В условиях экспоненциального роста инвестиций в генеративный ИИ статья исследует проблему его безопасной и эффективной интеграции в корпоративные процессы. Цель — разработка комплексной модели, объединяющей стратегии внедрения и структуры управления. Анализируются этапы внедрения (оценка готовности, модель «человек в контуре») и ключевые компоненты корпоративного управления: контроль качества контента, управление данными, соответствие нормам. Основной вывод: успех интеграции определяется не столько технологиями, сколько созданием формализованной системы управления рисками. Практическая значимость работы заключается в предложении структурированной дорожной карты для бизнеса, позволяющей максимизировать выгоды и минимизировать угрозы.

Ключевые слова: генеративный искусственный интеллект, корпоративное управление, корпоративные коммуникации, управление рисками ИИ, этика ИИ, стратегии внедрения ИИ, управление данными, Human-in-the-Loop.

Amid exponential growth in Generative AI investment, this article examines its safe and effective integration into corporate processes. The goal is to develop a comprehensive model that combines implementation strategies with governance frameworks. The study analyzes implementation stages (readiness assessment, the 'human-in-the-loop' model) and key components of corporate governance, including content quality control, data governance, and regulatory compliance. The core conclusion is that successful integration depends less on the technology itself and more on establishing a formalized risk management system. The practical significance lies in offering a structured roadmap for businesses to maximize benefits while minimizing threats.

Ключевые слова: generative artificial intelligence, corporate governance, corporate communications, AI risk management, AI ethics, AI implementation strategies, data management, Human-in-the-Loop.

Введение

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) за последние годы прошел стремительный путь от технологической инновации до фундаментального элемента корпоративной стратегии, трансформируя подходы к созданию контента и организации коммуникаций. Этот сдвиг подкрепляется беспрецедентными по масштабу инвестициями и темпами внедрения. По данным International Data Corporation (IDC), мировые расходы на решения в области GenAI, составившие в 2023 году почти 16 млрд долларов, по прогнозам, достигнут 143 млрд долларов к 2027 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста в 73,3 % [6]. Этот показатель более чем в два раза превышает темпы роста общих расходов на ИИ и в 13 раз — на глобальные ИТ-расходы за тот же период [6]. Исследования, проведенные в 2023 году, уже демонстрировали значительное влияние анонсов, связанных с GenAI, на рыночную капитализацию компаний, что подчеркивает его трансформационный потенциал для рынков капитала [14]. Прогноз Gartner, сделанный в тот же период, предсказывал, что к 2026 году более 80 % предприятий будут использовать API или модели GenAI и/или развернут приложения с поддержкой GenAI в производственной среде, что кардинально отличается от показателя менее 5 % в 2023 году [7].

Столь быстрый количественный рост сопровождается качественным переходом от стадии осторожных экспериментов к этапу полномасштабной интеграции технологии в основные бизнес-процессы. Эмпирические исследования подтверждают эту тенденцию: организации активно переходили от пилотных проектов к продуктивному использованию GenAI [11, 12]. Например, анализ внедрения этой технологии в коммуникационных департаментах университетов показал явный переход от начального тестирования к системной интеграции, особенно в области генерации текстов [9]. Крупные организации, такие как Объединенный исследовательский центр Европейской комиссии, уже к 2024 году накопили значительный опыт крупномасштабного внедрения платформ GenAI для тысяч сотрудников, подтвердив потенциал технологии для повышения производительности при выполнении наукоемких задач [6]. Однако этот процесс сопряжен со значительными вызовами, включая проблемы с фактической точностью генерируемого контента, обеспечением конфиденциальности данных и риском размывания уникального стиля (brand voice) компании.

Сложившаяся ситуация формирует актуальный научный и практический запрос на разработку системного подхода к интеграции GenAI. Целью настоящего исследования является разработка и систематизация комплексной модели, объединяющей стратегии внедрения генеративного ИИ в корпоративные процессы создания контента и коммуникаций с соответствующими структурами управления для обеспечения эффективности и безопасности.

