managementranepaУправленческое консультированиеAdministrative Consulting1726-11391816-8590Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. North-West Institute of Management.TDZHKOmanagementranepa-2996Research ArticleОБЩЕСТВЕННОЕ РАЗВИТИЕ: ИСТОРИЧЕСКИЕ, НАЦИОНАЛЬНЫЕ, МЕЖДУНАРОДНЫЕ И ГЛОБАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫSOCIAL DEVELOPMENT: HISTORICAL, NATIONAL, INTERNATIONAL AND GLOBAL ASPECTSИскусственный интеллект в учебном процессе вуза: оценки студентовArtificial Intelligence in the University Educational Process: Student Assessmentshttps://orcid.org/0000-0002-0173-0852ЛапыгинЮ. Н.LapyginYu. N.

Лапыгин Юрий Николаевич, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры менеджмента

Researcher ID: O-1236-2017

Владимир

Yuri N. Lapygin, Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Management  

Researcher ID: O-1236-2017

Vladimir

lapygin.y@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3481-702XЛапыгинД. Ю.LapyginD. Yu.

Лапыгин Денис Юрьевич, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры менеджмента

Researcher ID: D-5741-2019

Владимир

Denis Yu. Lapygin, PhD in of Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Management

Researcher ID: D-5741-2019

Vladimir

lapygin.den@gmail.comРоссийская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Владимирский филиалRussian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, Vladimir Branch20262706202603125–139Copyright © Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю., 20262026Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю.Lapygin Y.N., Lapygin D.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.acjournal.ru/jour/article/view/2996

Цифровизация, призванная повысить качество образования, определяет возрастающую потребность во внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в учебный процесс вуза. Использование нейросетей и чат-ботов в учебном процессе как преподавателями, так и студентами имеет положительную динамику, что отражается на росте публикаций в предметной области, связанной с применением ИИ в процессе обучения. Стратегия развития ИИ, обозначенная в Указе Президента страны, дает представление о нем как об одной из самых важных технологий, которая может обеспечить рост качества образования наряду с ростом качества жизни населения. Кроме того, технологии искусственного интеллекта в образовании определены рядом российских стандартов.

Цель настоящего исследования состоит в определении отношений к ИИ со стороны студентов бакалавриата, магистратуры и аспирантуры в рамках одной из кафедр вуза.

Среди методов исследования преобладает контент-анализ вторичной информации в части научных публикаций и нормативных документов, сбора и обработки первичной информации, собранной методом экспертных оценок, а также методы наблюдений и графического моделирования.

Результаты исследования дают представление о том, что применение ИИ в учебном процессе становится государственной политикой и открывает новые возможности повышения качества образования как со стороны обучаемых, так и со стороны преподавателей. ИИ становится повседневным атрибутом учебного процесса, что приветствуется студентами. В первую очередь ИИ используется студентами как помощник в поисковой и переводческой деятельности, а также как помощник в составлении текстов.

Выводы: у студентов и преподавателей недостаточно компетенций, необходимых для эффективного взаимодействия с ИИ, что делает актуальным включение в учебный процесс элементов ИИ, позволяющих повышать качество образования.

Digitalization, aimed at improving the quality of education, is driving a growing need to integrate artificial intelligence (AI) into university teaching. The use of neural networks and chatbots in the educational process by both faculty and students is showing positive trends, reflected in the growing number of publications in the subject area related to the application of AI in education. The AI development strategy outlined in the Presidential Decree identifies it as one of the most important technologies that can improve the quality of education and enhance the quality of life of the population. Furthermore, AI technologies in education are defined by a number of Russian standards. The aim of this study is to determine the attitudes toward AI among undergraduate, graduate, and doctoral students in one of the university's departments. The predominant research methods include content analysis of secondary data, including scientific publications and regulatory documents, the collection and processing of primary information collected through expert assessments, and observational and graphical modeling methods. The study's results suggest that the use of AI in education is becoming a public policy and offers new opportunities to improve the quality of education for both students and teachers. AI is becoming a daily feature of the educational process, which is welcomed by students. Students primarily use AI to assist with search and translation activities, as well as to assist with text writing. Conclusions: Students and teachers lack the competencies necessary to effectively interact with AI, making it crucial to incorporate AI elements into the educational process to improve the quality of education.

