Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
10
Современные цифровые технологии способствуют развитию критического анализа
процессов и явлений в рамках изучаемых дисциплин, практик ориентированности учебного
процесса, развитию инфраструктуры вуза, повышению квалификации профессорско-
преподавательского состава, достижению высоких результатов в мировых образовательных
рейтингах вузов.
Список литературы
1.
Артамонова М.В., Радченко С.В. Цифровизация высшего образования как новая
социальная реальность // Среднерусский вестник общественных наук. 2020. Т. 15. № 6. С.
30-44.
2.
Бекмуратов Т.Ф., Дадабаева Р.А. Основные направления перспективных
исследований по развитию цифровой экономики. Труды международной научно-
технической конференции «Актуальные проблемы оптимизации и автоматизации
технологических процессов и производств». Карши, Узбекистан. 17-18 ноября 2017г.
Карши. - 2017. С. 172-178.
3.
Бегалов Б.А., Жуковская И.Е., Одилов Ш.Г. Цифровые технологии – прочная
основа совершенствования статистической деятельности Республики Узбекистан.
Открытое образование. 2023. №3 (27). С. 4-16.
4.
Брызгалина Е.В. Искусственный интеллект в образовании. Анализ целей внедрения
// Человек. 2021. №2 (32). С. 9–29.
5.
Жуковская И.Е. Современные тренды импортозамещения программных продуктов
в условиях цифровизации экономики. Вестник Российского экономического университета
имени Г. В. Плеханова. 2024;(3):173-181. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2024-3-173-181.
6.
Защитина Е.К. Предпосылки цифровой трансформации мирового рынка услуг
высшего образования // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Том 13. № 12.
7.
Ивахненко Е.Н., Никольский В.С. ChatGPT в высшем образовании и науке: угроза
или ценный ресурс? // Высшее образование в России. 2023. № 4 (32). С. 9–22.
РОЛЬ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В
СОВЕРШЕНСТВОВАНИИ ОПЕРАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИЙ
Дадабаева Рано Акрамовна
И.о.проф. кафедры «Цифровая экономика» Государственного экономического
университета
Аннотация:
Рассматриваются модели управления организацией, даются понятия
бизнес модели и операционной модели. Показывается роль и место систем ИИ в принятии
решений в операционной деятельности организацией.
Ключевые слова
: бизнес модель, операционная модель, цифровизация процессов,
стратегия компании, ценность компании, интегрирование данных, принятие решений.
THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS IN IMPROVING THE
OPERATIONAL ACTIVITIES OF COMPANIES
Abstract:
The article examines the models of managing an organization, provides the
concepts of a business model and an operating model. It shows the role and place of AI systems
in decision-making in the operational activities of an organization.
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
11
Key words
: business model, operating model, digitalization of processes, company strategy,
company value, data integration, decision-making
KOMPANIYALARNING OPERATSION FAOLIYATINI
TAKOMILLASHTIRISHDA SUN’IY INTELLEKT TIZIMLARINING ROLI
Annotatsiya:
Tashkiliy boshqaruv modellari ko‘rib chiqilib, biznes modellari va operatsion
modellar tushunchalari berilgan. Tashkilotning operatsion faoliyatida qaror qabul qilishda AI
tizimlarining roli va o‘rni ko‘rsatilgan.
Kalit so‘zlar:
biznes modeli, operatsion model, jarayonlarni raqamlashtirish, kompaniya
strategiyasi, kompaniya qiymati, ma’lumotlar integratsiyasi, qaror qabul qilish.
Повсеместное использование информационно-коммуникационных технологий (ИКТ)
стало предпосылкой для формирования цифровой экономики. Современный этап развития
экономики характеризуется накоплением большого объема разнородных и несовершенных
(Incomplect) данных, а также непредсказуемыми изменениями внешней среды. Это
обусловило необходимость использования систем искусственного интеллекта (ИИ) для
совершенствования принятия решений в управлении бизнесом. Эти системы так позволяют
обрабатывать быстро растущее число данных и решать сложные задачи в реальном
масштабе времени и становятся новой операционной основой бизнеса - его ядром Поэтому
интеллектуализация цифровых технологий является одним из актуальных направлений
цифровизация процессов управления бизнесом [1].
В основе систем ИИ, как известно, заложена имитация человеческой природы.
