econommgouВестник Государственного университета просвещения. Серия: ЭкономикаBulletin of the State University of Education. Series: Economics2949-50402949-5024State University of Education10.18384/2949-5024-2026-2-61-72econommgou-1476Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL AND SECTORAL ECONOMYИскусственный интеллект для выбора стратегии из числа эталонныхArtificial intelligence for selecting a strategy from benchmarkshttps://orcid.org/0000-0002-0173-0852ЛапыгинЮ. Н.LapyginYu.

Лапыгин Юрий Николаевич – доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры менеджмента Владимирского филиала

г. Владимир

Yuri N. Lapygin – Dr. Sci (Economics), Prof., Management Department

Vladimir

lapygin.y@gmail.comЛапыгинД. Ю.LapyginD.

Лапыгин Денис Юрьевич – кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры менеджмента Владимирского филиала

г. Владимир

Denis Yu. Lapygin – Cand. Sci (Economics), Assoc. Prof., Management Department

Vladimir

lapygin.den@gmail.comРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (Владимирский филиал)РоссияRussian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (Vladimir branch)Russian Federation202624072026026172Copyright © Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю., 20262026Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю.Lapygin Y., Lapygin D.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.economicsmgou.ru/jour/article/view/1476Цель

Цель. Определить возможность применения искусственного интеллекта (ИИ) при формировании стратегии развития организации.

Процедуры и методы

Процедуры и методы. В исследовании использован системный подход, методы графического и вербального моделирования, контент-анализа вторичной информации и синтеза полученных результатов. Среди школ стратегий выделены те из них, которые соответствуют выбору стратегий из числа типовых.

Результаты

Результаты. По итогам исследования сделан вывод о том, что ИИ не только дополняет интеллектуальный потенциал разработчиков стратегии, но и позволяет учитывать скрытие связи между факторами развития, выполняя многомерные анализы.

Теоретическая и практическая значимость. Теоретическая ценность работы заключается в развитии подходов к построению стратегии организации на базе типовых моделей с использованием потенциала ИИ. Практическая значимость состоит в предложенных рекомендациях по использованию ИИ.

Aim

Aim. To determine the feasibility of using artificial intelligence (AI) in formulating an organization's development strategy.

Methodology

Methodology. The study utilized a systems approach, graphical and verbal modeling, content analysis of secondary data, and synthesis of the obtained results. Among the schools of strategy, those that are consistent with the selection of strategies from among standard ones were identified.

Results

Results. The study concluded that AI not only complements the intellectual potential of strategy developers but also enables the consideration of hidden connections between development factors by performing multivariate analyses.

Research implications

Research implications. The theoretical value of the study lies in the development of approaches to formulating an organization's strategy based on standard models using the potential of AI. The practical value lies in the proposed recommendations for the use of AI.

