Глобальные тренды, локальные решения: как ИИ меняет управленческую культуру крупной промышленной компании
Научная статья
Для цитирования
Салогуб А. М., Бессонов Н. А. Глобальные тренды, локальные решения: как ИИ меняет управленческую культуру крупной промышленной компании // Гуманитарий Юга России. 2025. Том 14. № 1. С. 74-87. DOI: https://doi.org/10.18522/2227-8656.2025.1.4 EDN: VIJTAI
Аннотация
Цель исследования – охарактеризовать факторное влияние глобальных и локальных трендов в сфере искусственного интеллекта на особенности социокультурной и социоэкономической изменчивости управленческой культуры.
Методологическая база исследования. В рамках составных терминологических образований категорий «управленческая культура» и «искусственный интеллект» представлены условия видоизменения управленческой культуры в контексте глобализации и локализации искусственного интеллекта.
Результаты исследования. Анализ состояния глобализации и локализации ИИ-образований внутри нефтегазовой отрасли позволили выделить следующее качество: в нефтегазовой отрасли фиксируются положительные тенденции в рамках совместного использования локализованных и интегрированных решений в сфере искусственного интеллекта на отраслевом и межотраслевом уровнях.
Перспективы исследования связаны с необходимостью отображения согласованности во взаимном исполнении трендовых образований глобализации и локализации по отношению к технико-технологическому внедрению систем искусственного интеллекта в крупные промышленные отрасли.
Ключевые слова:
глобальные тренды, глобализация, локализация, управленческая культура, искусственный интеллект, транснациональная компания, промышленная компания, нефтегазовая отрасль
Литература
Азиева Р. Х. Необходимость и возможности использования цифровых технологий в нефтегазовой отрасли в условиях цифровой трансформации экономики / Р. Х. Азиева, Х. Э. Таймасханов // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2020. – № 5 (125). – С. 178–185. – EDN FWBSNZ.
Белова Н. В. Трансформация HR-технологий в нефтегазовом секторе: внедрение искусственного интеллекта / Н. В. Белова // Журнал прикладных исследований. – 2021. – № 4-4. – С. 47–51. – DOI 10.47576/2712-7516_2021_4_4_47. – EDN LBHQVO.
Голубецкая Н. П. Влияние цифровых технологий на модернизацию менеджмента российских нефтегазовых компаний в условиях глобальных вызовов / Н. П. Голубецкая, О. В. Бургонов, О. Г. Смешко // Экономика и управление. – 2022. – Т. 28, № 10. – С. 1064–1073. – DOI 10.35854/1998-1627-2022-10-1064-1073. – EDN PYRLJV.
Еремин Н. А. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в решении нефтегазовых задач / Н. А. Еремин, Д. А. Селенгинский // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2023. – № 1-1. – С. 201–211. – DOI 10.46689/2218-5194-2023-1-1-201-211. – EDN LGOGCA.
Казначеев П. Ф. Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности в нефтегазовой и других сырьевых отраслях / П. Ф. Казначеев, Р. В. Самойлова, Н. В. Курчиски // Экономическая политика. – 2016. – Т. 11, № 5. – С. 188–197. – DOI 10.18288/1994-5124-2016-5-09. – EDN XAIEKT.
Калашникова И. В. Менеджмент изменений: архетипы корпоративных преобразований и проблемное поле управления / И. В. Калашникова, М. А. Сигитова // Вестник ТОГУ. – 2022. – № 3 (66). – С. 63–74.
Каныгин Г. В. Концептуальное моделирование ESG-рейтингов: новый подход к принятию коллективных решений / Г. В. Каныгин, Л. В. Хорева // Международный научно-исследовательский журнал. – 2022. – № 1-3 (115). – С. 24–29. – DOI 10.23670/IRJ.2022.115.1.074. – EDN AZAAJH.
Куклина Е. А. ESdiGital-трансформация российских нефтегазовых компаний: риски и оценки / Е. А. Куклина, К. И. Дементьев // Управленческое консультирование. – 2023. – № 7 (175). – С. 53–71. – DOI 10.22394/1726-1139-2023-7-53-71. – EDN OEGUEN.
Кульбиков А. Д. Интеллектуальные системы в бурении скважин / А. Д. Кульбиков, Г. И. Кучукбаев, И. М. Нигматзянов [и др.] // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 7. – С. 172–175. – EDN CLOZCI.
Кульчицкий В. В. Геосупервайзинг – синергия цифровых профессий, специальностей и науки в нефтегазовом деле / В. В. Кульчицкий // Россия: тенденции и перспективы развития: ежегодник, Курск, 05–06 июня 2018 года / Институт научной информации по общественным наукам Российской академии наук; ответственный редактор В. И. Герасимов. Том Выпуск 13 Часть 2. – Курск: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2018. – С. 823–827. – EDN VNMHLA.
