В статье представлены результаты эмпирического исследования, посвящённого оценке эффективности «технологий искусственного интеллекта» в поддержке риск-ориентированных управленческих решений на предприятиях малого и среднего предпринимательства. Авторами был проведён полугодовой натурный эксперимент (февраль-август 2025 г.) с участием четырёх компаний из различных отраслей экономики. В рамках эксперимента были проанализированы параллельно-принимаемые ответственными менеджерами и разработанной гибридной нейросетевой моделью 72 управленческие ситуации, в т.ч. связанные с финансовым прогнозированием, оценкой рисков и оптимизацией затрат, были. Для сравнения эффективности решений использовались методы математической статистики (критерий χ² Пирсона и t-кристий Стьюдента). Результаты показали, что нейросетевая модель обеспечила статистически значимое снижение доли неэффективных решений (8,3% против 36,1% у менеджеров), более высокую точность прогнозирования (83,5% против 72,8%) и существенное сокращение времени принятия решений. При этом в сферах с высокой долей творческих и слабоформализуемых факторов модель не показала преимущества перед человеческим опытом.
На основе полученных данных авторы разработали практические рекомендации по интеграции нейросетевых моделей в систему риск-менеджмента субъектов малого и среднего предпринимательства, включая алгоритм гибридного принятия решений и управление специфическими рисками, связанными с внедрением технологий «искусственного интеллекта». Исследование подтверждает, что «искусственный интеллект» способен существенно повышать надёжность и скорость принятия решений в структурированных задачах, выступая эффективным дополнением к экспертной оценке.

Исследование потенциала глобального финтех-сектора приобретает критическую значимость в контексте современных тенденций развития мировой экономики, трансформации ее финансовой системы и стремительной технологической революции. В настоящее время финтех-сектор представляет собой не просто набор инструментальных решений, а фактор структурной перестройки процессов создания, распределения и потребления финансовых услуг. Меняя роль традиционных институтов, нивелируя географические и социальные барьеры доступа к финансовым продуктам, финтех-сектор сегодня выступает ключевым объектом венчурного и прямого инвестирования, определяя дальнейшую динамику мирового экономического роста. Целью исследования являлась верификация тенденций и парадигм финансирования, сформировавшихся в глобальном финтех-секторе в ретроспективный период. В основу работы положена гипотеза о наличии устойчивых структурных сдвигов в указанных инвестиционных парадигмах. Методология исследования базируется на применении системного сравнительного анализа данных специализированных отчетов международных консалтинговых компаний. Результаты исследования: идентифицированы негативные тенденции, свидетельствующие о сокращении объемов финансирования глобального финтех-сектора, выявлены сопутствующие структурные изменения в доминирующих инвестиционных моделях. Область применения: результаты работы могут служить основой для дальнейших исследований инвестиционных парадигм как в зарубежном, так и в отечественном финтех-секторе

Цель настоящего исследования — создание и последующее использование чат-бота на основе генеративной языковой модели искусственного интеллекта (ГИИ) для создания ценностных предложений в сфере B2B. В рамках работы решены три задачи: проведён анализ литературы для выявления актуальных направлений использования ГИИ в B2B-коммуникациях; разработана методология формирования гипотез и аргументации на базе ГИИ; проведена апробация методологии на примере созданного чат-бота. Методология включает пять этапов: идентификацию закупочного центра, построение функционально-мотивационного профиля участников, формирование трёхуровневой модели восприятия продукта, генерацию ценностных коммуникационных связок и построение аргументации по модели ТАП. Апробация в реальных условиях (116 участников, 166 сессий) показала сокращение времени подготовки аргументации более чем на 60 %, высокую оценку применимости инструмента (средний балл 8,8 из 10, NPS +62,5) и подтверждение его готовности к масштабированию.

В статье рассмотрены результаты исследования о практическом использовании инструмента искусственного интеллекта в проекте разработки программного продукта. Поставлена и решена научная задача принципиальной оценки возможностей инженерной команды по созданию всех ключевых артефактов софтверного проекта с помощью инструмента искусственного интеллекта. Проанализированы выводы прикладного научного исследования автора о востребованности искусственного интеллекта в программной инженерии.

Цель исследования — обзор систем машинного обучения для автоматизации маркетинга. Проанализированы ключевые игроки рынка: Adobe, Google, Salesforce, IBM и «Яндекс» с акцентом на их функциональность и эффективность. Применен многокритериальный подход, выявивший сходства систем и различия в интеграции и кастомизации. Исследование показывает, что выбор системы зависит от бизнес-требований и стратегических целей, способствуя повышению эффективности цифрового маркетинга и ROI.

В настоящее время системы электронного документооборота (СЭД) становятся важной частью общего процесса автоматизации современных организаций. Актуальность применения СЭД заключается в их способности повысить эффективность работы, в то же время объективно возрастает необходимость обеспечения требований информационной безопасности. В представленной статье выполнено определение актуальных угроз информационной безопасности применительно к СЭД современной организации.

Техническая поддержка IT-инфраструктуры представляет собой сложный и комплексный проект, подверженный влиянию множества факторов, которые необходимо учитывать при планировании и оказании услуг. Важная особенность этого проекта состоит в том, что в нем возможно возникновение ситуаций, приводящих к тяжелым и даже катастрофическим последствиям, однако в силу редкости этих событий должного внимания им не уделяется.

В статье описан опыт создания и внедрения процессной модели, стандартизирующей и формализующей работу аналитиков при разработке программного обеспечения. Автор раскрывает основные управленческие и производственные проблемы и способы их преодоления на каждом этапе проекта разработки, характеризует ключевые особенности внутренних проектов в софтверных компаниях, а также положительные и отрицательные последствия управленческих решений.

В статье представлены статистические данные по выгоранию в IT-индустрии и  их сравнение с общими индустриальными показателями. В рамках исследования описаны набор личностных характеристик, негативно влияющих на развитие выгорания, а также стратегии поведения, обеспечивающие снижение выгорания и поддержание комфортного работоспособного состояния. Авторы показывают связь между особенностями реагирования на стресс и уровнем текучести персонала в организации.

В статье представлена классификация факторов риска в управлении проектами, основанная на областях возникновения данных факторов. Разделение понятий «рисковое событие» и «фактор риска» позволило взглянуть на последний как на характеристику объекта, субъекта или процесса, которую можно измерять и отслеживать. Автор приводит алгоритмы составления прогнозов возникновения рисковых событий на основе факторов риска.