искусственный интеллекткачество образованияметодыопрос студентовперспективыtoolsartificial intelligencequality of educationmethodsstudent surveyprospectsReferencesАладышкин И. В., Андреева А. А. Искусственный интеллект в высшей школе: угрозы, тревоги, фобии // Письма в Эмиссия.Оффлайн: электронный научный журнал. 2024. № 9 (сентябрь). ART 3418. EDN: PZJYGV.Aladyshkin I. V., Andreeva A. A. Artificial Intelligence in Higher Education: Threats, Anxieties, Phobias // The Emissia.Offline Letters: Electronic Scientific Journal [Pisma v Emissia.Offlain: electronniy nauchniy zurnal] 2024. N 9 (September). ART 3418. (In Russ.). URL: http://emissia.org/offline/2024/3418.htm.Ананин Д. П., Комаров Р. В., Реморенко И. М. «Когда честно — хорошо, для имитации — плохо»: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 2. С. 31–50. DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50Ananin D. P., Komarov R. V., Remorenko I. M. “When honest — good, for imitation — bad”: Strategies for using generative artificial intelligence in a Russian university // Higher education in Russia [Vysshee obrazovanie v Rossii]. 2025. Vol. 34. N 2. P. 31–50. (In Russ.). DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-2-31-50Вишнеков А. В., Ерохина Е. А., Иванова E. M., Трубочкина Н. К. Особенности учебного процесса подготовки IT-специалистов в условиях возрастания возможностей генеративного искусственного интеллекта // Инженерное образование. 2023. № 34. С. 123–135. DOI: 10.54835/18102883_2023_34_11Vishnekov A. V., Erokhina E. A., Ivanova E. M., Trubochkina N. K. Features of the educational process of training IT specialists in the context of increasing capabilities of generative artificial intelligence // Engineering education [Ingenernoe obrazovanie]. 2023. N 34. P. 123–135. (In Russ.). DOI: 10.54835/18102883_2023_34_11Ибрагимова З. М., Закриева М. С., Исакиева З. С. Интеграция искусственного интеллекта в учебный процесс: перспективы и вызовы // Тенденции развития науки и образования. 2024. № 116-1. С. 102–103. DOI: 10.18411/trnio-12-2024-29Ibragimova Z. M., Zakrieva M. S., Isakieva Z. S. Integration of artificial intelligence into the educational process: prospects and challenges // Trends in the development of science and education [Tendentsii razvitiya nauki i obrazovaniya]. 2024. N 116-1. P. 102–103. (In Russ.). DOI: 10.18411/trnio-12-2024-29Иванова О. А. Будущее образования: как искусственный интеллект меняет учебный процесс // Студенческая наука и XXI век. 2024. Т. 21, № 1-2 (24). С. 116–118. EDN: UYEDJL.Ivanova O. A. The Future of Education: How Artificial Intelligence is Changing the Learning Process // Student Science and the 21st Century [Studencheskaya nauka i XXI vek]. 2024. Vol. 21, N 1-2 (24). P. 116–118. (In Russ.). EDN: UYEDJL.Калинин А. А., Королева Н. Ю., Рыжова Н. И., Фёдорова Ю. В. Искусственный интеллект в образовательном контенте: актуальный тренд и практические аспекты эволюции учебного процесса // Наука и школа. 2024. № 5. С. 98–113. DOI: 10.31862/1819-463X-2024-5-98-113Kalinin A. A., Koroleva N. Yu., Ryzhova N. I., Fedorova Yu. V. Artificial Intelligence in Educational Content: Current Trend and Practical Aspects of the Evolution of the Learning Process // Science and School [Nauka i shkola]. 2024. N 5. P. 98–113. (In Russ.). DOI: 10.31862/1819-463X-2024-5-98-113Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Искусственный интеллект в стратегировании // Стратегирование: теория и практика. 2026. Т. 6, № 1. С. 98–111. DOI: 10.21603/2782-2435-2026-6-1-98-111. EDN: CFXHIW.Lapygin Yu. N., Lapygin D. Yu. Artificial Intelligence in Strategizing // Strategizing: Theory and Practice [Strategirovanie: teoria i praktika]. 2026. Vol. 6, N 1. P. 98–111. (In Russ.). DOI: 10.21603/2782-2435-2026-6-1-98-111 EDN: CFXHIW.Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Искусственный интеллект в учебном процессе // Регион: системы, экономика, управление. 2025. № 4. С. 219–226. EDN: XXKIQQ.Lapygin Yu. N., Lapygin D. Yu. Artificial Intelligence in the Educational Process // Region: Systems, Economy, Management [Region: sistemy, ekonomika, upravlenie]. 2025. N 4. P. 219–226. (In Russ.). EDN XXKIQQ.Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Использование искусственного интеллекта в качестве виртуального участника учебной группы в процессе обучения принятию решений // Профессиональное образование и рынок труда. 