<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2409-1634</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Экономические исследования</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2409-1634</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.18413/2409-1634-2025-11-4-0-7</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">3987</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>ЭКОНОМИКА,УПРАВЛЕНИЕ И УЧЕТ НА ПРЕДПРИЯТИИ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>&lt;strong&gt;ЭВОЛЮЦИЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЕЙ В ЭПОХУ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ: АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ ИИ И АВТОМАТИЗАЦИИ&lt;/strong&gt;</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;THE EVOLUTION OF BUSINESS MODELS IN THE ERA OF DIGITAL TRANSFORMATION: AN ANALYSIS OF AI AND AUTOMATION APPLICATIONS&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Болгов</surname><given-names>Сергей Николаевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Bolgov</surname><given-names>Sergei</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Бородин</surname><given-names>Илья Александрович</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Borodin</surname><given-names>Ilia</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Пшиченко</surname><given-names>Дмитрий Викторович</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Pshychenko</surname><given-names>Dmitry</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Андреев</surname><given-names>Георгий Андреевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Andreev</surname><given-names>Georgii</given-names></name></name-alternatives></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="epub"><year>2025</year></pub-date><volume>11</volume><issue>4</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><self-uri content-type="pdf" xlink:href="/media/economic/2025/4/Экономические_исследования-78-90.pdf" /><abstract xml:lang="ru"><p>В данной статье рассматривается эволюция бизнес-моделей в контексте цифровой трансформации. Анализируются структурные изменения в логике построения организационных процессов, а также переход от традиционных линейных моделей к адаптивным платформенным конфигурациям. Исследование опирается на системный и сравнительный подходы и включает изучение таких отраслей, как финансовая, строительная и информационно-технологическая. Выявляются особенности внедрения интеллектуальных систем в каждом из секторов, а также исследуется влияние цифровых решений на операционную эффективность, клиентский опыт и управленческие процессы. Обоснована необходимость формирования новой организационной архитектуры, в которой данные и алгоритмы становятся ядром создания ценности. Представлены примеры успешных практик и количественные показатели подобных преобразований. Особое внимание уделяется анализу различий в стартовых условиях цифровой зрелости отраслей. Подчёркивается, что внедрение алгоритмического управления требует институциональных изменений и появления новых профессиональных ролей. Рассматривается значимость этического контроля и интерпретируемости алгоритмов в контексте роста зависимости от автоматизированных решений. Отмечается, что результаты исследования могут быть использованы для формирования стратегий цифровизации в корпоративной и государственной практике.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This article examines the evolution of business models in the context of digital transformation. It analyzes structural changes in the logic of business process design and the transition from traditional linear models to adaptive platform-based configurations. The study employs a systemic and comparative approach and focuses on industries such as finance, construction, and information technology. It identifies the specifics of implementing intelligent systems in each sector and explores the impact of digital solutions on operational efficiency, customer experience, and management practices. The necessity of forming a new organizational architecture, where data and algorithms become the core of value creation, is substantiated. The paper presents examples of successful practices and quantitative indicators of digital transformation. Particular attention is given to the differences in the initial digital maturity levels across industries. It is emphasized that the introduction of algorithmic management requires institutional changes and the emergence of new professional roles. The importance of ethical oversight and algorithm interpretability is considered in the context of growing reliance on automated solutions. The findings of the study can be applied to the development of digitalization strategies in both corporate and governmental practice.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>цифровая трансформация</kwd><kwd>бизнес-модель</kwd><kwd>искусственный интеллект</kwd><kwd>автоматизация</kwd><kwd>цифровая платформа</kwd><kwd>алгоритмическое управление</kwd><kwd>данные</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>digital transformation</kwd><kwd>business model</kwd><kwd>artificial intelligence</kwd><kwd>automation</kwd><kwd>digital platform</kwd><kwd>algorithmic management</kwd><kwd>data</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>Список литературы</title><ref id="B1"><mixed-citation>Краковская И.Н. Цифровая трансформация промышленных бизнес-моделей: концептуальные подходы и сценарии // &amp;pi;-Economy. 2025. Т. 18. № 3. С. 7-28.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><mixed-citation>Кузнецов И.А., Бобунов А.Ю., Бушуев С.А., Смирнов А.П., Пшиченко Д.В. Интеграция Big Data в системы рекомендаций: технологии персонализации контента // Конкуренто&amp;shy;способность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2024. № 9. С. 56-61.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><mixed-citation>Мельников В.В. Возможности и роль современных технологий и инструментов обеспечения ресурсосбережения в строительстве // Экономика строительства. 2025. № 4. С. 256-260.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><mixed-citation>Николаев К.А. Цифровые каналы обслуживания как инструмент развития кредитного процесса банка // Экономика и предпринимательство. 2025. № 1. С. 1-16.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><mixed-citation>Савин С.В., Мурзин А.Д. Роль искусственного интеллекта в создании новых бизнес-моделей в цифровой экономике: от цифровизации до полностью автоматизированных решений // Мир новой экономики. 2024. Т. 18. № 4. С. 6-17.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><mixed-citation>Abutaha F., Dinler C. (2024), &amp;ldquo;Adopting Robotic Process Automation (RPA) in the Construction Industry. Complex AI Dynamics and Interactions in Management&amp;rdquo;, IGI Global Scientific Publishing, 273-310.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><mixed-citation>Cities R., Li X.S. (2024), &amp;ldquo;Building Digital Twin Metaverse Cities&amp;rdquo;, Apress: Berkeley. CA. USA.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><mixed-citation>Fu Y., Shi K., Xi L. (2025), &amp;ldquo;Artificial intelligence and machine learning in the preservation and innovation of intangible cultural heritage: ethical considerations and design frameworks&amp;rdquo;, Digital Scholarship in the Humanities, 40(2), 487-508.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><mixed-citation>Ghosh U.K. (2025), &amp;ldquo;Transformative AI Applications in Business Decision-Making: Advancing Data-Driven Strategies and Organizational Intelligence. AI-Powered Leadership: Transforming Organizations in the Digital Age&amp;rdquo;, IGI Global Scientific Publishing,</mixed-citation></ref><ref id="B10"><mixed-citation>1-40.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><mixed-citation>Liu Y., Xu Y., Zhou S. (2024), &amp;ldquo;Enhancing user experience through machine learning-based personalized recommendation systems: Behavior data-driven UI design&amp;rdquo;, Authorea Preprints.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><mixed-citation>Palakurti N.R. (2024), &amp;ldquo;The Intersection of Information Technology, Financial Services, and Risk Management, Including AI and Ml Innovations&amp;rdquo;, International Journal of Computer Engineering and Technology (IJCET), 15(4).</mixed-citation></ref><ref id="B13"><mixed-citation>Roilian M. (2025), &amp;ldquo;Designing fault-tolerant distributed systems for supply chain management: architectural patterns and manufacturing scenarios&amp;rdquo;, International Journal of Engineering in Computer Science, 7(2), 12-17.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><mixed-citation>Stepanov M. (2025), &amp;ldquo;The impact of digital financial tools on the development of small and medium-sized enterprises&amp;rdquo;, Economic development research journal, 3/2025, 128-133.</mixed-citation></ref><ref id="B15"><mixed-citation>Trischler M.F.G., Li-Ying J. (2023), &amp;ldquo;Digital business model innovation: toward construct clarity and future research directions&amp;rdquo;, Review of Managerial Science, 17(1), 3-32.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><mixed-citation>Verner D. (2024), &amp;ldquo;On the use of machine learning in business processes for automating big data processing&amp;rdquo;, International independent scientific journal, 65, 51-54.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>