адаптацияискусственный интеллектмоделиразвитиесинергияшколы стратегийadaptationartificial intelligencemodelsdevelopmentsynergystrategy schoolsReferencesМинцберг Г., Альстрэнд Б., Лэмпел Дж. Школы стратегий. Стратегическое сафари: экскурсия по дебрям стратегий менеджмента / Пер с англ. под ред. Ю. Н. Каптуревского. СПб.: Питер, 2000. 336 с.Mintzberg, H., Ahlstrand, B. & Lampel, J. (2000). Strategy Safari: A Guided Tour Through the Wilds of Strategic Management. St. Peterburg: Piter publ. (in Russ.).Дженстер П., Хасси Д. Анализ сильных и слабых сторон компании: определение стратегических возможностей / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2003. 368 с.Jenster, P. & Hassi, D. (2003). Company Analysis. Moscow: Wiliams publ. (in Russ.).Моборн Р., Ким Ч. Стратегия голубого океана. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. 304 с.Moborn, R., & Kim, C. (2016). Blue Ocean Strategy. Moscow: Mann, Ivanov i Ferber publ. (in Russ.).Anwar J., Butt I., Ahmad N. SMEs’ Strategic Orientation Through Miles and Snow Typology: A Synthesis of Literature and Future Directions // Management Research Review. 2025. Vol. 48. No. 2. P. 258–286. DOI: 10.1108/MRR-12-2023-0914.Anwar, J., Butt, I. & Ahmad, N. (2025). SMEs’ Strategic Orientation Through Miles and Snow Typology: A Synthesis of Literature and Future Directions. In: Management Research Review, 48, 2, 258–286. DOI: 10.1108/MRR-12-2023-0914.Искусственный интеллект в высшем образовании: современные методы и перспективы исследований для оптимизации учебного процесса / М. М. Коккоз, Е. Г. Клюева, Р. В. Башлыков, М. К. Макабаев // Труды университета. 2025. № 2 (99). С. 356–363.Kokkoz, M. M., Klyueva, E. G., Bashlykov, R. V., & Makabaev, M. K. (2025). Artificial Intelligence in Higher Education: Modern Methods and Research Prospects for Optimizing the Learning Process. In: University Proceedings, 2 (99), 356–363 (in Russ.).Мирошниченко М. А., Дементьева А. В. Использование искусственного интеллекта и аналитики данных в разработке и реализации стратегии // Общество и экономика знаний: управление капиталами в цифровой экономике. KSEM-2025: материалы XV Международной научно-практической конференции. Краснодар: Кубанский государственный университет, 2025. С. 276–287.Miroshnichenko, M. A. & Dementieva, A.V. (2025). The Use of Artificial Intelligence and Data Analytics in the Development and Implementation of Strategy. In: Society and the Economy of Knowledge: Capital Management in the Digital Economy. KSEM-2025: Proceedings of the XV International Scientific and Practical Conference. Krasnodar: Kuban State University publ., 276–287 (in Russ.)..Афонасенко Д.С. Искусственный интеллект в разработке бизнес-стратегий: как предсказать поведение рынка // Вестник факультета Социальных технологий и экономики данных: сборник научно-теоретических статей XХVI Международного Балтийского коммуникационного форума. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича, 2024. С. 518–522.Afonasenko, D. S. (2024). Artificial Intelligence in the Development of Business Strategies: How to Predict Market Behavior. In: Bulletin of the Faculty of Social Technologies and Data Economics: Collection of Scientific and Theoretical Articles of the XVIth International Baltic Communication Forum. St. Petersburg: St. Petersburg State University of Telecommunications named after prof. M. A. Bonch-Bruevich publ., 518–522 (in Russ.).Митрофанов Г. А., Владимиров О. Н. Эволюция управления проектами: от классических методов к искусственному интеллекту [Электронный ресурс] // Международный научно-исследовательский журнал. 2025. № 6 (156). URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_82544229_78075082.pdf (дата обращения: 10.12.2025).Mitrofanov, G. A. & Vladimirov, O. N. (2025). Evolution of Project Management: From Classical Methods to Artificial Intelligence. In: International Research Journal, 6 (156). Available at: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_82544229_78075082.pdf (accessed: 10.12.2025) (in Russ.).Лебедева Е. О. Роль искусственного интеллекта в автоматизации процессов принятия решений в проектном менеджменте // Путеводитель предпринимателя. 2025. Т. 18. № 1. С. 65–72.Lebedeva, E. O. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Automating Decision–Making Processes in Project Management. In: Entrepreneur’s Guide, 18, 1, 65–72 (in Russ.).Штейнгарт М. Е., Карасева Т. С. Анализ интеграции методов искусственного интеллекта в креативных индустриях // Научно-технический вестник Поволжья. 2025. № 6. С. 156–158.Shteyngart, M. E., & Karaseva, T. S. (2025). Analysis of the Artificial Intelligence Methods Integration in Creative Industries. In: Scientific and Technical Volga region Bulletin, 6, 156–158 (in Russ.).Остриков А. В. Роль интеграции искусственного интеллекта и больших данных в оптимизации бизнес-процессов для формирования устойчивой конкурентной стратегии предприятия // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2025. Т. 15. № 2А. С. 632–645.Ostrikov, A. V. (2025). The Role of Integration of Artificial Intelligence and Big Data in Optimizing Business Processes to form a Sustainable Competitive Strategy of the Enterprise. In: Economics: Yesterday, Today and Tomorrow, 15, 2А, 632–645 (in Russ.).Шильников О. И. Методы оценки эффективности применения технологий искусственного интеллекта в преподавании экономики: анализ и перспективы // Вектор научной мысли. 2025. № 2 (19). С. 122–123.Shilnikov, O. I. (2025). Methods of Evaluating the Effectiveness of Artificial Intelligence Technologies in Teaching Economics: Analysis and Prospects. In: Vector of Scientific Thought, 2 (19), 122–123 (in Russ.).Авезов Ф. Ш. Искусственный интеллект как инструмент развития бизнеса, а не замены человека: вызовы и стратегии адаптации // Вестник Бохтарского государственного университета им. Носира Хусрава. Серия гуманитарных и экономических наук. 2025. № 1–1 (131). С. 471–476.Avezov, F. Sh. (2025). Artificial Intelligence as a Tool for Business Development, Rather Than Replacing Humans: Challenges and Adaptation Strategies. In: Bulletin of Bokhtar State University named after Nosir Khusrav. Series of Humanities and Economics, 1–1 (131), 471–476 (in Russ.).Отоцкий П. Л., Горлачева Е. Н., Поспелова Е. А. Влияние генеративного искусственного интеллекта на отраслевую производительность в контексте российской экономики // Вестник Государственного университета просвещения. Серия: Экономика. 2024. № 4. С. 80–93. DOI: 10.18384/2949-5024-2024-4-80-93.Ototsky, P. L., Gorlacheva, E. N. & Pospelova, E. A. (2024). The Impact of Generative Artificial Intelligence on Industry Productivity in the Context of the Russian Economy. In: Bulletin of Federal State University of Education. Series: Economics, 4, 80–93. DOI: 10.18384/2949-5024-2024-4-80-93 (in Russ.).Сурков В. В. Методы использования технологий искусственного интеллекта в системе управления человеческими ресурсами организации // Журнал монетарной экономики и менеджмента. 2025. № 1. С. 175–182.Surkov, V. V. (2025). Methods of using artificial intelligence technologies in the human resource management system of an organization. In: Journal of Monetary Economics and Management, 1, 175–182 (in Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.