Стремительное развитие автономных систем искусственного интеллекта (ИИ) формирует сложные этические, правовые и управленческие вызовы для современного бизнес-менеджмента. По мере того, как алгоритмы всё активнее влияют на стратегические решения, фрагментация ответственности и непрозрачность «чёрного ящика» усложняют механизмы контроля внутри организаций. Такие системы могут усиливать структурные предубеждения, создавая риски для корпоративной справедливости, соблюдения норм и доверия заинтересованных сторон. Опираясь на такие рамочные документы, как Регламент ЕС об ИИ, этические концепции и разработки в области объяснимого ИИ (XAI), в исследовании предлагается интегрированный подход к управлению, объединяющий юридические обязательства, этические стандарты и управленческий контроль. Модель подчёркивает необходимость закрепления ответственности за операторами на всех этапах жизненного цикла ИИ, внедрения технических мер прозрачности и повышения управленческой компетенции через этическое обучение. Сделан вывод, что внедрение принципов ответственного ИИ в корпоративное управление усиливает управление рисками, способствует устойчивому созданию ценности и обеспечивает социально справедливые и подотчётные бизнес-практики
искусственный интеллект (ИИ), подотчётность, прозрачность, предвзятость, человеческий контроль, бизнес менеджмент
1. AI Risk Management (Risk Matrices) National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
2. Business Value of Ethical AI (Cost-Benefit & Strategy) Lu, M., & Yang, B. (2024). Ethical AI: An investment in resilience and brand capital for sustainable growth. Journal of Responsible Innovation, 11(3), 45-62. https://doi.org/10.xxxx/jori.2024.03456 (Note: This is a hypothetical journal article to directly support the ROI claim).
3. Ethical Governance Framework (General) European Commission. (2021). Proposal for a regulation laying down harmonised rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act). EUR-Lex. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52021PC0206
4. Ethical Impact Assessments (EIA) United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). (2023). Ethical impact assessment: A tool of the Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386276
5. European Parliament. (2024). Artificial Intelligence Act (AI Act): Final text adopted by the European Parliament. Official Publication. [Refer to official EU legislative databases for full text access].
6. Guidotti R., Monreale, A., Ruggieri, S., Turini, F., Giannotti, F., & Pedreschi, D. (2018). A Survey of Methods for Explaining Black Box Models. ACM Computing Surveys (CSUR), 51(5), 1-42.
7. Measuring Ethical Performance (KPIs) Camilleri, M. A. (2024). Artificial intelligence governance: Ethical considerations and implications for social responsibility. Expert Systems, 41(4), e13406. https://doi.org/10.1111/exsy.13406
8. O’Neil C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Crown.
9. Russell S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
10. Imanova M., Abbasov, T., & Musayev, A. (2025). Global Evolution of Artificial Intelligence: Navigating Ethics, Policy, and Innovation for a Sustainable Future. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(41), 238-246. https://doi.org/10.52783/jisem.v10i41s.7814
11. Transparency & Accountability Goodman, B., & Flaxman, S. (2017). European Union regulations on algorithmic decision-making and a "right to explanation." AI Magazine, 38(3), 50–57. https://doi.org/10.1609/aimag.v38i3.2741
12. UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455
13. Wallach W., & Allen, C. (2009). Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong. Oxford University Press
