Аннотация: Предметом исследования является проблема отсутствия системного подхода к разработке и реализации стратегий ИИ-трансформации бизнеса. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы как различия между процессами цифровой и ИИ-трансформации, специфические требования к данным, технологиям и компетенциям персонала при внедрении искусственного интеллекта, а также этические аспекты использования ИИ в бизнес-процессах. Особое внимание уделяется систематизации существующих подходов к ИИ-трансформации и выявлению их ограничений в современных условиях. В работе исследуются ключевые факторы успеха внедрения ИИ, включая необходимость системного подхода к управлению данными, формирование специализированных команд и развитие соответствующих компетенций. Рассматриваются вопросы интеграции ИИ-решений в существующую организационную структуру и бизнес-процессы компаний, а также механизмы оценки эффективности и корректировки стратегии ИИ-трансформации. В основе методологии исследования лежит компаративный анализ существующих методологий цифровой и ИИ-трансформации с последующим синтезом лучших практик. Для сравнения использовались критерии ориентированности на ИИ-трансформацию, наличия пошагового плана действий, учета этических аспектов и механизмов интеграции ИИ в бизнес-процессы. Основными выводами проведенного исследования являются разработка комплексной 15-этапной модели стратегии ИИ-трансформации и выявление критических факторов успеха её реализации. Новизна исследования заключается в систематизации существующих подходов к ИИ-трансформации и создании целостной методологической базы, учитывающей специфические требования к данным, технологиям, этическим аспектам и компетенциям персонала. Особым вкладом автора в исследование темы является структурирование процесса ИИ-трансформации в виде логически связанных блоков (подготовительного, технологического, реализационного и трансформационного), что обеспечивает системный подход к внедрению ИИ. Впервые предложена интегрированная модель, объединяющая технологические, организационные и этические аспекты внедрения ИИ в бизнес-процессы. Практическая значимость исследования состоит в создании методического инструментария для руководителей компаний, позволяющего минимизировать риски и оптимизировать использование ресурсов при внедрении технологий искусственного интеллекта.

Abstract: The research subject is the problem of the lack of a systematic approach to developing and implementing AI transformation strategies for business. The author examines differences between digital and AI transformation processes, specific requirements for data, technologies, and personnel competencies in artificial intelligence implementation, as well as ethical aspects of AI use in business processes. Special attention is paid to systematizing existing approaches to AI transformation and identifying their limitations in modern conditions. The paper explores key success factors of AI implementation, including the necessity of a systematic approach to data management, formation of specialized teams, and development of relevant competencies. The paper addresses issues of AI solutions integration into existing organizational structure and business processes, as well as mechanisms for evaluating effectiveness and adjusting AI transformation strategy. The research methodology is based on a comparative analysis of existing digital and AI transformation methodologies, followed by a synthesis of best practices. The comparison used criteria of AI transformation orientation, presence of a step-by-step action plan, ethical aspects, and mechanisms for AI integration into business processes. The main findings of the study are the development of a comprehensive 15-stage AI transformation strategy model and identification of critical success factors for its implementation. The scientific novelty lies in systematizing existing approaches to AI transformation and creating a holistic methodological framework that considers specific requirements for data, technologies, ethical aspects, and personnel competencies. The author's special contribution is the structuring of the AI transformation process into logically connected blocks (preparatory, technological, implementation, and transformational), which provides a systematic approach to AI implementation. The practical significance of the research lies in creating a methodological toolkit for company leaders, allowing them to minimize risks and optimize resource utilization when implementing artificial intelligence technologies.