Арзамасов Ю. Г. Комплексный подход к определению искусственного интеллекта // Вестник ВГУ. Серия: Право. 2022. № 3(50). С. 242–262.Arzamasov Yu.G. An integrated approach to the definition of artificial intelligence Vestnik VGU [Bulletin of the VSU]. Series: Law. 2022. No. 3(50). Pp. 242–262. (In Russian)Благовещенская М. М., Благовещенский И. Г., Назойкин Е. А., Крылова Л. А. Методика автоматической оценки качества пищевых изделий на основе теории искусственных нейронных сетей // Пищевая промышленность. 2015. № 2. С. 42–45. EDN: TKLVUNBlagoveshchenskaya M.M., Blagoveshchensky I.G., Nazoikin E.A., Krylova L.A. Method of automatic assessment of the quality of food products based on the theory of artificial neural networks. The food industry. 2015. No. 2. Pp. 42–45. EDN: TKLVUN. (In Russian)Фроликов А. В., Трубин А. Е., Алексахин А. Н., Нечаев А. М. Перспективы и риски применения технологии искусственного интеллекта в корпоративном управлении // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. 2025. Т. 22. № 1(139). С. 198–208. DOI: 10.21686/2413-2829-2025-1-198-208Frolikov A.V., Trubin A.E., Aleksakhin A.N., Nechaev A.M. Prospects and risks of using artificial intelligence technology in corporate governance. Vestnik Rossiyskogo ekonomicheskogo universiteta imeni G.V. Plekhanova [Bulletin of the Plekhanov Russian University of Economics]. 2025. Vol. 22. No. 1(139). Pp. 198–208. DOI: 10.21686/2413-2829-2025-1-198-208. (In Russian)Рылов С. А., Холопов В. А., Благовещенский И. Г., Назойкин Е. А. Цифровые двойники систем автоматизации на базе промышленного интернета вещей с применением технологий виртуализации // Приборы. 2022. № 11(269). С. 27–31. EDN: HMVGYARylov S.A., Kholopov V.A., Blagoveshchenskiy I.G., Nazoikin E.A. Digital twins of automation systems based on the industrial Internet of Things using virtualization technologies. Instrumentation. 2022. No. 11(269). Pp. 27–31. EDN: HMVGYA. (In Russian)Алексахин А. Н., Алыменко М. А., Анисимов А. Ю. и др. Прикладные аспекты применения искусственного интеллекта и нейросетевых технологий. М.: Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2024. 176 с. ISBN: 978-5-466-07072-9. EDN: DJPAKMAleksakhin A.N., Alymenko M.A., Anisimov A.Yu. et al. Prikladnyye aspekty primeneniya iskusstvennogo intellekta i neyrosetevykh tekhnologiy [Applied aspects of artificial intelligence and neural network technologies]. Moscow: Obshchestvo s ogranichennoy otvetstvennost'yu "Rusayns", 2024. 176 p. ISBN: 978-5-466-07072-9. EDN: DJPAKM. (In Russian)Анисимов А. Ю., Трубин А. Е., Алексахин А. Н. и др. Проблемы и перспективы внедрения информационных технологий в процесс подготовки кадров для цифровой экономики. М.: Общество с ограниченной ответственностью «Русайнс», 2023. 170 с. ISBN: 978-5-466-03248-2. EDN: XHZQNIAnisimov A.Yu., Trubin A.E., Aleksakhin A.N. et al. Problemy i perspektivy vnedreniya informatsionnykh tekhnologiy v protsess podgotovki kadrov dlya tsifrovoy ekonomiki [Problems and prospects of introducing information technologies into the process of personnel training for the digital economy]. Moscow: Obshchestvo s ogranichennoy otvetstvennost'yu “Rusayns”, 2023. 