Для достижения поставленной цели в статье решаются следующие задачи:

– Анализ текущего состояния и ключевых тенденций использования GenAI в корпоративной среде на основе данных за 2023–2025 гг.

– Выявление и классификация основных вызовов и рисков, связанных с интеграцией GenAI, включая технологические (например, «галлюцинации» моделей), организационные (сопротивление изменениям, недостаток компетенций) и этико-правовые (непрозрачность моделей, предвзятость, ответственность).

– Систематизация практических стратегий и этапов внедрения GenAI, включая определение сценариев использования, выбор технологических моделей, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), и обеспечение качества данных.

– Разработка адаптивной структуры корпоративного управления, ориентированной на смягчение рисков и обеспечение ответственного использования GenAI в соответствии с этическими нормами и требованиями регуляторов.

Научная новизна исследования заключается в разработке синтетической модели, которая устанавливает прямую взаимосвязь между стратегией внедрения GenAI и структурой управления. В отличие от работ, рассматривающих эти аспекты изолированно, предлагаемый подход носит комплексный характер. Традиционные модели корпоративного управления, основанные на человеко-центричных процессах принятия решений, сталкиваются с серьезными ограничениями при попытке адекватно реагировать на вызовы, порождаемые «черными ящиками» ИИ, где непрозрачность алгоритмов подрывает принципы подотчетности и ответственности. Современные исследования подчеркивают острую необходимость в адаптивных, проактивных и инклюзивных рамках управления, способных эволюционировать вместе с технологией. Таким образом, данная статья вносит вклад в научную дискуссию, предлагая теоретически обоснованную и практически ориентированную модель, призванную стать инструментом для принятия управленческих решений в условиях стремительной технологической трансформации.

Обзор литературы

Академический и аналитический дискурс, посвященный интеграции генеративного ИИ, активно развивается по трем ключевым, взаимосвязанным направлениям: анализ экономического контекста и инвестиционных трендов, исследование трансформационного воздействия на бизнес-процессы и систематизация сопутствующих вызовов и барьеров.

Экономический контекст и инвестиционные тренды в области GenAI характеризуются дуализмом беспрецедентного роста капиталовложений и высоких барьеров входа, обусловленных значительными затратами. Так, 2023 год стал рекордным для венчурных инвестиций в сектор, объем которых превысил 21,8 млрд долларов США, что в пять раз больше показателя предыдущего года [17]. Анализ распределения этих средств показывает, что более 77 % финансирования было направлено в капиталоемкую разработку фундаментальной ИИ-инфраструктуры, такой как большие языковые модели (LLM). Эта тенденция подчеркивает высокую стоимость не только разработки, но и внедрения и поддержки GenAI-решений. Как отмечается в исследованиях, совокупные затраты, включающие приобретение специализированного оборудования, обеспечение высокого качества данных, интеграцию с legacy системами и привлечение дефицитных специалистов, формируют существенный финансовый барьер для многих организаций [13, 15]. В результате на рынке наблюдался сдвиг корпоративных стратегий: многие компании, столкнувшись с более высокими, чем ожидалось, затратами на создание и поддержку собственных моделей, в 2024 году стали отказываться от внутренних разработок в пользу приобретения готовых коммерческих решений [5].

Параллельно с ростом инвестиций научная литература фиксирует фундаментальную трансформацию бизнес-процессов, знаменующую переход от стадии экспериментального использования к глубокой интеграции GenAI в ключевые корпоративные функции [8]. Технология находит применение на всех этапах жизненного цикла продукта: от генерации идей и проведения маркетинговых исследований до автоматизации разработки программного кода и анализа обратной связи от клиентов. Потенциал для повышения эффективности подтверждается эмпирическими данными. В исследованиях зафиксированы возможности достижения прироста производительности на 30–50 % и сокращения операционных издержек до 50 % в задачах автоматизации процессов [36]. В частности, кейс-стади, опубликованное Национальным бюро экономических исследований (NBER), продемонстрировало рост производительности труда службы поддержки на 13,8 %, сопровождавшийся повышением удовлетворенности клиентов и ростом стабильности штата [3]. Этот трансформационный эффект достигается за счет реализации четырех ключевых групп возможностей GenAI: сжатие информации, создание креативного контента, персонализация взаимодействия с клиентами и автоматизация написания кода. Эволюция моделей, которые к началу 2025 года стали мультимодальными и получили расширенные возможности логического вывода, еще более усилила этот потенциал.