Внедрение этих систем в деятельность компаний преобразовывает их природу то, как они
работают и как конкурируют.
Каждую компанию можно характеризовать двумя видами моделей. Одна из них это
бизнес модель, которая определяет способ, которым компания планирует создавать и
получать прибыль. Вторая - это операционная модель, которая показывает способ, которым
компания предоставляет ценность своим клиентам.
Таким образом, бизнес модель охватывает стратегию компании, показывает, как она
стремится конкурировать, предоставляя и монетизируя свой уникальный набор товаров или
услуг. Тогда как операционная модель охватывает все бизнес процессы компании, которые
позволяют производить, доставлять товары и услуги своим клиентам. Бизнес модель
определяет теорию, а операционная модель отражает практику - то, что люди и ресурсы
компании фактически делают каждый день. И хотя бизнес модель указывает на потенциал
компании с точки зрения ценности, которую она может предоставить, операционная модель
является фактическим средством создания этой ценности [2].
Производственные процессы и процессы принятия решений развивались по разному.
Тогда как как производство становится все больше и больше автоматизированным, анализ
и принятие решений осуществляются в значительной степени традиционными и слабо
цифровизированными. Теперь, когда наступает эпоха систем ИИ в компаниях происходит
фундаментальная трансформация. Эта трансформация включает в себя автоматизацию
сбора данных, аналитику и принятие решений, преобразуя системы ИИ в ядро по
управлению современной компании. Такое ядро создаст эффективную связь между
привлечением
пользователями,
сбором
данных,
разработкой
алгоритмов,
прогнозированием и улучшением процессов производства, преобразуя операционную
модель в цифровую [3]. Система ИИ будет интегрировать данные, полученные из
различных источников (внутренних и внешних по отношению к компании) с тем, чтобы
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
12
усовершенствовать набор алгоритмов. Эти алгоритмы не только делают прогнозы, но и
используют данные для повышения собственной точности. Затем эти прогнозы управляют
решениями
и
действиями,
либо
информируя
человека,
либо
обеспечивая
автоматизированный отчет.
В цифровой операционной модели компьютеры фактически выполняют работу в
реальном времени: рисуют цифровые картины, устанавливают цены на Amazon,
рекомендуют продукт в мобильном приложении Walmart, определяют надежность клиента
для выдачи кредита Ant Financial и таким образом выполняют все процессы, которые
традиционно требовали бы человеческого участия. По мере того, как мы вступаем в эпоху
искусственного интеллекта, появление цифровых операционных моделей трансформирует
основу конкуренции, делая ее основой искусственный интеллект [2].
Такое направление в развитии информационных технологий породило новое
поколение компаний - Facebook, Tencent, Snapchat, Line и TikTok - вот лишь некоторые из
них - каждая из которых предлагает масштабируемые цифровые операционные модели,
помогающие пользователям выбирать, формировать и делиться цифровыми
представлениями своей жизни и окружающего мира.
Система ИИ представляет собой масштабируемый механизм принятия решений,
который обеспечивает работу цифровой операционной модели нового формата.
Управленческие решения все чаще внедряются в программное обеспечение, которое
оцифровывает многие процессы, которые традиционно выполнялись людьми. Так,
например, ни один человек не участвует в миллионах ежедневных аукционов поисковой
рекламы в Google или Baidu. Диспетчеры не решают, какой автомобиль выбрать на DiDi,
Grab, Lyft или Uber. Спортивные ритейлеры не устанавливают ежедневные цены на одежду
для гольфа на Amazon. Банкиры не одобряют каждый кредит в Ant Financial. Вместо этого
эти процессы оцифровываются и реализуются системой ИИ, которая рассматривает
принятие решений как производственный процесс. Аналитика систематически преобразует
внутренние и внешние данные в прогнозы, идеи и выбор, которые, в свою очередь,
направляют или даже автоматизируют различные операционные действия [5].
Цифровые операционные модели могут принимать различные формы. В некоторых
случаях они могут управлять только потоками информации (например, Ant Financial,
Google или Facebook). В других случаях операционные модели определяют, как компания
создает, доставляет или эксплуатирует реальные физические продукты (например, Ocado,
Amazon или Waymo). В любом случае системы ИИ находятся в центре модели, управляя
наиболее важными процессами и операционными решениями, в то время как люди
перемещаются на периферию, с критического пути создания ценности.