170 p. ISBN: 978-5-466-03248-2. EDN: XHZQNI. (In Russian)Габалин А. В., Гребенюк Г. Г., Дорри М. Х. и др. Модели и методы анализа устойчивости критической инфраструктуры с применением цифрового двойника // Сборник научных трудов XXV Российской научной конференции «Инжиниринг предприятий и управление знаниями». Т. 1. Москва, 2022. С. 70–77. EDN: GPLSSRGabalin A.V., Grebenyuk G.G., Dorri M.Kh. et al. Modeli i metody analiza ustoychivosti kriticheskoy infrastruktury s primeneniyem tsifrovogo dvoynika [Models and methods for analyzing the stability of critical infrastructure using a digital twin]. Sbornik nauchnykh trudov XXV Rossiyskoy nauchnoy konferentsii “Inzhiniring predpriyatiy i upravleniye znaniyami”. Vol. 1. Moscow, 2022. Pp. 70–77. EDN: GPLSSR. (In Russian)Звонов А. О., Захаров А. В. Использование нейронной сети для автоматизации проектирования типовых технических объектов. В сборнике: Информационные технологии в науке и производстве. Материалы IX Всероссийской молодежной научно-технической конференции. Омск, 2022. С. 116–121. EDN: OINXLZZvonov A.O., Zakharov A.V. Ispol'zovaniye neyronnoy seti dlya avtomatizatsii proyektirovaniya tipovykh tekhnicheskikh ob"yektov [Using a neural network to automate the design of typical technical facilities]. V sbornike: Informatsionnyye tekhnologii v nauke i proizvodstve [Information technologies in science and production]. Materialy IX Vserossiyskoy molodezhnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii. Omsk, 2022. Pp. 116–121. EDN: OINXLZ. (In Russian)Потяг В. С. Применение искусственного интеллекта как инструмент повышения экономической эффективности промышленного предприятия. Сборник научных трудов «Теория и практика управления в современных условиях» по итогам III Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2024. С. 414–417. EDN: GZAQJIPotyag V.S. Primeneniye iskusstvennogo intellekta kak instrument povysheniya ekonomicheskoy effektivnosti promyshlennogo predpriyatiya [The use of artificial intelligence as a tool to increase the economic efficiency of an industrial enterprise]. Sbornik nauchnykh trudov “Teoriya i praktika upravleniya v sovremennykh usloviyakh” po itogam III Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. St. Petersburg, 2024. Pp. 414–417. EDN: GZAQJI. (In Russian)Ребус Н. А. Проектирование и реализация компонентов интеллектуальной программной среды. В сборнике: Роль бизнеса в трансформации общества – 2023. Сборник материалов XVIII Международного конгресса (международной научно-практической конференции). М., 2023. С. 353–357. EDN: ZOEDLJRebus N.A. Proyektirovaniye i realizatsiya komponentov intellektual'noy programmnoy sredy [Design and implementation of components of an intelligent software environment]. V sbornike: Rol' biznesa v transformatsii obshchestva – 2023 [The role of business in the transformation of society – 2023]. Sbornik materialov XVIII Mezhdunarodnogo kongressa (mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii). Moscow, 2023. Pp. 353–357. EDN: ZOEDLJ. (In Russian)Рылов С. А., Благовещенский И. Г., Кучумов А. В. и др. Архитектурная концепция разработки современных цифровых двойников на базе промышленного интернета вещей. Сборник научных докладов «Фабрика будущего: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам для отраслей пищевой промышленности» III Международной специализированной конференции-выставки. Курск, 2022. С. 284–293.Rylov S.A., Blagoveshchenskiy I.G., Kuchumov A.V. et al. Arkhitekturnaya kontseptsiya razrabotki sovremennykh tsifrovykh dvoynikov na baze promyshlennogo interneta veshchey [An architectural concept for the development of modern digital twins based on the industrial Internet of Things]. Sbornik nauchnykh dokladov “Fabrika budushchego: perekhod k peredovym tsifrovym, intellektual'nym proizvodstvennym tekhnologiyam, robotizirovannym sistemam dlya otrasley pishchevoy promyshlennosti” III Mezhdunarodnoy spetsializirovannoy konferentsii-vystavki. Kursk, 2022. Pp. 284–293. (In Russian)