Несмотря на очевидные преимущества, научные публикации уделяют значительное внимание ключевым вызовам и барьерам для внедрения, которые можно систематизировать по трем основным группам:

– Технологические барьеры. Центральной проблемой остается качество и доступность корпоративных данных, так как неполные, фрагментированные или необъективные наборы данных напрямую снижают точность и надежность генерируемых результатов. Серьезным ограничением также является феномен «галлюцинаций» — генерации моделями фактически неверной информации, что подрывает доверие к технологии в критически важных бизнес-процессах. Кроме того, интеграция с legacy корпоративными системами остается сложной технической задачей.

– Организационно-управленческие барьеры. На организационном уровне компании сталкиваются с необходимостью разработки комплексных программ управления изменениями для преодоления сопротивления персонала и формирования новых компетенций. Важной задачей является создание новых регламентов и рабочих процессов, обеспечивающих верификацию и сохранение стилистического единства контента, создаваемого с помощью ИИ.

– Этико-правовые барьеры. Наиболее сложным и дискуссионным аспектом является обеспечение подотчетности и прозрачности принимаемых ИИ решений, что затруднено закрытой архитектурой многих моделей. Критически важным становится соблюдение нормативных требований в области конфиденциальности данных и авторского права. Более того, широкое распространение GenAI обострило риски, связанные с кибербезопасностью и быстрым распространением дезинформации, что формирует настоятельный запрос на разработку надежных рамок корпоративного управления.

Основная часть

Стратегическая модель поэтапной интеграции генеративного ИИ

Успешная и устойчивая интеграция генеративного ИИ в корпоративную среду требует системного подхода, выходящего за рамки простого технологического развертывания. Для минимизации рисков и максимизации ценности предлагается стратегическая модель, состоящая из трех последовательных и взаимосвязанных этапов: оценка готовности и определение целей, выбор и адаптация технологической модели, а также ресурсное обеспечение и управление изменениями.

Этап 1: Оценка готовности и определение целей. Фундаментом для любой ИИ-инициативы является всесторонняя оценка организационной готовности, проводимая до выделения значительных инвестиций. Для этой цели используются специализированные методологии, такие как «Методология оценки готовности» (Readiness Assessment Methodology, RAM), разработанная ЮНЕСКО, которая позволяет оценить готовность институциональных и регуляторных рамок, а также наличие необходимого человеческого капитала и инфраструктуры для этичного внедрения ИИ [18]. Другие фреймворки, например, Индекс готовности к ИИ (AI Readiness Index, AIRI), фокусируются на таких ключевых аспектах, как состояние корпоративных данных, наличие инфраструктуры и управленческих протоколов, а также уровень компетенций персонала [1]. Результаты такого аудита позволяют выявить «узкие места» и сформировать дорожную карту для их устранения. На основе проведенной оценки организация должна сформулировать четкие, измеримые бизнес-цели и определить конкретные сценарии использования с высоким потенциалом возврата инвестиций (ROI). К таким сценариям относятся:

– Автоматизация создания рутинного контента (например, внутренние отчеты, протоколы встреч).

– Генерация персонализированных маркетинговых материалов для повышения вовлеченности клиентов.

– Первичная обработка и классификация клиентских запросов для ускорения работы служб поддержки.

