Evaluation of the implementation of artificial intelligence structures as the core of the institutional and technological ecosystem of innovation activity

Abstract

Актуальность темы магистерской диссертации обусловлена тем, что постепенное внедрение инновационных продуктов и их дальнейшая реализация в рамках коммерчески выгодного для компании проекта может и должно подвергаться оценке для того, чтобы анализировать эффективность данного процесса. Целью исследования явилась разработка специализированного и непротиворечивого алгоритма экономической оценки структур искусственного интеллекта как ведущего инновационного направления в деятельности экосистем инноваций. В первой главе диссертации рассматриваются особенности функционирования элементов институционально-технологической экосистемы инноваций, а также ключевые особенности понятия искусственного интеллекта как высокотехнологичной инновации и особенности ее применения и внедрения. Во второй главе были выявлены базовые направления разработки подходов к оценке эффективности внедрения структур искусственного интеллекта как высокотехнологичной инновации, и в результате проведенного исследования предлагается специальный алгоритм экономической оценки внедрения структур искусственного интеллекта в инновационную экосистему. Было выявлено, что необходимым условием разработки модели оценки структур искусственного интеллекта как стержня институционально-технологической экосистемы инноваций является обязательное целеполагание для самой экосистемы. В третье главе происходит апробация разработанного алгоритма на примере экосистемы ПАО «Сбербанка». Научная новизна и практическая значимость работы заключается непосредственно в результате проведенного исследования: был разработан непротиворечивый алгоритм оценки внедрения структур искусственного интеллекта при его применении в рамках инновационной экосистемы. Данный алгоритм был также апробирован на примере проведения оценки внедрения структур искусственного интеллекта как базиса формирования экосистемы «Сбербанк». Был сделан вывод, что существует положительный эффект от внедрения искусственного интеллекта в экосистему «Сбербанк». Таким образом, было доказано, что разработанный алгоритм оценки правомерно является применимым на практике и может быть использован в дальнейшем.

The relevance of the topic of the master's thesis is due to the fact that the gradual introduction of innovative products and their further implementation within the framework of a commercially profitable project for the company can and should be evaluated in order to analyze the effectiveness of this process. The aim of the study was to develop a specialized and consistent algorithm for the economic evaluation of artificial intelligence structures as a leading innovation direction in the activities of innovation ecosystems. The first chapter of the dissertation examines the features of the functioning of the elements of the institutional and technological ecosystem of innovation, as well as the key features of the concept of artificial intelligence as a high-tech innovation and the features of its application and implementation. In the second chapter, the basic directions of developing approaches to assessing the effectiveness of the introduction of artificial intelligence structures as a high-tech innovation were identified, and as a result of the study, a special algorithm for the economic evaluation of the introduction of artificial intelligence structures into the innovation ecosystem is proposed. It was revealed that a necessary condition for the development of a model for evaluating artificial intelligence structures as the core of the institutional and technological ecosystem of innovations is mandatory goal-setting for the ecosystem itself. In the third chapter, the developed algorithm is tested on the example of the ecosystem of Sberbank. The scientific novelty and practical significance of the work lies directly in the result of the conducted research: a consistent algorithm for evaluating the implementation of artificial intelligence structures in its application within the innovation ecosystem was developed. This algorithm was also tested on the example of evaluating the implementation of artificial intelligence structures as the basis for the formation of the Sberbank ecosystem. It was concluded that there is a positive effect from the introduction of artificial intelligence into the Sberbank ecosystem. Thus, it was proved that the developed evaluation algorithm is legitimately applicable in practice and can be used in the future.