2025. Т. 13, № 4. С. 202–213. DOI: 10.52944/PORT.2025.63.4.012. EDN: IQWCVQ.Lapygin Yu. N., Lapygin D. Yu. Using Artificial Intelligence as a Virtual Participant in a Study Group in the Process of Learning Decision-Making // Professional Education and the Labor Market [Professionalʹnoe obrazovanie i rynok truda]. 2025. Vol. 13, N 4. P. 202–213. (In Russ.). DOI: 10.52944/PORT.2025.63.4.012. EDN: IQWCVQ.Литвинова О. И., Янгез Д. И., Гаврилина Ю. И. Нормирование и оплата труда преподавателей при использовании искусственного интеллекта в учебном процессе // Прогрессивная экономика. 2024. № 12. С. 49–63. DOI: 10.54861/27131211_2024_12_49Litvinova O. I., Yangez D. I., Gavrilina Yu. I. Standardization and remuneration of teachers when using artificial intelligence in the educational process // Progressive Economy [Progressivnaja ekonomika]. 2024. N 12. P. 49–63. (In Russ.). DOI: 10.54861/27131211_2024-12-49Лукичев П. М., Чекмарев О. П. Применение искусственного интеллекта в системе высшего образования // Вопросы инновационной экономики. 2023. Т. 13, № 1. С. 485–502. DOI: 10.18334/vinec.13.1.117223. EDN: QBTLXD.Lukichev P. M., Chekmarev O. P. Application of artificial intelligence in the higher education system // Issues of innovation economics. 2023. Vol. 13, N 1. P. 485–502. (In Russ.). DOI: 10.18334/vinec.13.1.117223. EDN: QBTLXD.Максименко Л. А., Земцова Е. Г. Этика и ответственность применения сервисов генеративного искусственного интеллекта в учебном процессе // Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения. 2025. № 1. С. 169–174. EDN: EUYPSF.Maksimenko L. A., Zemtsova E. G. Ethics and responsibility of using generative artificial intelligence services in the educational process // Regulation of land and property relations in Russia: legal and geospatial support, real estate valuation, ecology, technological solutions [Regulirovanie zemelno-imushestvennih otnosheniy v Rossii: pravovoe i geoprostranstvennoe obespechenie, ozenka nedvizimosti, ecologia, tachnologicheskie reshenija]. 2025. N 1. P. 169–174. (In Russ.). EDN: EUYPSF.Сартаков И. В., Гаар Н. П., Локтионов А. А. Дисциплина по искусственному интеллекту в учебном процессе: взгляд студентов // Человеческий капитал. 2023. № 12-2 (180). С. 148–155. EDN: PHPQCP.Sartakov I. V., Gaar N. P., Loktionov A. A. Discipline on artificial intelligence in the educational process: students’ views // Human capital [Chelovocheskii kapital]. 2023. N 12-2 (180). P. 148–155. (In Russ.). EDN: PHPQCP.Сысоев П. В., Евстигнеев М. Н. Использование технологий искусственного интеллекта в исследовательской работе студентов // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 19. Лингвистика и межкультурная коммуникация. 2025. Т. 28, № 1. С. 85–101. DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-6. EDN: AYNWSU.Sysoev P. V., Evstigneev M. N. Using Artificial Intelligence Technologies in Students’ Research Work // Bulletin of the Moscow University. Series 19. Linguistics and Intercultural Communication [Vestnik Moskovskogo universitetata. Ser. 19. Lingvistika i mezhkul’turnaya kommunikaciya]. 2025. Vol. 28, N 1. P. 85–101. (In Russ.). DOI: 10.55959/MSU-2074-1588-19-28-1-6. EDN: AYNWSU.Трачук А. В., Линдер Н. В. Принятие решений о внедрении искусственного интеллекта и трансформация источников некопируемых конкурентных преимуществ // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2024. Т. 15, № 2. С. 134–151. DOI: 10.17747/2618-947X-2024-2-134-151Trachuk A. V., Linder N. V. Making Decisions on the Implementation of Artificial Intelligence and the Transformation of Sources of Non-Copiable Competitive Advantages // Strategic Decisions and Risk Management [Strategicheskie resheniya i risk-menedzhment]. 2024. Vol. 15, N 2. P. 134–151. (In Russ.). DOI: 10.17747/2618-947X-2024-2-134-151Хадеев А. Р., Сардак Л. В. Использование интерфейса чат-ботов для взаимодействия с генеративным искусственным интеллектом в нейросистемах в учебном процессе // Актуальные вопросы преподавания математики, информатики и информационных технологий. 2024. № 1. С. 243–252. EDN: UMXIRI.Khadeev A. R., Sardak L. V. Using the Chatbot Interface to Interact with Generative Artificial Intelligence in Neural Systems in the Educational Process // Current Issues in Teaching Mathematics, Computer Science, and Information Technology [Aktualnie voprosi prepodavania matematiki, informatiki i informazionnich technologiy]. 2024. N 1. P. 243–252. (In Russ.). EDN: UMXIRI.