Этап 2: Выбор и адаптация технологической модели. На втором этапе осуществляется выбор технологического подхода, где для корпоративной среды приоритетной становится модель «человек в контуре управления» [19, 10]. Эта модель предполагает, что ИИ используется для автоматизации и генерации черновых версий контента, однако финальная верификация, редактирование и утверждение остаются за сотрудником-экспертом. Такой подход позволяет одновременно использовать эффективность автоматизации и обеспечивать высокий уровень качества, точности и соответствия стилю бренда, что критически важно для снижения рисков, связанных с «галлюцинациями» и фактическими ошибками моделей. Для повышения релевантности и точности генерируемого контента применяются методы дообучения. Этот процесс заключается в дополнительной тренировке предварительно обученной модели на специфических корпоративных данных (например, внутренняя документация, маркетинговые материалы, база знаний). Дообучение позволяет адаптировать модель к уникальной терминологии, стилю и контексту организации, что значительно повышает качество и практическую ценность получаемых результатов, обеспечивая соответствие контента идентичности бренда.

Этап 3: Ресурсное обеспечение и управление изменениями. Заключительный этап модели фокусируется на обеспечении устойчивости и масштабируемости инициативы. Это требует, во-первых, выделения отдельного, четко структурированного бюджета. Аналитические отчеты, подготовленные еще в 2023 году, показывали, что значительная часть предприятий (42 %) планировала бюджеты на ИИ в размере 1 млн долларов и более, что подчеркивает осознание капиталоемкости таких проектов [16]. Бюджет должен покрывать не только затраты на технологии, но и на обучение персонала и постоянную поддержку. Во-вторых, ключевым фактором успеха является управление организационными изменениями. Внедрение GenAI — это не просто технологический апгрейд, а трансформация рабочих процессов, требующая адаптации корпоративной культуры и развития новых компетенций у сотрудников. Организации должны инвестировать в программы повышения квалификации персонала и формирования новых ролей, например, промпт-инженеров, способных эффективно взаимодействовать с ИИ-системами. Результаты, полученные на этапе оценки готовности, должны лечь в основу стратегии управления изменениями, направленной на преодоление сопротивления и формирование культуры сотрудничества человека и машины.

Практики внедрения и корпоративное управление

Эффективная реализация стратегической модели интеграции невозможна без параллельного создания надежной корпоративной структуры управления. Такая структура является не бюрократическим барьером, а необходимым инструментом для проактивного управления рисками, обеспечения соответствия нормативным требованиям и поддержания доверия к технологии со стороны всех заинтересованных сторон. Как показывают исследования, многие организации уже добились значительного прогресса в создании таких рамок, однако критические пробелы все еще существуют.

Фундаментом такой структуры выступают этические принципы и комплексное управление рисками. Ключевая цель управления — обеспечить ответственное, этичное и безопасное развитие и использование систем ИИ. Это требует построения всеобъемлющей структуры управления, которая определяет ключевые роли, устанавливает организационные механизмы и формирует культуру общей ответственности. В основе такой структуры лежат этические принципы, такие как справедливость, прозрачность и подотчетность, которые уже стали фундаментом для разрабатываемых нормативных актов, включая Акт об ИИ Европейского Союза (EU AI Act) [4]. Наряду с этим, регуляторы усиливают контроль за применением ИИ в корпоративной среде. Так, в 2024 году Министерство юстиции США обновило свои рекомендации, обязав компании демонстрировать, как они выявляют, отслеживают и смягчают риски, связанные с использованием ИИ [2]. Это требует полной интеграции управления ИИ-рисками в существующие корпоративные системы управления для обеспечения соответствия законодательству и предотвращения операционных сбоев.

Эта основа реализуется через набор конкретных и взаимосвязанных операционных компонентов:

– Управление качеством контента. Одной из главных проблем при внедрении генеративного ИИ в маркетинге и коммуникациях является сохранение целостности и последовательности бренда. Надежная структура управления позволяет обеспечить единообразие сообщений и защитить репутацию бренда, независимо от того, создан контент человеком или машиной. Для этого необходимо внедрять многоуровневые рабочие процессы, включающие обязательную проверку человеком, чтобы гарантировать соответствие сгенерированных материалов стандартам качества и стилю бренда.

