Научная статья по экономике предприятия на тему Воздействие искусственного интеллекта на стратегию и тактику конкуренции предприятия на рынке

Одним из важнейших направлений применения ИИ в конкурентной стратегии является революционное преобразование методов анализа рыночной среды. Традиционные инструменты стратегического анализа — SWOT-анализ, модель пяти сил Портера, матрица BCG — строились на ретроспективных данных и экспертных оценках. Искусственный интеллект позволяет перейти к реальному времени обработки информации и предиктивному моделированию.
Системы конкурентной разведки на основе ИИ способны в автоматическом режиме отслеживать ценовую политику конкурентов, их маркетинговую активность в цифровых каналах, изменения в ассортименте и кадровых перестановках. По данным исследования Gartner, к 2025 году более 75% компаний из Fortune 500 будут использовать ИИ-решения для мониторинга конкурентной среды [3].
Предиктивная аналитика на основе алгоритмов машинного обучения позволяет прогнозировать действия конкурентов с точностью, недостижимой традиционными методами. Алгоритмы обработки естественного языка (NLP) анализируют тональность публикаций в СМИ и социальных сетях, раскрывая намерения и стратегические установки конкурирующих компаний. Это принципиально изменяет временной горизонт стратегического планирования и качество управленческих решений.

3. Влияние ИИ на тактику ценообразования и управление спросом
Тактическое измерение конкурентной борьбы в значительной степени определяется ценовой политикой предприятия. Искусственный интеллект произвёл подлинную революцию в этой сфере, сделав возможным динамическое ценообразование — автоматическое изменение цен в режиме реального времени в зависимости от множества факторов: текущего уровня спроса, действий конкурентов, времени суток, индивидуального профиля потребителя.
Системы динамического ценообразования, применяемые такими компаниями, как Amazon, Uber и авиаперевозчики, используют алгоритмы машинного обучения для оптимизации цены по нескольким целям одновременно — максимизации выручки, захвату рыночной доли, нейтрализации ценовых инициатив конкурентов [4]. Алгоритмы анализируют исторические данные о продажах, эластичность спроса, поведение аналогичных сегментов потребителей и сотни других переменных.