Передня Д. Г. Управленческая культура и культура управления: к вопросу о разграничении понятий / Д. Г. Передня // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Общественные науки. – 2022. – № 1 (846). – С. 123–129. – DOI 10.52070/2500-347X_2022_1_846_123. – EDN GIBJNJ.
Половова Т. А. Перспективы развития цифровых платформенных решений на предприятиях нефтегазовой отрасли в условиях санкционных ограничений / Т. А. Половова, Г. А. Сульдина, О. А. Телков // Финансовые рынки и банки. – 2023. – № 2. – С. 117–119. – EDN FLXRHM.
Boschee P. Comments: A Practical Challenge to Scaling Up Low-Carbon Energy Systems: Technical Talent / P. Boschee // Journal of Petroleum Technology. – 2023. – Vol. 75, No. 10. – P. 10–11. – DOI 10.2118/1023-0010-jpt. – EDN UACGMR.
Castro D., New J. The Promise of Artificial Intelligence. // Center for data innovation. – – 2016. – 44 p. – URL: http://www2.datainnovation.org/2016-promise-of-ai.pdf (дата обращения: 27.11.2024г.)
Choubey S. Artificial intelligence techniques and their application in oil and gas industry / S. Choubey, G. P. Karmakar // Artificial Intelligence Review. – 2021. – No. 54. – P. 1–19.
Elliot, Kizzy Nkem Application of artificial intelligence in the oil and gas industry / Kizzy Nkem Elliot, Levi Damingo // International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science. – 2024. – Vol. 6, Issue 5. – P. 2582–5208.
J. X. Li, Tiancheng Zh., Yiran Zh., Zhongwei Ch. Artificial General Intelligence (AGI) for the oil and gas industry: a review. – 2024.
Odili P. The impact of artificial intelligence on recruitment and selection processes in the oil and gas industry: a review / P. Odili, C. Daudu, A. Adefemi, I. Ekemezie, G. Usiagu // Engineering Science & Technology Journal. – 2024. – No. 5. – P. 612-638.
Pham S. T. Effective Electrical Submersible Pump Management Using Machine Learning / S. T. Pham, P. S. Vo, D. N. Nguyen // Open Journal of Civil Engineering. – 2021. – Vol. 11, No. 2. – P. 70–80.
Solanke B. The impact of artificial intelligence on regulatory compliance in the oil and gas industry / B. Solanke, F. B. Onita, O. Ochulor, H. Iriogbe // International Journal of Science and Technology Research Archive. – 2024. – Vol. 7, No. 7. – P. 061–072.
Van Rensburg N. J. Autonomous Well Surveillance for ESP Pumps Using Artificial Intelligence // SPE Oil and Gas India Conference and Exhibition, Mumbai. – 2019.
Белова Н. В. Трансформация HR-технологий в нефтегазовом секторе: внедрение искусственного интеллекта / Н. В. Белова // Журнал прикладных исследований. – 2021. – № 4-4. – С. 47–51. – DOI 10.47576/2712-7516_2021_4_4_47. – EDN LBHQVO.
Голубецкая Н. П. Влияние цифровых технологий на модернизацию менеджмента российских нефтегазовых компаний в условиях глобальных вызовов / Н. П. Голубецкая, О. В. Бургонов, О. Г. Смешко // Экономика и управление. – 2022. – Т. 28, № 10. – С. 1064–1073. – DOI 10.35854/1998-1627-2022-10-1064-1073. – EDN PYRLJV.
Еремин Н. А. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в решении нефтегазовых задач / Н. А. Еремин, Д. А. Селенгинский // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. – 2023. – № 1-1. – С. 201–211. – DOI 10.46689/2218-5194-2023-1-1-201-211. – EDN LGOGCA.
Казначеев П. Ф. Применение методов искусственного интеллекта для повышения эффективности в нефтегазовой и других сырьевых отраслях / П. Ф. Казначеев, Р. В. Самойлова, Н. В. Курчиски // Экономическая политика. – 2016. – Т. 11, № 5. – С. 188–197. – DOI 10.18288/1994-5124-2016-5-09. – EDN XAIEKT.
Калашникова И. В. Менеджмент изменений: архетипы корпоративных преобразований и проблемное поле управления / И. В. Калашникова, М. А. Сигитова // Вестник ТОГУ. – 2022. – № 3 (66). – С. 63–74.