– Управление данными. Управление данными представляет собой структурированный подход к работе с информацией на протяжении всего ее жизненного цикла, определяющий политики и роли для обеспечения эффективного и ответственного использования данных. Качество генерируемого контента напрямую зависит от точности, полноты и надежности данных, используемых для обучения и работы ИИ-систем. Поэтому ключевым элементом управления является внедрение политик, направленных на постоянный мониторинг и улучшение качества данных, включая автоматизированное обнаружение и исправление ошибок, а также выявление и смягчение предвзятости в наборах данных.

– Нормативно-правовое соответствие. Структура управления должна обеспечивать строгое соблюдение действующих и разрабатываемых правовых норм. Это включает соответствие требованиям по защите персональных данных и обеспечение прозрачности работы ИИ-моделей, особенно для систем с высоким уровнем риска, как того требует Акт об ИИ ЕС. Компании должны быть в состоянии продемонстрировать регуляторам, что их ИИ-системы проходят регулярное тестирование на предмет соответствия законодательству и внутренним политикам.

– Информационная безопасность. Все системы искусственного интеллекта должны проектироваться с учетом необходимости защиты от уязвимостей и киберугроз. Структура управления должна включать политики и технические меры, направленные на защиту конфиденциальных данных от несанкционированного доступа и утечек. Это включает использование ИИ для мониторинга угроз безопасности в режиме реального времени и динамической настройки прав доступа к данным.

Заключение

Проведенное исследование позволяет заключить, что успешная и безопасная интеграция генеративного искусственного интеллекта в корпоративные процессы создания контента и коммуникаций представляет собой многофакторную задачу, не сводимую исключительно к технологическим аспектам. Ключевой вывод заключается в том, что эффективность внедрения напрямую зависит от реализации комплексной стратегии, неотъемлемой частью которой является создание адекватной системы корпоративного управления. Переход от стихийного использования GenAI к осознанной интеграции, основанной на модели «человек в контуре» и формализованной структуре управления, обеспечивает необходимый баланс между инновационной эффективностью и контролем над рисками, связанными с качеством контента, безопасностью данных и этическими нормами.

Теоретическая значимость настоящей работы заключается в предложении обобщенной модели, которая синтезирует стратегические, технологические и управленческие аспекты внедрения GenAI. В отличие от работ, рассматривающих эти компоненты изолированно, предложенная модель предоставляет комплексный инструмент для принятия управленческих решений. Практическая ценность исследования состоит в том, что данная модель может быть использована компаниями в качестве основы для разработки собственных дорожных карт по интеграции GenAI, адаптированных под специфику их бизнес-процессов и организационной культуры, что соответствует глобальным трендам ответственного внедрения технологий ИИ.

На основе полученных выводов были сформулированы следующие рекомендации для бизнеса. Во-первых, следует применять поэтапный подход к внедрению, начиная с пилотных проектов в четко определенных областях, что позволяет провести оценку эффективности и минимизировать риски перед полномасштабным развертыванием. Во-вторых, необходимо акцентировать внимание на инвестициях не только в технологическую инфраструктуру, но и в развитие человеческого капитала, включая переобучение персонала и формирование новых компетенций для эффективного взаимодействия с ИИ-системами.

Вместе с тем данное исследование открывает ряд перспективных направлений для дальнейших научных изысканий. Требуется более глубокое изучение долгосрочного влияния GenAI на изменение организационных структур и трансформацию должностных обязанностей. Кроме того, актуальной задачей является разработка стандартизированных методологий оценки возврата инвестиций от внедрения GenAI-проектов для более точного экономического обоснования. Наконец, непрерывный мониторинг и анализ эволюции национального и международного правового регулирования в области генеративного ИИ необходим для своевременной адаптации корпоративных стратегий и управленческих практик.