Халемский Д. Б., Тишкина Н. П. Статистические методы управления персоналом организации: интеграция искусственного интеллекта и прогнозы развития // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 8, № 6. С. 49–56. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.08.005Khalemskiy D. B., Tishkina N. P. Statistical Methods of Personnel Management in an Organization: Integration of Artificial Intelligence and Development Forecasts // Economics and Management: Problems, Solutions [Ekonomika i upravlenie: problem, reshenia]. 2025. Vol. 8, N 6. P. 49–56. (In Russ.). DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.08.005Чернятьева Е. А., Давыдова Д. С. Искусственный интеллект как помощник в образовательном процессе в высших учебных заведениях // Управление рисками в АПК. 2024. № S3 (53). С. 607–610. EDN: MWWAIS.Chernyatyeva E. A., Davydova D. S. Artificial Intelligence as an Assistant in the Educational Process in Higher Education Institutions // Risk Management in the Agro-Industrial Complex [Upravlenie riskami v APK]. 2024. N S3 (53). P. 607–610. (In Russ.). EDN: MWWAISЧирцов А. С., Алексеева О. С. Второе поколение цифровой платформы сопровождения адаптивного предметного обучения как стартовый этап внедрения технологий искусственного интеллекта в учебный процесс // Современное образование: содержание, технологии, качество. 2023. Т. 1. С. 18–21. EDN: WTKICU.Chirtsov A. S., Alekseeva O. S. The Second Generation of a Digital Platform for Supporting Adaptive Subject-Based Learning as a Starting Stage for Implementing Artificial Intelligence Technologies in the Educational Process // Modern Education: Content, Technologies, Quality [Sovremennoe obrazovanie: soderzhanie, technologii, kachestvo]. 2023. Vol. 1, P. 18–21. (In Russ.). EDN: WTKICU.Arrieta, A. B., D az-Rodr guez, N., Del Ser, J., Bennettot, A., Tabik, S., Barbado, A., Garc a, S., Gil-L pez, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Springer. Vol. 58. P. 82–115. DOI: 10.48550/arXiv.1910.10045Arrieta, A. B., D az-Rodr guez, N., Del Ser, J., Bennettot, A., Tabik, S., Barbado, A., Garc a, S., Gil-L pez, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Springer. Vol. 58. P. 82–115. DOI: 10.48550/arXiv.1910.10045Borges, A. F., Laurindo, F. J., Spínola, M. M., Gon alves, R. F., & Mattos, C. A. (2021). The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions. International Journal of Information Management. 102225 (Vol. 57). DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225. EDN: WZEBDQ.Borges, A. F., Laurindo, F. J., Sp nola, M. M., Gon alves, R. F., & Mattos, C. A. (2021) The strategic use of artificial intelligence in the digital era: Systematic literature review and future research directions. International Journal of Information Management. 102225 (Vol. 57). DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225. EDN: WZEBDQ.Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The Business of Artificial Intelligence: What It Can — and Cannot — Do for Your Organization. Harvard Business Review [Digital Article]. URL: https://studylib.net/doc/28261771/the-business-of-artificial-intelligenceBrynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017). The Business of Artificial Intelligence: What It Can — and Cannot — Do for Your Organization. Harvard Business Review [Digital Article]. URL: https://studylib.net/doc/28261771/the-business-of-artificial-intelligenceChan, C. K. Y., Hu, W. Students’ Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education. 2023. arXiv. https://arxiv.org/abs/2305.00290Chan, C. K. Y., Hu, W. Students’ Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education. 2023. arXiv. https://arxiv.org/abs/2305.00290Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 96 (1), 108–116.Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review, 96 (1), 108-116.Fagbohun O., Harrison R. M., Dereventsov A. An empirical categorization of prompting techniques for large language models: a practitioner’s guide // The 4th International Conference on AI, ML, Data Science, and Robotics. 2023. P. 1–16. DOI: 10.51219/jaimld/oluwole-fagbohun/15. EDN: NQWHOW.Fagbohun O., Harrison R. M., Dereventsov A. An empirical categorization of prompting techniques for large language models: a practitioner’s guide // The 4th International Conference on AI, ML, Data Science, and Robotics. 2023. P. 1–16. DOI: 10.51219/jaimld/oluwole-fagbohun/15. EDN: NQWHOW.Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021) A strategic framework for artificial intelligence in Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T (2021). Building the AI-Powered Organization: Technology Isn’t the Biggest Challenge. Harvard Business Review. 