УДК 004.8 Искусственный интеллект
УДК 658.8 Сбыт. Продажа. Реализация продукции
УДК 334.012.64 Мелкие предприятия
Актуальность исследования определяется переходом от использования генеративного искусственного интеллекта как вспомогательного инструмента к внедрению ИИ-агентов, способных самостоятельно выполнять последовательности действий в системах управления взаимоотношениями с клиентами, рекламных кабинетах и корпоративных базах знаний. Для малого и среднего бизнеса такая автоматизация создает потенциал роста продаж и производительности, но одновременно повышает требования к оценке полной стоимости владения, качества результатов и технологических рисков. Цель работы состоит в разработке методики комплексной оценки экономической эффективности ИИ-агентов в процессах продаж и маркетинга. Исследование основано на смешанной методике, объединяющей контент-анализ научных публикаций 2021–2026 годов, декомпозицию бизнес-процесса и сценарное финансовое моделирование расчетного предприятия малого бизнеса. Предложена модель риск-скорректированного совокупного эффекта, учитывающая прирост маржинального дохода, стоимость высвобождаемого рабочего времени, экономию маркетинговых затрат, ценность улучшения клиентского взаимодействия, эксплуатационные расходы и ожидаемые потери от ошибок. Научная новизна заключается во введении коэффициента полезной автономности, отражающего долю задач, завершенных агентом без повторной обработки, принятие результатов сотрудниками и соблюдение установленных правил. В базовом сценарии расчетного кейса получен чистый эффект первого года 2,13 млн руб., рентабельность инвестиций 60,1 %, срок окупаемости 7,5 месяца и чистая приведенная стоимость за три года 6,14 млн руб. Установлено, что основным фактором результата является не сокращение персонала, а рост конверсии при контролируемой автономности. Сделан вывод о целесообразности поэтапного внедрения ИИ-агентов через пилот, измерение контрольных показателей и последующее масштабирование.
ИИ-агенты, искусственный интеллект, малый и средний бизнес, экономическая эффективность, продажи, маркетинг, автоматизация бизнес-процессов, рентабельность инвестиций, полезная автономность
1. Банников С. А., Цыпин А. П., Лакирев П. Г. Цифровые решения в области маркетинга как инструмент управления на малом предприятии // Вестник университета. 2023. № 2. С. 13–20. DOI:https://doi.org/10.26425/1816-4277-2023-2-13-20.
2. Барсуков А. П. Опыт внедрения искусственного интеллекта в корпоративное управление // Современные инновации, системы и технологии. 2025. Т. 5, № 4. С. 2009–2016. DOI:https://doi.org/10.47813/2782-2818-2025-5-4-2009-2016.
3. Коваленко А. Е., Кузменко Ю. Г. Исследование процессов агрегирования результатов поисковой онлайн-выдачи для сферы малого бизнеса в рамках маркетингового подхода // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2024. Т. 18, № 4. С. 173–184. DOI:https://doi.org/10.14529/em240414.
4. Шарапов М. М., Мищенко Е. В., Акчурина Д. Р., Вержиковский Д. Н. Оценка эффективности мультиканальных маркетинговых стратегий с ИИ: анализ прироста продаж и взаимодействия с клиентами // Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. 2025. № 2. С. 164–172. DOI:https://doi.org/10.47576/2949-1894.2025.2.2.022.
5. Akter S., Dwivedi Y. K., Sajib S., Biswas K., Bandara R. J., Michael K. Algorithmic bias in machine learning-based marketing models // Journal of Business Research. 2022. Vol. 144. P. 201–216. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.01.083.
6. Aljarboa S. Factors influencing the adoption of artificial intelligence in e-commerce by small and medium-sized enterprises // International Journal of Information Management Data Insights. 2024. Vol. 4, No. 2. Article 100285. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jjimei.2024.100285.
7. Baabdullah A. M., Alalwan A. A., Slade E. L., Raman R., Khatatneh K. F. SMEs and artificial intelligence: antecedents and consequences of AI-based B2B practices // Industrial Marketing Management. 2021. Vol. 98. P. 255–270. DOI:https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2021.09.003.
8. Brynjolfsson E., Li D., Raymond L. Generative AI at work // The Quarterly Journal of Economics. 2025. Vol. 140, No. 2. P. 889–942. DOI:https://doi.org/10.1093/qje/qjae044.
9. Haleem A., Javaid M., Qadri M. A., Singh R. P., Suman R. Artificial intelligence applications for marketing: a literature-based study // International Journal of Intelligent Networks. 2022. Vol. 3. P. 119–132. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijin.2022.08.005.
10. Ham M., Park J. Rethinking targeting strategies for SMEs: how artificial intelligence and audience breadth drive advertising performance // Computers in Human Behavior. 2026. Vol. 179. Article 108930. DOI:https://doi.org/10.1016/j.chb.2026.108930.
11. Huang M.-H., Rust R. T. A framework for collaborative artificial intelligence in marketing // Journal of Retailing. 2022. Vol. 98, No. 2. P. 209–223. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jretai.2021.03.001.
12. Kopalle P. K., Gangwar M., Kaplan A., Ramachandran D., Reinartz W., Rindfleisch A. Examining artificial intelligence technologies in marketing via a global lens: current trends and future research opportunities // International Journal of Research in Marketing. 2022. Vol. 39, No. 2. P. 522–540. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2021.11.002.
13. Moradi M., Dass M. Applications of artificial intelligence in B2B marketing: challenges and future directions // Industrial Marketing Management. 2022. Vol. 107. P. 300–314. DOI:https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.10.016.
14. Ngai E. W. T., Wu Y. Machine learning in marketing: a literature review, conceptual framework, and research agenda // Journal of Business Research. 2022. Vol. 145. P. 35–48. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.02.049.
15. Oldemeyer L., Jede A., Teuteberg F. Investigation of artificial intelligence in SMEs: a systematic review of the state of the art and the main implementation challenges // Management Review Quarterly. 2025. Vol. 75, No. 2. P. 1185–1227. DOI:https://doi.org/10.1007/s11301-024-00405-4.
16. Volkmar G., Fischer P. M., Reinecke S. Artificial intelligence and machine learning: exploring drivers, barriers, and future developments in marketing management // Journal of Business Research. 2022. Vol. 149. P. 599–614. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2022.04.007.
17. Wei R., Pardo C. Artificial intelligence and SMEs: how can B2B SMEs leverage AI platforms to integrate AI technologies? // Industrial Marketing Management. 2022. Vol. 107. P. 466–483. DOI:https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2022.10.008.