Каныгин Г. В. Концептуальное моделирование ESG-рейтингов: новый подход к принятию коллективных решений / Г. В. Каныгин, Л. В. Хорева // Международный научно-исследовательский журнал. – 2022. – № 1-3 (115). – С. 24–29. – DOI 10.23670/IRJ.2022.115.1.074. – EDN AZAAJH.
Куклина Е. А. ESdiGital-трансформация российских нефтегазовых компаний: риски и оценки / Е. А. Куклина, К. И. Дементьев // Управленческое консультирование. – 2023. – № 7 (175). – С. 53–71. – DOI 10.22394/1726-1139-2023-7-53-71. – EDN OEGUEN.
Кульбиков А. Д. Интеллектуальные системы в бурении скважин / А. Д. Кульбиков, Г. И. Кучукбаев, И. М. Нигматзянов [и др.] // Инновации и инвестиции. – 2023. – № 7. – С. 172–175. – EDN CLOZCI.
Кульчицкий В. В. Геосупервайзинг – синергия цифровых профессий, специальностей и науки в нефтегазовом деле / В. В. Кульчицкий // Россия: тенденции и перспективы развития: ежегодник, Курск, 05–06 июня 2018 года / Институт научной информации по общественным наукам Российской академии наук; ответственный редактор В. И. Герасимов. Том Выпуск 13 Часть 2. – Курск: Институт научной информации по общественным наукам РАН, 2018. – С. 823–827. – EDN VNMHLA.
Передня Д. Г. Управленческая культура и культура управления: к вопросу о разграничении понятий / Д. Г. Передня // Вестник Московского государственного лингвистического университета. Общественные науки. – 2022. – № 1 (846). – С. 123–129. – DOI 10.52070/2500-347X_2022_1_846_123. – EDN GIBJNJ.
Половова Т. А. Перспективы развития цифровых платформенных решений на предприятиях нефтегазовой отрасли в условиях санкционных ограничений / Т. А. Половова, Г. А. Сульдина, О. А. Телков // Финансовые рынки и банки. – 2023. – № 2. – С. 117–119. – EDN FLXRHM.
Boschee P. Comments: A Practical Challenge to Scaling Up Low-Carbon Energy Systems: Technical Talent / P. Boschee // Journal of Petroleum Technology. – 2023. – Vol. 75, No. 10. – P. 10–11. – DOI 10.2118/1023-0010-jpt. – EDN UACGMR.
Castro D., New J. The Promise of Artificial Intelligence. // Center for data innovation. – – 2016. – 44 p. – URL: http://www2.datainnovation.org/2016-promise-of-ai.pdf (дата обращения: 27.11.2024г.)
Choubey S. Artificial intelligence techniques and their application in oil and gas industry / S. Choubey, G. P. Karmakar // Artificial Intelligence Review. – 2021. – No. 54. – P. 1–19.
Elliot, Kizzy Nkem Application of artificial intelligence in the oil and gas industry / Kizzy Nkem Elliot, Levi Damingo // International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science. – 2024. – Vol. 6, Issue 5. – P. 2582–5208.
J. X. Li, Tiancheng Zh., Yiran Zh., Zhongwei Ch. Artificial General Intelligence (AGI) for the oil and gas industry: a review. – 2024.
Odili P. The impact of artificial intelligence on recruitment and selection processes in the oil and gas industry: a review / P. Odili, C. Daudu, A. Adefemi, I. Ekemezie, G. Usiagu // Engineering Science & Technology Journal. – 2024. – No. 5. – P. 612-638.
Pham S. T. Effective Electrical Submersible Pump Management Using Machine Learning / S. T. Pham, P. S. Vo, D. N. Nguyen // Open Journal of Civil Engineering. – 2021. – Vol. 11, No. 2. – P. 70–80.
Solanke B. The impact of artificial intelligence on regulatory compliance in the oil and gas industry / B. Solanke, F. B. Onita, O. Ochulor, H. Iriogbe // International Journal of Science and Technology Research Archive. – 2024. – Vol. 7, No. 7. – P. 061–072.
Van Rensburg N. J. Autonomous Well Surveillance for ESP Pumps Using Artificial Intelligence // SPE Oil and Gas India Conference and Exhibition, Mumbai. – 2019.
Статья
Поступила: 25.12.2024
Опубликована: 25.02.2025
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Салогуб, А. М., & Бессонов, Н. А. (2025). Глобальные тренды, локальные решения: как ИИ меняет управленческую культуру крупной промышленной компании. Гуманитарий Юга России, 14(1), 74-87. https://doi.org/10.18522/2227-8656.2025.1.4
Раздел
СОЦИАЛЬНАЯ СТРУКТУРА И СОЦИАЛЬНЫЕ ИНСТИТУТЫ В СОВРЕМЕННОМ ОБЩЕСТВЕ