Литература:

1. 70 % of AI Projects Fail: You Need an AI Readiness Assessment // EnterpriseAI [Электронный ресурс]. URL: https://www.virtasant.com/ai-today/ai-readiness-assessment (дата обращения: 02.07.2025).
2. A Quick Guide On AI In Corporate Compliance In 2025 // Mondaq [Электронный ресурс]. URL: https://infotechlead.com/artificial-intelligence/some-enterprises-plan-ai-budget-of-5-mn-or-more-omdia-77996 (дата обращения: 02.07.2025).
3. AI boosts productivity 14 %: NBER case study // CFODive [Электронный ресурс]. URL: https://www.cfodive.com/news/ai-boosts-productivity-nber-case-study-generative-workforce/649110 (дата обращения: 02.07.2025).
4. AI governance: What it is & how to implement it // Diligent [Электронный ресурс]. URL: https://www.diligent.com/resources/blog/ai-governance (дата обращения: 02.07.2025).
5. CIOs cull internal generative AI projects as vendor spending soars // CIODive [Электронный ресурс]. URL: https://www.ciodive.com/news/generative-ai-software-device-spending-soars-gartner/743888 (дата обращения: 02.07.2025).
6. De Longueville B. et al. The Proof Is in the Eating: Lessons Learnt from One Year of Generative AI Adoption in a Science-for-Policy Organisation //AI. — 2025. — Т. 6. — №. 6. — С. 128.
7. Gartner Poll Finds More Than Half of Organizations Have Increased Generative AI Investment in the Last 10 Months // SME10X [Электронный ресурс]. URL: https://www.sme10x.com/technology/gartner-poll-finds-more-than-half-of-organizations-have-increased-generative-ai-investment-in-the-last-10-months (дата обращения: 02.07.2025).
8. Generative AI for enterprises: Outlook, use cases, benefits, solutions, implementations and future trends // LeewayHertz [Электронный ресурс]. URL: https://www.leewayhertz.com/generative-ai-for-enterprises (дата обращения: 02.07.2025).
9. Henke J. The new normal: the increasing adoption of generative AI in university communication //Journal of Science Communication. — 2025. — Т. 24. — №. 2. — С. A07.
10. Human in the loop: The key to making AI work for your business // LinkedIn [Электронный ресурс]. URL: https://www.linkedin.com/pulse/human-loop-key-making-ai-work-your-business-bunnystudio-hxbze/ (дата обращения: 02.07.2025).
11. IDC: Spending on generative AI will reach $143 billion in 2027 // Monitor magazine [Электронный ресурс]. URL: https://monitor.al/en/idc-shpenzimet-per-ia-gjeneruese-do-te-arrijne-143-mld-dollare-ne-vitin-2027–2/ (дата обращения: 02.07.2025).
12. Joshi S. Generative AI in Business: Visual Illustrations of Applications and Insights from Q1 2025. — 2025.
13. Joshi S. Generative AI in Investment and Portfolio Management: Comprehensive Review of Current Applications and Future Directions //Investment and Portfolio Management: Comprehensive Review of Current Applications and Future Directions (April 01, 2025). — 2025.
14. Pietrzak M. A trillion dollars race—how ChatGPT affects stock prices //Future Business Journal. — 2025. — Т. 11. — №. 1. — С. 50.
15. Sahoo AP. Navigating the Implementation of Generative AI in Customer Support Contact Centers: Challenges and Strategic Approaches // European Journal of Computer Science and Information Technology. — №.13 (36). — С. 42–49.
16. Some enterprises plan AI budget of $5 mn or more: Omdia // InfoTechlead [Электронный ресурс]. URL: https://infotechlead.com/artificial-intelligence/some-enterprises-plan-ai-budget-of-5-mn-or-more-omdia-77996 (дата обращения: 02.07.2025).
17. The generative AI boom in 6 charts // CBInsights [Электронный ресурс]. URL: https://faculty.ai/insights/articles/what-is-human-in-the-loop (дата обращения: 02.07.2025).
18. Unesco. Readiness Assessment Methodology: A Tool of the Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. — United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, 2023.
19. What is human-in-the-loop AI? // Humanloop [Электронный ресурс]. URL: https://humanloop.com/blog/human-in-the-loop-ai (дата обращения: 02.07.2025).