99 (4), 62–73.Huang, M.-H., & Rust, R. T. (2021) A strategic framework for artificial intelligence in Fountaine, T., McCarthy, B., & Saleh, T (2021). Building the AI-Powered Organization: Technology Isn’t the Biggest Challenge. Harvard Business Review. 99 (4), 62–73.Jarrahi, M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, 61(4), 577–586.Jarrahi, M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human-AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, 61(4), 577–586.J hnk, J., Weißert, M., & Wyrtki, K. (2021) Ready or Not, AI Comes — An Interview Study of Organizational AI Readiness Factors. Business & Information Systems Engineering. 63 (1), 5–20. DOI: 10.1007/s12599-020-00676-7J hnk, J., , M., & Wyrtki, K. (2021) Ready or Not, AI Comes — An Interview Study of Organizational AI Readiness Factors. Business & Information Systems Engineering. 63 (1), 5–20. DOI: 10.1007/s12599-020-00676-7Kovari A. ChatGPT the omniscient? A guide to effective prompting // 2024 IEEE 7th International Conference and Workshop Obuda on Electrical and Power Engineering (CANDO-EPE). Budapest, 2024. P. 47–52. DOI: 10.1109/CANDO-EPE65072.2024.10772984.Kovari A. ChatGPT the omniscient? A guide to effective prompting // 2024 IEEE 7th International Conference and Workshop Obuda on Electrical and Power Engineering (CANDO-EPE). Budapest, 2024. P. 47–52. DOI: 10.1109/CANDO-EPE65072.2024.10772984.McKinsey & Company. (2023, August). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey & Company. Retrieved from.McKinsey & Company. (2023, August). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year. McKinsey & Company. Retrieved from.OECD. Emerging governance of generative AI in education. In: OECD Digital Education Outlook 2023. OECD Publishing, Paris, 2023. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-digital-education-outlook-2023_c74f03de-en/full-report/emerging-governance-of-generative-ai-in-education_3cbd6269.html.OECD. Emerging governance of generative AI in education. In: OECD Digital Education Outlook 2023. OECD Publishing, Paris, 2023. https://www.oecd.org/en/publications/oecd-digital-education-outlook-2023_c74f03de-en/full-report/emerging-governance-of-generative-ai-in-education_3cbd6269.html.OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. OECD Publishing, Paris, 2026. DOI: 10.1787/062a7394-en.OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring Effective Uses of Generative AI in Education. OECD Publishing, Paris, 2026. DOI: 10.1787/062a7394-en.Pumplun, L., Tauchert, C., & Heidt, M. (2022). A New Organizational Chassis for Artificial Intelligence: Exploring the Organizational Transformation of AI. Business & Information Systems Engineering. 64(1), 25–41. DOI: 10.1007/s12599-021-00726-8.Pumplun, L., Tauchert, C., & Heidt, M. (2022) A New Organizational Chassis for Artificial Intelligence: Exploring the Organizational Transformation of AI. Business & Information Systems Engineering. 64(1), 25–41. DOI: 10.1007/s12599-021-00726-8PwC. (2024). AI predictions for strategic management: Transforming leadership and decision-making. PricewaterhouseCoopers. Retrieved from.PwC. (2024). AI predictions for strategic management: Transforming leadership and decision-making. PricewaterhouseCoopers. Retrieved from.Ransbotham, S., Khodabandeh, S., Fehling, R., LaFountain, B., & Kiron, D. (2020). Winning with AI. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group, 61(1), 1–22.Ransbotham, S., Khodabandeh, S., Fehling, R., LaFountain, B., & Kiron, D. (2020). Winning with AI. MIT Sloan Management Review and Boston Consulting Group, 61(1), 1–22.Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2021). Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review. 63(1), 56–83. DOI: 10.1177/00081256209634.Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2021). Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review. 63(1), 56–83. DOI: 10.1177/00081256209634.Simon, Herbert A. (1997). Models of Bounded Rationality: Empirically Grounded Economic Reason. MIT Press. Vol. 3: Empirically Grounded Economic Reason. 418 р. ISBN 0-262-19372-8.Simon, Herbert A. (1997). Models of Bounded Rationality: Empirically Grounded Economic Reason. MIT Press. Vol. 3: Empirically Grounded Economic Reason. 418 р. ISBN 0-262-19372-8.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.