Система ИИ в принятии решений представляют собой крупный прогресс, который
выходит за рамки человеческих возможностей. Роль ИИ в принятии решений охватывает
такие отрасли, как финансы, здравоохранение, производство и маркетинг. Эти системы
позволяет проводить более быстрый и эффективный анализ огромных наборов данных, что
приводит к более быстрым и обоснованным решениям. Это особенно важно в ситуациях,
требующих времени, таких как чрезвычайные ситуации, когда быстрый анализ может
означать разницу между жизнью и смертью. Более того, ИИ может помочь в выявлении
закономерностей и составлении прогнозов, которые могут быть упущены из виду людьми,
принимающими решения, что потенциально приводит к лучшим результатам в таких
областях, как управление рисками, распределение ресурсов и разработка политики. По
данным Precedence Research , в 2022 году мировой рынок интеллектуальных решений
оценивался в 10,55 млрд долларов США. По прогнозам, к 2032 году он вырастет примерно
Современные проблемы интеллектуальных систем. Республиканская научно-практическая конференция. Джизак, 18-19 апреля 2025 г.
13
до 45,15 млрд долларов США, а среднегодовой темп роста составит 15,7% в период с 2023
по 2032 год [5].
Список литературы
1.
Т.Ф. Бекмуратов. Интеллектуализация цифровой экономики - инновационные
подходы и перспективные направления развития. Инновацион ёндашувлар илм-фан
тараққиёти калити сифатида: ечимлар ва истиқболлар. Мавзусидаги республика
миқиёсидаги илмий-техник анжумани материаллари тўплами (2020 йил 8-10
октябрь).Джизак.
2.
Marco Iansiti, Karim R. Lakhani. Competing in the age of ai. Harvard business review
press, Boston. https://hbr.org/2020/01/competing-in-the-age-of-ai.
3.
Blaise Aguera y Arcas, “What Is AMI?” Medium, February 23.
4.
Марк Пёрди и А. Марк Уильямс.
https://hbr.org/2023/10/how-ai-can-help-leaders-make-better-decisions-under-pressure.
5.
Интеллектуальные технологии в экономике: революция в мире бизнеса
МАТНЛАРНИ ТАҲЛИЛ ҚИЛИШ ИЛОВАЛАРИ
Ниёзматова Нилуфар Аълохановна
“Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект” кафедраси к.и.х.
“ТИҚХММИ” Миллий тадқиқот университети
Маматов Нарзулло Солиджонович
“Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект” кафедраси мудири, профессор
“ТИҚХММИ” Миллий тадқиқот университети
Турғунова Нафисахон Махаммаджон қизи
“Рақамли технологиялар ва сунъий интеллект” кафедраси ассистенти
“ТИҚХММИ” Миллий тадқиқот университети
Туракулова Шаҳноза Абдурашидовна
Тошкент менежмент ва иқтисодиёт институти ассистенти
Аннотация:
Ушбу мақолада матнли маълумотларни таҳлил қилиш ва таснифлаш
жараёнлари таҳлил этилган бўлиб, матнли маълумотлар турлари, яъни структураланган,
структураланмаган ва ярим структураланган маълумотлар кўриб чиқилди ҳамда уларни
хусусиятлари келтириб ўтилди. Бундан ташқари, ўзбек тилидаги матнли маълумотларни
қайта ишлаш бўйича мавжуд имкониятлар ва муаммоларга алоҳида эътибор қаратилди.
Хусусан, “Tahrirchi” тизими мисолида ўзбек тилидаги матнли маълумотларни таҳлил
қилишдаги ютуқлар ва камчиликлар келтириб ўтилди.
Калит сўзлар:
Матнли маълумотлар, қайта ишлаш, таснифлаш, табиий тилни қайта
ишлаш (NLP), структураланган маълумотлар, структураланмаган маълумотлар, “Tahrirchi”,
интеллектуал таҳлил, машинали ўқитиш, семантик таҳлил, морфологик таҳлил,
алгоритмлар, сунъий интеллект, орфографик таҳлил.
ПРОГРАММЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ТЕКСТА
Аннотация
: В данной статье анализируется процесс анализа и классификации
текстовых данных, рассматриваются типы текстовых данных, т. е. структурированные,
неструктурированные и полуструктурированные данные, а также выделяются их
